CN117124455B - 一种梁的预制控制系统、控制方法、装置及介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种梁的预制控制系统、控制方法、装置及介质，该系统包括预制台座、钢筋安设部件、振捣部件、模板定位部件、传感器以及处理器；该方法由处理器执行，包括：处理器被配置为响应于接收到定位请求，执行定位检查；其中，定位检查还包括：基于所述模板定位部件获取的所述预制模板的定位序列，判断所述预制模板的模板位置是否正确；响应于所述预制模板的位置不正确，生成警报信息，并将所述警报信息发送至用户端，所述警报信息包括所述位置不正确的预制模板的编号。该方法可以实现准确、高效、实时的定位和监测功能，从而及时发现预制模板位置偏移的情况，有助于提高预制梁的质量和生产效率，并降低成本和风险。

Description

一种梁的预制控制系统、控制方法、装置及介质

技术领域

本说明书涉及预制构件制备技术领域，特别涉及一种梁的预制控制系统、控制方法、装置及介质。

背景技术

传统的预制梁制造过程因底座建设占用大量临时用地，造成资源浪费和环境压力的问题。并且，传统方法在梁体预制效率和质量控制方面也存在限制。由于模板的重复使用和管理不精细，导致预制梁不同位置的模板存在定位误差。并且，该定位误差在混凝土振捣过程中会进一步影响预制梁的质量。

针对传统施工方式需要占用大量临时用地、长周转时间以及养护效果不佳等问题，CN110658790A提出一种基于三维可视化工序管理的预制梁生产管理系统，可以进行自定义拼装工艺线路，以及结合信息建模技术以及物联网的技术手段，把现场工序生产过程的动态数据实时上传至平台，实现预制梁工序生产的三维可视化呈现。但该方法在预制梁不同位置的模板定位中仍缺乏有效的技术手段。

因此，希望提供一种梁的预制控制系统、控制方法、装置及介质，以实现预制梁精确定位的同时，提高预制效率，并确保梁体的质量和稳定性。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供一种梁的预制控制系统，所述系统包括预制台座、钢筋安设部件、振捣部件、模板定位部件、传感器以及处理器；所述预制台座被配置为承载预制梁；所述钢筋安设部件被配置为将预制钢筋安置在所述预制台座的指定位置；所述振捣部件被配置为在预制梁浇筑过程中，对混凝土进行振捣处理；所述模板定位部件被配置为对预制模板的位置进行监测，所述模板定位部件包括激光定位装置，所述激光定位装置包括激光发射部件和激光反射部件；所述激光发射部件被部署于所述预制台座的支撑架上，所述激光反射部件被部署于所述预制模板的预设位置；所述传感器被配置为监测所述预制模板的温度变化数据、振动数据；所述处理器被配置为响应于接收到定位请求，执行定位检查，包括：基于所述模板定位部件获取的所述预制模板的定位序列，判断所述预制模板的模板位置是否正确；响应于所述预制模板的位置不正确，生成警报信息，并将所述警报信息发送至用户端，所述警报信息包括所述位置不正确的预制模板的编号。

本说明书一个或多个实施例提供一种梁的预制控制方法，所述方法由处理器执行，包括：响应于接收到定位请求，执行定位检查，包括：基于模板定位部件获取的预制模板的定位序列，判断所述预制模板的模板位置是否正确；响应于所述预制模板的位置不正确，生成警报信息，并将所述警报信息发送至用户端，所述警报信息包括所述位置不正确的预制模板的编号。

本说明书一个或多个实施例提供一种梁的预制装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器读取计算机指令，用于执行前述梁的预制控制方法。

本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行前述梁的预制控制方法。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的一种梁的预制控制系统的系统模块图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的一种梁的预制控制方法的示例性流程图；

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定第一复检周期的示例性示意图；

图4是根据本说明书一些实施例所示的确定第二复检周期的示例性示意图；

图5是根据本说明书一些实施例所示的生成偏移信息的示例性流程图。

具体实施方式

下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。附图并不代表全部的实施方式。

本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

在本说明书的实施例中按步骤说明所执行的操作时，如无特别说明，则步骤的次序均为可调换的，步骤是可以省略的，在操作过程中也可以包括其他步骤。

针对传统预制厂底座建设大量占用临时用地对环境造成压力，以及梁体预制效率不高的问题，CN110658790A通过基于三维可视化工序管理的预制梁生产管理系统，进行预制梁工序生产的三维可视化呈现，实现预制梁过程的全面可控、协同施工，但没有解决预制梁不同位置的模板定位相关的技术问题。而模板定位的准确性对于确保预制梁的质量至关重要。预制梁在预制的过程中，由于模板的重复使用和粗放的安装管理，导致预制梁不同位置的模板定位精度参差不齐，存在较大的质量隐患。

