墙面检测方法、装置、计算机设备和墙面检测系统与流程

1.本技术涉及电梯安装技术领域，特别是涉及一种墙面检测方法、装置、计算机设备、墙面检测系统和存储介质。


背景技术：

2.根据电梯安装的特点，电梯导轨支架面需要与电梯井道壁贴合，贴合度越好，电梯安装质量越好。电梯导轨支架面与电梯井道壁贴合处的墙面不符合要求，将会造成电梯导轨支架面与电梯井道壁贴合度较差，进而影响电梯的安装质量，或者造成安装困难，甚至需要增加额外的零部件来调整井道壁墙面以适合安装需求。
3.然而，目前的墙面检测方式或者传统方法，存在检测精度低导致电梯安装质量低等问题。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检测精度的墙面检测方法、装置、计算机设备、墙面检测系统和存储介质。
5.第一方面，本技术提供了一种墙面检测方法。所述方法应用于墙面检测系统，墙面检测系统包括深度相机，深度相机用于采集深度图像；所述方法包括：
6.获取针对目标墙面的深度图像，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像；
7.处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度；
8.基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定可贴合区域；可贴合区域用于贴合目标零件。
9.在其中一个实施例中，基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定可贴合区域，包括：
10.基于平面度误差阈值和各局部图像的平面度，筛选目标区域；
11.处理深度图像得到目标区域的垂直度；
12.若垂直度满足垂直度容许误差，则获取目标区域的尺寸；
13.若目标区域的尺寸大于目标零件的尺寸，则将目标区域确定为可贴合区域。
14.在其中一个实施例中，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像，还包括：
15.基于检测框格对深度图像进行分割处理，得到若干个局部图像。
16.在其中一个实施例中，对深度图像进行分割处理，得到若干个局部图像，包括：
17.基于深度图像，生成目标墙面的点云数据；
18.基于检测框格对点云数据进行分割处理，得到若干个局部图像。
19.在其中一个实施例中，处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度，包括：
20.选取局部图像中的至少四个点，得到局部图像所对应墙面的平面度。
21.在其中一个实施例中，检测框格的尺寸为基于目标墙面的最小凸起物的尺寸确定。
22.第二方面，本技术提供了一种墙面检测装置。所述装置应用于墙面检测系统，墙面检测系统包括深度相机，深度相机用于采集深度图像；所述装置包括：
23.深度图像获取模块，用于获取针对目标墙面的深度图像，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像；
24.平面度确定模块，用于处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度；
25.可贴合区域确定模块，用于基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定可贴合区域；可贴合区域用于贴合目标零件。
26.第三方面，本技术提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的方法的步骤。
27.第四方面，本技术提供了一种墙面检测系统。所述系统包括：
28.深度相机，深度相机用于采集深度图像；
29.计算机设备，计算机设备连接深度相机；计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的方法的步骤。
30.第五方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
31.上述墙面检测方法、装置、计算机设备、墙面检测系统和存储介质，其中，所述方法应用于墙面检测系统，墙面检测系统包括深度相机，深度相机用于采集深度图像；所述方法包括：获取针对目标墙面的深度图像，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像；处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度；基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定用于贴合目标零件可贴合区域，通过上述方式，可以提高墙面检测的精度，精确地检测到满足目标零件贴合需要的墙面区域，为目标零件的安装提高了准确、可靠的安装位姿，提升了安装质量和安装效率。
附图说明
32.图1为一个实施例中墙面检测方法的流程示意图；
33.图2为一个实施例中墙面检测步骤的流程示意图；
34.图3为一个实施例中检测框格的示意图；
35.图4为另一个实施例中检测框格的示意图；
36.图5为另一个实施例中墙面检测步骤的流程示意图；
37.图6(a)为一个实施例中基于局部图像对基准面进行拟合的示意图；
38.图6(b)为另一个实施例中基于局部图像得到平面度的示意图；
39.图7为一个实施例中深度图像中的各平面度的示意图；
40.图8为一个实施例中墙面检测装置的结构框图；
41.图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
42.图10为一个实施例中深度相机的示意图。
具体实施方式
43.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
