CN114719792B - 预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***及方法 - Google Patents

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Abstract

一种预制构件拼装面制作精度智能扫描和误差自动标识***及方法，采用门架式行走结构，门架上装载有多方向移动电机和轨道，能够完成对任意形状的测量面的测量工作，并且门架上装载有各类传感器，对轨道、门架以及空气的温度和湿度进行实时监测，通过温湿度的监测结果对测量结果进行校正，保障***可以在复杂气候条件下工作而不会影响精度，而且，本发明以目标扫描构件理论模型为参照，既从数据上处理各种影响因素，也利用算法对测量数据做出处理。先利用逐步逼近、如影随形等方法快速找出目标扫描构件的边界数据，再利用关联搜索算法、理论模型参照法、整体趋势推演法等算法手段一步步剔除影响因素，完成对预制构件拼装面制作精度的计算。

Description

预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***及方法
技术领域
本发明涉及装配式结构预制构件智能扫描的技术领域，尤其涉及一种预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***及方法。
背景技术
针对一些装配式地上结构，如箱型梁、T型梁，绝大多数预制构件不需要拼装情况下，对拼装质量要求不高，可以适当放宽制作精度的要求，沿用传统方法如直接尺量、靠尺、塞尺等人工进行量测的方法对预制构件制作精度进行测量能满足要求。对于大型装配式结构，特别如装配式地铁车站结构、大尺寸盾构管片等，其预制构件通常具有体积大、结构厚、形状不一且不规则等特点。另外，装配式结构对防水、拼缝宽度以及加载荷载要求高，预制构件质量对装配式结构工程施工工艺、拼装质量、防水性能等影响重大。而且，预制构件拼装面的不平整会导致该面拼装无法同步，局部较大的加压荷载容易造成构件损伤。
预制构件生产部门越来越关注预制构件生产质量，构件出厂前需进行质量检测。而常规预制构件利用卡具和靠尺测量方法不能在大构件上完整实施，常常出现包括传统卡尺尺寸不够、构件腹部量测不到等人工操作无法全面检测的问题，达不到测量精度和目的。在上述装配式结构对预制构件拼装面平整性要求很高情况下，当前技术没有办法对大型构件的拼装面制作精度进行精确量测，以至于早期大型装配式地下结构预制构件出厂之后因为模具变形起鼓等原因影响拼装面的制作精度，造成制作误差，在多个工程拼装现场出现预制构件拼不上、接缝拉不严等情况，导致构件到现场无法使用。因此，急需研发一种预制构件智能化检测***及方法进行构件拼装面制作误差检测，并对误差区域做出标识。
预制构件拼装面制作误差主要指影响装配式结构拼装的误差，如构件鼓包区域，易导致拼装面接缝拼不严、拉不紧等问题。虽然拼装面有局部鼓包，但是整个构件拼接面的边缘轮廓依旧保持精准，可依此作为智能扫描的基准条件和基础步骤，进一步判定构件是否鼓包并精确找到鼓包区域。由于大型预制构件具有体积大、重量大、边界轮廓不规则等特点，无法精准控制构件置于智能扫描平台上的吊装摆放角度。因此，在构件摆放姿态不确定、边界轮廓不规则的情况下，常规的识别方法用在大体积构件上速度过慢，已无法满足需求，亟需一种可以适应于任意摆放，且高效的边界捕获方法，以及一种理论模型与实际摆放姿态相耦合的算法。
另外，混凝土预制构件生产时，因模板接缝不严、模板表面未清理干净、模板脱模时发生黏连、振捣不充分、气泡未排出等原因，可能出现预制混凝土构件表面出现麻面、蜂窝、孔洞、颗粒等现象。此类缺陷不同于装配式结构混凝土预制构件拼装面制作误差，不影响装配式结构拼装现场预制构件之间的贴合拼接，于使用无碍，但在利用智能扫描的方式来检测预制构件拼装面制作精度时产生较大的影响，从而导致分析数据的不准确甚至误导整体分析结果，称之为局部混凝土缺陷。对于局部缺陷点，直接从测量数据集剔除即可。有效剔除局部缺陷是确保通过智能扫描方式快速准确高效完成混凝土预制构件拼装面检测工作的关键。
另外，由于大型预制构件尺寸庞大且结构复杂，检测装置可能置于室外，受温度变化、湿度变化等因素影响会引起大型扫描装置变形等问题，导致测量结果在不同的气候条件下产生误差，无法满足现场实际应用的需要。需要研发专用检测装备，能够对大型预制装配式结构预制构件拼装面制作精度进行检测，并能够适应不同环境条件而不影响装备检测精度。
可见，拼装面制作精度检测目前存在上述装备和***算法难题，而保证拼装面制作精度，是能够实施好装配式地下结构施工的关键。
为此，本发明的设计者有鉴于上述缺陷，通过潜心研究和设计，综合长期多年从事相关产业的经验和成果，研究设计出一种预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***及方法，以克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***及方法，其结构简单，操作方便，能有效克服现有技术的缺陷，对预制构件进行自动识别扫描，且精度高，效率快，更具创新性。
为实现上述目的，本发明公开了一种预制构件拼装面制作精度智能扫描和误差自动标识方法，其特征在于包含如下步骤：
步骤一：准备步骤，将目标扫描构件吊装到构件扫描台上的测量区域内；
步骤二：启动步骤，打开仓房的电动卷闸门，启动扫描龙门开启扫描检测；
步骤三：调节步骤，调节竖向行走托盘的高度，使激光测量设备的光线贴近于构件扫描台上表面高度；
步骤四：扫描龙门沿水平行走轨道从仓房中出发向前行走，行走过程中实时采集激光测距仪的激光测量值和扫描龙门温湿度传感器、竖直轨道温湿度传感器、水平轨道温湿度传感器的监测值；
步骤五：行走中实时采集激光测距仪的激光测量值，判断激光测距仪的光点是否打在了目标扫描构件上，如果是，停止扫描龙门的水平前进；
步骤六：确定目标扫描构件中测量面的边界轮廓，所有边界点形成边界点数据集Q0；
步骤七：完成对测量面的数据采集，形成激光点云数据集Q1；
步骤八：校正目标扫描构件的摆放姿态，将目标扫描构件校正到理想摆放姿态；
步骤九：对校正后目标扫描构件测量面的测量数据进行分析，剔除目标扫描构件测量面的异常测量值；
步骤十：确定目标扫描构件的拼装面制作精度，并在目标扫描构件表面对误差区域喷涂标识；
步骤十一：生成检测报告，完成对目标扫描构件的全部检测。
其中：步骤五的具体方法如下：当激光测距仪光点打在目标扫描构件上时左侧激光测距仪测量值Ll+右侧激光测距仪测量值Lr≤L时，判定检测到目标扫描构件2，并记录两个激光测距仪当前测量值分别为
Figure GDA0003877484950000051
和
Figure GDA0003877484950000052
其中：步骤六中以步骤五的停止点为起点，利用迂回折半、逐步逼近方法搜索当前高度对应的目标扫描构件在水平方向的边界点，记为目标扫描构件的第一个边界点P0，以水平行走轨道前进方向为x轴正方向、以竖向行走轨道向上方向为y轴正方向、以激光测距仪测量值为z轴坐标值、以目标扫描构件的第一个边界点P0为坐标原点，建立xyz坐标系，从坐标原点P0出发，沿顺时针方向捕获目标扫描构件测量面边界周边轮廓其余边界点，过程中结合目标扫描构件的理论数据模型，利用快速迭代的方法不断减少后续边界点的搜索次数，加快其余边界点捕获速度，最终将所有边界点形成边界点数据集Q0。
其中还包含如下步骤：
步骤6.1：扫描龙门每向前行走一步，采集当前位置两侧激光测距仪测量值，分别记录为
Figure GDA0003877484950000053
和
Figure GDA0003877484950000054
