基于机器视觉的混凝土布料机布料厚度测量算法研究

来源 :石家庄铁道大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:YFY2006
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目前,在我国新建的装配式建筑中,装配式混凝土建筑占居主导地位,但是组成装配式混凝土建筑的预制混凝土构件存在预制率低的问题。比如预制混凝土构件会存在厚度不平整、孔洞、裂缝等缺陷,都会导致预制混凝土构件预制率低的现象,导致这些缺陷出现的直接原因大多情况是因为预制混凝土布料机的布料厚度不均匀。因此对预制混凝土布料机布料厚度进行实时测量具有现实意义与实际价值。目前在PC工厂的生产线上,混凝土厚度控制大多采用工人利用眼睛进行观测并通过手动操纵控制台,来控制混凝土出料速度以保证混凝土的厚度满足生产的需要。这种测量方法存在效率低下,调节滞后等问题。现有一种间接测量方法,利用称重系统结合预制混凝土布料机实时运行位置进行布料厚度计算的方法,这一方法存在混凝土的塌落度、密度与预制混凝土布料机运行速度不固定的不确定性因素,会影响到测量精度。而直接测量方法,激光测量方法,存在可拓展性能弱,并且测量点位比较固定的问题;超声波测量方法,存在误差大的问题;利用双目视觉进行布料厚度的测量可以很好的解决以上问题,但是其存在弱纹理区域匹配效果差、运行速度慢与匹配点存在随机性的问题,不能满足预制混凝土布料机布料厚度实时测量的要求。针对双目视觉在弱纹理区域匹配效果差的问题,本研究对传统ORB采用的rBRIEF描述子生成算法进行改进,将利用灰度信息进行描述子的生成改进为利用梯度信息进行描述子的生成,通过实验得出,本算法在纹理清晰区域的匹配准确度与原算法相差不大,但是提高了传统ORB算法在低纹理区域的匹配准确性。针对双目视觉中匹配点存在随机性与运行速度慢的问题,本研究提出图像分割+匹配点自动生成算法。基于特征的匹配算法分为特征点的检测、特征点的描述与特征点的匹配三部分。通过对特征匹配算法按步骤进行运行时间统计,发现在整个匹配算法的运行过程中,特征点描述运行时间最长。于是为了解决运行时间长的问题,结合预制混凝土布料机布料特点,利用鼠标在图像中进行检测区域的限定,减少了需要描述的特征点的数量,并且利用限定的区域,进行匹配点的计算。提高了算法的运行速度,并且解决了匹配点的分布存在随机性问题,而且增加了算法的实用性。最后利用双目相机与混凝土模拟模型在实验室进行厚度测量测试。实验结果表明,当使用纹理较清晰的精度测量模型时,采用改进rBRIEF特征描述算法与图像分割+匹配点自动生成算法的测厚系统,其运行速度方面可以达到平均8个测量点位运行时间在1s左右;匹配点的误匹配率为3.3%;测量误差最大在3mm;当采用混凝土模型时,在混凝土表面低纹理区域的误匹配率为8.3%。于是,本研究在提高了匹配准确度与提高了运行速度的基础上,测量精度也可以满足生产预制构件的国家标准。
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