建筑技术丨基于三维矩阵相机的建筑构件图像测量系统研究与应用

随着社会发展及环保要求，我国建筑业从追求规模转向追求质量和效益的发展方向，通过大力发展装配式建筑来实现对我国建筑业的重大变革。目前采用现场混凝土浇筑成型的建筑越来越少，作为现代工业化生产方式代表的装配式建筑规模在逐步扩大，已成为未来建筑建造发展的一个主要趋势和方向，装配式建筑的主要特点是把传统建造方式中的大量现场施工作业转移到工厂进行，通过在工厂预制加工好的建筑用构件和配件（如楼板、墙板、楼梯、阳台等），再运输到建筑现场以可靠的连接方式装配安装施工。装配式建筑构件因其整体性能好、生产周期短、模板利用率高等优点，在装配式建筑体系中广泛应用。2017年3月发布《“十三五”装配式建筑行动方案》，方案要求全面推进装配式建筑发展，到2020年，全国装配式建筑占新建建筑的比例达到30%以上。

装配式建筑所用的装配式构件采用标准化设计、工厂化生产、装配化施工，但在目前的生产流程中，高效的预制构件生产还普遍受制于相对落后的尺寸检测手段，其出厂检测基本以手工测量为主要手段，人工测量时一般以长靠尺、加塞尺检查平面度，以直尺和卷尺测量构件尺寸、钢筋分布和预埋件位置尺寸，检测效率较低，并且存在不可避免的人为误差。如何实现装配式构件的三维数字化自动测量，是建筑构件生产行业向信息化管理、智能化更高层次发展过程中一项亟待解决的重大难题。

1 装配式建筑预制构件三维图像测量系统

装配式建筑构件生产过程有采用固定台位的作业方式，也有采用流水线模式的作业方式。对于在线测量设备来说，在测量精度满足要求的前提下，测量效率和速度必须与生产速度、生产节拍相适应。其检测方法除传统手工测量方法外，目前一般还有以下几种方式：激光扫描测量方法、二维图像测量方法、二维图像+结构光三维测量方法等。

激光扫描测量方法，其测量技术原理主要可以分为脉冲式（Time–of–flight）与相位式（Phase–shift）两类[2]，这两类三维激光扫描仪的应用领域也略有差异，用于装配式建筑构件在线测量，存在测量时间长、三维尺寸提取困难、运算资源要求高的问题；二维图像测量方法，通过模拟人类双眼获取目标场景的方式来实现对三维空间的感知，即针对同一目标从不同角度的两张照片中获得该目标的三维空间坐标，需要构件平面与相机的距离保持不变，无法满足构件品种多样化的要求；二维图像+结构光三维测量方法测量距离远的话，激光强度无法保证，测量面积不能太大，而且对环境光照变化敏感，不能解决大型工件在自然光照条件下的在线测量的问题。

通过研究，针对装配式建筑构件流水线在线测量，提出了一种基于三维矩阵相机的图像测量系统解决方案并付诸应用，实现装配式建筑构件的生产测量流程全自动化作业。系统根据构件设计图，可自动给出各类预埋件及整体构件的三维尺寸数据，使构件生产质量可追溯，可实现每个出厂产品的三维数字化管理，为提高建筑构件的生产质量，提供了有力的保证。

1.1 装配式建筑构件三维测量系统组成

装配式建筑构件三维图像测量系统采用三维矩阵相机实现大型建筑构件的在线三维测量，和装配式建筑流水线配套使用。系统主要由检测系统相机和照明总成、检测系统安装平台支架和检测系统控制机柜等组成，如图1所示。

图1 建筑构件平面度及轮廓尺寸三维测量系统示意

三维矩阵相机是整个系统的核心设备，每一组为2×2阵列、光轴平行布置的数码相机组，由12台相机，组成5套三维矩阵相机组，视场覆盖整个4 m宽度方向的构件，能实时采集建筑预制构件的表面尺寸，如图2所示。

图2 矩阵相机组布置及视场示意

检测系统安装平台支架采用固定支架，安装在模台流水线的两侧，支架上放置矩阵相机测量架，矩阵相机组组合安装在测量架上，测量架的刚度保证了3套（虚拟5套）矩阵相机间的位置完全固定。为了解决背景干扰的问题，采用高亮度的LED灯进行拍摄照明补光，补光灯放置在测量架上与检测矩阵相机平行安装。

系统配置3台计算机用于3套矩阵相机图像采集和三维运算，配置一台数据服务器，用于数据存储和数据传输，机柜、交换机、显示器，根据需要配置，方便操作和查看。

检测系统电气控制装置由一台PLC可编程序控制器、测速装置、直流电源模块等组成，通过测速装置和控制器获得模台移动位置和移动速度信息，给相机提供拍摄触发信号，控制相机拍摄图像，控制照明灯光的开关，接收控制计算机的命令，为相机和灯光供电。

