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    探討AI 技術(shù)在住宅套內(nèi)檢測(cè)工作中的應(yīng)用

    2024-06-02 16:40:32陸一斌
    中國設(shè)備工程 2024年10期
    關(guān)鍵詞:掃描儀住宅激光

    陸一斌

    (上海陽旭建設(shè)工程檢測(cè)技術(shù)有限公司,上海 201616)

    1 在檢測(cè)過程中對(duì)AI 技術(shù)的硬件支持

    1.1 全自動(dòng)三維激光掃描儀

    全自動(dòng)三維激光掃描儀(如圖1)作為目前最先進(jìn)的掃描技術(shù),對(duì)于檢測(cè)和測(cè)繪領(lǐng)域來說是一種全新的技術(shù)革新,其在不與建筑物表面直接接觸下,在任何形狀的空間控制中,輕而易舉地捕獲和記錄距離、高差、面積、周長、坡度、夾角等數(shù)據(jù),甚至實(shí)現(xiàn)測(cè)量難以碰觸的建筑位置。三維激光掃描技術(shù),通過內(nèi)部的激光脈沖發(fā)射器向建筑物各個(gè)位置和形狀發(fā)射激光脈沖,反光鏡旋轉(zhuǎn),發(fā)射出的激光脈沖掃過被測(cè)目標(biāo)信號(hào)接收來自目標(biāo)反射回來的激光脈沖,通過每個(gè)激光脈沖從發(fā)出到被測(cè)目標(biāo)表面返回儀器所經(jīng)過的時(shí)間可以獲得被測(cè)目標(biāo)到掃描中心的距離同時(shí)掃描控制模塊控制和測(cè)量每個(gè)激光脈沖的水平掃描角nr 和豎向掃描角p,再通過處理軟件直接構(gòu)建出建筑物空間的三維坐標(biāo)(云點(diǎn)),進(jìn)而轉(zhuǎn)換成絕對(duì)坐標(biāo)系的三維立體模型(如圖2)。

    圖1 全自動(dòng)三維激光掃描儀

    圖2 三維立體模型

    三維激光掃描儀根據(jù)不同的測(cè)量方式,主要分為三種,分別為基于相位差、脈沖式和三角測(cè)量,它們?cè)矶际且罁?jù)于激光測(cè)距,目前市面上以脈沖式為主。

    不同于傳統(tǒng)的測(cè)量方法,它直接將原來的單點(diǎn)測(cè)量過渡到面點(diǎn)測(cè)量的技術(shù)革新。為確保掃描測(cè)量的質(zhì)量,提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量,對(duì)測(cè)量人員的的要求更高,不僅體現(xiàn)在掃描的效率上,更體現(xiàn)在掃描的精度上。

    1.2 5G 智能安全帽

    5G 智能安全(如圖3)以5G 物聯(lián)網(wǎng)+智能硬件為技術(shù)手段,通過檢測(cè)人員的現(xiàn)場(chǎng)佩戴、通過具有的高清影像功能和遠(yuǎn)程通訊功能,檢測(cè)人員直接觸發(fā)相應(yīng)按鈕,即可對(duì)住宅套內(nèi)的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、質(zhì)量情況、安全情況等實(shí)時(shí)視頻、照相自動(dòng)采集、通過5G 網(wǎng)絡(luò)同步傳輸,接入至遠(yuǎn)程系統(tǒng)管理集中平臺(tái)(如圖4),最后在終端實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析,為檢測(cè)負(fù)責(zé)人提供現(xiàn)場(chǎng)管理和決策依據(jù)。

    圖3 5G 智能安全帽

    圖4 遠(yuǎn)程系統(tǒng)管理平臺(tái)

    在檢測(cè)過程中,現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)人員之間以及和遠(yuǎn)程監(jiān)控、質(zhì)量負(fù)責(zé)人員等通過相互音視頻通話,及時(shí)溝通各個(gè)組之間的工作銜接、及時(shí)發(fā)現(xiàn)工程質(zhì)量和使用功能上的缺陷,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的檢測(cè)工作進(jìn)行實(shí)時(shí)的指導(dǎo),對(duì)檢測(cè)人員的工作程序、工作方法及時(shí)進(jìn)行建議并持續(xù)改進(jìn)。同時(shí),通過北斗實(shí)時(shí)精確定位,明確檢測(cè)人員的具體方位等。

