CN118331180A - 一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，涉及预制梁生产技术领域，包括图像校正优化信息获取与处理模块、感测器性能信息获取与处理模块、精度隐患系数生成模块以及预警提示模块。本发明通过对红外线热成像仪监测混凝土梁的温度分布和固化情况时的图像校正优化信息进行综合分析，建立了一套异常监测机制，以提高监测的准确性和稳定性，通过精度隐患系数建立红外线热成像仪异常监测机制，能够在实时监测中预警异常情况，保障红外线热成像仪在混凝土梁生产监测中的稳定性和准确性，有助于确保混凝土梁质量和耐久性，减少潜在问题的发生，提高整体生产效益。

Description

一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统

技术领域

本发明涉及预制梁生产技术领域，具体涉及一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统。

背景技术

预制梁全自动生产控制系统基于信息化技术的先进体系，涵盖多个关键领域以提高预制梁生产的效率和质量。该系统首先采用计算机控制系统，使用PLC等设备实时监控和调整生产过程，确保生产过程的高效性和准确性。传感器技术被广泛应用，用于监测原材料状态和生产线上的各个环节，确保梁体的质量和尺寸满足标准。自动化生产线引入先进的设备，包括自动搅拌、浇筑和养护系统，同时采用机器视觉技术进行实时监测。数据管理系统负责建立数据库，存储各个生产阶段的数据，以便追溯和问题定位。远程监控和诊断功能使得操作人员能够实时了解生产线状态，同时进行远程问题解决。人机界面设计友好直观，配备报警系统，质量控制系统引入自动检测设备确保梁体质量，同时采用节能环保技术减少资源浪费，实时报告和统计分析功能为管理层提供决策支持。整体而言，该系统通过全面应用信息化技术，实现了预制梁全生产过程的智能化和高效化管理。

这一系统的设计注重全方位的技术整合，包括远程监控、自动化生产线、质量控制和数据管理等多个层面。计算机控制系统通过PLC实时调整生产参数，传感器技术用于监测原材料和生产环境，自动化生产线实现了从搅拌到养护的全过程自动化，数据管理系统通过建立数据库实现生产过程的追溯和数据管理。远程监控和诊断确保了生产过程的实时性和可靠性，而人机界面、质量控制系统以及实时报告和统计分析功能则使得操作人员和管理层能够更加直观、全面地了解生产状况。系统同时注重环保，引入了节能技术，减少资源浪费。总体而言，该系统在提高预制梁生产效率的同时，也注重质量和环保，是一套综合性的先进生产管理系统。

红外线热成像仪在预制梁加工质量控制方面中发挥着重要的作用，主要用于监测混凝土梁在生产过程中的温度分布和固化情况。红外线热成像仪能够实时捕捉混凝土梁表面的温度分布情况。通过记录梁体表面的温度变化，系统可以实时了解混凝土的固化进程。这对于确保混凝土的养护过程在设计要求的温度范围内进行非常关键。温度分布直接影响混凝土的固化过程和最终的强度特性。红外线热成像仪可以检测到混凝土梁表面温度的差异，从而帮助识别可能存在的问题，如固化不均匀、过热或过冷等。这有助于提前发现潜在的质量问题，确保梁体的整体质量。

现有技术存在以下不足：

通过红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中的温度分布和固化情况时，若红外线热成像无法精准地捕捉混凝土梁表面的温度分布情况，混凝土可能在不同部位固化不均匀，导致梁体强度和其他物理特性的不一致性，这将直接影响梁体的整体质量，增加在使用中出现问题的风险，其次，如果温度监测不准确，养护过程可能受到影响，使得梁体表面未能获得充分的湿润和恒定的温度条件，这将导致混凝土表面的干裂和缺陷，影响梁体的整体耐久性。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，通过对红外线热成像仪监测混凝土梁的温度分布和固化情况时的图像校正优化信息进行综合分析，建立了一套异常监测机制，以提高监测的准确性和稳定性，通过获取动态背景补偿速度和自动伸缩速度的动态偏差指数以及感测器响应时长的预期偏差，综合分析生成精度隐患系数，通过精度隐患系数建立红外线热成像仪异常监测机制，能够在实时监测中预警异常情况，保障红外线热成像仪在混凝土梁生产监测中的稳定性和准确性，有助于确保混凝土梁质量和耐久性，减少潜在问题的发生，提高整体生产效益，以解决上述背景技术中的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，包括图像校正优化信息获取与处理模块、感测器性能信息获取与处理模块、精度隐患系数生成模块、预警提示模块以及异常维护管理判断模块；