模台号自动识别装置，采用智能相机，自动识别模台号，用于调取生产线上的系统信息，获得与模台号对应的构件型号和CAD图纸，作为构件测量的标准模型，便于实现针对不同构件类型和尺寸的柔性化全自动测量（表1）。

表1 系统主要参数

1.2 测量软件及主要流程算法

针对装配式建筑构件三维测量场景，设计研制相应的软件，包括图像采集软件、三维点云即时自动生成软件、多帧三维点云自动拼接软件、构件特征（平面、边缘、钢筋、桁架、预埋件、孔洞等）自动识别和特征提取软件、平面度测量软件、构件轮廓和钢筋三维尺寸测量软件、CAD图纸三维模型自动生成软件、三维实测模型和CAD三维模型自动匹配和测量软件、三维尺寸超限报警软件、二维/三维图像数据管理软件等。

三维点云数据生成：图像采集采用HS3559嵌入式电路，实现高速同步采集四幅二维图像的任务，图像传输到PC终端进行图像预处理计算，每台三维矩阵相机，对应一块FPGA三维运算卡，预处理后图像传输到FPGA三维运算卡，完成4幅图像三维点云自动匹配运算，得到每次测量三维点云数据。

三维点云数据自动拼接：随着模台位置的移动变化，在流水线方向，连续采集和获得三维点云，实现纵向9 m方向上构件图像和三维点云整体拼接。

构件分割及特征自动提取和测量：采用智能AI识别算法，识别二维图像和三维点云中构件的特征信息，并按照独立的整体构件，在拼接的图像上进行图像细部结构的识别和分割，完成构件内外轮廓、预埋件、开孔、钢筋、平面的尺寸和位置测量。

CAD图纸三维模型自动生成：自研的CAD图纸三维模型自动生成软件，可根据CAD图纸自动生成三维数字模型，作为构件最终的测量依据和基准。

三维模型匹配和超限报警：将获得的构件实体三维数据与CAD标准模型进行比较，获得构件超限信息，并完成在图纸上的自动标注，形成构件测量数据表。

数据管理：系统设置一台数据服务器，一台远程数据调用和查看终端，通过二维、三维图像数据管理软件，实现各项界面数据和图像的自动上传、远程调用、查看，以及增删改的数据管理功能。

2 测量系统关键技术

2.1 自研的三维矩阵相机

“三维矩阵相机”是北京某公司自主研发的一款三维视觉感知设备，其采用拥有自主知识产权的，通用式三维即时视觉传感技术，提出了一种全新的三维成像理念，在国内外首创性地采用平行光轴四相机矩阵布局以及几何结构性匹配算法，实现了芯片化、集成化和本地化计算，消除了双目匹配中的不确定性，是一种纯光学图像三维测量系统，能够快速生成相机视场范围内物体的边缘特征和三维数字线条图像，其中包含每个像素点的空间坐标值和纹理数据。

通用式三维即时视觉传感技术依托平行光轴四相机阵列硬件结构，后台内置通用算法，是一项在任意可见光条件下均可即时被动成像的光学检测技术，该技术提供一项通用、实时、在任意环境下均可作业的三维视觉感知功能，实现真正意义上的机器视觉，是一项方法论级别的创新发明（图3）。

图3 三维矩阵相机原理

主要特点如下。（1）大场景和远距离：适用于各类室内外远距离和复杂环境下的测量。（2）实时快速：单机运算时间≤2 s，FPGA嵌入式芯片运算时间≤0.5 s。（3）被动成像：三维成像只依靠二维图像，不依赖于激光等辅助光源，对场景无限制，适应于各类光照场合，也可任意添加各类结构光和激光辅助照明。（4）三维数据结果简洁易用：能够快速生成相机视场范围内物体边缘和特征点的三维数字图像，其中包含每个像素点的空间坐标值和纹理数据，三维数据存储量小。（5）使用方便：自主开发的三维测量软件，数据接口丰富，方便使用和二次开发，各种AI图像识别算法可直接使用。

三维矩阵相机，在机器视觉领域首次实现了一种“所见即所得”的三维成像作业体验，即不借助于场地设置、不依赖于任何激光/红外光等辅助手段、无须后期处理，可以由非专业人员自由地完成远距离、大场景条件下，实时的三维成像作业，其使用体验等同于一台“傻瓜式”三维相机（图4）。

图4 三维矩阵相机流程化匹配算法

2.2 三维点云的自动拼接算法

系统在每次测量时，由于模台处于移动状态，每次测量时模台位置都发生变化，需要将每次测量时模台上工件的坐标系映射在同一个坐标系内，三维点云在9 m的长度方向，将每次测量的三维点云数据拼接在同一个坐标系中，整体拼接的二维图像和三维点云数据在宽度方向为5帧，长度方向为25帧，共涉及125帧的二维和三维图像的全自动拼接。