计算当前位置与上一步位置两侧激光测距仪测量值的变化率，左侧测量值变化率为
Figure GDA0003877484950000055
右侧测量值变化率为
Figure GDA0003877484950000056
对比
Figure GDA0003877484950000057
和
Figure GDA0003877484950000058
大小：
当
Figure GDA0003877484950000059
时，两侧的激光测距仪光点前后两次测量均打在了各自对应的测量面上，至此完成目标测量面的检测；
当
Figure GDA00038774849500000510
时，其中一侧的激光测距仪光点前后两次测量并未全部打在了对应的测量面上；扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长S继续水平向前行走，直到
Figure GDA0003877484950000061
步骤6.2：将步骤6.1中目标测量面对应的激光测距仪沿竖向行走轨道以步长S继续向上行走一步，确定测量值在y轴方向上的变化率；
步骤6.3：移动激光测距仪退回到当前测量面内第一个测量点，并以迂回折半行走方式开始获取第一个扫描边界点P0；
步骤6.4：获取第一个扫描边界点P0后，以P0为坐标原点，以扫描龙门水平前进方向为x轴正方向，以激光测距仪扫描竖直向上方向为y轴正方向，以激光测距仪测量值为z轴坐标值，建立xyz坐标系，得到P0点坐标(x0,y0,z0)即(0,0,0)；
步骤6.5：以第一个扫描边界点为基础，进行后续边界点捕获，并完成目标扫描构件所有边界点的捕获。
其中：步骤八的具体步骤如下：
步骤8.1：将理论模型置于步骤六中建立的坐标系中，并将理论模型测量面底部左角点P′0与目标扫描构件测量面的P0点重合，理论模型测量面底边界与x轴重合，理论模型测量面左边界与y轴重合，得到理论模型测量面数据集Q′1；
步骤8.2：将实际摆放中的测量面与理论模型的测量面相耦合，完成目标扫描构件的姿态反演校正，得到校正后的激光点云数据集Q1_3和边界点数据集Q0_3。
其中：步骤九的具体步骤如下：
步骤9.1：遍历校正后的激光点云数据集Q1_3和边界点数据集Q0_3，比对激光点云数据集Q1_3和边界点数据集Q0_3中测量值与理论模型数据集Q′1中相同xy坐标位置的测量值是否相同，差距超过测量打点最小精度ΔS0的坐标点存入到异常点数据集Q△0中；
步骤9.2：将异常点数据集Q△0中合理存在的异常点进行排除，剔除合理存在异常点后的异常点数据集定义为Q△1；
步骤9.3：遍历剔除合理存在异常点后的异常点数据集Q△1，逐个取出该数据集中的测量点，并以当前点为中心，利用关联搜索法对比当前点与测量面上周边测量点的测量值关系；获取当前点在校正后的激光点云数据集Q1_3中方圆5*5个点区域内所有测量点的测量值，将周边区域测量点的测量值依次与当前测量点的测量值对比，如果周边测量点的测量值全部大于或小于当前测量点的测量值，则判定当前测量点为局部缺陷点。
还公开了一种预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***，包括工作台、仓房、扫描龙门、水平行走轨道和构件扫描台，其特征在于：
所述仓房位于工作台的一端且设有容纳扫描龙门的容纳空间以及电动闸门，所述水平行走轨道为两条轨道且沿工作台的两侧延伸，其一端延伸至仓房内，所述构架扫描台位于工作台上且设置于水平行走轨道的中间，以供目标扫描构件的放置，扫描龙门可滑动的设置于水平行走轨道上，所述扫描龙门为门形的行走机构，其行走在构件扫描台两侧的水平行走轨道上，所述扫描龙门的两内侧各有一条竖向行走轨道，在竖向行走轨道上各有一个竖向行走托盘以沿竖向行走轨道上下移动，所述竖向行走托盘上设有激光测量设备和描点喷绘机械伸缩臂的安装座。
其中：所述激光测量设备固定于安装座的上端且为单点激光测距仪，所述描点喷绘机械伸缩臂固定于安装座的下端且可通过伸缩控制在指定表面喷绘色斑。
其中：所述扫描龙门的两侧底部各有一条扫描龙门底梁，在扫描龙门底梁的两端各设有一个水平行走限位装置以限制扫描龙门在水平行走轨道上的行走范围，所述扫描龙门底梁的中间区域设置有一个水平行走电机和一个水平行走编码器以驱动扫描龙门前进后退和记录扫描龙门所处位置。
其中：所述竖向行走轨道和扫描龙门底梁的连接点下端设有一个竖向行走电机和一个竖向行走编码器以驱动竖向行走托盘上下移动和记录竖向行走托盘所处的位置。
通过上述内容可知，本发明的预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***及方法具有如下效果：
1、采用门架式行走结构，门架上装载有多方向移动电机和轨道，能够完成对任意形状的测量面的测量工作，并且门架上装载有各类传感器，对轨道、门架以及空气的温度和湿度进行实时监测，通过温湿度的监测结果对测量结果进行校正，保障***可以在复杂气候条件下工作而不会影响精度。
2、在实际测量过程中，目标扫描构件的测量面上可能会有凹凸榫槽、橡胶槽道、气泡凹坑、石子颗粒、边缘轻度破损等各种影响制作精度扫描的因素，本专利以目标扫描构件理论模型为参照，既要从数据上处理各种影响因素，也要利用算法对测量数据做出处理。先利用逐步逼近、如影随形等方法快速找出目标扫描构件的边界数据，再利用关联搜索算法、理论模型参照法、整体趋势推演法等算法手段一步步剔除影响因素，完成对预制构件拼装面制作精度的计算。
3、在完成一块构件的扫描测量之后，***计算出鼓包区域的边界点坐标数据集，控制门架携带喷绘装置逐个行走到各个鼓包区域的边界点对应位置，将鼓包边界点喷绘在构件表面，方便后期打磨修复时工人比对检测报告可以快速的找出鼓包位置，极大降低打磨难度和工作量。
本发明的详细内容可通过后述的说明及所附图而得到。
附图说明
图1显示了本发明的预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***的示意图。
图2显示了本发明的扫描龙门立体图。
图3显示了本发明的扫描龙门侧视图。
图4显示了本发明的目标扫描构件扫描过程中沿扫描龙门水平行走方向正视图。
图5A、图5B和图5C显示了本发明应用于各种类型异形预制构件示例。
图6显示了本发明的目标扫描构件理想摆放姿态下在坐标系中的位置
图7显示了本发明的目标扫描构件密集扫描数据点位图。
图8显示了本发明的目标测量面校正到xy-平面并平移后在坐标系中的位置示意图。
图9显示了本发明确定目标测量面过程中打点点位与测量面的正视图。
图10显示了本发明的目标扫描构件在极限偏向一侧时测量示意图。
图11A和图11B分别显示了本发明的目标扫描构件在测量区域内的理想摆放和极限倾斜摆放的俯视图
图12A、图12B和图12C分别显示了本发明的目标扫描构件在激光测距仪扫描过程中，不同摆放姿态场景下，从激光测距仪光点未打到构件上到两侧激光测距仪光点均打在构件测量面上的位置示意图。
图13显示了本发明捕获边界点过程中实际边界点与推算边界点在xy-平面的投影位置关系示意图。
图14显示了本发明的方法流程图。
附图标记：
1：扫描龙门；101：扫描龙门底梁；102：扫描龙门温湿度传感器；103：竖向轨道温湿度传感器；104：水平轨道温湿度传感器；105：竖向行走下限位；106：水平行走电机；107：水平行走编码器；108：竖向行走电机；109：竖向行走编码器；110：水平行走前限位；111：水平行走后限位；112：竖向行走上限位；2：目标扫描构件；20：前端面；202：目标扫描构件底面；21：被测拼装面，即测量面；211：理想摆放姿态时测量面竖向边界在xy-平面投影；212：通过已捕获边界点推测的测量面竖向边界在xy-平面投影；213：实际摆放姿态测量面竖向边界在xy-平面投影；22：测量面边界；23：目标扫描构件张拉孔洞；24：目标扫描构件凹凸榫；25：理论模型测量面边界；26：左测量面；27：右测量面；3：构件扫描台；4：仓房；5：水平行走轨道；6：竖向行走轨道；7：激光测距仪；71：左侧激光测距仪；72：右侧激光测距仪；73：激光测距仪测量光线；8：竖向行走托盘；9：描点喷绘机械伸缩臂；10：控制柜。
