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Digital tool integrations for architectural reuse of salvaged building materials
Automation in Construction ( IF 9.6 ) Pub Date : 2024-12-24 , DOI: 10.1016/j.autcon.2024.105947
Malgorzata A. Zboinska, Frederik Göbel
Automation in Construction ( IF 9.6 ) Pub Date : 2024-12-24 , DOI: 10.1016/j.autcon.2024.105947
Malgorzata A. Zboinska, Frederik Göbel
Building material reuse can reduce the environmental impact of construction yet its advanced digital support is still limited. Which digital tools could effectively support repair of highly irregular, salvaged materials? To probe this question, a framework featuring six advanced digital tools is proposed and verified through six design and prototyping experiments. The experiments demonstrate that a digital toolkit integrating photogrammetry, robot vision, machine learning, computer vision, computational design, and robotic 3D printing effectively supports repair and recovery of irregular reclaimed materials, enabling their robust digitization, damage detection, and feature-informed computational redesign and refabrication. These findings contribute to the advancement of digitally aided reuse practices in the construction sector, providing valuable insights into accommodating highly heterogeneous reclaimed materials by leveraging advanced automation and digitization. They provide the crucial and currently missing technological and methodological foundation needed to inform future research on industrial digital solutions for reuse.
中文翻译:
用于回收建筑材料的建筑再利用的数字工具集成
建筑材料再利用可以减少建筑对环境的影响,但其先进的数字支持仍然有限。哪些数字工具可以有效地支持修复高度不规则的回收材料?为了探讨这个问题,提出了一个具有六种先进数字工具的框架,并通过六次设计和原型实验进行了验证。实验表明,集成摄影测量、机器人视觉、机器学习、计算机视觉、计算设计和机器人 3D 打印的数字工具包有效地支持不规则再生材料的修复和恢复,使其能够稳健地数字化、损伤检测以及以特征为导向的计算重新设计和再制造。这些发现有助于建筑行业数字辅助再利用实践的进步,为利用先进的自动化和数字化来容纳高度异构的回收材料提供了宝贵的见解。它们为未来再利用工业数字解决方案的研究提供了关键且目前缺失的技术和方法基础。
更新日期:2024-12-24
中文翻译:
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用于回收建筑材料的建筑再利用的数字工具集成
建筑材料再利用可以减少建筑对环境的影响,但其先进的数字支持仍然有限。哪些数字工具可以有效地支持修复高度不规则的回收材料?为了探讨这个问题,提出了一个具有六种先进数字工具的框架,并通过六次设计和原型实验进行了验证。实验表明,集成摄影测量、机器人视觉、机器学习、计算机视觉、计算设计和机器人 3D 打印的数字工具包有效地支持不规则再生材料的修复和恢复,使其能够稳健地数字化、损伤检测以及以特征为导向的计算重新设计和再制造。这些发现有助于建筑行业数字辅助再利用实践的进步,为利用先进的自动化和数字化来容纳高度异构的回收材料提供了宝贵的见解。它们为未来再利用工业数字解决方案的研究提供了关键且目前缺失的技术和方法基础。