44.需要说明的是，在电梯安装的过程中，电梯导轨支架面需要与电梯井道壁贴合，贴合度越好电梯安装质量越好。电梯导轨支架面与电梯井道壁贴合处的墙面不符合要求，将会造成电梯导轨支架面与电梯井道壁贴合度较差，进而影响电梯的安装质量，或者造成安装困难，甚至需要增加额外的零部件来调整井道壁墙面以适合安装需求。然而，目前的墙面检测方式或者传统方法，存在检测精度低导致电梯安装质量低等问题。
45.在一个实施例中，如图1所述，提供了一种墙面检测方法。所述方法应用于墙面检测系统，墙面检测系统包括深度相机，深度相机用于采集深度图像；所述方法包括：
46.步骤110，获取针对目标墙面的深度图像，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像；
47.具体而言，可以获取深度相机采集的针对目标墙面的深度图像，其中，目标墙面包括电梯井道墙壁；对针对目标墙面的深度图像进行处理，可以得到若干个针对目标墙面的局部图像，进而能够从局部对目标墙面的平面度进行评估，以精准地确定出可贴合区域的范围。
48.在一些示例中，深度相机可以为三维摄像头；深度图像的大小可以覆盖整个目标墙面；各局部图像的大小可以相同，多个局部图像可以覆盖所要贴合的目标零件。
49.步骤120，处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度；
50.具体而言，可以对各局部图像分别进行处理，以得到各局部图像所对应的墙面的平面度。其中，各局部图像包括了所对应墙面上的各点的深度信息，可以选取一个局部图像中的若干个点，得到局部图像对应的墙面的平面度，以衡量局部图像对应的墙面是否平整适合于贴合。
51.在一些示例中，可以确定基准面，并在局部图像上选取至少三个点，得到各点与基准面的距离，进而得到局部图像对应的墙面的平面度。局部图像对应的墙面的平面度可以用于衡量局部图像对应的墙面是否平整适合于贴合。
52.步骤130，基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定可贴合区域；可贴合区域用于贴合目标零件。
53.具体而言，基于各局部图像的平面度，可以筛选出平面度满足要求的局部图像；还可以获取深度图像的垂直度，在局部图像的平面度以及深度图像的垂直度均满足贴合要求的情况下，
54.在一些示例中，目标零件可以包括电梯导轨支架。若确定了可贴合区域，则可以控制深度相机停止采集深度图像；若无法确定可贴合区域，则可以控制深度相机进行上下左右平移，以选取下一片目标墙面进行深度图像的采集。
55.本技术实施例通过提出一种墙面检测方法，所述方法应用于墙面检测系统，墙面检测系统包括深度相机，深度相机用于采集深度图像；所述方法包括：获取针对目标墙面的深度图像，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像；处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度；基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定用于贴
合目标零件可贴合区域，通过上述方式，可以提高墙面检测的精度，精确地检测到满足目标零件贴合需要的墙面区域，为目标零件的安装提高了准确、可靠的安装位姿，提升了安装质量和安装效率。
56.在其中一个实施例中，如图2所示，基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定可贴合区域，包括：
57.步骤210，基于平面度误差阈值和各局部图像的平面度，筛选目标区域；
58.步骤220，处理深度图像得到目标区域的垂直度；
59.步骤230，若垂直度满足垂直度容许误差，则获取目标区域的尺寸；
60.步骤240，若目标区域的尺寸大于目标零件的尺寸，则将目标区域确定为可贴合区域。
61.具体而言，可以基于平面度误差阈值和各局部图像的平面度，筛选目标区域，例如，若局部图像的平面度满足平面度误差阈值的要求，则可以将该局部图像所对应的墙面的区域筛选出来，直至针对各个局部图像均完成相应的筛选，得到目标区域。进一步的，可以对深度图像进行处理，获取目标区域的垂直度，若目标区域的垂直度满足垂直度容许误差的要求，则可以获取目标区域的尺寸；若对比目标区域的尺寸以及目标零件的尺寸，判断目标区域可以容纳目标零件，则可以将目标区域确定为用于贴合目标零件的可贴合区域。
62.在一些示例中，局部图像可以为矩形，相应的，目标区域可以包括若干个矩形，进而目标区域的尺寸可以包括长度方向上的尺寸和高度方向的尺寸；可以将目标区域在长度方向上的尺寸以及在高度方向的尺寸，同时与目标零件的长度和宽度进行比较，以确定目标区域是否足够贴合目标零件。确定出的目标区域满足在长度方向上以及宽度方向上能够同时满足目标零件的尺寸需求。
63.在其中一个实施例中，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像，还包括：
64.基于检测框格对深度图像进行分割处理，得到若干个局部图像。
65.具体而言，如图3所示，可以通过设定检测框格的尺寸，将深度图像分割为若干个检测框格大小的局部图像，各局部图像对应的墙面区域可以不重合。
66.在一些示例中，如图4所示，分割得到的各局部图像组成的图像所对应的墙面区域的尺寸可以大于目标零件的尺寸，进而避免最终得到的可贴合区域无法满足目标零件的尺寸要求。
67.在其中一个实施例中，如图5所示，对深度图像进行分割处理，得到若干个局部图像，包括：
68.步骤510，基于深度图像，生成目标墙面的点云数据；
69.步骤520，基于检测框格对点云数据进行分割处理，得到若干个局部图像。
70.具体而言，可以基于针对目标墙面的深度图像，生成目标墙面的点云数据，其中，针对目标墙面的深度图像为二维图像，目标墙面的点云数据可以为三维图像，即将目标墙面的深度图像中的二维点映射到三维空间中，得到目标墙面的点云数据。进一步的，可以基于检测框格对点云数据进行分割处理，例如，基于检测框格的尺寸对点云数据依次分割处理，得到若干个检测框格大小的局部图像，各局部图像可以包括检测框格的尺寸对应的墙面区域所生成的三维点云。