具体实施方式
参见图1至图6，显示了本发明的预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***。
如图1所示，所述预制构件拼装面智能扫描和误差自动标识***包括工作台、仓房4、目标扫描构件2、智能扫描装备、水平行走轨道5和构件扫描台3，所述仓房4位于工作台的一端，可容纳智能扫描装备的扫描龙门1且配有电动闸门，所述水平行走轨道5为两条平行轨道且沿工作台的两侧延伸，所述水平行走轨道5的一端延伸至仓房4内，所述构架扫描台3位于工作台上且设置于水平行走轨道5的中间，以供目标扫描构件2的放置，扫描龙门1设置于水平行走轨道5上，可沿水平轨道行走，由于目标扫描构件2通常为大型预制构件，其占地较大，智能扫描装备的扫描龙门1、水平行走轨道5和构件扫描台3常设置于堆放构件的露天环境中，但是扫描龙门1属于精密设备，不能长时间处于风雨环境，在不工作时需要将其放置在仓房4内保护，工作时打开仓房4的电动闸门，扫描龙门1能自动驶出仓房4开始工作。
其中，所述扫描龙门1为门形的行走机构，其行走在构件扫描台3两侧的水平行走轨道5上，参见图2、图3和图4，所述扫描龙门1的两内侧各有一条竖向行走轨道6，在竖向行走轨道6上各有一个竖向行走托盘8，所述竖向行走托盘8可以沿竖向行走轨道6上下移动，所述竖向行走托盘8上设有激光测距仪7和描点喷绘机械伸缩臂9的安装座，其中，所述激光测距仪7固定于安装座的上端，所述描点喷绘机械伸缩臂9固定于安装座的下端且可伸缩的在指定表面进行喷绘色斑等。
其中，所述扫描龙门1的两侧底部各有一条扫描龙门底梁101，在各扫描龙门底梁101的两端设有水平行走限位装置，所述水平行走限位装置包含水平行走前限位110和水平行走后限位111，用以限制扫描龙门1在水平行走轨道5上的行走范围，所述扫描龙门底梁101的中间区域设置有一个水平行走电机106和一个水平行走编码器107，以驱动扫描龙门1前进后退和记录扫描龙门1的准确位置。
其中，所述竖向行走轨道6和扫描龙门底梁101的连接点下端设有一个竖向行走电机108和一个竖向行走编码器109，用以驱动竖向行走托盘8上下移动和记录竖向行走托盘8所处的位置，所述竖向行走轨道6的上下两端设有竖向行走限位装置，所述竖向行走限位装置包含竖向行走上限位112和竖向行走下限位105，以限制竖向行走托盘8的竖向行走轨道6上的行走范围。
其中，所述扫描龙门1一侧的竖向结构上设有一个控制柜10，所述控制柜10内设有水平行走电机106、竖向行走电机108、水平行走前限位110、水平行走后限位111、竖向行走上限位112、竖向行走下限位105、水平行走编码器107、竖向行走编码器109、描点喷绘机械伸缩臂9的控制器。
其中，所述扫描龙门1的竖向结构外侧、竖向行走轨道6的侧面、水平行走轨道5的侧面，分别设置有扫描龙门温湿度传感器102、竖向轨道温湿度传感器103、水平轨道温湿度传感器104，用以测量所在位置的温湿度变化，补偿测量和控制的结果，提高测控精度。
其中，所述目标扫描构件2能为同类型的任意形状、任意尺寸的预制构件，如图5A、图5B和图5C所示，测量前，先将目标扫描构件2放置在构件扫描台3上的测量区域内，使构件尽量靠近理想摆放位置(即将目标扫描构件放置在测量台中间位置，两侧拼接面贴近于水平行走轨道方向)，且目标扫描构件2上可设有目标扫描构件张拉孔洞23和目标扫描构件凹凸榫24。
其中，所述水平行走轨道5的两条轨道水平且平行，其内侧设有齿条轨道，以通过齿条轨道提供低噪声、移动速度快、行走精度高等优点。
其中，所述构件扫描台3的上表面和两侧的水平行走轨道5处于平行状态，所述构件扫描台3的上表面设有矩形的测量区域，扫描前将目标扫描构件2放置在测量区域内进行检测。
如图7至图14所示，本发明还公开了一种预制构件拼装面制作精度智能扫描和误差自动标识方法，该方法包含如下步骤：
步骤一：准备步骤，将目标扫描构件2吊装到构件扫描台3上的测量区域内，吊装过程中，尽可能使目标扫描构件2的测量面21靠***行于水平行走轨道5的方向。
步骤二：启动步骤，可选择即将扫描的目标扫描构件2的类型(此时***自动加载目标扫描构件2对应的理论模型数据)，并根据目标扫描构件2的拼装面生产质量要求，配置扫描精度以及其他参数(自行配置或***默认)。打开仓房4的电动卷闸门，一键开启扫描检测，启动智能扫描装备(运行扫描龙门1沿水平行走轨道5向目标扫描构件2方向水平行走，同时开启激光测距仪7)。
步骤三：调节步骤，调节竖向行走托盘8的高度，使激光测距仪7的光线贴近于构件扫描台3上表面高度。
步骤四：扫描龙门1沿水平行走轨道5从仓房4中出发向前行走，行走过程中实时采集激光测距仪7的激光测量值和扫描龙门温湿度传感器102、竖向轨道温湿度传感器103、水平轨道温湿度传感器104的监测值，其中可利用钢结构在不同温湿度环境下的形变数据来补偿激光测量值和行走距离，保证在复杂气候环境下的测量和控制精度。
步骤五：行走中实时采集激光测距仪7的激光测量值，判断激光测距仪7的光点是否打在了目标扫描构件2上，如果是，停止扫描龙门1的水平前进。具体而言，如图10所示，由于成对设置的激光测距仪7之间距离为L，所以一对激光测距仪7的测量值之和必然大于两者之间的距离，由此，在激光测距仪7的光点未打在目标扫描构件2上时，左侧激光测距仪测量值Ll+右侧激光测距仪测量值Lr＞L。
由于每一对激光测距仪都是正对安装，所以两个激光测距仪射出的测量光线应处于同一条直线，即无论目标扫描构件如何摆放，当其中一条激光测距仪测量光线打在构件上时，另外一条测量光线也会打在构件上。所以，当激光测距仪光点打在目标扫描构件上时左侧激光测距仪测量值Ll+右侧激光测距仪测量值Lr≤L，以判定是否检测到目标扫描构件2，并记录两个激光测距仪当前测量值分别为
Figure GDA0003877484950000151
和
Figure GDA0003877484950000152
其中：以图12A、12B和12C中各个场景为例，当检测到目标扫描构件2时，可能两个激光测距仪光点都打在了各自对应的测量面21上，或只有其中一侧激光测距仪光点打在了对应的测量面21上，另一侧的激光测距仪光点打在了如图11A、11B中所示的前端面20上。
步骤六：确定目标扫描构件2中测量面21的边界轮廓(如图2中测量面边界22所示)。以当前位置为起点，利用迂回折半、逐步逼近等方法搜索当前高度对应的目标扫描构件2在水平方向的边界点，记为目标扫描构件2的第一个边界点P0。以水平行走轨道5前进方向为x轴正方向、以竖向行走轨道6向上方向为y轴正方向、以激光测距仪7测量值为z轴坐标值、以目标扫描构件2的第一个边界点P0为坐标原点，建立xyz坐标系。从坐标原点P0出发，沿顺时针方向捕获目标扫描构件2测量面边界22周边轮廓其余边界点，过程中结合目标扫描构件2的理论数据模型，利用快速迭代的方法不断减少后续边界点的搜索次数，加快其余边界点捕获速度，最终将所有边界点形成边界点数据集Q0。
具体而言，还可包含如下步骤：
步骤6.1：扫描龙门1每向前行走一步，采集当前位置两侧激光测距仪测量值，分别记录为
Figure GDA0003877484950000161
和
Figure GDA0003877484950000162
计算当前位置与上一步位置两侧激光测距仪测量值的变化率，左侧测量值变化率为
Figure GDA0003877484950000163
