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公开(公告)号：CN115311611A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210954734.8
申请日：2022-08-10
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明提供一种用于装配式建筑预制构件生产的钢筋计数方法。首先构建一个基于钢筋端面图像的计数网络；然后获取包含钢筋端面的图像作为计数网络的原始输入数据；再通过计数网络对图像进行特征提取和分析处理，获取每个钢筋端面在图像中的位置和钢筋数量；然后将钢筋位置标记在图像中，并对检测异常的钢筋端面进行修正。本发明基于深度学习和神经网络的独特优势，能够对装配式建筑行业内的多个场景实现高效的钢筋计数，具有多种尺度的特征图提取与检测功能，可以支持不同直径的钢筋计数，可以在不更改网络模型地基础上完成统一装配式建筑生产施工现场的多种类型的钢筋计数，且可以实时监控库存钢筋容量和钢筋参数信息，具有较强的实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114997195A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210515092.1
申请日：2022-05-12
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明涉及建筑工业领域，特别是涉及一种基于巡检机器人的构件盘点定位方法，包括如下步骤：巡检机器人通过货架上的ARTAG标识码获取巡检机器人在ARTAG标识码坐标系下的定位坐标数据；根据ARTAG标识码预先标定的位置以及定位坐标数据，计算得到巡检机器人的位置；巡检机器人靠近货架时，货架上构件的RFID标签被巡检机器人的LF频率触发激励器唤醒，构件向巡检机器人的RFID阅读器发送自身ID和LF频率触发激励器的ID，得到构件盘点数据；根据步骤二中巡检机器人的位置反推货架的位置，将货架位置与构件盘点数据结合，得到构件定位数据；本发明解决了预制构件堆场盘点效率低，构件定位困难，构件数据更新实时性较差，难以满足要求的问题。
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公开(公告)号：CN113723325A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111030075.0
申请日：2021-09-03
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明涉及建筑工业领域，特别是涉及一种装配式预制构件的工装缺陷检测系统。该工装缺陷检测系统包括：视频获取组件，光电感应器，类型信息识别组件，以及处理模块。视频获取组件用于获取缺陷检测区内的实时视频流数据。光电感应器用于获取模台中各个模具的位置。类型信息识别组件用于获取生产的预制构件的类型信息。处理模块包括位置获取单元、标准参数获取单元、视频处理单元，特征提取单元，以及特征对比单元。处理模块可以获取工装的数量、位置信息的检测值和标准值，并判断二者是否完全相符，确定预制构件是否存在缺陷。本发明解决了现有技术中预制构件人工检测效率低，自动化检测的效果不足，检测精度和实时性较差，难以满足要求的问题。
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公开(公告)号：CN113269718A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110406927.5
申请日：2021-04-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉、深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习的混凝土预制构件裂缝检测方法，该方法包括：采集裂缝图像数据，将采集的裂缝图像样本进行预处理，并对其进行人工标注；将标注后的数据样本进行数据增广，并划分为训练集、验证集和测试集；搭建卷积神经网络模型；对卷积神经网络模型进行训练、验证和测试，以得到最终的算法模型；利用所述的算法模型对待检测的裂缝图像进行检测，得到检测结果。本发明相较于传统的人工检测方法，大大降低了人工成本并且提高了检测的精度。此外，相对于现有的图像处理检测方法，本发明可对高分辨率图像进行检测，具有可操作性强和检测精度较高的优点。
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公开(公告)号：CN216883948U
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202123155160.8
申请日：2021-12-14
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本实用新型的一种用于建筑预制构件堆场巡检盘点的机器人，包括运动底盘，还包括承载板块，承载板块纵向固定在载重平台上；还包括定位激励器和盘点激励器；定位激励器安装在承载板块前下方，靠近地面；盘点激励器安装在承载板块顶部侧面；RFID阅读器，安装在承载板块内部中心位置；电池电源，安装在载重平台底盘中心；无线路由器，安装在承载板块顶端后侧；包括建筑预制构件RFID和地面轨道RFID；建筑预制构件RFID事先安装在构件侧面；地面轨道RFID安装在巡检机器人巡检路线的地面上。本实用新型进而解决现有预制构件堆场中难以自动化进行盘点与巡检的问题，为提高预制构件内运与发货效率奠定基础，极大的降低了因盘点与寻找构件所花费的人力物力。
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公开(公告)号：CN215525732U
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202122118748.X
申请日：2021-09-03
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本实用新型涉及机械领域，特别是涉及一种用于建筑预制构件在线生产检测的载台机构。该载台机构包括运动模台，激光传感器，RFID芯片，以及RFID读卡器。其中，运动模台包括运动底座、平台和多个模具。运动底座承载上方的平台，并驱动平台按照预设的路径移动。多个模具分别沿平台的运动方向依次排列并安装在平台上。激光传感器包括相对设置的激光发生器和激光感应器。分别安装在运动模台运动路径的两侧。RFID芯片安装在各个模具中平行于运动模台运动方向的同一侧。RFID读卡器安装在质量检测区中靠近RFID芯片的一侧。RFID芯片中存储有各个模具中预制构件的类型和规格信息。本实用新型解决了现有技术中难以实现预制构件类型区分，以及质量检测效率低的问题。
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