一种改性石膏隔墙板墙面线槽开槽及装饰施工方法

技术领域

本发明属于建筑工程技术领域，特别是涉及一种改性石膏隔墙板墙面线槽开槽及装饰施工方法。

背景技术

现代装饰工程中各种线路的开槽铺设暗线已经成装饰的主流，但目前很多的开槽工作仍由半机械化手工完成，由于墙面开槽施工困难，工作效率低，不能保证线槽开挖质量、线槽开挖缝隙不严密平齐等问题。

发明内容

本申请提供了一种改性石膏隔墙板墙面线槽开槽及装饰施工方法，解决了目前改性石膏隔墙板墙面线槽开挖不精确，不能够实现自动化的问题。

为了实现上述目的，本发明所采取的技术方案如下：一种改性石膏隔墙板墙面线槽开槽施工方法，包括以下步骤：

(1)管线定位放线，标注出线管走向及线盒定位尺寸，确定开槽位置和深度；

(2)开槽施工，用专用切割机开槽，并保持开槽均匀和平整；

(3)管线及线盒安装与固定，采用与改性石膏隔墙板配套的专用粘接砂浆粘接管线与线盒；

(4)线槽修补施工，在专用切割机中采用智能控制系统精准测量线槽的尺寸、平整度以及微小缺陷或异物，并提供详细的缺陷识别和定位信息，然后进行两次的修补施工。

作为优选，所述智能控制系统包括光源、传感器以及高分辨率相机，通过光学成像技术，对图像进行处理算法，找出有问题的线槽并在控制系统中实现反馈，根据检测结果调整切割参数和深度，实现线槽质量的纠正和优化。

作为优选，所述开槽间距不小于150mm，隔墙板上开洞时，洞口之间的净距不应小于150mm。

作为优选，所述管线采用点粘方式固定。

作为优选，第一遍修补采用水泥砂浆或细石混凝土填实至距离墙面10mm位置，第二遍采用专用石膏砂浆加耐碱玻纤网格布进行增强修补至与墙表面平齐，两遍修补施工将应间隔不小于7d的时间间隔。

包含有所述开槽墙面施工方法的改性石膏隔墙板墙面装饰的施工方法，包括以下步骤：

(5)基层清理表面粘接物与除尘；

(6)覆盖加强网；

(7)两遍腻子施工；

(8)面层涂料施工。

作为优选，所述表面粘接物包括有浮浆、砂浆块、安装固定木楔。

作为优选，当表面装饰面层为涂料时，所述加强网采用耐碱玻纤网格布；当表面装饰面层为瓷砖时，加强网采用镀锌钢丝网。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1.本发明通过在专用切割机中设置智能控制系统，能够实现高精度的线槽质量检测，不仅能够准确测量线槽的尺寸和平整度，还能够检测出微小缺陷或异物，并提供详细的缺陷识别和定位信息。

2.本发明智能控制系统具备异常处理功能，能够快速响应并处理各类异常情况，包括线槽材料变形、切割偏移等。同时，系统还能利用先进的算法和相适应控制技术，实时优化线槽开槽参数，提高线槽质量。

附图说明

图1为本发明智能控制系统流程图；

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

实施例1

一种改性石膏隔墙板墙面线槽开槽施工方法，包括以下步骤：(1)管线定位放线，标注出线管走向及线盒定位尺寸，确定开槽位置和深度；

(2)开槽施工，用专用切割机开槽，并保持开槽均匀和平整；

(3)管线及线盒安装与固定，采用与改性石膏隔墙板配套的专用粘接砂浆粘接管线与线盒；

(4)线槽修补施工，在专用切割机中采用智能控制系统精准测量线槽的尺寸、平整度以及微小缺陷或异物，并提供详细的缺陷识别和定位信息，然后进行两次的修补施工。

所述智能控制系统包括光源、传感器以及高分辨率相机，通过光学成像技术，对图像进行处理算法，找出有问题的线槽并在控制系统中实现反馈，根据检测结果调整切割参数和深度，实现线槽质量的纠正和优化。