鉴于此，本说明书一些实施例提供一种梁的预制控制系统、控制方法、装置及介质，在定位过程中，通过在预设位置放置激光发射部件向另一端发射激光，以检测预制模板上指定位置的激光反射部件是否能够反射回发射部件发出的激光，从而判断预制模板定位是否准确。并基于第一模型确定第一复检周期，基于第二模型确定第二复检周期。可有效地实现模板定位的准确性，并在安装过程中进行复检，进一步确保模板定位稳定性。

图1是根据本说明书一些实施例所示的一种梁的预制控制系统的系统模块图。

如图1所示，梁的预制控制系统100可以包括预制台座110、钢筋安设部件120、振捣部件130、模板定位部件140、传感器150和处理器160。在一些实施例中，梁的预制控制系统100还可以包括张拉压浆系统（未示出）、运输转移系统（未示出）和图像采集装置170。

预制台座110被配置为承载预制梁。用于承载预制梁预制过程中所需的各种材料，例如，混凝土、钢筋以及预制梁梁体等。其中，预制梁是指在工厂或生产现场预先制作好的梁状构件。预制梁的预制是指在预制台座上绑扎钢筋或直接将已绑扎好的钢筋笼移到台座的指定位置，并在预制台座周围安装预制模板，将混凝土分层或分区域浇筑至预制模板内。

钢筋安设部件120被配置为将预制钢筋安置在预制台座的指定位置。该部件是一种用于将钢筋或钢筋构件安置在特定位置的设备或工具，通常包括夹具、固定装置或其他机械设备，用于准确地将钢筋定位和固定在预定的位置上。

振捣部件130被配置为在预制梁浇筑过程中，对混凝土进行振捣处理。振捣处理是混凝土施工过程中重要的环节，通过低幅高频的振动，使振捣范围内的颗粒发生受迫振动。其中，振捣部件至少包括一个振捣器，振捣器用于施加振动力量到混凝土中。

模板定位部件140被配置为对预制模板的位置进行监测，模板定位部件至少包括一组激光定位装置，激光定位装置可包括一个激光发射部件和多个激光反射部件。其中，激光发射部件被部署于预制台座的支撑架上，该部件使用红外激光或其他类型的激光技术来产生高度聚集的光束，向台座的另一侧发射定位激光；激光反射部件被部署于预制模板的第一预设位置，当激光光束射向激光反射部件且位置正确时会被反射回激光定位装置。

预制模板是指用于梁体预制的模板。在一些实施例中，用于制造整个预制梁的模板可以包括多个不同的预制模板，不同的预制模板需要准确定位，若定位不准将导致浇筑混凝土时漏浆、预制梁成型后表观质量不佳，影响后续工序。因此需要在预设位置放置激光发射部件，向另一端发射激光。如果激光反射部件能成功反射激光，表明预制模板定位准确；反之，表明预制模板定位不准。根据激光定位结果确定预制模板定位易出现误差的位置，并对此位置进行复检，有关复检的更多内容参见图3-图4及其相关说明。

在一些实施例中，激光反射部件还可以是直接安装在预制模板上，固定方式可以包括通过螺纹连接固定或磁铁连接固定。通过在预制模板上标记每个激光反射部件的位置，可避免激光反射部件之间相互遮挡的情况。此外，激光发射部件之间的间隔距离、以及不同激光部件的长度可以是不同的。

在一些实施例中，当局部位置的预制模板安设完毕后，激光发射部件将发射激光，预制模板上的激光反射部件反射该激光信号，激光发射部件可以接收到激光反射部件反射的激光信号。若至少一组预制模板上的激光反射部件无法反射回激光信号，处理器将发出预警，提示用户预制模板发生偏移。考虑成本问题和循环使用的需求，预制模板上的激光反射部件可被拆卸，根据需求将其安装到预制模板上。

在一些实施例中，激光发射部件通过夹持、卡扣等方式固定在支撑架上。

在一些实施例中，支撑架被配置为基于控制指令带动激光发射部件移动到第二预设位置，指控指令可以由处理器或用户端生成。处理器通过调整激光发射部件的位置，实现对不同预制模板上激光反射部件进行定位。例如，在测量完第一个预制模板后，使激光发射部件向前移动，并对第二个预制模板上的激光反射部件进行定位。

本说明书一些实施例中，通过改变激光发射部件位置实现对不同预制模板上的激光反射部件进行定位，有助于用户更加灵活地调整设备和降低成本。此外，通过使用处理器或用户端生成的控制指令，驱动至少一个激光发射部件移动到指定位置，使设备更加顺畅、高效。