图像校正优化信息获取与处理模块，获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的图像校正优化信息，其中，图像校正优化信息包括红外线热成像仪的动态背景补偿速度和自动伸缩速度，获取后，对动态背景补偿速度处理后生成补偿速度动态偏差指数，对自动伸缩速度处理后生成自动伸缩速度异态隐蔽系数；

感测器性能信息获取与处理模块，获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的感测器性能信息，其中，感测器性能信息包括感测器响应时长，获取后，对感测器响应时长处理后生成感测器响应时长预期偏差；

精度隐患系数生成模块，将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时生成的精度隐患系数与预先设定的精度隐患系数参考阈值进行比对分析，对红外线热成像仪捕捉混凝土梁表面温度分布情况进行异常感知，并通过预警提示模块对异常信号发出预警提示；

异常维护管理判断模块，对红外线热成像仪进行异常维护管理时的维护管理情况进行判断，确保维护管理后的红外线热成像仪正常运行。

优选的，补偿速度动态偏差指数获取的逻辑如下：

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内不同时刻的实际动态背景补偿速度，并将实际动态背景补偿速度标定为Speed_x，x表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内不同时刻的编号，x＝1、2、3、4、……、m，m为正整数；

通过红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的实际动态背景补偿速度计算动态背景补偿速度标准差，计算的表达式为：式中，Speed_标表示动态背景补偿速度标准差，Speed_平表示动态背景补偿速度平均值，

计算补偿速度动态偏差指数，计算的表达式为： 式中，Speed_偏差表示补偿速度动态偏差指数。

优选的，自动伸缩速度异态隐蔽系数获取的逻辑如下：

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时对不同温度范围自适应调整的自动伸缩速度范围，并将自动伸缩速度范围标定为Speed^伸缩 _min～Speed^伸缩 _max；

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内进行自适应调整时生成的若干个实际自动伸缩速度，并将实际自动伸缩速度标定为Speed^伸缩 _y，y表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内进行自适应调整时生成的若干个实际自动伸缩速度的编号，y＝1、2、3、4、……、N，N为正整数；

计算自动伸缩速度异态隐蔽系数，计算的表达式为：Speed^伸缩＝∑′_y′＝1(Speed^伸缩 _y′-Speed^伸缩 _max)+∑″_y″＝1(Speed^伸缩 _min-Speed^伸缩 _y″)，式中，Speed^伸缩表示自动伸缩速度异态隐蔽系数，Speed^伸缩 _y′表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的大于自动伸缩速度范围最大值Speed^伸缩 _max的实际自动伸缩速度，y′表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的大于自动伸缩速度范围最大值Speed^伸缩 _max的实际自动伸缩速度的编号，y′＝1、2、3、4、……、′，′为正整数，Speed^伸缩 _y″表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的小于自动伸缩速度范围最小值Speed^伸缩 _min的实际自动伸缩速度，y″表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的小于自动伸缩速度范围最小值Speed^伸缩 _min的实际自动伸缩速度的编号，y″＝1、2、3、4、……、″，″为正整数。

优选的，感测器响应时长预期偏差获取的逻辑如下：

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的若干个实际感测器响应时长，并将实际感测器响应时长标定为Response^响应 _v，v表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的若干个实际感测器响应时长的编号，v＝1、2、3、4、……、M，M为正整数；

将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的实际感测器响应时长与预期感测器响应时长进行比对，计算感测器响应时长预期偏差，计算的表达式为：式中，Response^响应表示感测器响应时长预期偏差，Response^预期表示预期感测器响应时长，M表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的实际感测器响应时长的总数量。

优选的，获取到红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时经过处理后生成的补偿速度动态偏差指数Speed_偏差、自动伸缩速度异态隐蔽系数Speed^伸缩以及感测器响应时长预期偏差Response^响应后，将补偿速度动态偏差指数Speed_偏差、自动伸缩速度异态隐蔽系数Speed^伸缩以及感测器响应时长预期偏差Response^响应进行公式化分析，生成精度隐患系数ζζ，依据的公式为：