右侧测量值变化率为
Figure GDA0003877484950000164
对比
Figure GDA0003877484950000165
和
Figure GDA0003877484950000166
大小：
当
Figure GDA0003877484950000167
时，两侧的激光测距仪光点前后两次测量均打在了各自对应的测量面21上。至此完成目标测量面的检测。
当
Figure GDA0003877484950000168
时，其中一侧的激光测距仪光点前后两次测量并未全部打在了对应的测量面上。扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长S继续水平向前行走，直到
Figure GDA0003877484950000169
其中：从激光测距仪光点打到目标扫描构件2上开始，到完成目标测量面的检测最少再行走一步。如图12A、12B和12C中三个场景所示例，两侧激光测距仪每一步测量值与目标扫描构件2的测量面21在不同摆放姿态下的变化趋势。
其中：
Figure GDA00038774849500001610
即可确定了测量面打点测量值在对应x轴方向上的变化率，可依此变化率为基准在扫描龙门1水平行走过程中，不断计算激光测距仪测量值的变化率是否与此变化率相等，即可判断打在了构件测量面上。在具体实施例中，还可根据需要确定测量面打点测量值在y轴方向上的变化率，以进一步确定激光测距仪7在竖向行走时是否打在了构件测量面上，其具体方法和x轴方向上类似，在此不再进行累述。
步骤6.2：将步骤6.1中目标测量面对应的激光测距仪沿竖向行走轨道6以步长S继续向上行走一步，确定测量值在y轴方向上的变化率。其中，步骤6.1结束时
Figure GDA0003877484950000171
将其记为目标测量面水平行走方向测量值基准变化率
Figure GDA0003877484950000172
即
Figure GDA0003877484950000173
以当前测量面为图12中右侧测量面为例，采集当前位置激光测距仪测量值，记录为
Figure GDA0003877484950000174
计算当前测量面竖向行走方向测量值基准变化率为
Figure GDA0003877484950000175
其中：测量值
Figure GDA0003877484950000176
的编号与测量面21上打点测量点位对应关系如图9中所示。
其中：左侧测量面上述变化率计算将下标r换为l即可，本发明中后续步骤亦同。
步骤6.3：移动激光测距仪7退回到当前测量面内第一个测量点，并以迂回折半行走方式开始获取第一个扫描边界点P0，具体判断方法如下：
步骤6.3.1：当移动激光测距仪7退回到当前测量面内第一个测量点时，当前激光测距仪7位于图9中
Figure GDA0003877484950000177
对应位置，先将激光测距仪7沿竖向行走轨道6以步长S继续竖直向下行走一步，走到
Figure GDA0003877484950000178
对应位置，即步骤6.1中
Figure GDA0003877484950000179
时激光测距仪7所处的位置。将检测到目标扫描构件2之后编号为1到n-1之间的所有测量值逐个与
Figure GDA00038774849500001710
通过式
Figure GDA00038774849500001711
计算变化率，其中，i为测量值序号，即测量值下标编号，取值范围为1～(n-1)。从i＝n-1到1之间依次取出对应变化率
Figure GDA0003877484950000181
判断
Figure GDA0003877484950000182
是否等于
Figure GDA0003877484950000183
记录最后一个
Figure GDA0003877484950000184
的点位，该点即为当前测量面内第一个测量点P00，对应测量值记为L00，记录当前i的值。
控制扫描龙门沿水平行走轨道以步长S向后行走n-i步，激光测距仪7当前光点位置即为当前测量面内第一个测量点。
步骤6.3.2：扫描龙门沿水平行走轨道5以步长Stemp＝S/2水平向后行走一步；
步骤6.3.3：获取当前位置激光测距仪7的测量值记为Ltemp，计算该位置与测量点P00之间测量值变化率为
Figure GDA0003877484950000185
其中：当前测量位置相比上一个测量位置水平后退/竖向向下时，Stemp取值为-Stemp(即方向相反时取负值)。
步骤6.3.4：判断Ktemp是否等于
Figure GDA0003877484950000186
如果否，扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长Stemp＝当前步长一半水平向前行走一步，回到步骤6.3.3；如果是，判断当前步长是否小于扫描龙门1的最小行走精度ΔS0(根据目标扫描构件2的扫描精度要求，使用者可自行设定，ΔS0远小于行走步长S)，如果是，成功获取第一个扫描边界点，记为P0，记录对应测量值L0，结束当前步骤；如果否，扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长Stemp＝当前步长一半水平向后行走一步，跳到步骤6.3.3。
步骤6.4：获取第一个扫描边界点P0后，以P0为坐标原点，以扫描龙门1水平前进方向为x轴正方向，以激光测距仪7扫描竖直向上方向为y轴正方向，以激光测距仪测量值为z轴坐标值，建立xyz坐标系，得到P0点坐标(x0,y0,z0)即(0,0,0)。
步骤6.5：以第一个扫描边界点为基础，进行后续边界点捕获，并完成目标扫描构件2所有边界点的捕获。
其中，可通过不断的数据累积学习，利用如影随形的方式，大幅度减小搜索范围，逐步加快后续边界点的捕获速度，最终完成目标扫描构件2所有边界点的捕获，具体实现方法如下：
步骤6.5.1：从坐标原点出发，捕获第二个边界点。
以目标扫描构件2为理想摆放姿态(以图6中目标扫描构件模型在xyz坐标系中的位置为例)为标准，计算P0点上方相邻边界点P1(即第二个边界点)的理论位置P′1(以图13中第二个边界点在竖向边界上为例)：P′1的y轴坐标值为P0的y轴坐标值+S，即y0+S；计算y＝y0+S与理论目标测量面模型交点(P0点顺时针方向最近的点，如图14中P′1位置)即为P′1点，对应xy-平面的坐标为(x′1,y′1)，其z向坐标值为
Figure GDA0003877484950000191
将激光测距仪7移动到P′1点位置，即激光测距仪沿竖向行走轨道6以步长S继续向上行走一步，然后扫描龙门1再沿水平行走轨道5以步长Stemp＝x′1-x0水平行走一步(如果Stemp＞0，则为向前行走；如果Stemp＜0，则为向后行走；如果Stemp＝0，则无需行走)，开始获取实际扫描边界点P1。
其中：对于竖直边界，如果下一个边界点处于当前边界点的竖直向上方向，则先控制激光测距仪7沿竖向行走轨道6以步长S继续向上行走一步，然后扫描龙门1再沿水平行走轨道5以步长Stemp＝x′1-x0水平行走一步(如果Stemp＞0，则为水平向前行走；如果Stemp＜0，则为水平向后行走；如果Stemp＝0，则无需行走)，开始获取实际扫描边界点。如果下一个边界点处于当前边界点的竖直向下方向，则先控制激光测距仪7沿竖向行走轨道6以步长S继续向下行走一步，然后扫描龙门1再沿水平行走轨道5以步长Stemp＝x′1-x0水平行走一步。
