掌桥专利:专业的专利平台
掌桥专利
首页

一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统及其方法

文献发布时间:2024-04-18 19:58:21


一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统及其方法

技术领域

本发明涉及土木工程技术领域,特别地是一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统及其方法。

背景技术

钢筋混凝土是一种广泛应用于建筑工程领域的基础材料。随着时间的推移,钢筋混凝土结构不可避免地出现老化和损坏,有些结构在设计时便存在安全缺陷,因此需要对原有的钢筋混凝土结构进行破拆。随着经济和社会的发展,城市更新和土地开发的推进,工程项目的需求也在不断变更,需要对现有的钢筋混凝土结构进行破拆,以便为新的工程项目建设腾出空间。许多钢筋混凝土结构维修加固工程实施过程中,需要对原有的钢筋结构进行保留,或者实现钢筋结构的回收利用。

现有的破拆技术主要的通过人工调整破拆工具的破拆位置,从而避开对钢筋结构的损伤。这种破拆技术耗费大量人力,同时需要工作人员实时跟进,无法实现破拆全程的自动化。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足,提供一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统及其方法,以解决现有的破拆技术无法实现自动化精准破拆钢筋混凝土结构中的混凝土,并保证钢筋完整保留的技术问题。

本发明通过以下技术方案实现的:

一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统,包括:图像采集模块,图像处理模块,中央处理器,执行机构控制器和执行机构;所述执行机构主要由破拆装置组成;所述图像采集模块采集要破拆的钢筋混凝土区域的图像信息,通过所述图像处理模块对图像信息进行处理,识别出钢筋区域和混凝土的区域,传输数字信号信息到所述中央处理器;所述中央处理器将混凝土区域设置为需要破拆的区域,钢筋区域设置为需要避开的区域,生成破拆路径的指令,将指令发送到执行机构控制器;执行机构控制器控制执行机构避开钢筋区域,精准地对混凝土区域进行破拆。

进一步作为发明技术方案的改进,所述中央处理器根据混凝土界面的图像数据区分钢筋区域的混凝土区域,并控制执行机构针只针对混凝土区域进行破拆。

进一步作为发明技术方案的改进,所述图像采集模块为CCD相机,采集钢筋混凝土界面的图像信息。

进一步作为发明技术方案的改进,所述破拆装置为电镐,风镐,水射流中的其中一种。

进一步作为发明技术方案的改进,本发明还提供一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆方法,具体包括以下步骤:

步骤S1,通过图像采集模块获得破拆面的表面形貌,将图像信息实时传输到图像处理模块上;

步骤S2,通过图像处理模块识别出破拆面中是否存在钢筋,若存在,则写在图像信息中标记出钢筋的位置,将钢筋区域和混凝土区域的位置信息通过数字信号传输到中央处理器;

步骤S3,中央处理器针对钢筋和混凝土的位置信息生成破拆路径,将破拆路径的指令传输到执行机构控制器;

步骤S4,执行机构将根据接收到指令对钢筋混凝土结构进行精准破拆。

综上所述,本发明具有以下有益效果:

本发明将钢筋混凝土破拆和视觉识别技术有机结合起来,实现自动精准破拆钢筋混凝土的目的,从而节约了劳动力资源,提高了钢筋混凝土破拆的效率,有效保证了所需钢筋结构不受损坏,实现了钢筋混凝土破拆的自动化。

附图说明

图1为本发明所述一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆方法的工作流程图;

图2为本发明所述一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统的结构框图;

图3为本发明所述一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统的具体实施案例图。

附图标记说明:1-图像采集模块;2-图像处理模块;3-中央处理器;4-执行机构控制器;5-执行机构;6-支架;7-伸缩杆。

具体实施方式

下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明,在此以本发明的示意性实施例及说明用来解释本发明,但并不作为对本发明的限定。

需要说明,本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后、上端、下端、顶部、底部……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。

在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“连接”应做广义理解,例如,“连接”可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外,在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征;另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。

以下结合附图1-3对本发明作进一步详细说明。

一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统,包括:图像采集模块,图像处理模块,中央处理器,执行机构控制器和执行机构;所述执行机构主要由破拆装置组成;所述图像采集模块采集要破拆的钢筋混凝土区域的图像信息,通过所述图像处理模块对图像信息进行处理,识别出钢筋区域和混凝土的区域,传输数字信号信息到所述中央处理器;所述中央处理器将混凝土区域设置为需要破拆的区域,钢筋区域设置为需要避开的区域,生成破拆路径的指令,将指令发送到执行机构控制器;执行机构控制器控制执行机构避开钢筋区域,精准地对混凝土区域进行破拆。