在一些实施例中，激光发射部件、激光反射部件还包括监控模块。监控模块用于监测激光发射部件和激光反射部件的位置信息，可以包括传感器、探测器或其他类型设备。

在一些实施例中，监控模块被配置为对激光发射部件、激光反射部件的位置进行监控。如果激光反射部件固定在预制模板上的牢固程度不高，振捣过程中该部件易发生偏移，即使预制模板位置没有偏移，但激光反射部件偏移后将无法正确反射激光，导致误判，因此需要对激光反射部件进行监控定位。类似地，激光发射部件也需要进行位置监控，如果激光发射部件位置偏移，导致激光发射方向错误，将影响对预制模板定位的准确性。在一些实施例中，处理器通过监控模块实时监测激光发射部件和激光反射部件的位置信息，当感应到激光发射部件和/或激光反射部件的位置相对于预设位置超出偏移阈值时，则发出预警提示。

本说明书一些实施例中，通过监控模块的工作，处理器能及时检测激光发射部件和激光反射部件的位置，提高定位的精确性和可靠性。

张拉压浆系统用于预制梁成型后，对孔内钢筋束的张拉和压浆。张拉压浆系统由张拉装置和压浆装置构成，张拉装置用于施加张拉力，使钢筋束在预制梁中达到设计要求的预应力状态。压浆装置用于将压浆材料注入到孔内钢筋束中，以填充空隙提高钢筋束与混凝土之间的粘结性能。

运输转移系统用于运输预制梁预制过程所需的材料部件以及转移预制梁等。该系统可将材料和梁体从一个位置转移到另一个位置，例如，将预制梁运输到养护车间。该系统包括导轨、轮组、驱动电机等组件，其中导轨是支撑和引导运输装置的轨道结构；轮组是安装在运输装置底部的一组轮子，与导轨匹配；驱动电机通过提供动力用于推动运输装置在导轨上运行。

传感器150被配置为监测预制模板的温度变化数据、振动数据。

处理器160被配置为响应于接收到定位请求，执行定位检查。有关处理器执行的更多内容参见图2-图5及其相关说明。

图像采集装置170用于获取图像数据，例如，摄像头、扫描仪等。图像采集装置通过摄像头捕捉激光反射部件的图像，将图像数据发送给处理器。有关图像采集装置的更多内容参见图5及其相关说明。

应当理解，图1所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。本说明书一些实施例中，通过模块之间的协同作用，该系统可以提供准确、高效、实时的预制梁定位和监测功能，提高预制梁的质量和生产效率，并降低成本和风险。

需要注意的是，以上对于梁的预制控制系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，图1中披露的预制台座、钢筋安设部件、振捣部件、模板定位部件、张拉压浆系统、运输转移系统、传感器、处理器和图像采集装置可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。

图2是根据本说明书一些实施例所示的一种梁的预制控制方法的示例性流程图。如图2所示，流程200包括下述步骤。在一些实施例中，流程200可以由处理器执行。

步骤210，响应于接收到定位请求，执行定位检查。

定位请求是指定位预制模板的请求。定位请求可以由操作人员通过其所携带的终端设备发出。

定位检查是指对预制模板的位置偏移情况进行检查。

在一些实施例中，定位检查可以包括步骤211、步骤212。

步骤211，基于模板定位部件获取的预制模板的定位序列，判断预制模板的模板位置是否正确。例如，处理器可以基于预制模板的定位序列的数值，判断预制模板的模板位置是否正确。

定位序列是指不同预制模板的定位数据组成的序列。在一些实施例中，预制模板的定位数据可以由激光的反射情况确定，用于表示预制模板所处的位置是否正确。例如，可以用1表示正确，0表示不正确，当整个预制梁的模板包括4个预制模板，且位置均正确时，预制模板的定位序列可以表示为[1,1,1,1]。

在一些实施例中，定位序列可以由模板定位部件获取，关于模板定位部件的说明可以参见图1的相关描述。

在一些实施例中，处理器可以通过激光反射情况来确定预制模板的定位序列的数值。例如，当激光发射部件发射的用于定位预制模板的激光，能被对应的第一预设位置的激光反射部件反射时，说明该预制模板位置正确，对应的定位序列的数值为1，若存在至少一个激光反射部件没有反射到激光，说明该预制模板位置不正确，定位序列对应的数值为0。其中，第一预设位置指预制模板上安装激光反射部件的位置，关于激光发射部件、激光反射部件的更多内容可以参见图1相关说明。

步骤212，响应于预制模板的位置不正确，生成警报信息，并将警报信息发送至用户端。

警报信息是指提示预制模板的位置不正确的相关信息。在一些实施例中，警报信息可以包括位置不正确的预制模板的编号，例如，警报信息可以为：编号01的预制模板发生偏移。在一些实施例中，警报信息还可以包括偏移信息，关于偏移信息的定义及相关说明可以参见图5及其相关描述。