其中：对于水平边界，如果下一个边界点处于当前边界点水平向前方向，则先控制扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长S向前行走一步，然后再控制激光测距仪7沿竖向行走轨道6以步长Stemp＝y′1-y0继续行走一步(如果Stemp＞0，则为竖直向上行走；如果Stemp＜0，则为竖直向下行走；如果Stemp＝0，则无需行走)，开始获取实际扫描边界点。如果下一个边界点处于当前边界点水平向后方向，则先控制扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长S向后行走一步，然后再控制激光测距仪7沿竖向行走轨道6以步长Stemp＝y′1-y0继续行走一步，开始获取实际扫描边界点。整个边界点的搜索过程中皆遵循以上规则，下文中不再赘述。
步骤6.5.1.1：获取当前位置激光测距仪的测量值记为Ltemp，计算该位置与理论边界点P′1之间测量值变化率为
Figure GDA0003877484950000201
步骤6.5.1.2：判断Ktemp是否等于
Figure GDA0003877484950000202
如果否，扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长Stemp＝当前步长一半水平向前行走一步，回到步骤6.5.1.1；如果是，判断当前步长是否小于扫描龙门1的最小行走精度ΔS0，如果是，成功获取第二个扫描边界点，记为P1(x1,y1,z1)，记录对应测量值L1，结束当前步骤；如果否，扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长Stemp＝当前步长一半水平向后行走一步，跳到步骤6.5.1.1。
步骤6.5.2：从第二个边界点P1出发，捕获后续边界点。
计算P1点上方相邻边界点P2的理论位置P′2(如图13矩形构件竖向边界为例，分别显示了理想摆放姿态时测量面竖向边界在xy-平面投影211、通过已捕获边界点推测的测量面竖向边界在xy-平面投影212和实际摆放姿态测量面竖向边界213)：P′2的y轴坐标值为P1的y轴坐标值+S，即y1+S；计算y＝y1+S与已捕获到的前两个边界点在xy-平面形成的函数交点为P′2，对于第三个边界点来讲，前两个边界点在xy-平面形成的函数为直线(即通过已捕获边界点推测的测量面竖向边界在xy-平面投影212)，对于其他同类型预制构件，已捕获的边界点在xy平面形成的函数可能为曲线，曲线函数可通过理论测量面模型求得。按此方法，可依此求得后续边界点理论位置P′n，对应xy-平面的坐标为(x′n,y′n)，其z向坐标值为
Figure GDA0003877484950000211
Figure GDA0003877484950000212
将当前位置的激光测距仪7移动到P′n点位置，即激光测距仪7沿竖向行走轨道6以步长S继续向上行走一步，然后扫描龙门1再沿水平行走轨道5以步长Stemp＝x′n-xn-1水平行走一步(如果Stemp＞0，则为向前行走；如果Stemp＜0，则为向后行走；如果Stemp＝0，则无需行走)，开始获取实际扫描边界点Pn。
步骤6.5.2.1：获取当前位置激光测距仪的测量值记为Ltemp，计算该位置与理论边界点P′n之间测量值变化率为
Figure GDA0003877484950000221
其中：Ln-1为上一个捕获到的边界点Pn-1对应激光测量值。
步骤6.5.2.2：判断Ktemp是否等于
Figure GDA0003877484950000222
如果否，扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长Stemp＝当前步长一半水平向前行走一步，回到步骤6.5.2.1；如果是，判断当前步长是否小于扫描龙门1的最小行走精度ΔS0，如果是，成功获取第n个扫描边界点，记为Pn(xn,yn,zn)，记录对应测量值Ln，结束当前步骤；如果否，扫描龙门1沿水平行走轨道5以步长Stemp＝当前步长一半水平向后行走一步，跳到步骤6.5.2.1。
其中：其中：随着已捕获边界点增加，测量面实际边界与通过已捕获边界点推测的理论边界越来越逼近，即Stemp越来越小。且在理想摆放姿态时测量面竖向边界在xy-平面投影211捕获第二个边界点时，Stemp＝S1(即P1和P′1在x轴方向的差值)，捕获第三个边界点是，Stemp＝S2(即P2和P′2在x轴方向的差值)，S2＜S1，即Sn≤Sn-1。随着越来越多边界点被捕获，可以通过上述如影随形的方式不断缩小搜索范围的方法，达到加快捕获速度的目的。直至找到当前测量面所有边界点，形成边界点数据集Q0。
步骤七：完成对测量面的数据采集，形成激光点云数据集Q1。
控制扫描龙门1在x轴方向等间距行走，每行走一步，以等间隔步长控制竖向行走托盘8沿竖向行走轨道6行走，完成对当前竖线对应的目标扫描构件2测量面21的打点测量。以此方法逐步行走，完成对目标扫描构件2测量面21的扫描(所有测量点形成如图7所示的网格状分布)。
其中：根据目标扫描构件2测量面21的边界数据，从P0点出发，沿竖直方向控制激光测距仪7以***设定步长在竖向行走轨道6上逐步移动，并在每一步移动后采集激光测量值。直至激光测距仪7移动到目标扫描构件2的上边界点，完成坐标原点上竖向线路的扫描；然后控制扫描龙门1沿水平行走轨道5以***设定步长行走一步，完成当前水平位置对应的竖向线路的扫描；以此方法完成整个构件测量面边界范围内所有竖向线路的扫描，形成密集扫描数据，并记录全部扫描结果，形成激光点云数据集Q1。
步骤八：可利用基于激光扫描点云的预制构件空间姿态反演校正算法校正目标扫描构件的摆放姿态。目标扫描构件2摆放时无法保证其测量面21与水平行走轨道5完全平行(即图6中的理想摆放姿态)，结合目标扫描构件2的理论模型数据和实际测量数据，利用空间几何转换，将未知摆放姿态的目标扫描构件2校正到理想摆放姿态(即将当前摆放姿态下测量面的测量值投影到理想摆放姿态下的测量面所在平面)。
具体而言，校正的详细步骤如下：
步骤8.1：开始扫描前已将目标扫描构件2的理论模型导入到***中，并将理论模型置于步骤六中建立的坐标系中，并将图6中理论模型测量面底部左角点P′0与图7中实际测量中目标扫描构件2测量面21的P0点重合，理论模型测量面底边界与x轴重合，理论模型测量面左边界与y轴重合，得到理论模型测量面数据集Q′1。
步骤8.2：将实际摆放中的测量面与理论模型的测量面相耦合，完成目标扫描构件2的姿态反演校正，以便后续步骤对异常点的判断。
实际测量中目标扫描构件2在测量前无法保证像理论模型一样完全贴合坐标轴方向摆放，在x，y，z三个方向都可能产生夹角。
步骤8.2.1：从边界点数据集Q0中提取在x、y轴方向取值最大和最小的点以及坐标原点，取其中不位于同一条直线上的三个点作为特征点，三个特征点的坐标分别是A(x1，y1，z1)、B(x2，y2，z2)、C(x3，y3，z3)。利用这些特征点计算出目标扫描构件2测量面所在平面ABC即特征点面的方程为式1：
Figure GDA0003877484950000241
步骤8.2.2：首先将测量面校正到xy-平面，即式2：
z＝0；2)
结合步骤8.2.1中特征点面的方程，得到特征点面和xy-平面之间的交线L为式3：
ax+by+d＝0； 3)
其中：a、b、c为函数常量；
由特征点面、xy-平面、平面交线L可得到两个平面夹角α；
其中：平面ABC上取三个特征点中不位于交线L上的任意一点向平面交线L做垂线，垂足为点P⊥，以点P⊥为垂足，在xy-平面上做平面交线L的垂线，两垂线之间的夹角即为平面夹角α；
步骤8.2.3：将激光点云数据集Q1和边界点数据集Q0中所有测量点校正到xy-平面，校正后平面记为平面ABC′。
从激光点云数据集Q1和边界点数据集Q0中依次取测量点数据并记为测量点Pi，Pi向交线L做垂线，然后以交线L为旋转轴，以垂足为旋转圆心，以αx为旋转角向xy-平面旋转，最终Pi点旋转到xy-平面上的新点Pi′即为Pi点校正后的位置。