，式中，f1、f2、f3分别为补偿速度动态偏差指数SPeed_偏差、自动伸缩速度异态隐蔽系数Speed^伸缩、感测器响应时长预期偏差Response^响应的预设比例系数，且f1、f2、f3均大于0。

优选的，将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时生成的精度隐患系数与预先设定的精度隐患系数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若精度隐患系数大于等于精度隐患系数参考阈值，则生成异常信号，并将异常信号传递至预警提示模块，通过预警提示模块发出预警提示，通知相关工作人员知晓；

若精度隐患系数小于精度隐患系数参考阈值，则生成正常信号，并将正常信号传递至预警提示模块，不通过预警提示模块发出预警提示。

优选的，对红外线热成像仪进行异常维护管理时生成的精度隐患系数进行实时输出，并将生成的若干个精度隐患系数建立分析集合，通过分析集合内的若干个精度隐患系数求出精度隐患系数平均值和精度隐患系数标准差。

优选的，并将精度隐患系数平均值和精度隐患系数标准差分别与预先设定的精度隐患系数参考阈值和标准差参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若精度隐患系数平均值大于等于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差小于标准差参考阈值，则生成维护管理失败信号，通过提示端进行提示；

若精度隐患系数平均值大于等于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差大于等于标准差参考阈值或者精度隐患系数平均值小于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差大于等于标准差参考阈值，则生成维护管理不稳定信号，通过提示端进行提示；

若精度隐患系数平均值小于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差小于标准差参考阈值，则生成维护管理成功信号，通过提示端进行提示。

在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

本发明通过对红外线热成像仪监测混凝土梁的温度分布和固化情况时的图像校正优化信息进行综合分析，建立了一套异常监测机制，以提高监测的准确性和稳定性，通过获取动态背景补偿速度和自动伸缩速度的动态偏差指数以及感测器响应时长的预期偏差，综合分析生成精度隐患系数，通过精度隐患系数建立红外线热成像仪异常监测机制，能够在实时监测中预警异常情况，保障红外线热成像仪在混凝土梁生产监测中的稳定性和准确性，有助于确保混凝土梁质量和耐久性，减少潜在问题的发生，提高整体生产效益；

本发明通过将生成的精度隐患系数与预先设定的精度隐患系数参考阈值进行比对，实现了对监测质量的实时评估，通过对精度隐患系数平均值和标准差的分析，实现了对维护管理的实时监测，当出现设备维护管理不稳定或失败的情况时，系统将及时发出相应提示，为运维人员提供有针对性的信息，确保设备的正常运行。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统的模块示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

本发明提供了如图1所示的一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，包括图像校正优化信息获取与处理模块、感测器性能信息获取与处理模块、精度隐患系数生成模块以及预警提示模块；

图像校正优化信息获取与处理模块，获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的图像校正优化信息，其中，图像校正优化信息包括红外线热成像仪的动态背景补偿速度和自动伸缩速度，获取后，对动态背景补偿速度处理后生成补偿速度动态偏差指数，对自动伸缩速度处理后生成自动伸缩速度异态隐蔽系数；

红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的动态背景补偿速度是指红外热成像仪对周围环境温度变化的快速响应能力。在混凝土梁生产的过程中，环境条件可能会发生变化，如气温波动、光照变化等，这些因素都可能对红外成像的准确性造成干扰。动态背景补偿速度的设定能够使仪器及时调整其测量基准，以确保所获得的温度图像真实反映混凝土表面的温度分布，从而提高监测的精度和可靠性。通过动态背景补偿，系统能够更好地应对复杂环境条件，减少误差，确保监测结果的准确性。

动态背景补偿速度在红外线热成像仪监测混凝土梁温度分布和固化情况时的偏差较大可能会导致红外线热成像仪无法精准地捕捉混凝土梁表面的温度分布情况，具体原因包括：

失真的温度差异呈现：过大的动态背景补偿速度可能导致系统过度校正背景变化，使得实际温度差异未能准确反映在图像中，使得温度分布失真，不再能够真实地捕捉混凝土梁表面的温度变化。

实时性差：若动态背景补偿速度设置偏大，系统对于背景变化的过度敏感可能导致实时性差，系统不能及时地适应环境的变化，从而导致温度分布的监测不具备及时性，使得捕捉到的图像信息无法反映当前的温度状态。

