本發(fā)明涉及bim，具體為一種基于bim技術(shù)的鋼結(jié)構(gòu)施工可視化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在傳統(tǒng)的鋼結(jié)構(gòu)施工管理與監(jiān)控中，監(jiān)控方法主要依賴于人工視覺檢查和基本的圖像處理技術(shù)，這限制了施工質(zhì)量評估的精確性和客觀性。雖然建筑信息模型（bim）技術(shù)的應(yīng)用在施工管理中日益增多，提供了三維數(shù)字表示和模擬施工過程的能力，但它在處理施工現(xiàn)場的實時圖像、精確識別施工部位，以及進行高度準確的質(zhì)量評估方面還存在顯著不足。具體來說，傳統(tǒng)bim技術(shù)難以實時更新施工現(xiàn)場的變化，導致無法有效分辨施工中的臨時結(jié)構(gòu)或誤差與規(guī)劃模型之間的差異。此外，傳統(tǒng)方法在有效識別和處理施工現(xiàn)場的復雜環(huán)境方面也顯得力不從心。這些限制導致了對施工過程中潛在問題的反應(yīng)遲鈍，無法及時糾正可能導致嚴重后果的施工錯誤。

2、焊接在鋼結(jié)構(gòu)施工中至關(guān)重要，其質(zhì)量直接影響整個工程的安全性、穩(wěn)定性和使用壽命。然而，傳統(tǒng)的焊接效果評估手段，如焊后非破壞性檢測，盡管能提供較為可靠的判斷，但存在時效性不足、檢測范圍有限和成本較高的缺陷。圖像處理技術(shù)在焊接效果評估中展現(xiàn)出范圍廣、高精度和成本優(yōu)點，這些優(yōu)點彌補了傳統(tǒng)焊接評估方法的不足。因此迫切需要一種基于圖像處理評估焊接效果的方法來檢測鋼結(jié)構(gòu)施工工序的合格情況。

3、現(xiàn)有技術(shù)中，公開號為bim公開了一種基于bim的施工可視化方法及其系統(tǒng)，屬于bim技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括：載入bim模型，所述bim模型包括作為施工參考的三維模型；設(shè)置建筑缺陷的缺陷特征信息，缺陷特征信息用于表征與其他類別建筑缺陷的區(qū)別特征；設(shè)置與缺陷特征信息對應(yīng)的整改信息，整改信息用于為施工人員提供對建筑缺陷的整改方案；獲取現(xiàn)場施工圖像，現(xiàn)場施工圖像通過拍攝的方式獲??；將現(xiàn)場施工圖像與三維模型中的現(xiàn)場施工圖像所在位置對應(yīng)的圖像進行對比，當識別到所述缺陷特征信息時，能夠根據(jù)所述缺陷特征信息獲得所述整改信息。具有實現(xiàn)施工可視化，并識別施工缺陷提供整改方案的優(yōu)點。但是該現(xiàn)有技術(shù)依舊存在不足，現(xiàn)有技術(shù)中建筑缺陷的區(qū)別特征識別過程對提供相關(guān)整改信息和給出對應(yīng)的整改方案尤為重要，但是現(xiàn)有技術(shù)沒有對建筑缺陷的區(qū)別特征的具體論述，方案缺乏說服力。其次，現(xiàn)有技術(shù)根據(jù)建筑缺陷的區(qū)別特征和對應(yīng)的整改信息提供一套整改方案，但是根據(jù)實際情況的不同，單一的整改方案并不一定能滿足復雜的實際需求。

4、在所述背景技術(shù)部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于bim技術(shù)的鋼結(jié)構(gòu)施工可視化方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于bim技術(shù)的鋼結(jié)構(gòu)施工可視化方法，具體步驟包括：

4、步驟1：獲取施工部位測量數(shù)據(jù)和圖像信息，并對原始圖像進行圖像縮放，將圖像的圖像尺寸統(tǒng)一調(diào)整為224*224大小，然后將圖像進行灰度化處理后，獲得施工圖像；根據(jù)設(shè)計圖紙構(gòu)建理想bim模型，將施工圖像與理想bim模型對應(yīng)位置進行映射，所述測量數(shù)據(jù)包括焊縫寬度和焊接傾斜角；

5、步驟2：統(tǒng)計256個灰度級別中每個級別的像素點的頻次構(gòu)成灰度直方圖，并計算直方圖中各個閾值的類間方差，通過類間方差選取最佳分隔閾值，使用最佳分隔閾值對進行施工現(xiàn)場圖像進行閾值分割，將施工現(xiàn)場圖像分為前景部分和背景部分，提取前景部分作為施工部位圖像；

