随着人口增长率的持续降低以及劳动力的减少,各行各业通过机器人的广泛使用以求提高生产率,尤其是建筑行业。建筑行业是十分古老的行业并且在国民经济中占了很大的比重,但是由于建筑行业的不确定性大,施工环境复杂,危险程度较高,目前的建筑行业还是以传统的工人装修为主,这使得生产效率难以得到提升。自动化程度较低,施工效率低下,周期长,成本高都是限制室内装修行业发展的关键因素。为解决上述问题,本文中研究了室内装修机器人中墙面抹灰部分的自动化实施,包括墙面抹灰过程中的实时检测与控制,以及抹灰后墙面质量检测系统的实现。使用室内抹灰机器人进行抹灰工作时,根据待抹墙面的平整度决定抹灰方式是一项非常重要的工作,墙面上的凹凸,缺陷等因素都可能导致最后抹出来墙面的平整度产生较大误差,因此机器人在抹灰过程中不能只采用单独的一种方式进行抹墙工作,而是根据墙面的情况实时调整抹灰策略。本文基于以上问题,主要在以下方面作出了研究:1、设计了室内抹灰机器人墙面抹灰整体方案。该方案综合考虑了墙面抹灰工作中的各种问题,对整个墙面抹灰平台做出了构建与设计。既设计了包括机器人移动平台、供灰设施、深度相机等设备的硬件平台,也设计了包括墙面抹灰检测控制方案和墙面质量可视化评分模型在内的软件整体实施方案。2、设计一种室内抹灰机器人墙面抹灰工作中的实时检测控制方案。方案由基于主动视觉的深度相机组成的实时检测系统和基于传感器的机械施工控制器构成,该系统主要通过深度相机对墙面信息进行获取,通过对获取到的墙面信息进行分割和图像处理,对抹灰过程中的砂浆信息和待抹灰墙面信息进行区分,计算当前灰量是否溢出或者缺少,以控制供灰机进行供灰速率的变化。3、提出一种基于深度学习的墙面质量可视化评分模型。该模型通过深度学习的方式对已抹好墙面的图片信息进行分类,将墙面图片分为平整墙面图片和非平整墙面图片。每次施工完成后对整体墙面图片进行分割以及打分,最后将墙面质量评分反馈给施工人员,通过可视化的方法对墙面质量做出评估。