71.在一些示例中，可以得到如图6(a)所示的局部图像，其中，基于局部图像中的各点，可以确定出基准面z＝ax+by+c，其中，x为横坐标，y为纵坐标，a、b、c为系数，a、b、c可以基于局部图像中的各点对基准面进行拟合得到；进而选取出局部图像中的至少三个点δi＝axi+byi-zi+c，i为标号，可以得到如图6(b)所示的各点与基准面的距离，以得到局部图像对应的墙面的平面度。
72.在其中一个实施例中，处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度，包括：
73.选取局部图像中的至少四个点，得到局部图像所对应墙面的平面度。
74.具体而言，可以选取局部图像的三维点云中的至少四个点，得到各点与基准面的距离，进而得到局部图像对应的墙面的平面度，能够提高获取到的平面度的准确性。
75.在一些示例中，如图7所示，为深度图像中各局部图像所对应墙面的平面度的值，局部图像对应的墙面的平面度的值可以用于衡量局部图像对应的墙面是否平整适合于贴合，进而可以基于平面度对各局部图像进行筛选，以确定出目标区域。例如，可以筛选平面度小于或等于0.002的局部图像，组成目标区域。
76.在其中一个实施例中，检测框格的尺寸为基于目标墙面的最小凸起物的尺寸确定。
77.具体而言，检测框格的尺寸决定了划分得到的局部图像的尺寸，检测框格的尺寸可以为基于目标墙面的最小凸起物的尺寸确定，例如，检测框格的尺寸可以大于或等于目标墙面的最小凸起物的尺寸，进而使得局部图像能够完整地包含目标墙面的最小凸起物，能够更准确的得到局部图像对应的墙面的平面度，以衡量局部图像对应的墙面是否平整适合于贴合。
78.在一些示例中，目标墙面的最小凸起物可以为电梯井道墙面上的钢筋等，目标墙面的最小凸起物的尺寸可以采用预设值的方式予以得到。
79.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
80.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的墙面检测方法的墙面检测装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个墙面检测装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于墙面检测方法的限定，在此不再赘述。
81.在一个实施例中，如图8所示，提供了一种墙面检测装置。所述装置应用于墙面检测系统，墙面检测系统包括深度相机，深度相机用于采集深度图像；所述装置包括：
82.深度图像获取模块810，用于获取针对目标墙面的深度图像，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像；
83.平面度确定模块820，用于处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面
度；
84.可贴合区域确定模块830，用于基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定可贴合区域；可贴合区域用于贴合目标零件。
85.在其中一个实施例中，可贴合区域确定模块830还用于基于平面度误差阈值和各局部图像的平面度，筛选目标区域；处理深度图像得到目标区域的垂直度；若垂直度满足垂直度容许误差，则获取目标区域的尺寸；若目标区域的尺寸大于目标零件的尺寸，则将目标区域确定为可贴合区域。
86.在其中一个实施例中，深度图像获取模块810还用于基于检测框格对深度图像进行分割处理，得到若干个局部图像。
87.在其中一个实施例中，深度图像获取模块810还用于基于深度图像，生成目标墙面的点云数据；基于检测框格对点云数据进行分割处理，得到若干个局部图像。
88.在其中一个实施例中，平面度确定模块820还用于选取局部图像中的至少四个点，得到局部图像所对应墙面的平面度。
89.上述墙面检测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
90.在一个实施例中，提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序。该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
91.获取针对目标墙面的深度图像，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像；
92.处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度；
93.基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定可贴合区域；可贴合区域用于贴合目标零件。
94.在其中一个实施例中，该处理器执行基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定可贴合区域的步骤时，实现以下步骤：
95.基于平面度误差阈值和各局部图像的平面度，筛选目标区域；
96.处理深度图像得到目标区域的垂直度；
97.若垂直度满足垂直度容许误差，则获取目标区域的尺寸；
98.若目标区域的尺寸大于目标零件的尺寸，则将目标区域确定为可贴合区域。
99.在其中一个实施例中，该处理器执行处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像的步骤时，实现以下步骤：
100.基于检测框格对深度图像进行分割处理，得到若干个局部图像。
101.在其中一个实施例中，对深度图像进行分割处理，得到若干个局部图像，包括：
102.基于深度图像，生成目标墙面的点云数据；
103.基于检测框格对点云数据进行分割处理，得到若干个局部图像。
104.在其中一个实施例中，该处理器执行处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度的步骤时，实现以下步骤：