    1.3 其他檢測(cè)設(shè)備和輔助設(shè)備

    住宅套內(nèi)檢測(cè)中涉及的如激光標(biāo)線儀、坡度儀、2m檢查尺、塞尺、鋼尺、線錘等傳統(tǒng)檢測(cè)工具,現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)通過人工及語音記錄、現(xiàn)場(chǎng)情況確認(rèn)等手段實(shí)現(xiàn)檢測(cè)任務(wù)。

    2 AI 技術(shù)在住宅套內(nèi)檢測(cè)中的應(yīng)用

    AI 技術(shù)在住宅套內(nèi)檢測(cè)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在4 個(gè)方面:圖像識(shí)別功能、語音識(shí)別功能、檢測(cè)數(shù)據(jù)分析功能和處理、自主學(xué)習(xí)和輔助決策功能。

    2.1 圖像識(shí)別功能

    圖像識(shí)別是智能識(shí)別領(lǐng)域中最常用的應(yīng)用之一。通過現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)人員佩戴的5G 智能安全帽,在檢測(cè)時(shí),由安全帽上的高清攝像頭實(shí)時(shí)上傳視頻影像。通過AI 技術(shù)對(duì)在質(zhì)量上或功能上有問題的部位,通過圖像識(shí)別和預(yù)先設(shè)定的深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)上傳的圖像、視頻或音頻在AI 技術(shù)平臺(tái)上先進(jìn)行目標(biāo)分類,將其歸類至質(zhì)量問題還是功能使用上的問題,或者是使用上存在安全問題,比對(duì)設(shè)定的規(guī)范要求,結(jié)合庫內(nèi)收入的質(zhì)量通病、功能缺陷、安全隱患等資料,自主判斷檢測(cè)目標(biāo)的問題所在、嚴(yán)重程度、維修建議和整改措施。以上海項(xiàng)目精裝房的廚房間的電源插座的型號(hào)、數(shù)量為例,檢查人員通過高清攝像頭,拍攝廚房間位置每面墻體的影像視頻(包括櫥柜的細(xì)節(jié)),AI 技術(shù)通過影像全景無拼縫銜接廚房間內(nèi)部景象,形成立體實(shí)景模型,結(jié)合數(shù)據(jù)庫內(nèi)資料對(duì)模型中的插座型號(hào)和數(shù)量自動(dòng)進(jìn)行標(biāo)注,如插座未裝有帶開關(guān)型的、插座數(shù)量有5 個(gè)等,并通過深度學(xué)習(xí)模型比對(duì)上海市住宅設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)(DGJ08-20-2019),自主判斷屬于功能使用性缺陷,形成缺陷總結(jié),要求和建議建設(shè)單位在那些位置增加和更換插座。通過實(shí)景模型,還可判斷插座具體位置是否合理,是否離燃?xì)夤芫€過近等提出合理建議,幫助現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)人員及時(shí)進(jìn)行檢查、復(fù)核。

    通過全自動(dòng)三維激光掃描儀,將每套住宅內(nèi)的每間功能性房間進(jìn)行全方位的掃描,掃描儀將房間內(nèi)的凈高、開間尺寸、門窗洞口位置和尺寸、地坪和墻面表面等,依靠掃描儀測(cè)站拼接技術(shù)將測(cè)得的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至AI 技術(shù)平臺(tái),平臺(tái)通過學(xué)習(xí)模型,將每套住宅的檢測(cè)數(shù)據(jù)置于同一個(gè)坐標(biāo)系,并以室內(nèi)各房間模型的形式,在應(yīng)檢測(cè)對(duì)應(yīng)的位置上標(biāo)注實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),標(biāo)注的位置均可在屏幕上移動(dòng),移動(dòng)時(shí)是數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。以精裝房的房間凈高檢測(cè)為例,將三維激光掃描儀置于房間偏中位置,避開燈具,開機(jī)后掃描儀通過自帶的4 相機(jī),360°進(jìn)行自動(dòng)掃描,形成高清全景照片,并在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上標(biāo)注凈高實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),上傳至AI 技術(shù)平臺(tái)庫。平臺(tái)庫根據(jù)我們按檢測(cè)要求設(shè)定的檢測(cè)點(diǎn)位置設(shè)置于距離墻面200mm 的位置處,此處位置上方可能有吊頂?shù)?,必須移出吊頂區(qū)域。根據(jù)平臺(tái)設(shè)定的學(xué)習(xí)模型,對(duì)應(yīng)規(guī)范要求和規(guī)定的設(shè)計(jì)推算值,在房間模型中實(shí)時(shí)顯示被測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)及偏差,結(jié)合地坪、墻面的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)凈高、開間尺寸、陰陽角方正、地面和墻面平整度等作出自主判斷,并形成設(shè)定的數(shù)據(jù)匯總表,對(duì)存在的不符合要求的數(shù)據(jù)形成報(bào)表,以提交相關(guān)參建單位進(jìn)行整改。