温度变化的模糊性：过小的动态背景补偿速度可能使得系统对温度变化的响应不足，导致图像中的温度变化模糊不清，使得温度分布在图像中无法清晰地表现，降低了监测的精准性。

过度背景调整：若动态背景补偿速度过大，系统对于背景的频繁调整可能导致对于混凝土梁表面实际温度的频繁校正，从而无法准确地表达温度分布，造成图像中的温度失真。

难以对温度异常做出准确判断：过大或过小的动态背景补偿速度可能使得系统对于局部温度异常的判断产生偏差，无法准确捕捉到可能存在的异常热点或冷点，降低了系统对温度异常情况的灵敏性。

因此，对红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的动态背景补偿速度进行监测，可及时发现红外线热成像仪动态背景补偿速度偏差较大可能导致无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患问题。

补偿速度动态偏差指数获取的逻辑如下：

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内不同时刻的实际动态背景补偿速度，并将实际动态背景补偿速度标定为Speed_x，x表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内不同时刻的编号，x＝1、2、3、4、……、m，m为正整数；

需要说明的是，红外线热成像仪会提供实时监控界面，显示当前监测场景的红外图像，在这个界面上，会显示当前的动态背景补偿速度，通过实时监控界面，可以实时获取红外线热成像仪的动态背景补偿速度；

通过红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的实际动态背景补偿速度计算动态背景补偿速度标准差，计算的表达式为：式中，Speed_标表示动态背景补偿速度标准差，Speed_平表示动态背景补偿速度平均值，

计算补偿速度动态偏差指数，计算的表达式为： 式中，Speed_偏差表示补偿速度动态偏差指数。

由补偿速度动态偏差指数的计算表达式可知，红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的补偿速度动态偏差指数的表现值越大，表明红外线热成像无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患越大，反之则表明红外线热成像无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患越小。

红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的自动伸缩速度则是指红外线热成像仪对不同温度范围的自适应调整速度。在混凝土梁的生产过程中，温度可能会在较大范围内波动，而且可能会在短时间内经历急剧的变化。为了应对这种动态温度变化，红外热成像仪需要具备自动伸缩的能力，即在不同温度范围下自动调整灵敏度和测量范围。这有助于确保在不同条件下获得高质量的热图像，使得监测系统能够灵活适应各种生产阶段的温度变化，同时保持监测的稳定性和可靠性。因此，动态背景补偿速度和自动伸缩速度的合理设置对于红外线热成像仪在混凝土梁监测中的性能和效果至关重要。

红外线热成像仪的自动伸缩速度出现异常可能会导致无法精准地捕捉混凝土梁表面的温度分布情况。以下是详细阐述：

图像失真：自动伸缩速度异常可能导致图像在红外热成像仪屏幕上的拉伸或压缩，使得混凝土梁表面的温度分布在图像中呈现不正常的形状，导致温度信息的失真。

温度失真：自动伸缩速度异常可能导致图像中的温度范围发生变化，使得本应在图像中展示的温度差异被压缩或拉伸，从而导致对混凝土梁表面实际温度分布的准确捕捉受到影响。

温度信息不准确：自动伸缩速度异常可能导致温度信息的不准确。伸缩速度异常可能导致图像中的温度范围不正确，使得相同温度的区域在图像中显示的明暗度发生变化，使得温度的解释和评估变得困难。

时间滞后：自动伸缩速度异常可能引起红外热成像仪响应时间的延迟。如果伸缩速度太慢，图像在相应环境变化时不能及时更新，导致实际温度变化的瞬时信息无法被及时反映在监测图像中。

精度降低：异常的自动伸缩速度可能使得温度分布图像的分辨率降低，无法准确地显示温度变化的细节，从而降低了红外线热成像仪的监测精度。

因此，对红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的自动伸缩速度进行监测，可及时发现红外线热成像仪自动伸缩速度异常可能导致无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患问题。

自动伸缩速度异态隐蔽系数获取的逻辑如下：

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时对不同温度范围自适应调整的自动伸缩速度范围，并将自动伸缩速度范围标定为Speed^伸缩 _min～Speed^伸缩 _max；

查阅红外线热成像仪的设备手册和规格表，这些文档通常提供了详细的技术规格，包括自动伸缩速度范围的预设值和可调范围，用户可以在这些文档中找到有关不同温度范围下的自适应调整速度的信息；

