[发明专利]一种基于计算机机器视觉的装配式建筑智能吊装方法

说明书

技术领域

本发明属于建筑吊装技术领域，尤其涉及一种基于计算机机器视觉的装配式建筑智能吊装方法。

背景技术

装配式混凝土建筑是指以采用工厂化生产的混凝土预制构件为主，通过现场装配的方式设计建造的混凝土结构类房屋建筑。预制构件的装配方法一般有现场后浇叠合层混凝土、钢筋锚固后浇混凝土连接等操作，钢筋连接可采用套筒灌浆连接、焊接、机械连接及预留孔洞搭接等方法。装配式混凝土建筑设计应符合建筑功能和性能要求，符合可持续发展和绿色环保的设计原则，利用各种可靠的连接方式将预制构件装配起来，且宜采用主体结构、装修和设备管线的装配化集成技术，综合协调给排水、燃气、供暖、通风和空气调节设施、照明供电等设备系统空间设计，并考虑安全运行和维修管理等要求。然而，传统吊装方法需要有人指挥，人为主观因素影响吊装的精度，吊装现场工作时间长，劳动强度大；同时通过人眼从现场进行分析判断获取方案，效率低，准确性差。

综上所述，现有技术存在的问题是：传统吊装方法需要有人指挥，人为主观因素影响吊装的精度，吊装现场工作时间长，劳动强度大；同时通过人眼从现场进行分析判断获取方案，效率低，准确性差。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于计算机机器视觉的装配式建筑智能吊装方法。

本发明是这样实现的，一种基于计算机机器视觉的装配式建筑智能吊装方法包括以下步骤：

步骤一，在装配式建筑智能吊装现场安装摄像头、三维扫描器采集图像、监控装置，使用计算机构建现场的机器视觉数据库；

所述摄像头图像信息的脉冲耦合神经网络模型：

F_ij[n]＝S_ij；

U_ij[n]＝F_ij[n](1+β_ij[n]L_ij[n])；

其中，β_ij[n]为自适应链接强度系数；

S_ij、F_ij[n]、L_ij[n]、U_ij[n]、θ_ij[n]分别为输入图像信号、反馈输入、链接输入、内部活动项及动态阈值，N_w为所选待处理窗口W中的像素总数，Δ为调节系数，选取1～3；

脉冲耦合神经网络模型对图像进行检测时，利用网络特性使灰度为S_ijmax的像素点火激活，再进行第二次脉冲耦合神经网络迭代处理，把介于[S_ijmax/1+β_ijL_ij,S_ijmax]间的像素捕获激活，使两次激活的像素点对应的Y_ij输出为1；然后对原噪声污染图像反白处理，再对处理后的图像S_ij按前述进行迭代处理，并使对应的输出Y_ij＝1，利用图像噪声像素与周围像素相关性小，灰度差别大特性，当一个神经元的激发没有引起所在区域附近大多数神经元的激发时，就说明该神经元对应像素可能是噪声点；

初步甄别出Y_ij＝0对应的像素点为图像的信号点，予以保护；对Y_ij输出为1的像素点在3*3模板B范围内统计以输出Y_ij＝1为中心邻域元素值为1的个数N_Y判别归类：1≤N_Y≤8，为噪声点，当N_Y＝9，判定为图像像素点；

图像自适应加权滤波器噪声滤波的实现方法；

当脉冲输出Y_ij＝1且N_Y＝1～8，N_Y是当在3*3模板B中为1个数，选取滤波窗口M，对噪声污染图像f_ij的自适应滤波，滤波方程为：

式中，x_rs是滤波窗口中对应像素的系数，S_rs为滤波窗口中对应像素的灰度值，f_ij为滤波后对应窗口中心位置的输出值：

式中D_ij为方形滤波窗口M中像素灰度中值，Ω_ij滤波窗口各像素与中心灰度差绝对均值，max为求最大值符号；

选取滤波窗口M选取大小为m*m的滤波窗口M，窗口大小的选取原则是：