直至激光点云数据集Q1和边界点数据集Q0中所有的测量点全部完成校正形成校正后的激光点云数据集Q1_1和边界点数据集Q0_1，校正后的特征点面为平面ABC′，此时平面ABC′已经与xy-平面重合。
步骤8.2.4：通过步骤8.2.3，校正后的平面ABC′已经与xy-平面重合，但实际测量中目标扫描构件2姿态未知，校正后其测量面左底角点未必与坐标原点P0(0,0,0)点重合。从校正后的边界点数据集Q′0提取校正后的测量面左底角点P角l(xl,yl,zl)，平移点P角l使其于坐标原点P0点重合，即将点P角l点沿x轴平移xl，沿y轴平移yl。依此方法，将校正后的测量面激光点云数据集Q1_1和测量面边界点数据集Q0_1中所有点均沿x轴平移xl，沿y轴平移yl，至此，平移后的测量面已经与理想摆放姿态下的测量面处于同一平面，并且两个测量面的左底角点重合。平移后的激光点云数据集Q1_1和边界点数据集Q0_1分别记为Q1_2和Q0_2。
步骤8.2.5：通过步骤8.2.4，平移后的测量面已经与理想摆放姿态下的测量面处于同一平面，并且两个测量面的左底角点重合，此时测量面左右底角点连线与x轴之间可能尚存在夹角β(如图8中所示)，可将平面ABC′以坐标原点P0点为中心，沿z轴旋转使目标扫描构件将两个底角点与x轴重合。从平移后的边界点数据集Q0_2提取的测量面左底角点P角l(0,0,0)(已平移到坐标原点)和右底角点P角r(xr,yr,zr)，两个底角点所在直线相对于x轴的斜率K1为
Figure GDA0003877484950000261
由于目标扫描构件理想摆放时两个底角点所在直线相对于x轴的斜率K2＝0，得到校正后的边界点数据集Q0_2中两个底角点所在直线和理想摆放时两个底角点所在直线夹角为
Figure GDA0003877484950000262
步骤8.2.6：将平移后的激光点云数据集Q1_2和边界点数据集Q0_2中测量点值逐个绕z轴方向以β为旋转角，以构件测量面左底角点P角l为中心向x轴旋转，得到最终校正值，重复以上操作直至所有测量点完成最终校正，得到旋转校正后的激光点云数据集Q1_3和边界点数据集Q0_3，完成目标扫描构件2的姿态反演校正。
步骤九：可利用基于密集扫描数据的预制构件拼装面局部缺陷识别方法对校正后目标扫描构件2测量面21的测量数据进行分析，剔除目标扫描构件2测量面21的小气泡凹坑以及石子颗粒等影响因素对应的测量值。具体步骤如下：
步骤9.1：遍历校正后的激光点云数据集Q1_3和边界点数据集Q0_3，可利用理论模型比对法，比对逐个集合中测量值与理论模型数据集Q′1中相同xy坐标位置的测量值是否相同，差距超过测量打点最小精度ΔS0(根据目标扫描构件2的扫描精度要求，使用者可在步骤二中自行设定)的坐标点存入到异常点数据集Q△0中，直至将校正后的激光点云数据集Q1_3和边界点数据集Q0_3遍历一遍。
步骤9.2：将异常点数据集Q△0中合理存在的异常点进行排除，这些合理存在的异常点包含如图6所示的目标扫描构件张拉孔洞23和目标扫描构件凹凸榫24所对应区域的测量点，具体操作如下：
根据目标扫描构件2结构模型中的合理存在异常点(即目标扫描构件张拉孔洞23和目标扫描构件凹凸榫24)所处的区域，得出对应的xy坐标范围。遍历异常点数据集Q△0中所有测量点，将处于上述合理存在异常点区域内的数据进行剔除，不做分析，剔除合理存在异常点后的异常点数据集定义为Q△1。
步骤9.3：遍历剔除合理存在异常点后的异常点数据集Q△1，逐个取出该数据集中的测量点，并以当前点为中心，利用关联搜索法对比当前点与测量面上周边测量点的测量值关系。获取当前点在校正后的激光点云数据集Q1_3中方圆5*5个点区域内所有测量点的测量值，将周边区域测量点的测量值依次与当前测量点的测量值对比，如果周边测量点的测量值全部大于或小于当前测量点的测量值，则判定当前测量点为局部缺陷点，将该点从遍历剔除合理存在异常点后的异常点数据集Q△1中剔除。重复此步骤，直至完成目标扫描构件2所有局部缺陷点数据的剔除，将剔除局部缺陷点后的异常点数据集Q△1记为最终异常点数据集Q△。
举例来说，局部凹陷测量矩阵如下：
Figure GDA0003877484950000271
举例来说，局部凸起测量矩阵如下：
Figure GDA0003877484950000281
步骤十：确定目标扫描构件的拼装面制作精度，并在构件表面对误差区域喷涂标识。
其中：拼装面制作误差分为鼓包和凹坑两种形式，其中凹坑区域不影响预制构件拼装，而鼓包区域可能导致预制构件在装配过程中拼不上、接缝拉不严等情况，影响预制构件现场使用，需将鼓包区域进行打磨。
剔除最终异常点数据集Q△中的非鼓包点，计算最终异常点数据集Q△中的鼓包区域边界以及鼓包高度，并对目标构件中对应的鼓包区域喷涂标识，其步骤如下：
步骤10.1：对比理论模型以剔除最终异常点数据集Q△中不影响构件拼装的非鼓包点。
从最终异常点数据集Q△中逐个选取点Pn(xn,yn,zn)，根据当前点位在xy-平面中的位置，从理论模型测量面数据集Q′1中获取同等位置对应的理论点位P′n(x′n,y′n,z′n)，即：xn＝x′n，yn＝y′n。
判断异常点是否为非鼓包点(以图7中靠近xy-面的测量面为例)：对比zn和z′n大小：当zn≥z′n时，当前异常点为非鼓包点(凹坑点或平整)，否则为鼓包点。
如果是非鼓包点：将当前点数据从最终异常点数据集Q△中剔除，选取下一个测量点，继续执行步骤10.1；
如果是鼓包点：计算当前鼓包点的鼓包高度hn为hn＝z′n-zn。
根据上述方法计算完当前测量面内所有鼓包点高度，并存入当前测量面鼓包高度数据集QΔh。
步骤10.2：遍历剔除非鼓包点后的最终异常点数据集QΔ(经过步骤10.1剔除非鼓包点之后，数据集内只剩下鼓包异常点)，利用关联搜索法以当前点为中心，搜索当前点在x轴和y轴方向九宫格内其他8个测量点，查看是否也为鼓包异常点(即其他八个点中存在最终异常点数据集QΔ中的测量点)：
如果是，以新找出的鼓包异常点为中心，搜索其九宫格范围内是否存在鼓包异常点。重复此步骤，直到临近的测量点没有鼓包异常点为止，将此过程中所有鼓包异常点形成鼓包区域数据集。并记录该鼓包区域数据集中鼓包高度最大的点位Pmax以及鼓包高度值hmax。
如果否，将当前鼓包异常点标记为干扰数据并从最终异常点数据集QΔ中剔除。
重复当前步骤，直至完成对测量面的鼓包区域的搜索和记录。
步骤10.3：控制扫描门架1和竖向行走托盘8运送描点喷绘机械伸缩臂9到测量面的鼓包区域边缘对应位置，控制描点喷绘机械伸缩臂9伸长到目标扫描构件2测量面21，完成一个点的描绘，逐个走完整个误差区域边界，完成对误差区域的标注。
步骤十一：按照以上步骤，完成目标扫描构件2所有测量面的检测。生成电子检测报告，在报告中对影响构件拼装的测量面鼓包区域以及该区域的数据做出明确标识，完成对目标扫描构件2的全部检测。
由此可见，本发明的优点在于：
1、采用门架式行走结构，门架上装载有多方向移动电机和轨道，能够完成对任意形状的拼装面的测量工作，并且门架上装载有各类传感器，对轨道、门架以及空气的温度和湿度进行实时监测，通过温湿度的监测结果对测量结果进行校正，保障***可以在复杂气候条件下工作而不会影响精度。
2、在实际测量过程中，目标扫描构件的拼装面上可能会有凹凸榫槽、橡胶槽道、气泡凹坑、石子颗粒、边缘轻度破损等各种影响制作精度扫描的因素，本专利以目标扫描构件理论模型为参照，既要从数据上处理各种影响因素，也要利用算法对测量数据做出处理。先利用逐步逼近、如影随形等方法快速找出目标扫描构件的边界数据，再利用关联搜索算法、理论模型参照法、整体趋势推演法等算法手段一步步剔除影响因素，完成对预制构件拼装面制作精度的计算。