6、步驟3：對施工部位圖像使用canny邊緣檢測算法提取施工組件的邊緣信息，使用灰度共生矩陣對焊縫閉合區(qū)域進行紋理分析；得到焊縫閉合區(qū)域紋理的同質(zhì)性、對比度和能量；通過同質(zhì)性、對比度和能量生成焊接系數(shù)；通過焊縫寬度和焊接傾斜角生成幾何偏差系數(shù)；

7、步驟4：通過幾何偏差系數(shù)與焊接系數(shù)生成質(zhì)量評估指數(shù)，將質(zhì)量評估指數(shù)與預(yù)設(shè)的閾值進行比較，將質(zhì)量評估指數(shù)小于閾值的施工部位的工序標為合格，反之，將質(zhì)量評估指數(shù)大于等于閾值的施工部位的工序標為不合格；

8、步驟5：收集不合格工序位置歷史整改方案，?計算歷史整改方案的幾何偏差系數(shù)和焊接系數(shù)，根據(jù)歷史幾何偏差系數(shù)、歷史焊接系數(shù)、實際幾何偏差系數(shù)和實際焊接系數(shù)生成空間偏差率和焊接偏差率，再根據(jù)空間偏差率和焊接偏差率生成效率推薦系數(shù)和質(zhì)量推薦系數(shù)，根據(jù)效率推薦系數(shù)和質(zhì)量推薦系數(shù)分別為不合格工序點推薦整改方案。

9、步驟6：載入bim模型，將不合格工序點在bim模型中進行標注，標注內(nèi)容包括質(zhì)量評估指數(shù)和推薦方案。

10、進一步地，計算最佳分隔閾值所依據(jù)的具體邏輯為：

11、遍歷所有可能的閾值，根據(jù)每個閾值的數(shù)值將施工現(xiàn)場圖像分割為背景部分和前景部分，統(tǒng)計背景部分和前景部分的像素點的數(shù)量，并計算背景部分和前景部分的像素點的灰度值的均值，計算對應(yīng)閾值的類間方差，所依據(jù)的具體公式為：

12、

13、其中，表示閾值為時的類間方差，，且,?、分別為閾值為時的背景部分和前景部分的像素點的數(shù)量，、分別為閾值為時的背景部分和前景部分的像素點的灰度值的均值；

14、計算類間方差達到最大時的閾值的取值，并將該取值定義為最佳分隔閾值。

15、進一步地，使用canny邊緣檢測算法提取每個施工組件的邊緣信息所依據(jù)的具體邏輯為：計算施工部位圖像的水平梯度和垂直梯度，所依據(jù)的具體公式為：

16、

17、其中，為像素點坐標為時的水平梯度，為像素點坐標為時的垂直梯度，為像素點坐標為時的圖像灰度值；

18、通過水平梯度和垂直梯度計算圖像梯度幅度，所依據(jù)的具體公式為：

19、

20、其中，為像素點坐標為時的梯度幅度，

21、將梯度幅度大于閾值時的梯度幅度設(shè)為1；將梯度幅度小于等于閾值時的梯度幅度設(shè)為0。

22、進一步地，生成幾何偏差系數(shù)所依據(jù)的具體邏輯為：根據(jù)焊縫寬度和焊接傾斜角生成幾何偏差指數(shù)，所依據(jù)的具體公式為：

23、

24、其中，的幾何偏差系數(shù)，為焊縫寬度，為標準焊縫寬度，為焊接傾斜角，為標準焊接傾斜角。

25、進一步地，生成焊接系數(shù)所依據(jù)的具體邏輯為：通過焊縫閉合區(qū)域紋理的同質(zhì)性、對比度和能量進行數(shù)學分析構(gòu)建焊接評估模型，生成焊接系數(shù)，所依據(jù)的具體公式為：

26、

27、其中，為焊接系數(shù)，為紋理對比度，為紋理同質(zhì)性，為紋理能量。

28、進一步地，生成質(zhì)量評估指數(shù)所依據(jù)的具體邏輯為：通過幾何偏差系數(shù)與焊接系數(shù)生成質(zhì)量評估指數(shù)；生成質(zhì)量評估指數(shù)所依據(jù)的具體公式為：

