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公开(公告)号：CN116663861B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310927346.5
申请日：2023-07-27
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06Q50/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F111/08 , G06N3/006 , G06F111/20 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了一种装配式构件生产鲁棒性和资源均衡结合的调度优化方法，基于遗传算法，考虑生产过程中的逻辑约束和资源约束，构建以鲁棒性值和资源均衡为双优化目标的生产调度数学模型，从而合理安排装配式建筑构件的生产顺序和资源配置，并基于层次分析法的基础上，选出满足工期要求且抗干扰能力（抵抗环境等不确定因素）强和资源波动指数小的调度方案。本发明在成批构件生产调度过程中，解决了双优化目标之间相互约束的矛盾，保证资源需求量的稳定，充分利用企业的生产能力，达到提高生产效率、降本增效的目的。
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公开(公告)号：CN116663861A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310927346.5
申请日：2023-07-27
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06Q50/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F111/08 , G06N3/006 , G06F111/20 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了一种装配式构件生产鲁棒性和资源均衡结合的调度优化方法，基于遗传算法，考虑生产过程中的逻辑约束和资源约束，构建以鲁棒性值和资源均衡为双优化目标的生产调度数学模型，从而合理安排装配式建筑构件的生产顺序和资源配置，并基于层次分析法的基础上，选出满足工期要求且抗干扰能力（抵抗环境等不确定因素）强和资源波动指数小的调度方案。本发明在成批构件生产调度过程中，解决了双优化目标之间相互约束的矛盾，保证资源需求量的稳定，充分利用企业的生产能力，达到提高生产效率、降本增效的目的。
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公开(公告)号：CN115600774B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211600382.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明属于建筑工业领域，具体涉及一种装配式建筑构件产线的多目标生产调度优化方法、系统与装置。该多目标生产调度优化方法包括如下步骤：S1：对企业的订单数据、产线数据、生产资料数据和工艺数据进行标准化处理，构成企业运营数据集。S2：以均衡各条产线的负载为目标，生成若干个可行的调度网络图。S3：对调度网络图进行解析获得生产工序图。S4：构建用于评价生产工序图效能的优化函数。S5：采用遗传算法对初始化种群进行迭代优化，得到最佳调度网络图。S6：根据最佳调度网络图解析出当前订单的最佳排产方案。本发明解决了现有方案无法有根据企业产能的变化对产线进行合理调度，进而导致订单加工时长延长、产品生产成本升高等问题。
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公开(公告)号：CN116740060B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311009724.8
申请日：2023-08-11
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于点云几何特征提取的装配式预制构件尺寸检测方法，首先基于法向量精细化进行装配式预制构件点云前景和背景的分割，使得装配式预制构件的点云从环境背景中分割出来；然后提取装配式预制构件点云的几何特征后，根据点云的几何特征，进行装配式预制构件边缘线的拟合，再根据拟合的边缘线计算得到装配式预制构件的尺寸信息；最后在点云可视化界面下添加装配式预制构件尺寸信息的3D文字标签。本发明基于装配式预制构件实测点云数据的分割结果拟合边缘线和提取特征点，进而计算装配式预制构件的尺寸，实现尺寸自动化检测的目的，提高检测效率的同时，保证尺寸检测的准确度。
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公开(公告)号：CN116740060A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311009724.8
申请日：2023-08-11
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于点云几何特征提取的装配式预制构件尺寸检测方法，首先基于法向量精细化进行装配式预制构件点云前景和背景的分割，使得装配式预制构件的点云从环境背景中分割出来；然后提取装配式预制构件点云的几何特征后，根据点云的几何特征，进行装配式预制构件边缘线的拟合，再根据拟合的边缘线计算得到装配式预制构件的尺寸信息；最后在点云可视化界面下添加装配式预制构件尺寸信息的3D文字标签。本发明基于装配式预制构件实测点云数据的分割结果拟合边缘线和提取特征点，进而计算装配式预制构件的尺寸，实现尺寸自动化检测的目的，提高检测效率的同时，保证尺寸检测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115600941B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211577533.7