3、在完成一块构件的扫描测量之后，***计算出鼓包区域的边界点坐标数据集，控制门架携带喷绘装置逐个形走到各个边界点对应位置，将鼓包边界点喷绘在构件表面，方便后期打磨修复时工人比对检测报告可以快速的找出鼓包位置，极大降低打磨难度和工作量。
显而易见的是，以上的描述和记载仅仅是举例而不是为了限制本发明的公开内容、应用或使用。虽然已经在实施例中描述过并且在附图中描述了实施例，但本发明不限制由附图示例和在实施例中描述的作为目前认为的最佳模式以实施本发明的教导的特定例子，本发明的范围将包括落入前面的说明书和所附的权利要求的任何实施例。

Claims (6)

1.一种预制构件拼装面制作精度智能扫描和误差自动标识方法，其特征在于包含如下步骤：
步骤一：准备步骤，将目标扫描构件吊装到构件扫描台上的测量区域内；
步骤二：启动步骤，打开仓房的电动卷闸门，启动扫描龙门开启扫描检测；
步骤三：调节步骤，调节竖向行走托盘的高度，使激光测距仪的光线贴近于构件扫描台上表面高度；
步骤四：扫描龙门沿水平行走轨道从仓房中出发向前行走，行走过程中实时采集激光测距仪的激光测量值和扫描龙门温湿度传感器、竖直轨道温湿度传感器、水平轨道温湿度传感器的监测值；
步骤五：行走中实时采集激光测距仪的激光测量值，判断激光测距仪的光点是否打在了目标扫描构件上，如果是，停止扫描龙门的水平前进；
步骤六：确定目标扫描构件中测量面的边界轮廓，所有边界点形成边界点数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，其中以步骤五的停止点为起点，搜索当前高度对应的目标扫描构件在水平方向的边界点，记为目标扫描构件的第一个边界点
Figure 642488DEST_PATH_IMAGE002
，以水平行走轨道前进方向为x轴正方向、以竖向行走轨道向上方向为y轴正方向、以激光测距仪测量值为z轴坐标值、以目标扫描构件的第一个边界点
Figure 386453DEST_PATH_IMAGE002
为坐标原点，建立xyz坐标系，从坐标原点
Figure 639711DEST_PATH_IMAGE002
出发，沿顺时针方向捕获目标扫描构件测量面边界周边轮廓其余边界点，过程中结合目标扫描构件的理论数据模型，利用快速迭代的方法不断减少后续边界点的搜索次数，加快其余边界点捕获速度，最终将所有边界点形成边界点数据集
Figure 443719DEST_PATH_IMAGE001
；
具体包含如下步骤：
步骤6.1：扫描龙门每向前行走一步，采集当前位置两侧激光测距仪测量值，分别记录为
Figure DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 969378DEST_PATH_IMAGE004
，计算当前位置与上一步位置两侧激光测距仪测量值的变化率，左侧测量值变化率为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，右侧测量值变化率为
Figure 156514DEST_PATH_IMAGE006
，对比
Figure DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 123333DEST_PATH_IMAGE008
大小：
当
Figure DEST_PATH_IMAGE009
时，两侧的激光测距仪光点前后两次测量均打在了各自对应的测量面上，至此完成目标测量面的检测；
当
Figure 488456DEST_PATH_IMAGE010
时，其中一侧的激光测距仪光点前后两次测量并未全部打在了对应的测量面上；扫描龙门沿水平行走轨道以步长S继续水平向前行走，直到
Figure 642356DEST_PATH_IMAGE009
；
步骤6.2：将步骤6.1中目标测量面对应的激光测距仪沿竖向行走轨道以步长S继续向上行走一步，确定测量值在y轴方向上的变化率；
步骤6.3：移动激光测距仪退回到当前测量面内第一个测量点，并以迂回折半行走方式开始获取第一个扫描边界点
Figure DEST_PATH_IMAGE011
步骤6.4：获取第一个扫描边界点
Figure 134649DEST_PATH_IMAGE002
后，以
Figure 690395DEST_PATH_IMAGE002
为坐标原点，以扫描龙门水平前进方向为x轴正方向，以激光测距仪扫描竖直向上方向为y轴正方向，以激光测距仪测量值为z轴坐标值，建立xyz坐标系，得到
Figure 898522DEST_PATH_IMAGE002
点坐标（
Figure 664353DEST_PATH_IMAGE012
,
Figure DEST_PATH_IMAGE013
,
Figure 819391DEST_PATH_IMAGE014
）即（0,0,0）；
步骤6.5：以第一个扫描边界点为基础，进行后续边界点捕获，并完成目标扫描构件所有边界点的捕获；
步骤七：完成对测量面的数据采集，形成激光点云数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE015
；
步骤八：校正目标扫描构件的摆放姿态，将目标扫描构件校正到理想摆放姿态，具体步骤如下：
步骤8.1：将理论模型置于步骤六中建立的坐标系中，并将理论模型测量面底部左角点
Figure 134704DEST_PATH_IMAGE016
与目标扫描构件测量面的
Figure 451415DEST_PATH_IMAGE002
点重合，理论模型测量面底边界与x轴重合，理论模型测量面左边界与y轴重合，得到理论模型测量面数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE017
；
步骤8.2：将实际摆放中的测量面与理论模型的测量面相耦合，完成目标扫描构件的姿态反演校正，得到校正后的激光点云数据集
Figure 235701DEST_PATH_IMAGE018
和边界点数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE019
；
步骤九：对校正后目标扫描构件测量面的测量数据进行分析，剔除目标扫描构件测量面的异常测量值，具体步骤如下：
步骤9.1：遍历校正后的激光点云数据集
Figure 928850DEST_PATH_IMAGE018
和边界点数据集
Figure 68976DEST_PATH_IMAGE019
，比对激光点云数据集
Figure 618906DEST_PATH_IMAGE018
和边界点数据集
Figure 500274DEST_PATH_IMAGE019
中测量值与理论模型
Figure 856169DEST_PATH_IMAGE020
中相同xy坐标位置的测量值是否相同，差距超过测量打点最小精度
Figure DEST_PATH_IMAGE021
的坐标点存入到异常点
Figure 506593DEST_PATH_IMAGE022
中；
步骤9.2：将异常点
Figure 961845DEST_PATH_IMAGE022
中合理存在的异常点进行排除，剔除合理存在异常点后的异常点数据集定义为
Figure DEST_PATH_IMAGE023
；
步骤9.3：遍历剔除合理存在异常点后的异常点
Figure 704411DEST_PATH_IMAGE024
，逐个取出该数据集中的测量点，并以当前点为中心，利用关联搜索法对比当前点与测量面上周边测量点的测量值关系；获取当前点在校正后的激光点云数据集
Figure 473784DEST_PATH_IMAGE018
中方圆5*5个点区域内所有测量点的测量值，将周边区域测量点的测量值依次与当前测量点的测量值对比，如果周边测量点的测量值全部大于或小于当前测量点的测量值，则判定当前测量点为局部缺陷点；