为实现长度方向的拼接，每次测量都需要和前次测量的图像至少有30%以上的叠加，通过叠加区域的公共点，得到两次测量坐标的空间姿态和位置坐标，得到两次坐标的平移矩阵和旋转矩阵参数，实现多帧之间的拼接（图5）。

图5 三维图像和三维点云的整体拼接

2.3 构件分割及特征自动提取和测量算法

由于三维矩阵相机的三维点云与二维图像之间具有一一对应关系，可以直接采用深度学习算法模型，在二维图像中进行构件局部细节特征的自动识别提取，包括构件轮廓、构件表面、预埋件、钢筋、桁架等，识别完成后，在图像对应的识别区域所对应的三维点云数据上，完成最后的内外轮廓、内部矩形预埋或开孔圆形外侧的边缘、平面度、钢筋尺寸的自动提取和测量。

2.4 标准CAD图纸与三维点云图像的对比分析算法

根据模台编号获得的标准CAD图纸，自动转换为一种标准的三维点云数据，一个模台可能会对应多个构件，在测量系统生成的单独构件的切割图（图6）的基础上，将三维点云数据与输入的建筑构件图纸所生成的三维点云数据进行比对（图7），将多个CAD模型与多个实际构件三维模型进行匹配和套接，形成正确的对应关系。

图6 单独构件的切割示意

图7 三维构件点云与CAD模型匹配套接示意

套接后，以CAD标准模型为基准，逐一将构件细部结构与识别出的三维点云数据进行匹配，将各类超限尺寸给出报警提示，并在构件图像上进行标注，测量内容主要包括：构件的外部轮廓尺寸、预埋件位置和尺寸、构件表面平面度、外部连接钢筋位置和尺寸等，测量速度满足生产流水线的速度要求。这种测量方法，解决了装配式建筑构件类型复杂，更新快速的问题，只要获得CAD图，测量软件可进行适应性的自动测量，实现了柔性化的测量要求。

3 测量系统应用与验证

目前，北京建工新材装配式建筑构件三维测量系统已在玉田工厂安装落地应用，是北京建工集团科技创新智能应用的示范项目。

装配式建筑预制构件三维图像测量系统，自2021年8月项目启动以来，经历了设计、制造、组装和室内测试，于2022年7月–2023年2月，在玉田工厂现场进行了设备安装调试、现场数据采集及图像拼接、CAD图与三维点云数据的拟合等，现场应用验证表明，装配式建筑预制构件三维图像测量系统，使现有装配式建筑生产流水线实现全自动化管理，代替人工测量检查的工序，极大节省人工支出费用，设备占地面积小，与现有流水线作业无任何冲突，在产品成型出口，自动完成配件平面的测量，不用修改流水线任何作业流程，测量精度高、测量速度快，可满足正常流水线作业速度要求(表2）。

表2 装配式建筑构件三维测量项目

装配式建筑预制构件三维图像测量系统与装配式建筑智能工厂的计算中心通过网络进行连接，接受网络的调度指挥，针对不同工件在流水线上的位置，给出当前被检测构件的标准模型，当测量系统测量完成后，测量系统自动将数据进行保存，并将测量结果数据上传到调度指挥中心，便于生产调度和管理，有效实现了装配式建筑构件的全自动三维数字化生产品质测量和构件的三维可视化管理，使建筑构件的生产质量得到保证，用户交付也比较放心，使产品质量实现了可追溯，可极大提高生产厂的核心竞争力。

4 结束语

人工智能是新基建的七大核心领域之一。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》表明，人工智能将成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，为国家发展打造竞争新优势、注入增长新动能。将新一代人工智能等信息技术手段融入建筑产业，进一步推动我国建筑业的现代化变革，实现建筑行业高质量发展，是我国建筑业向工业化、信息化和智能化等方向转型升级的必然选择。

近期ChatGPT的发布，再次引发了全球对人工智能技术发展的广泛关注，人工智能成为新一轮科技竞赛的制高点，对经济增长和国家安全均至关重要。三维视觉感知技术在人工智能行业，是一项起重要支撑作用的基础性技术，三维视觉感知技术的发展将对物体的高可靠性识别、工业测量、三维环境感知、视觉定位和导航等方面产生重要影响。

三维矩阵相机即是在机器视觉领域的一项创新性技术发明产品，首次由中国人提出基本原理、并完成系统化研究开发，是现有三维技术中一种最接近智慧生物视觉的三维传感技术。三维矩阵相机的“多目慧眼”，不用借助辅助光，以被动纯光学三维即时成像、即时处理，实现了类似于人眼的功能。本次结合装配式建筑构件的自动化测量，是三维矩阵相机技术在建筑建造行业的一次有益尝试，是装配式建筑预制构件三维图像测量系统的成功应用示范，有理由相信，随着时间的推移，三维矩阵相机以其独有的专利技术及不断优化的现场验证，其技术优势及市场推广价值将会进一步体现。