申请日：2022-12-09
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明属于建筑工业领域，具体涉及一种装配式预制件工厂的物料管理系统。其用于对装配式预制件工厂中物料的出入库过程进行数字化管理。该物料管理系统包括：电子标签、净重测量设备，云服务器，以及手持终端。其中，电子标签包括安装各个运输车辆上的第一标签和第二标签。净重测量设备包括称重机构和一个电子标签写入模块。云服务器内运行有一个库存数据库和一个基于机器视觉的离散物料检测计数模型。手持终端与云服务器进行通信连接并在二者间进行数据交互。手持终端内包含一个图像采集模块、一个电子标签读写模块，以及一个显示模块。解决现有装配式预制件工厂的物料管理依赖人工，库存数据更新不及时，数据容易发生错误等问题。
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公开(公告)号：CN115597494B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211609954.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明属于建筑质量检测领域，具体涉及一种基于点云的预制构件预留孔的精度检测方法、系统、设备。检测方法包括如下步骤：S1：利用深度相机对待测预制构件的各个结构面进行扫描。S2：生成预制构件对应结构面的单面点云。S3：对单面点云进行投影和像素优化，得到对应的二值化图。S4：识别预留孔。S5：将二值化图逆投影回点云进行点云降维度。S6：根据降维后的点云计算出每个预留孔的半径，再根据投影矩阵的逆反投影得出圆心；S7：将计算结果与BIM模型中的标准参数进行比对，进而判断预制构件是否合格。本发明解决了现有预制构件中预留孔的精度检测依赖人工，检测效率低，测结果误差较大等问题。
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公开(公告)号：CN115600941A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211577533.7
申请日：2022-12-09
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院(CN)
Abstract: 本发明属于建筑工业领域，具体涉及一种装配式预制件工厂的物料管理系统。其用于对装配式预制件工厂中物料的出入库过程进行数字化管理。该物料管理系统包括：电子标签、净重测量设备，云服务器，以及手持终端。其中，电子标签包括安装各个运输车辆上的第一标签和第二标签。净重测量设备包括称重机构和一个电子标签写入模块。云服务器内运行有一个库存数据库和一个基于机器视觉的离散物料检测计数模型。手持终端与云服务器进行通信连接并在二者间进行数据交互。手持终端内包含一个图像采集模块、一个电子标签读写模块，以及一个显示模块。解决现有装配式预制件工厂的物料管理依赖人工，库存数据更新不及时，数据容易发生错误等问题。
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公开(公告)号：CN115600774A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211600382.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院(CN)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明属于建筑工业领域，具体涉及一种装配式建筑构件产线的多目标生产调度优化方法、系统与装置。该多目标生产调度优化方法包括如下步骤：S1：对企业的订单数据、产线数据、生产资料数据和工艺数据进行标准化处理，构成企业运营数据集。S2：以均衡各条产线的负载为目标，生成若干个可行的调度网络图。S3：对调度网络图进行解析获得生产工序图。S4：构建用于评价生产工序图效能的优化函数。S5：采用遗传算法对初始化种群进行迭代优化，得到最佳调度网络图。S6：根据最佳调度网络图解析出当前订单的最佳排产方案。本发明解决了现有方案无法有根据企业产能的变化对产线进行合理调度，进而导致订单加工时长延长、产品生产成本升高等问题。
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公开(公告)号：CN115597494A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211609954.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院(CN)
Abstract: 本发明属于建筑质量检测领域，具体涉及一种基于点云的预制构件预留孔的精度检测方法、系统、设备。检测方法包括如下步骤：S1：利用深度相机对待测预制构件的各个结构面进行扫描。S2：生成预制构件对应结构面的单面点云。S3：对单面点云进行投影和像素优化，得到对应的二值化图。S4：识别预留孔。S5：将二值化图逆投影回点云进行点云降维度。S6：根据降维后的点云计算出每个预留孔的半径，再根据投影矩阵的逆反投影得出圆心；S7：将计算结果与BIM模型中的标准参数进行比对，进而判断预制构件是否合格。本发明解决了现有预制构件中预留孔的精度检测依赖人工，检测效率低，测结果误差较大等问题。
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