在一些实施例中，处理器可以基于定位序列生成警报信息。例如，假设整个预制梁的模板包括4个预制模板，编号分别为01、02、03、04，预制模板的定位序列为[0,1,0,1]，则警报信息可以为：编号01、03的预制模板发生偏移。

在一些实施例中，处理器可以将生成的警报信息发送至发出定位请求的用户端。

本说明书一些实施例中，通过利用激光反射对预制模板进行定位检查，并在检测到预制模板的位置不正确时发送警报信息，可以利用激光特性在不接触预制模板的情况下进行准确定位，及时发现预制模板位置偏移的情况，提高梁体预制的效率。

应当注意的是，上述有关流程200的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程200进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定第一复检周期的示例性示意图。

在一些实施例中，处理器可以被配置为在第一复检周期执行定位检查。如图3所示，处理器可以基于预制梁参数310、模板参数320、历史定位序列330、模板安装进度340，确定第一复检周期380。

第一复检周期380是指预制模板安装过程中对已安装的预制模板进行复检的周期。在一些实施例中，第一复检周期380可以由第一复检频率的倒数确定。第一复检频率是指预制模板安装过程中对已安装的预制模板进行复检的频率。

在一些实施例中，处理器可以基于已安装模板的问题概率序列370确定第一复检周期380。例如，处理器可以基于历史出现问题的情况、频率以及对应的历史的问题概率序列构建第一预设表，基于当前的问题概率序列370，通过查询第一预设表确定已安装的各预制模板的第一复检频率，从而确定第一复检周期380。

问题概率序列370是指各预制模板出现问题的概率组成的序列。例如，问题概率序列370可以为[0.5, 0.7,…]，那么表明预制模板1位置偏移的概率是0.5，预制模板2位置偏移的概率为0.7，以此类推。在一些实施例中，问题概率序列可以包括已安装的预制模板出现问题的概率。

在一些实施例中，问题概率序列370所表征的元素的值越大，该元素对应的预制模板出现问题的概率越大，该预制模板对应的第一复检频率越大，相应的第一复检周期越短。

在一些实施例中，处理器可以基于预制梁参数310、模板参数320、历史定位序列330、模板安装进度340，通过多种方式确定问题概率序列370。

在一些实施例中，处理器可以基于预制梁参数310、模板参数320、历史定位序列330、模板安装进度340，通过第一模型360获取问题概率序列370。

预制梁参数是指与预制梁的外形相关的参数。在一些实施例中，预制梁参数可以包括预制梁的尺寸。

模板参数是指预制模板的相关参数。在一些实施例中，模板参数可以包括预制模板的尺寸、重量等。

历史定位序列是指各预制模板从安装完成到当前时间点的定位序列。关于定位序列的定义可以参见图1相关说明。

模板安装进度是指各预制模板的安装情况。在一些实施例中，模板安装进度可以为已完成安装的预制模板所占的百分比。

预制梁参数、模板参数、历史定位序列以及模板安装进度可以通过相关施工文件及历史施工记录获取。

在一些实施例中，第一模型360可以为机器学习模型，例如，可以为循环神经网络模型（Recurrent Neural Network, RNN）。

在一些实施例中，第一模型360的输入还可以包括温度变化序列350。

温度变化序列是指各预制模板从安装完成到当前时间点的温度变化的序列。

本说明书一些实施例中，温度变化越剧烈，越可能出现因温差大导致的预制模板变形，通过考虑各预制模板的温度变化，可以使第一模型的输入更全面，使输出的问题概率序列更符合实际。

在一些实施例中，第一模型360可以基于大量带有第一标签的第一训练样本训练得到，例如，可以利用梯度下降法进行训练。在一些实施例中，第一训练样本可以为历史数据中的样本预制梁参数、样本历史定位序列、样本模板安装进度、样本模板参数，第一标签可以为对应于第一训练样本的各预制模板是否存在问题，例如，若存在问题则第一标签设置为1，若否则第一标签设置为0。其中，存在问题可以指存在偏移情况、模板间产生间隙等。

在一些实施例中，第一训练样本还可以包括样本历史温度变化序列。

本说明书一些实施例中，利用带有第一标签的第一训练样本训练第一模型，可以提高模型精度。通过训练后的第一模型获取问题概率序列，可以使获得的问题概率序列更加准确，进一步使得确定的第一复检周期更合理。

在一些实施例中，不同预制模板具有不同的第一复检频率，第一复检频率相关于历史安装偏移频率、影响距离。例如，处理器可以基于预制模板的历史安装偏移频率、影响距离，确定修正比例，进而确定修正后的第一复检频率。

修正比例是指对第一复检频率的调整比例。在一些实施例中，处理器可以基于历史安装偏移频率、影响距离，通过加权求和的方式确定修正比例，历史安装偏移频率越高，影响距离越短，则修正比例越大，例如，可以基于如下公式（1）确定修正比例R：