步骤十：确定目标扫描构件的拼装面制作精度，并在目标扫描构件表面对误差区域喷涂标识；
步骤十一：生成检测报告，完成对目标扫描构件的全部检测。
2.如权利要求1所述的预制构件拼装面制作精度智能扫描和误差自动标识方法，其特征在于：步骤五的具体方法如下：成对设置的激光测距仪之间距离为L，当激光测距仪光点打在目标扫描构件上时左侧激光测距仪测量值
Figure DEST_PATH_IMAGE025
+右侧激光测距仪测量值
Figure 634507DEST_PATH_IMAGE026
≤L时，判定检测到目标扫描构件，并记录两个激光测距仪当前测量值分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 463923DEST_PATH_IMAGE028
。
3.一种采用如权利要求1或2所述方法的预制构件拼装面制作精度智能扫描和误差自动标识***，包括工作台、仓房、扫描龙门、水平行走轨道和构件扫描台，其特征在于：
所述仓房位于工作台的一端且设有容纳扫描龙门的容纳空间以及电动闸门，所述水平行走轨道为两条轨道且沿工作台的两侧延伸，其一端延伸至仓房内，所述构件扫描台位于工作台上且设置于水平行走轨道的中间，以供目标扫描构件的放置，扫描龙门可滑动的设置于水平行走轨道上，所述扫描龙门为门形的行走机构，其行走在构件扫描台两侧的水平行走轨道上，所述扫描龙门的两内侧各有一条竖向行走轨道，在竖向行走轨道上各有一个竖向行走托盘以沿竖向行走轨道上下移动，所述竖向行走托盘上设有激光测量设备和描点喷绘机械伸缩臂的安装座；
所述扫描龙门的两侧底部各有一条扫描龙门底梁，在扫描龙门底梁的两端各设有一个水平行走限位装置以限制扫描龙门在水平行走轨道上的行走范围，所述扫描龙门的竖向结构外侧、竖向行走轨道的侧面、水平行走轨道的侧面，分别设置有扫描龙门温湿度传感器、竖向轨道温湿度传感器、水平轨道温湿度传感器以测量所在位置的温湿度变化。
4.如权利要求3所述的预制构件拼装面制作精度智能扫描和误差自动标识***，其特征在于：所述激光测量设备固定于安装座的上端且为单点激光测距仪，所述描点喷绘机械伸缩臂固定于安装座的下端且可通过伸缩控制在指定表面喷绘色斑。
5.如权利要求3所述的预制构件拼装面制作精度智能扫描和误差自动标识***，其特征在于：所述扫描龙门底梁的中间区域设置有一个水平行走电机和一个水平行走编码器以驱动扫描龙门前进后退和记录扫描龙门所处位置。
6.如权利要求5所述的预制构件拼装面制作精度智能扫描和误差自动标识***，其特征在于：所述竖向行走轨道和扫描龙门底梁的连接点下端设有一个竖向行走电机和一个竖向行走编码器以驱动竖向行走托盘上下移动和记录竖向行走托盘所处的位置。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI823567B (zh) * 2022-09-15 2023-11-21 財團法人工業技術研究院 物件材積量測系統及其方法
CN117092114B (zh) * 2023-10-16 2023-12-29 苏州德机自动化科技有限公司 一种基于ai的外观检测***
CN118139391B (zh) * 2024-05-07 2024-06-25 通号信息产业有限公司 一种装配式建筑bim模块管理装置及其管理方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010060556A (ja) * 2008-09-04 2010-03-18 Samsung Heavy Industries Co Ltd 曲面部材計測システム及び方法
EP2998727A1 (en) * 2014-09-19 2016-03-23 Asahi Glass Company, Limited Ceramic member and defect test system
CN106127770A (zh) * 2016-06-27 2016-11-16 感知控股集团有限公司 轮廓测量方法及***
CN106706666A (zh) * 2017-03-28 2017-05-24 温馨 一种大型水泥构件表面缺陷的检测与标示装置
CN108253896A (zh) * 2018-03-06 2018-07-06 大连理工大学 一种基于激光传感器的轿车尺寸测量装置
JP2018179889A (ja) * 2017-04-20 2018-11-15 Ｊｆｅスチール株式会社 校正片、校正方法、形状測定システムおよび形状測定方法
CN111536901A (zh) * 2020-05-21 2020-08-14 南京航空航天大学 一种基于现场龙门与机器人组合式三维激光扫描测量方法
CN215572719U (zh) * 2021-08-04 2022-01-18 深圳大学 一种竖向预制构件的检测装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10077061B2 (en) * 2015-03-12 2018-09-18 Mi-Jack Products, Inc. Profile detection system and method
CN106996758A (zh) * 2017-05-13 2017-08-01 朱嘉懿 一种大型预制构件表面缺陷检测与标示装置
CN112097070A (zh) * 2020-07-22 2020-12-18 南京工业大学 移动龙门架式装配式建筑预制构件生产辅助装置与方法
CN113450379B (zh) * 2021-07-02 2022-05-27 湖南国天电子科技有限公司 一种异形工件断面轮廓线提取和分析方法和装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010060556A (ja) * 2008-09-04 2010-03-18 Samsung Heavy Industries Co Ltd 曲面部材計測システム及び方法
EP2998727A1 (en) * 2014-09-19 2016-03-23 Asahi Glass Company, Limited Ceramic member and defect test system
CN106127770A (zh) * 2016-06-27 2016-11-16 感知控股集团有限公司 轮廓测量方法及***
CN106706666A (zh) * 2017-03-28 2017-05-24 温馨 一种大型水泥构件表面缺陷的检测与标示装置
JP2018179889A (ja) * 2017-04-20 2018-11-15 Ｊｆｅスチール株式会社 校正片、校正方法、形状測定システムおよび形状測定方法
CN108253896A (zh) * 2018-03-06 2018-07-06 大连理工大学 一种基于激光传感器的轿车尺寸测量装置
CN111536901A (zh) * 2020-05-21 2020-08-14 南京航空航天大学 一种基于现场龙门与机器人组合式三维激光扫描测量方法
CN215572719U (zh) * 2021-08-04 2022-01-18 深圳大学 一种竖向预制构件的检测装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于激光点云的车辆外廓尺寸动态测量方法;张立斌等;《华南理工大学学报（自然科学版）》;20190331;第47卷(第3期);全文 *

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