    通過其他檢測(cè)設(shè)備和輔助檢測(cè)設(shè)備,以視頻方式記錄檢測(cè)過程中發(fā)現(xiàn)的問題,比如,墻面和地面開裂、起砂,墻面、屋面滲漏等病害情況,門窗開合狀況等眾多質(zhì)量問題,以及如排水管水封設(shè)計(jì),排污管排氣口設(shè)置位置等一些影響使用功能的問題。

    2.2 語音識(shí)別功能

    語音識(shí)別功能也被廣泛應(yīng)用于智能識(shí)別領(lǐng)域中,檢測(cè)人員通過5G 智能安全帽上的實(shí)時(shí)語音識(shí)別技術(shù),將住宅套內(nèi)檢測(cè)的數(shù)據(jù)、感官檢測(cè)描述、現(xiàn)場(chǎng)缺陷描述等模擬轉(zhuǎn)換出文本數(shù)據(jù),進(jìn)行永久性記錄。語音識(shí)別一般加以圖像識(shí)別為輔助,以住宅套內(nèi)中廚房間的檢測(cè)為例。檢測(cè)墻面瓷磚時(shí),采用響鼓錘連續(xù)敲擊瓷磚,根據(jù)反饋的敲擊聲音查看瓷磚空鼓位置和大約面積,并通過實(shí)時(shí)語音記錄將數(shù)據(jù)上傳至AI 平臺(tái),平臺(tái)技術(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)合同步的視頻,將分析結(jié)果匯總形成書面報(bào)告,在每個(gè)缺陷處以圖片作為附件。語音識(shí)別功能極大地減輕了檢測(cè)人員的現(xiàn)場(chǎng)書面記錄,加快了檢測(cè)的速度,提高檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確率。

    2.3 檢測(cè)數(shù)據(jù)分析和處理功能

    AI 技術(shù)在我們各個(gè)行業(yè)中的正在逐步推進(jìn),應(yīng)用領(lǐng)域逐漸推廣,特別在數(shù)據(jù)分析和處理領(lǐng)域,有著更多、更大的優(yōu)勢(shì)。

    2.3.1 數(shù)據(jù)分析

    在我們住宅套內(nèi)檢測(cè)中,人工智能通過設(shè)備實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析,更加有效、快速的識(shí)別,也能分類區(qū)分不同的數(shù)據(jù)類型,為數(shù)據(jù)分析工程提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持,確保檢測(cè)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。以陽臺(tái)的高度、欄桿寬度檢測(cè)為例,對(duì)于采集的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來說,一部分為檢測(cè)數(shù)據(jù),實(shí)際決定檢測(cè)結(jié)果,一部分作為檢測(cè)的檢驗(yàn)數(shù)據(jù),影響檢測(cè)數(shù)據(jù)的最終檢測(cè)結(jié)果 。比如,欄桿間的寬度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、欄桿的高度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)均屬檢測(cè)數(shù)據(jù);欄桿的可踏面寬度、高度屬于檢驗(yàn)數(shù)據(jù),比對(duì)AI 技術(shù)庫內(nèi)的可踏面技術(shù)規(guī)定,是否判斷為可踏面對(duì)于檢測(cè)數(shù)據(jù)來說影響重大,并決定了檢測(cè)結(jié)果是否滿足規(guī)范的要求,判斷工程質(zhì)量是否合格的依據(jù)。