R=k1h+k2/d（1）

其中，k1、k2为权重系数，可以根据经验人为设定，h为历史安装偏移频率，d为影响距离。

预制模板的历史安装偏移频率是指历史上该预制模板在安装好后，发生偏移的频率。

预制模板的影响距离是指该预制模板与正在安装的预制模板之间的距离。例如，当安装第10个预制模板时，对于第9个预制模板来说，影响距离可以为第9个预制模板中心与第10个预制模板中心之间的距离。

预制模板的历史安装偏移频率以及影响距离可以基于历史施工记录获取。

在一些实施例中，处理器可以基于修正比例，对已确定的第一复检频率进行调整。例如，可以将修正比例直接与第一复检频率相乘确定修正后的第一复检频率。

本说明书一些实施例中，通过基于预制模板的历史安装偏移频率、影响距离，确定修正比例，可以根据历史经验以及实际情况对第一复检频率进行修正，使第一复检频率更加合理，有助于确定更加符合实际的第一复检周期。

本说明书一些实施例中，通过基于预制梁参数310、模板参数320、历史定位序列330、模板安装进度340，利用各种方式确定第一复检周期380，可以考虑到预制梁尺寸、模板参数等各方面固有参数，以及实际的历史定位、安装情况等对预制模板造成的影响，确定合理的第一复检周期，以便及时对预制模板的位置进行复检，使得出现问题时可以及时调整。

图4是根据本说明书一些实施例所示的确定第二复检周期的示例性示意图。

在一些实施例中，处理器可以被配置为在第二复检周期执行定位检查。如图4所示，处理器可以基于第二复检频率440，确定第二复检周期450。

第二复检周期450是指振捣处理过程中对预制模板的复检周期。在一些实施例中，第二复检周期450可以基于第二复检频率440的倒数确定。

第二复检频率440是指振捣处理过程中对预制模板的复检频率。在一些实施例中，处理器可以基于候选第二复检频率、历史定位序列、振捣位置、模板参数、混凝土浇筑进度以及温度变化数据确定第二复检频率440。有关历史定位序列、模板参数的说明可以参见图3的相关描述。

候选第二复检频率是指作为候选的各预制模板的第二复检频率。在一些实施例中，候选第二复检频率可以以组为单位，每组候选第二复检频率包括各预制模板对应的候选第二复检频率。

在一些实施例中，处理器可以基于预设算法随机生成多组候选第二复检频率。例如，预设算法可以为蒙特卡洛方法。

振捣位置是指振捣过程中预制模板对应的预设区域内，处于工作状态的振捣器的位置。其中，预设区域可以事先进行预设。例如，振捣位置可以通过坐标表示，若某预制模板附近的振捣器不处于工作状态，可以将该预制模板对应的振捣位置记为0。

混凝土浇筑进度是指振捣过程中预制模板对应的预设区域内混凝土浇筑的进度情况。在一些实施例中，可以基于区域内混凝土浇筑的平均高度，通过百分比表示混凝土浇筑进度。

温度变化数据是指预制模板从振捣开始到当前的温度变化。

在一些实施例中，处理器可以基于候选第二复检频率、历史定位序列、振捣位置、模板参数、混凝土浇筑进度以及温度变化数据，通过多种方式确定偏移程度数据430，进而确定第二复检频率440。偏移程度数据是指每次第二复检距上一次第二复检（若是第一次第二复检，则为距振捣开始时）过程中，各预制模板的偏移程度的平均值。

在一些实施例中，处理器可以基于历史数据中的多组第二复检频率、历史定位序列、振捣位置、模板参数、混凝土浇筑进度以及温度变化数据，构建参考向量，该参考向量存储于向量数据库中，向量数据库中可以包括多个参考向量，每个参考向量可以对应历史数据中该组预制模板在第二复检周期的偏移程度数据，将每组候选第二复检频率、及其对应的历史定位序列、振捣位置、模板参数、混凝土浇筑进度以及温度变化数据生成的候选向量，与向量数据库中的参考向量进行匹配，将向量数据库中与该候选向量相似度大于相似度阈值的向量作为该候选向量的匹配向量，并将匹配向量中偏移程度数据最小的向量对应的第二复检频率，确定为第二复检频率440。其中，相似度阈值可以由人工预设。

在一些实施例中，处理器还可以基于模板结构图谱410，通过第二模型420确定偏移程度数据430，进而确定第二复检频率440。

模板结构图谱410是反映各预制模板位置结构情况的图谱。模板结构图谱由节点和边组成。在一些实施例中，处理器可以基于预制模板的一组候选第二复检频率、历史定位序列、振捣位置、模板参数、混凝土浇筑进度、振捣器功率、温度变化数据以及振动数据构建模板结构图谱410，即每组候选第二复检频率可以对应一个模板结构图谱。