29、

30、其中，為質(zhì)量評估指數(shù)，為焊接系數(shù)，為幾何偏差系數(shù)。

31、進一步地，推薦整改方案所依據(jù)的具體邏輯為：計算歷史不合格工序點的幾何偏差系數(shù)和焊接系數(shù)，將實際幾何偏差系數(shù)與歷史幾何偏差系數(shù)之差的絕對值比上實際幾何偏差系數(shù)得到空間偏差率，將實際焊接系數(shù)與歷史焊接系數(shù)之差的絕對值比上焊接系數(shù)得到焊接偏差率，通過空間偏差率和焊接偏差率得到效率推薦系數(shù)和質(zhì)量推薦系數(shù)，將效率推薦系數(shù)和質(zhì)量推薦系數(shù)最大歷史方案作為推薦整改方案；計算空間偏差率和焊接偏差率所依據(jù)的具體公式為：

32、

33、其中，為空間偏差率，為實際幾何偏差系數(shù)，為歷史整改方案的幾何偏差系數(shù)，為焊接偏差率，為實際焊接系數(shù)，為歷史整改方案的焊接系數(shù)；

34、計算推薦指數(shù)所依據(jù)的具體公式為：

35、

36、其中，為效率推薦系數(shù)，為質(zhì)量推薦系數(shù)，為權(quán)重系數(shù)，，。

37、本發(fā)明另外提供一種基于bim技術(shù)的鋼結(jié)構(gòu)施工可視化系統(tǒng)，用于實行所述的基于bim技術(shù)的鋼結(jié)構(gòu)施工可視化方法，具體包括：

38、圖像采集模塊，用于獲取施工部位測量數(shù)據(jù)和圖像信息，并對原始圖像進行圖像縮放，將圖像的圖像尺寸統(tǒng)一調(diào)整為224*224大小，然后將圖像進行灰度化處理后，獲得施工圖像；根據(jù)設(shè)計圖紙構(gòu)建理想bim模型，將施工圖像與理想bim模型對應(yīng)位置進行映射，所述測量數(shù)據(jù)包括焊縫寬度和焊接傾斜角；

39、背景分割模塊，用于統(tǒng)計256個灰度級別中每個級別的像素點的頻次構(gòu)成灰度直方圖，并計算直方圖中各個閾值的類間方差，通過類間方差選取最佳分隔閾值，使用最佳分隔閾值對進行施工現(xiàn)場圖像進行閾值分割，將施工現(xiàn)場圖像分為前景部分和背景部分，提取前景部分作為施工部位圖像；

40、特征提取模塊，用于對施工部位圖像使用canny邊緣檢測算法提取施工組件的邊緣信息，使用灰度共生矩陣對焊縫閉合區(qū)域進行紋理分析；得到焊縫閉合區(qū)域紋理的同質(zhì)性、對比度和能量；通過同質(zhì)性、對比度和能量生成焊接系數(shù)；通過焊縫寬度和焊接傾斜角生成幾何偏差系數(shù)；

41、質(zhì)量判斷模塊，用于通過幾何偏差系數(shù)與焊接系數(shù)生成質(zhì)量評估指數(shù)，將質(zhì)量評估指數(shù)與預(yù)設(shè)的閾值進行比較，將質(zhì)量評估指數(shù)小于閾值的施工部位的工序標為合格，反之，將質(zhì)量評估指數(shù)大于等于閾值的施工部位的工序標為不合格；

42、方案推薦模塊，用于收集不合格工序位置歷史整改方案，?計算歷史整改方案的幾何偏差系數(shù)和焊接系數(shù)，根據(jù)歷史幾何偏差系數(shù)、歷史焊接系數(shù)、實際幾何偏差系數(shù)和實際焊接系數(shù)生成空間偏差率和焊接偏差率，再根據(jù)空間偏差率和焊接偏差率生成效率推薦系數(shù)和質(zhì)量推薦系數(shù)，根據(jù)效率推薦系數(shù)和質(zhì)量推薦系數(shù)分別為不合格工序點推薦整改方案。

43、模型載入模塊，用于載入bim模型，將不合格工序點在bim模型中進行標注，標注內(nèi)容包括質(zhì)量評估指數(shù)和推薦方案。

44、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明對鋼結(jié)構(gòu)施工組件的幾何位置和焊接情況進行特征提取并通過提取特征生成能夠反映鋼材料施工位置偏差的空間偏差指數(shù)和能反映焊接質(zhì)量的焊接指數(shù)，并以此生成質(zhì)量評估指數(shù)，通過定量分析質(zhì)量評估指數(shù)判斷對應(yīng)位置工序的合格情況，為整改方案的確定提供重要條件；為鋼材料施工可視化提供重要依據(jù)；

45、本發(fā)明對不合格工序點的歷史整改方案進行分析，充分考慮了施工現(xiàn)場的實際需求，并針對性地推薦了兩套既能解決問題，又各有特色的整改方案。這兩套方案具有不同的整改方向，以滿足不同的施工需求和場地條件，同時也為施工隊伍提供了更多的選擇空間。