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内进行自适应调整时生成的若干个实际自动伸缩速度，并将实际自动伸缩速度标定为Speed^伸缩 _y，y表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内进行自适应调整时生成的若干个实际自动伸缩速度的编号，y＝1、2、3、4、……、N，N为正整数；

需要说明的是，一些第三方软件专门设计用于处理红外线热成像数据，这些软件通常支持各种数据格式，可以导入并分析红外图像和相关参数，包括自动伸缩速度，MATLAB、Python(使用科学计算库如NumPy、SciPy)、LabVIEW等是一些常用的数据分析工具，用户可以编写脚本来处理和分析数据；

计算自动伸缩速度异态隐蔽系数，计算的表达式为：Speed^伸缩＝∑′_y′＝1(Speed^伸缩 _y′-Speed^伸缩 _max)+∑″_y″＝1(Speed^伸缩 _min-SPeed^伸缩 _y″)，式中，SPeed^伸缩表示自动伸缩速度异态隐蔽系数，SPeed^伸缩 _y′表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的大于自动伸缩速度范围最大值SPeed^伸缩 _max的实际自动伸缩速度，y′表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的大于自动伸缩速度范围最大值Speed^伸缩 _max的实际自动伸缩速度的编号，y′＝1、2、3、4、……、′，′为正整数，Speed^伸缩 _y″表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的小于自动伸缩速度范围最小值Speed^伸缩 _min的实际自动伸缩速度，y″表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的小于自动伸缩速度范围最小值Speed^伸缩 _min的实际自动伸缩速度的编号，y″＝1、2、3、4、……、″，″为正整数；

由自动伸缩速度异态隐蔽系数的计算表达式可知，红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的自动伸缩速度异态隐蔽系数的表现值越大，表明红外线热成像无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患越大，反之则表明红外线热成像无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患越小。

感测器性能信息获取与处理模块，获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的感测器性能信息，其中，感测器性能信息包括感测器响应时长，获取后，对感测器响应时长处理后生成感测器响应时长预期偏差；

红外线热成像仪在监测混凝土梁温度分布和固化情况时使用红外感测器(也称为红外探测器)作为核心元件。这种感测器专门设计用于检测目标表面的红外辐射，其工作原理基于物体因温度而辐射的红外光。红外感测器能够将这些红外辐射转换成电信号，并生成相应的热图像，展现目标表面的温度分布。常见的红外感测器类型包括热电堆、热电偶、玻尔兹曼型探测器等，它们在感应红外辐射方面各自具有特定的工作原理和特性。

感测器响应时长是指红外感测器从接收到红外辐射信号到产生相应电信号的时间。这一时长对于实时监测和获取温度变化信息至关重要。较短的响应时长使得红外线热成像仪能够更迅速地捕捉目标表面温度的变化，实现更高的时间分辨率。因此，红外感测器的响应时长直接影响了热成像仪在动态环境下的性能，对于准确捕捉混凝土梁生产过程中温度分布和固化情况的变化至关重要。

红外线热成像仪监测混凝土梁时，如果感测器的实际响应时长与预期响应时长存在较大偏差，可能会导致热成像仪无法精准地捕捉混凝土梁表面的温度分布情况。以下是具体原因：

时间分辨率问题：不论是高于还是低于预期的响应时长，都可能导致时间分辨率的问题。高响应时长可能导致数据过于平滑，低响应时长可能导致数据过于嘈杂，两者都会降低对温度变化的准确监测。

失真的温度信息：高于或低于预期的感测器响应时长都可能导致温度信息失真。高响应时长可能使得对慢变化温度的监测不足，而低响应时长可能导致无法及时捕捉到温度的瞬时变化，影响对混凝土梁表面温度分布的准确性。

精准温度测量的难度：实际响应时长偏离预期值会导致对温度进行准确测量的难度增加。在需要高精度温度测量的应用中，响应时长的不一致可能导致温度值的误差，降低了热成像仪的测量精度。

固化过程监测的挑战：在混凝土梁的固化过程中，温度变化可能是一个关键的监测指标。实际响应时长偏差较大可能使得红外线热成像仪无法及时、准确地捕捉到固化过程中温度分布的细微变化，降低了对固化状态的监测效果。

数据分析和解释的不确定性：热成像仪采集的数据需要进行后续的分析和解释。实际响应时长的偏差可能引入不确定性，使得对温度图像的解释变得复杂，影响了对混凝土梁生产过程的全面理解。