如图4所示，模板结构图谱410的每个节点（如410-1）对应一个预制模板。在一些实施例中，节点特征可以包括候选第二复检频率、历史定位数据、振捣位置、模板参数、混凝土浇筑进度、振捣器功率、温度变化数据以及振动数据。

振捣器功率指预制模板对应的预设区域内振捣器的功率。如果预制模板所在位置的振捣器不开启，则振捣器功率为0。

振动数据是指预制模板上监测到的振动相关数据。在一些实施例中，振动数据可以包括振动频率、振动幅度等。

模板结构图谱410的两个相邻预制模板的节点间存在边（如410-2），边可以反映相邻预制模板的位置情况。在一些实施例中，边特征可以包括所连接的两个节点间的距离，例如，该距离可以由节点对应的两个预制模板中心点之间的实际距离确定。

在一些实施例中，第二模型420可以为机器学习模型。例如，第二模型420可以为图神经网络模型（Graph Neural Network，GNN）。

在一些实施例中，第二模型420的输入可以为模板结构图谱410，基于该模板结构图谱410中的节点，输出可以为对应的偏移程度数据430。

在一些实施例中，第二模型420可以基于带有第二标签的第二训练样本训练获得。在一些实施例中，第二训练样本可以为由历史数据生成的样本模板结构图谱，第二标签可以为样本模板结构图谱对应的历史实际测量的偏移程度数据。偏移程度数据正相关于偏移距离及偏移角度，例如，偏移距离越大、偏移角度越大，偏移程度越大。在一些实施例中，处理器可以基于第二训练样本，通过各种方法对第二模型进行训练，例如，可以当训练次数达到预设的次数要求时，结束训练。

在一些实施例中，处理器选择偏移程度数据最小的模板结构图中对应的候选第二复检频率，作为其对应的预制模板的第二复检频率。

在一些实施例中，处理器可以基于偏移程度数据430，通过评价函数确定第二复检频率440。评价函数用于对模板结构图谱节点特征中的候选第二复检频率进行评分。候选第二复检频率与偏移程度数据430对应。

在一些实施例中，候选第二复检频率评分可以与偏移程度数据相关。例如，可以通过以下评价函数确定候选第二复检频率的评分S：

S=k1c+k2/>e

其中，k1、k2为评价系数，c表示候选第二复检频率，e表示偏移程度数据。在一些实施例中，处理器可以选择评分最小的候选第二复检频率作为第二复检频率440。可以理解，候选第二复检频率越大，偏移程度越小，但是使用较大的候选第二复检频率有时会形成施工成本的浪费，通过选择评分最小的评价函数可以均衡第二复检频率和偏移程度，即在选择较小的偏移程度数据的同时，选择相对较小的第二复检频率。

本说明书一些实施例中，通过第二模型确定偏移程度数据，可以使得对偏移程度数据的预测更准确，进而使得计算得到的候选第二复检频率的评分更合理。通过评价函数对候选第二复检频率进行评分，以便确定较优的、更符合实际情况的第二复检频率。

在一些实施例中，处理器还可以基于模板参数序列、混凝土浇筑进度、第一复检频率确定候选第二复检频率。

模板参数序列是指各预制模板的模板参数组成的序列。

在一些实施例中，处理器可以基于聚类算法，通过以下步骤确定候选第二复检频率：

1）将历史情况下预制模板质量合格的每组历史第二复检频率组，基于对应的特征向量[历史模板参数数据序列，历史混凝土浇筑进度，历史第一复检频率]进行聚类，得到至少一簇，获取每一簇中的每组历史第二复检频率组，选取其中的被使用次数排名前n（如前5）的历史第二复检频率组，作为该簇的n组代表第二复检频率组。其中，第二复检频率组是指预制梁的所有预制模板的第二复检频率的组合，前述被使用次数是指历史使用该第二复检频率组的次数。其中，预制模板质量合格可以是指预制模板使用后偏移程度较低。

2）将计算当前的特征向量与上述各簇之间的距离，如，可以是特征向量距离簇中心的距离，使用与当前的特征向量距离最近的簇的n个代表第二复检频率组，作为n个候选第二复检频率组。

在一些实施例中，上述聚类算法可以为K-means聚类。

本说明书一些实施例中，通过对历史数据进行聚类，生成多个候选第二复检频率组，相比于随机生成的候选第二复检频率组，可以生成更合理的候选第二复检频率，使得在一定程度上加快确定第二复检频率的进程，以便确定更合理的第二复检周期。

本说明书一些实施例中，通过生成多个候选第二复检频率，再基于候选第二复检频率，全面考虑其对应的历史定位序列、振捣位置、模板参数、混凝土浇筑进度以及温度变化数据，确定第二复检频率，进而确定第二复检周期，使得第二复检周期的确定更加合理，以保证第二复检效果。