具体的,本实施例方案中,所述中央处理器根据混凝土界面的图像数据区分钢筋区域的混凝土区域,并控制执行机构针只针对混凝土区域进行破拆。

具体的,本实施例方案中,所述图像采集模块为CCD相机,采集钢筋混凝土界面的图像信息。

具体的,本实施例方案中,所述破拆装置为电镐,风镐,水射流中的其中一种。

具体的,本实施例方案中,本发明还提供一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆方法,具体包括以下步骤:

步骤S1,通过图像采集模块获得破拆面的表面形貌,将图像信息实时传输到图像处理模块上;

步骤S2,通过图像处理模块识别出破拆面中是否存在钢筋,若存在,则写在图像信息中标记出钢筋的位置,将钢筋区域和混凝土区域的位置信息通过数字信号传输到中央处理器;

步骤S3,中央处理器针对钢筋和混凝土的位置信息生成破拆路径,将破拆路径的指令传输到执行机构控制器;

步骤S4,执行机构将根据接收到指令对钢筋混凝土结构进行精准破拆。

实施例:

参照图1至图3,一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统,包括以下5大模块:图像采集模块1,图像处理模块2,中央处理器3,执行机构控制器4和执行机构5;所述执行机构5主要为破拆装置,可以是电镐,风镐,水射流等多种形式;所述图像采集模块采集要破拆的钢筋混凝土区域的图像信息,通过所述图像处理模块对图像信息进行处理,识别出钢筋区域和混凝土的区域,传输数字信号到所述中央处理器3;所述中央处理器3将混凝土区域设置为需要破拆的区域,钢筋区域设置为需要避开的区域,生成破拆路径的指令,将指令发送到执行机构控制器4;执行机构控制器4控制执行避开钢筋区域,精准地对混凝土区域进行破拆。

具体的,本实施例方案中,所述基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统,其特征在于:所述图像采集模块1为CCD相机,可以采集钢筋混凝土界面的图像信息。

具体的,本实施例方案中,所述基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统,其特征在于:所述中央处理器3可以根据混凝土界面的图像数据区分钢筋区域和混凝土区域,并控制执行机构5针只针对混凝土区域进行破拆。

具体的,本实施例方案中,所述基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆系统,其特征在于:所述执行机构5可以是各种形式的破拆工具,本实施例中使用电镐作为破拆工具。

具体的,本实施例方案中,一种基于视觉识别的钢筋混凝土自动精准破拆方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤S1,搭设固定电镐运动的支架6和伸缩杆7,将电镐安装在伸缩杆7上。

步骤S2,通过CCD相机获得破拆面的表面形貌,将图像信息实时传输到图像处理模块上。

步骤S3,通过图像处理模块识别出破拆面中是否存在钢筋,若存在,则写在图像信息中标记出钢筋的位置,将钢筋区域和混凝土区域的位置信息通过数字信号传输到中央处理器3。

步骤S4,中央处理器3针对钢筋和混凝土的位置信息生成破拆路径,将破拆路径的指令传输到执行机构控制器4。

步骤S5,执行机构控制器4根据破拆路径的指令控制伸缩杆7沿着支架6顶部水平移动和竖直方向伸缩,从而使电镐按指令对钢筋混凝土结构进行精准破拆,同时控制电镐启动和关闭,避免移动到钢筋结构顶部时对其造成损伤。

综上所述,本发明具有以下有益效果:

本发明将钢筋混凝土破拆和视觉识别技术有机结合起来,实现自动精准破拆钢筋混凝土的目的,从而节约了劳动力资源,提高了钢筋混凝土破拆的效率,有效保证了所需钢筋结构不受损坏,实现了钢筋混凝土破拆的自动化。

以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明实施例的原理以及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只适用于帮助理解本发明实施例的原理;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明实施例,在具体实施方式以及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

相关技术
  • 一种电能表自动化检定系统视觉识别测试方法及装置
  • 基于视觉引导的机器人自动拆垛破袋系统及方法
  • 基于计算机视觉的钢筋混凝土结构地震损伤自动识别与智能定位方法
技术分类

06120116483108