    2.3.2 數(shù)據(jù)處理

    在實(shí)際檢測(cè)中,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)庫中,AI 技術(shù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、比對(duì)數(shù)據(jù)庫中多維度數(shù)據(jù),利用人工智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)和掌握工程質(zhì)量的現(xiàn)有問題和情況,作出相應(yīng)的處理建議。比如,對(duì)于地面平整度的檢測(cè)來說,AI 技術(shù)將三維激光掃描儀上傳的圖像資料進(jìn)行分析處理,判斷地面材質(zhì)的類別,比對(duì)庫內(nèi)規(guī)范規(guī)定的不同材質(zhì)、相應(yīng)位置和相應(yīng)偏差,對(duì)實(shí)測(cè)的平整度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,形成檢測(cè)報(bào)告并判定檢測(cè)結(jié)果,提出整改意見。

    2.4 自主學(xué)習(xí)和輔助決策功能

    AI 能夠利用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等算法,對(duì)巨量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,比對(duì),挖掘出更多的信息。機(jī)器學(xué)習(xí)[2]是指專門研究計(jì)算機(jī)采取何種方式或手段對(duì)人類進(jìn)行模擬的學(xué)習(xí)行為,并通過這種行為獲取新的知識(shí),使自身已有的知識(shí)體系得到重新架設(shè),使其自身的性能得到不斷的提高,它是人工智能的核心,是讓機(jī)器擁有和人類一樣的學(xué)習(xí)和思考模式。深度學(xué)習(xí)是指機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)新的研究方向,學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋用處很大;它最終讓機(jī)器像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,能夠識(shí)別文字、圖像、聲音等數(shù)據(jù),是復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

    住宅套內(nèi)檢測(cè)的項(xiàng)目?jī)?nèi)容繁雜、檢測(cè)參數(shù)繁多、檢測(cè)手段各異、檢測(cè)工具多樣,AI 技術(shù)無法全方面涉及。對(duì)于目前的檢測(cè)結(jié)果,通過AI 技術(shù)形成的技術(shù)報(bào)告只能作為人工檢測(cè)中的輔助手段,減輕人工檢測(cè)中的大量工作,對(duì)作為整個(gè)工程的最終的質(zhì)量結(jié)果判斷,起到了輔助決策的角色。

    3 住宅套內(nèi)檢測(cè)引入AI 技術(shù)提升質(zhì)監(jiān)部門的監(jiān)管方式

    對(duì)于住宅項(xiàng)目整個(gè)施工來說,周期長、節(jié)點(diǎn)多,而住宅套內(nèi)檢測(cè)隨著施工的各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行,也體現(xiàn)在檢測(cè)周期長、檢測(cè)和復(fù)測(cè)次數(shù)多?,F(xiàn)有的檢測(cè)手段和檢測(cè)結(jié)果大多存于檢測(cè)單位中,而政府質(zhì)量監(jiān)管部門對(duì)本地區(qū)的住宅工程的質(zhì)量監(jiān)管達(dá)不到全數(shù)、全面的監(jiān)管,最終在驗(yàn)收或交房時(shí)發(fā)現(xiàn)不少問題,甚至發(fā)生群訪等事件,而產(chǎn)生不良的社會(huì)影響。AI 技術(shù)在住宅套內(nèi)檢測(cè)中的應(yīng)用,可將每次的檢測(cè)過程、結(jié)果判斷等資料實(shí)時(shí)發(fā)給政府監(jiān)管的相關(guān)部門,監(jiān)管部門對(duì)質(zhì)量問題比較嚴(yán)重的項(xiàng)目進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注和檢查。這樣既增加了政府對(duì)住宅工程質(zhì)量的監(jiān)控力度,也豐富和提升了監(jiān)管部門監(jiān)管手段和監(jiān)管方式。

    4 結(jié)語

    AI 技術(shù)在住宅工程套內(nèi)檢測(cè)的應(yīng)用中,不僅提高了檢測(cè)單位的檢測(cè)效率和檢測(cè)精度,而且為住宅工程的質(zhì)量提供了有力的保障。隨著AI 技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,其也必定會(huì)在我們的工程檢測(cè)事業(yè)中不斷深入、不斷推進(jìn)。我們也期待著AI 技術(shù)能為我們的檢測(cè)工作帶來更多的突破、更多的創(chuàng)新和更大的收獲。

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