(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111672724.7 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 深圳大方智能科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区梦海大 道卓越前海壹 号A座270 3 (72)发明人 邓煜　 (74)专利代理 机构 广东普润知识产权代理有限 公司 44804 代理人 寇闯 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 7/50(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 一种墙面施工粉尘控制方法 (57)摘要 本发明公开一种墙面施工粉尘控制方法， 用 于对施工产生的粉尘进行自适应控制， 包括步 骤： 利用待施工墙面2D图像及对应的深度数据构 建粗糙度检测模型并利用粗糙度检测模型检测 墙面粗糙值； 通过多次实验、 获取对应每一墙面 粗糙值对应的吸尘负压； 判断吸尘间隙是否大于 阈值， 若大于阈值， 则对支撑机构倾斜角度进行 调整， 以使得负压吸尘器与施工墙面贴合。 通过 检测模型检测墙面粗糙值， 获取对应每一墙面粗 糙值对应的吸尘负压， 通过深度图像算法获取粉 尘3D点云数据， 并利用点 云数据获取打磨 模块的 施工间隙， 通过改变伸长机构 的伸长量， 对施工 间隙进行自适应调整， 实现了对施工粉尘进行自 适应控制， 达 到了清洁施工的目的。 权利要求书2页 说明书6页 附图10页 CN 114359482 A 2022.04.15 CN 114359482 A 1.一种墙面施工粉尘控制方法， 用于对施工产生的粉尘进行自适应控制， 其特征在于， 包括： 步骤100、 利用待施工墙面2D图像及对应的深度数据构建粗糙度检测模型并利用所述 粗糙度检测模型检测墙面 粗糙值； 步骤200、 通过多次实验、 获取对应 每一墙面 粗糙值对应的吸尘负压； 步骤300、 判断吸尘间隙是否大于阈值， 若大于阈值， 则对支撑机构倾斜角度进行调整， 以使得负压吸尘器与施工墙面贴合。 2.如权1所述的墙面施工粉尘控制方法， 其特 征在于， 所述 步骤100包括： 步骤110、 利用所述2D图像、 深度数据及所述深度数据对应的粗糙值获取最小样本集 合； 步骤120、 根据所述 最小样本集 合分别确定训练集及测试集； 步骤130、 利用所述训练集训练神经网络深度学习模型， 获取粗 糙度检测模型； 步骤140、 检测施工墙面的2D图像及深度数据信息 并输入到所述粗糙度检测模型， 获取 施工墙面 粗糙度。 3.如权2所述的墙面施工粉尘控制方法， 其特 征在于， 所述 步骤140包括： 优选地， 所述 步骤140包括子步骤： 步骤141、 利用所述粗糙度检测模型中的第一深度学习结构对所述2D图像进行处理， 获 取第一深度数据； 步骤142、 利用所述粗糙度检测模型中的第二深度学习结构对所述深度数据信息进行 处理， 获取第二深度数据； 步骤143、 在所述粗糙度检测模型的全连接层将所述第一深度数据， 第 二深度数据进行 合并再次输入 全连接层； 步骤144、 对施工墙面图像 每个点云的粗 糙值进行分类判断， 输出粗 糙值。 4.如权3所述的墙面施工粉尘控制方法， 其特 征在于， 所述 步骤142包括： 步骤1421、 利用转换矩阵T ‑Net对点云数据集 合进行对齐； 步骤1422、 通过多次MLP提取所述点云数据 集合特征并再 次利用所述转换矩阵T ‑Net进 行对齐； 步骤1‑423、 在特 征的各个维度上进行maxpo oling池化操作， 获取最终全局特 征； 步骤1424、 将全局特征与各点云的局部特征进行串联并通过MLP获取每个数据点的分 类结果。 5.如权4所述的墙面施工粉尘控制方法， 其特 征在于， 所述 步骤200包括： 步骤210、 通过实验， 获取 所述墙面 粗糙值与吸尘负压的离 散数组； 步骤220、 将所述离散数组进行拟合， 获取所述墙面粗糙值与吸尘负压的对应关系函数 为： P＝R*A+B      (1) 其中， P为所述吸尘负压大小， R为墙面 粗糙值， A为墙面 粗糙参数； B为基础的吸尘压力。 6.如权5所述的墙面施工粉尘控制方法， 其特 征在于， 所述 步骤300包括： 步骤310、 利用图像深度算法， 获取施工墙面粉尘点云信息； 步骤320、 利用所述粉尘点云信息获取 所述负压吸尘器与墙面的施工间隙；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114359482 A 2步骤330、 若所述施工间隙大于阈值， 则对所述负压吸尘器倾 斜角度进行调整。 7.如权6所述的墙面施工粉尘控制方法， 其特 征在于， 所述 步骤310包括： 步骤311、 将施工区域深度图像通过坐标转换转变为 点云数据信息； 步骤312、 对所述 点云数据信息进行分别对应分区。 8.如权7所述的墙面施工粉尘控制方法， 其特 征在于， 所述 步骤320包括： 步骤321、 获取 前后两帧同一施工空间的拍摄获取的3D点云数据； 步骤322、 利用所述3D点云数据， 计算数据点在各个区域出现的3D点数量； 步骤323、 若所述3D点数量超过阈值， 则确定该区域 为施工间隙。 9.如权8所述的墙面施工粉尘控制方法， 其特 征在于， 所述 步骤321包括： 步骤3211、 利用前后两帧图像时间差T及设备的主升降上升速度， 获取两帧图像对应得 空间高度差 H； 步骤3212、 将后一帧图像数据整体下移H； 步骤3213、 获取 下移后的帧图像数据与前一帧图像数据差值， 获取差值图像数据； 步骤3214、 将差值图像数据除去顶部 H和底部H区域范围的图像数据。 10.如权9所述的墙面施工粉尘控制方法， 其特 征在于， 所述 步骤330包括： 步骤331、 在所述负压吸尘器打磨模块分别上 下左右四个方向的伸长 机构； 步骤332、 控制所述伸长机构的伸长量， 获取所属打磨模块特定倾斜角度， 以贴合施工 墙面。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114359482 A 3