基于机器视觉的建筑板材安装方法、系统和存储介质

本申请涉及机器视觉和建筑板材安装，特别是涉及一种基于机器视觉的建筑板材安装方法、系统和存储介质。

背景技术：

1、现有技术中，通常采用人工安装方式安装建筑板材(如，镀锌钢板、铝合金板、彩涂铝板、金属压花板等)。其中，在进行高空建筑板材(如，吊顶面彩钢板)安装作业时，需要搭建脚手架或者采用登高车辅佐作业，安装较大的建筑板材时更需要多人协作。其存在着效率低、工期长、安装准确性不佳等问题，且严重拖慢了安装效率。此外，当需要大面积安装建筑板材时，这些建筑板材容易调不平，需要频繁复核每块建筑板材的高度和角度，来达到整体在安装高度、大面水平度方面的要求。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于机器视觉的建筑板材安装方法、系统和存储介质。

2、第一方面，提供一种基于机器视觉的建筑板材安装方法，所述基于机器视觉的建筑板材安装方法，包括：

3、获取目标建筑板材的第一作业图像；

4、对所述第一作业图像进行识别，得到所述目标建筑板材的特征点；

5、基于所述特征点得到所述目标建筑板材的平整度检测结果；

6、基于所述平整度检测结果和局部最优算法，进行建筑板材的安装。

7、第二方面，提供一种基于机器视觉的建筑板材安装系统，所述建筑板材安装系统，包括：

8、获取模块，用于获取目标建筑板材的第一作业图像；

9、识别模块，用于对所述第一作业图像进行识别，得到所述目标建筑板材的特征点；

10、平整度检测模块，用于基于所述特征点得到所述目标建筑板材的平整度检测结果；

11、安装模块，用于基于所述平整度检测结果和局部最优算法，进行建筑板材的安装。

12、第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的基于机器视觉的建筑板材安装方法的步骤。

13、上述基于机器视觉的建筑板材安装方法、系统和存储介质，方法包括：获取目标建筑板材的第一作业图像；对所述第一作业图像进行识别，得到所述目标建筑板材的特征点；基于所述特征点得到所述目标建筑板材的平整度检测结果；基于所述平整度检测结果和局部最优算法，进行建筑板材的安装。通过上述手段，不再需要多人协作和基于目测来安装，而是通过计算确定准确的安装姿态，从而达到了效率高、安装准确度高的效果。此外，基于特征点得到目标建筑板材的平整度检测结果，基于平整度检测结果和局部最优算法，进行建筑板材的安装，从而不需要频繁复核每块建筑板材的高度和角度，使得建筑板材的安装容易调平，达到了整体在安装高度、大面水平度方面的要求。

技术特征：

1.一种基于机器视觉的建筑板材安装方法，其特征在于，所述基于机器视觉的建筑板材安装方法，包括：

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑板材安装方法，其特征在于，所述基于所述特征点得到所述目标建筑板材的平整度检测结果，包括：

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的建筑板材安装方法，其特征在于，所述理想安装平面的获取步骤包括：

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的建筑板材安装方法，其特征在于，所述基于所述特征点，确定所述目标建筑板材和理想安装平面的整体高差评判参数，包括：

5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的建筑板材安装方法，其特征在于，所述基于所述特征点，确定所述目标建筑板材和局部参考建筑板材平面的局部平整度评判参数，包括：

6.根据权利要求2所述的基于机器视觉的建筑板材安装方法，其特征在于，所述基于所述整体高差评判参数和所述局部平整度评判参数，得到所述目标建筑板材的平整度检测结果，包括：

7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的建筑板材安装方法，其特征在于，所述基于所述平整度检测结果和局部最优算法，进行建筑板材的安装，包括：

8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的建筑板材安装方法，其特征在于，所述利用基于反距离权重插值法的局部最优算法，确定下一块建筑板材的安装姿态和安装高度，包括：

9.一种基于机器视觉的建筑板材安装系统，其特征在于，所述建筑板材安装系统，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。

技术总结本申请涉及一种基于机器视觉的建筑板材安装方法、系统和存储介质，基于机器视觉的建筑板材安装方法包括：获取目标建筑板材的第一作业图像；对所述第一作业图像进行识别，得到所述目标建筑板材的特征点；基于所述特征点得到所述目标建筑板材的平整度检测结果；基于所述平整度检测结果和局部最优算法，进行建筑板材的安装。通过上述手段，不再需要多人协作和基于目测来安装，而是通过计算确定准确的安装姿态，从而达到了效率高、安装准确度高的效果。技术研发人员：王龙,卢昱杰,仲涛,刘博,宋广翰受保护的技术使用者：同济大学技术研发日：技术公布日：2024/9/17