105.选取局部图像中的至少四个点，得到局部图像所对应墙面的平面度。
106.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构
图可以如图9所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种墙面检测方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
107.本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
108.在一个实施例中，提供了一种墙面检测系统。所述系统包括：
109.深度相机，深度相机用于采集深度图像；
110.计算机设备，计算机设备连接深度相机；计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的方法的步骤。
111.具体而言，可以采用如图10所示的深度相机予以实现，其中d为深度相机与目标墙面之间的距离，θ为深度相机的视角大小。深度相机的摄像头能够在计算机设备的控制下进行上下移动和/或左右移动。通过墙面检测系统可以在安装前，检测出电梯导轨支架面与电梯井道壁贴合处的墙面垂直度是否满足要求，能够提升电梯安装质量以及提高电梯安装效率。
112.在一些示例中，深度相机可以安装在可在电梯井道内上下移动和/或左右移动的设备上，设备通过连接计算机设备，可以在计算机设备的控制下，带动深度相机在电梯井道内上下移动和/或左右移动。
113.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
114.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求上述的方法的步骤。
115.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，
pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
116.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
117.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种墙面检测方法，其特征在于，所述方法应用于墙面检测系统，所述墙面检测系统包括深度相机，所述深度相机用于采集深度图像；所述方法包括：获取针对目标墙面的所述深度图像，处理所述深度图像得到若干个针对所述目标墙面的局部图像；处理各所述局部图像，得到各所述局部图像所对应墙面的平面度；基于各所述局部图像的平面度和所述深度图像的垂直度，确定可贴合区域；所述可贴合区域用于贴合目标零件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各所述局部图像的平面度和所述深度图像的垂直度，确定可贴合区域，包括：基于平面度误差阈值和各所述局部图像的平面度，筛选目标区域；处理所述深度图像得到所述目标区域的垂直度；若所述垂直度满足垂直度容许误差，则获取所述目标区域的尺寸；若所述目标区域的尺寸大于所述目标零件的尺寸，则将所述目标区域确定为所述可贴合区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理所述深度图像得到若干个针对所述目标墙面的局部图像，还包括：基于检测框格对所述深度图像进行分割处理，得到若干个所述局部图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述深度图像进行分割处理，得到若干个所述局部图像，包括：基于所述深度图像，生成所述目标墙面的点云数据；基于所述检测框格对所述点云数据进行分割处理，得到若干个所述局部图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述处理各所述局部图像，得到各所述局部图像所对应墙面的平面度，包括：选取所述局部图像中的至少四个点，得到所述局部图像所对应墙面的平面度。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测框格的尺寸为基于所述目标墙面的最小凸起物的尺寸确定。7.一种墙面检测装置，其特征在于，所述装置应用于墙面检测系统，所述墙面检测系统包括深度相机，所述深度相机用于采集深度图像；所述装置包括：深度图像获取模块，用于获取针对目标墙面的所述深度图像，处理所述深度图像得到若干个针对所述目标墙面的局部图像；平面度确定模块，用于处理各所述局部图像，得到各所述局部图像所对应墙面的平面度；可贴合区域确定模块，用于基于各所述局部图像的平面度和所述深度图像的垂直度，确定可贴合区域；所述可贴合区域用于贴合目标零件。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。9.一种墙面检测系统，其特征在于，所述系统包括：深度相机，所述深度相机用于采集深度图像；计算机设备，所述计算机设备连接所述深度相机；所述计算机设备包括存储器和处理
器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种墙面检测方法、装置、计算机设备和墙面检测系统。所述方法应用于墙面检测系统，墙面检测系统包括深度相机，深度相机用于采集深度图像；所述方法包括：获取针对目标墙面的深度图像，处理深度图像得到若干个针对目标墙面的局部图像；处理各局部图像，得到各局部图像所对应墙面的平面度；基于各局部图像的平面度和深度图像的垂直度，确定可贴合区域；可贴合区域用于贴合目标零件。采用本方法能够提高墙面的检测精度，进而提高电梯安装质量。量。量。


技术研发人员：萧粤柏 刘闯 王红 黄伟栊
受保护的技术使用者：日立电梯（中国）有限公司
技术研发日：2023.04.23
技术公布日：2023/7/22