智能控制系统工作过程如下：

首先，针对光学成像技术，选择高分辨率相机和适宜的光源来实时获取线槽的图像数据。在选取相机时，考虑其像素密度、快门速度和动态范围等指标，以满足对线槽细节的精确捕捉。同时，选择合适的光源能够提供充足的照明并产生稳定的光线条件，以保证图像的清晰度和一致性，进行大量的图像数据采集，形成图像数据比对库，抓拍到的每一幅图像都是目标效果图样本，将目标效果图特征提取后生成目标轮廓图，目标轮廓图进行图像处理从中抽取出目标对象的二分值图；所有样本图像处理的信息数据汇集构成了图像识别的完整数据库，对图像进行特征提取采用HOG算法：

其次，针对图像处理算法，设计并优化算法流程，对线槽图像进行预处理、特征提取和数据分析，从而得到线槽的几何参数。

针对要识别的线槽图像，Adboost分类器算法进行分类器训练，生成的分类器文件保存在XML文件中，并在后续分析中使用该XML文件进行分类。系统运行过程中，摄像机进行实时视频采集，并进行实时视频显示，同时将每帧数据进行解码，当实时数据传送给算法分析库之后，算法首先对当前图像数据进行预处理，并与之前训练的数据库进行比对分析，当检测到符合识别算法的图像数据之后，进行图片抓拍。抓拍频率30祯/s，每秒取3～5祯，时间10s，每组取40祯左右图片，并对每帧图片进行后续分割、特征提取等算法操作。

分类训练采用Adboost分类器算法：

算法流程如下：

给定训练数据集：(x

相关符号定义：

Di(i)：训练样本集的权值分布；

W

h：弱分类器；

H：基本分类器；

H

e：误差率；

α

AdBoost的算法流程如下：

(1)首先，初始化训练数据的权值分布，每一个训练样本最开始时候都赋予相同的权值，w

(2)进行迭代t＝1，，，，T

(a)选取一个当前误差率最低的弱分类器h作为第t个基本分类器Ht，并计算弱分类器ht；X→{-1，1}，该弱分类器在分布Di上的误差为：

(b)计算该弱分类器在最终分类器中的比重(弱分类器权重用α表示)；

(c)更新训练样本的权值分布Di+1；

其中/>

(3)最后，按弱分类器权重α

通过符号函数sign作用，得到一个强分类器为：

相关说明：

因为权重更新依赖于α

(1)当样本分错时，y

(2)当样本分对时，y

综合上面的推导，可得样本分错与对时，其权值更新的公式为：

错误分类样本，权值更新：

正确分类样本，权值更新：

轮廓特征提取，将线槽与墙面分割开来，然后进行目标轮廓线提取，从而得到目标的轮廓线图。获取到目标轮廓线图之后，使用最小二乘法进行曲线拟合。拟合之后得到每个线槽图像的曲线情况，根据曲线的长度、高度情况与系统设置阈值判断该线槽是否存在瑕疵。连续或间隔5～6祯数据偏差既可认为有异常情况，每组数据10s内出结果，图像识别采用faster R-CNN器算法。

通过接口将异常结果信息发送给前端界面，该智能控制系统采用传统的机器学习方法随机森林(Random Forests)，通过线槽的尺寸、平整度、垂直度以及壁厚等大量的样本数据进行训练，使算法能够准确地判断线槽的质量是否符合要求，并能够识别出不良的线槽，并给出相应的处理建议。

最后，针对数据传输与反馈，将检测结果实时传输给自动化线槽开槽机的控制系统。可以采用高速数据传输接口来实现快速的数据传输。同时，在控制系统中实现反馈机制，根据检测结果调整切割参数和深度，实现线槽质量的在线纠正和优化。这样可以实现与自动化线槽开槽机的无缝连接，提高线槽开槽的准确性和一致性，减少线槽质量不达标的情况。

然后第一遍修补采用水泥砂浆或细石混凝土填实至距离墙面10mm位置，第二遍采用专用石膏砂浆加耐碱玻纤网格布进行增强修补至与墙表面平齐，两遍修补施工将应间隔不小于7d的时间间隔。

当线槽施工完成后，可以进行改性石膏隔墙板墙面装饰的施工方法，包括以下步骤：

(5)基层清理表面粘接物与除尘；

(6)覆盖加强网；

(7)两遍腻子施工；

(8)面层涂料施工。

通过上述施工方法能够实现线槽开槽机的自动化，实现线槽质量的即时反馈和调整。通过精确的光学成像技术、高效的图像处理算法以及优化的算法模型和数据传输方案，可以提高线槽开槽的准确性和一致性，最终减少线槽质量不达标的情况的发生，并提升施工效率和质量。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。