图5是根据本说明书一些实施例所示的生成偏移信息的示例性流程图。如图5所示，流程500包括下述步骤。在一些实施例中，流程500可以由处理器执行。

步骤510，通过图像采集装置获取图像数据。

图像数据是指由图像采集装置获取的位置不正确的预制模板上的目标激光反射部件的图像信息。有关图像采集装置的更多内容参见图1及其相关说明。

步骤520，基于图像数据，确定激光发射部件的校正位置。

校正位置是指激光发射部件移动后能够使目标激光发射部件正确反射激光的位置。

在一些实施例中，处理器基于模板匹配算法和基于神经网络的目标检测算法，利用图像数据确定当前激光反射部件位置，生成候选校正位置。通过将激光发射部件移动到侯选校正位置，根据激光反射部件是否可反射光束来确定最终的校正位置，例如，若激光反射部件可以反射激光束，则将激光发射部件当前所处的候选校正位置确定为最终的校正位置。

步骤530，基于校正位置、初始预设位置生成偏移信息。

初始预设位置是指是指激光发射部件的预设位置，即能够被未发生位置偏移目标激光反射部件正确反射的位置。

偏移信息是指至少一个位置不正确的预制模板的偏移数据。

偏移数据包括预制模板的偏移角度和偏移距离，通常使用向量来表示。在一些实施例中，偏移距离即激光反射部件位置发生偏移的距离。

在一些实施例中，处理器可以基于激光发射部件位置、激光发射角度和反射距离，通过查表确定激光反射部件位置。通过预实验可确定表内信息，该表内信息包括激光反射部件位置与激光发射角度、激光发射部件位置和反射距离之间的对应关系。

在一些实施例中，激光反射部件位置可以正相关于激光发射角度、激光发射部件位置和反射距离。仅作为示例的，处理器可以基于激光发射部件位置、激光发射角度、反射距离，通过预设算法获得当前激光反射部件位置，该位置包括偏移位置和正确位置（即激光反射部件的初始预设位置）。预设算法按照示例性公式（2）进行计算：

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其中，t为激光反射部件位置，x为激光发射角度，y为激光发射部件位置，z为反射距离。a、b、c分别为激光发射角度、激光发射部件位置、反射距离各自对应的系数，通过预实验确定。具体的，预实验获取激光发射角度、发射部件位置、反射距离和激光反射部件位置，基于数据拟合算法确定公式（2）的对应关系。

当x取初始发射角度、y取预设初始位置、z取初始距离，代入公式（2）得到的t为激光反射部件的初始位置；当y取校正位置、z取校正距离，代入公式（2）得到的t为激光反射部件的偏移位置。再根据偏移位置和预设初始位置即可确定偏移距离、偏移角度。其中，反射距离指激光发射部件和激光反射部件之间的距离；初始距离为初始激光发射部件与激光反射部件之间的距离；校正距离为激光发射部件达到校正位置之后，与发生偏移的激光反射部件之间的距离；校正后的激光发射角度与初始发射角度相同。初始距离和校正距离，均可通过测量发射激光到接收到反射激光之间的时间间隔确定，与激光测距仪的原理类似。

在一些实施例中，如果存在至少一个预制模板发生偏移，则偏移信息输出至少一个预制模板的偏移数据；如果预制模板没有发生偏移则选择不输出或输出0。

在一些实施例中，偏移信息还包括校正参数。

在一些实施例中，校正参数基于偏移数据、模板参数生成。

校正参数是指用于指导校正过程的一组参数，以提供准确的校正建议给用户。例如，用户基于校正参数使模板向某方向移动若干距离即可让模板恢复到初始预设位置。

在一些实施例中，处理器可以基于模板参数数据、偏移数据、模板初始位置（x，y，z）构建待匹配向量p，其中，x可以表示模板参数数据，y表示偏移数据，z表示模板初始位置。处理器可以基于待匹配向量p在向量数据库中进行检索，获取与待匹配向量的向量距离小于距离阈值的参考向量，将参考向量对应的历史校正参数，确定为当前所需的校正参数。其中，向量数据库存储了若干历史向量及其对应的历史校正参数。历史向量基于历史模板参数数据、偏移数据和模板初始位置构建。

本说明书一些实施例中，偏移信息中包含校正参数，用户可将预制模板沿特定方向移动若干距离，实现对预制模板的精准校正效果。

在一些实施例中，在振捣处理过程中，是否生成校正参数相关于预制模板的偏移数据是否符合预设条件；预设条件相关于预制模板的模板节点关联度。

预设条件是指偏移数据分析时设定的条件，偏移数据中的偏移角度大于角度阈值和/或偏移距离大于偏移阈值。

模板节点关联度是指该模板对应的节点与其他多少个节点相连，描述了每个节点与其他节点之间的关联程度，即与多少个节点相连或相邻。比如，模板节点关联度越高的节点对应模板的重要程度越高，当该模板位置发生偏移时更容易造成混凝土泄漏。

