一种基于点云深度学习的预制构件箍筋间距的检测方法

本发明公开了一种基于点云深度学习的预制构件箍筋间距的检测方法，首先利用点云相机沿z轴垂直拍摄扫描预制构件的钢筋笼结构，获得钢筋笼结构的原始点云数据；然后采用基于统计滤波的离群点检测算法，剔除原始点云数据中的离散噪声点，得到预处理后的点云数据；再利用SimCLR自监督学习模型通过对比学习方法，根据钢筋笼结构中钢筋和箍筋的特征差异区分并提取预处理后的点云数据中的钢筋点云集合和箍筋点云集合；最后通过特征值z轴坐标值分离箍筋点云集合中的上下层直线段点云集合，用最小二乘法拟合各个箍筋的直线段，并计算得出相邻箍筋的间距。本发明实现箍筋间距的自动化快速检测，大大减小了人工误差，且检测结果达到毫米级测量精度。