在一些实施例中，角度阈值和偏移阈值负相关于模板节点关联度，关于模板节点关联度的更多内容可以参见图4及其相关描述。

本说明书一些实施例中，在振捣处理过程中，根据预设条件判断是否生成校正参数。并通过考虑模板节点关联度，识别出重要节点的偏移情况。有助于提高振捣处理过程中对预制模板偏移的处理效果，增强对重要节点的关注和校正措施的针对性。

本说明书一些实施例中，处理器根据图像数据确定激光发射部件的校正位置，并基于校正位置和初始预设位置生成偏移信息。该偏移信息包括描述位置不正确的预制模板的偏移数据。通过图像采集和处理来准确识别预制模板的位置偏移情况，有助于为后续的校正操作或警报信息提供依据。

应当注意的是，上述有关流程500的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程500进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

如果本说明书引用材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (8)

1.一种梁的预制控制系统，所述系统包括预制台座、钢筋安设部件、振捣部件、模板定位部件、传感器、图像采集装置以及处理器；

所述预制台座被配置为承载预制梁；

所述钢筋安设部件被配置为将预制钢筋安置在所述预制台座的指定位置；

所述振捣部件被配置为在预制梁浇筑过程中，对混凝土进行振捣处理；

所述模板定位部件被配置为对预制模板的位置进行监测，所述模板定位部件包括激光定位装置，所述激光定位装置包括激光发射部件和激光反射部件；所述激光发射部件被部署于所述预制台座的支撑架上，所述激光反射部件被部署于所述预制模板的第一预设位置；

所述传感器被配置为监测所述预制模板的温度变化数据、振动数据；

所述处理器被配置为响应于接收到定位请求，执行定位检查，包括：

基于所述模板定位部件获取的所述预制模板的定位序列，判断所述预制模板的模板位置是否正确；

响应于所述预制模板的位置不正确，生成警报信息，并将所述警报信息发送至用户端，所述警报信息包括所述位置不正确的预制模板的编号和偏移信息；

其中，所述处理器进一步被配置为：

通过所述图像采集装置获取图像数据；其中，所述图像数据来自所述位置不正确的预制模板上的目标激光反射部件；

基于所述图像数据，确定激光发射部件的校正位置；

基于所述校正位置、初始预设位置生成所述偏移信息；其中，所述偏移信息包括所述位置不正确的预制模板的偏移数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理器进一步被配置为在第一复检周期执行定位检查，所述第一复检周期基于已安装模板的问题概率序列确定，所述问题概率序列基于预制梁参数、模板参数、历史定位序列、模板安装进度获取，所述问题概率序列包括所述已安装模板的问题概率。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理器进一步被配置为在第二复检周期执行定位检查，所述第二复检周期基于所述预制模板的第二复检频率确定，所述第二复检频率基于候选第二复检频率、历史定位序列、振捣位置、模板参数、混凝土浇筑进度以及温度变化数据确定。

4.一种梁的预制控制方法，其特征在于，所述方法由处理器执行，包括：响应于接收到定位请求，执行定位检查，包括：

基于模板定位部件获取的预制模板的定位序列，判断所述预制模板的模板位置是否正确；

响应于所述预制模板的位置不正确，生成警报信息，并将所述警报信息发送至用户端，所述警报信息包括所述位置不正确的预制模板的编号和偏移信息；

其中，所述偏移信息的生成方法包括：

通过图像采集装置获取图像数据；其中，所述图像数据来自所述位置不正确的预制模板上的目标激光反射部件；

基于所述图像数据，确定激光发射部件的校正位置；

基于所述校正位置、初始预设位置生成所述偏移信息；其中，所述偏移信息包括所述位置不正确的预制模板的偏移数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述执行定位检查还包括：

在第一复检周期执行定位检查，所述第一复检周期基于已安装模板的问题概率序列确定，所述问题概率序列基于预制梁参数、模板参数、历史定位序列、模板安装进度获取，所述问题概率序列包括所述已安装模板的问题概率。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述执行定位检查还包括：

在第二复检周期执行定位检查，所述第二复检周期基于所述预制模板的第二复检频率确定，所述第二复检频率基于候选第二复检频率、历史定位序列、振捣位置、模板参数、混凝土浇筑进度以及温度变化数据确定。

7.一种梁的预制装置，其特征在于，所述装置包括至少一个存储器以及至少一个处理器；

所述至少一个存储器用于存储计算机指令；

所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现权利要求4~6中任意一项所述的梁的预制控制方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机运行如权利要求4~6中任意一项所述的梁的预制控制方法。