因此，对红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的感测器响应时长进行监测，可及时发现红外线热成像仪感测器响应时长与预期感测器响应时长之间存的偏差较大可能导致无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患问题。

感测器响应时长预期偏差获取的逻辑如下：

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的若干个实际感测器响应时长，并将实际感测器响应时长标定为Response^响应 _v，v表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的若干个实际感测器响应时长的编号，v＝1、2、3、4、……、M，M为正整数；

需要说明的是，利用脉冲光源或热源向感测器发送短暂的脉冲信号，记录感测器对该脉冲的响应，通过分析响应曲线的时间特性，可以获得感测器每次实际响应的时长信息；

将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的实际感测器响应时长与预期感测器响应时长进行比对，计算感测器响应时长预期偏差，计算的表达式为：式中，Response^响应表示感测器响应时长预期偏差，Response^预期表示预期感测器响应时长，M表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的实际感测器响应时长的总数量；

在红外线热成像仪监测混凝土梁的温度分布和固化情况时，预期感测器响应时长指的是根据系统设计和应用需求所设定的理想响应时间，这一时间长度是根据具体应用场景、监测目标以及系统性能要求来确定的，预期感测器响应时长首先由系统设计人员根据监测需求和应用场景来确定，不同的监测任务可能对响应速度有不同的要求，例如在生产线上需要对快速变化的温度进行实时监测，而在其他场景中可能更注重对慢变化温度的准确捕捉；

由感测器响应时长预期偏差的计算表达式可知，红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的感测器响应时长预期偏差的表现值越大，表明红外线热成像无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患越大，反之则表明红外线热成像无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患越小。

精度隐患系数生成模块，将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时经过处理后生成的补偿速度动态偏差指数、自动伸缩速度异态隐蔽系数以及感测器响应时长预期偏差进行综合分析，生成精度隐患系数，通过精度隐患系数建立红外线热成像仪异常监测机制；

获取到红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时经过处理后生成的补偿速度动态偏差指数Speed_偏差、自动伸缩速度异态隐蔽系数Speed^伸缩以及感测器响应时长预期偏差Response^响应后，将补偿速度动态偏差指数Speed_偏差、自动伸缩速度异态隐蔽系数Speed^伸缩以及感测器响应时长预期偏差Response^响应进行公式化分析，生成精度隐患系数ζζ，依据的公式为：

，式中，f1、f2、f3分别为补偿速度动态偏差指数Speed_偏差、自动伸缩速度异态隐蔽系数Speed^伸缩、感测器响应时长预期偏差Response^响应的预设比例系数，且f1、f2、f3均大于0；

由计算公式可知，红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的补偿速度动态偏差指数越大、自动伸缩速度异态隐蔽系数越大、感测器响应时长预期偏差越大，即红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的精度隐患系数的表现值越大，表明红外线热成像无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患越大，反之则表明红外线热成像无法精准地捕捉混凝土梁表面温度分布情况的隐患越小。

将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时生成的精度隐患系数与预先设定的精度隐患系数参考阈值进行比对分析，对红外线热成像仪捕捉混凝土梁表面温度分布情况进行异常感知，并通过预警提示模块对异常信号发出预警提示；

将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时生成的精度隐患系数与预先设定的精度隐患系数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若精度隐患系数大于等于精度隐患系数参考阈值，则生成异常信号，并将异常信号传递至预警提示模块，通过预警提示模块发出预警提示，通知相关工作人员知晓；

若精度隐患系数小于精度隐患系数参考阈值，则生成正常信号，并将正常信号传递至预警提示模块，不通过预警提示模块发出预警提示。

异常维护管理判断模块，对红外线热成像仪进行异常维护管理时的维护管理情况进行判断，确保维护管理后的红外线热成像仪正常运行；

对红外线热成像仪进行异常维护管理时生成的精度隐患系数进行实时输出，并将生成的若干个精度隐患系数建立分析集合，通过分析集合内的若干个精度隐患系数求出精度隐患系数平均值和精度隐患系数标准差(精度隐患系数平均值和精度隐患系数标准差的详细计算过程参照动态背景补偿速度平均值和动态背景补偿速度标准差)，并将精度隐患系数平均值和精度隐患系数标准差分别与预先设定的精度隐患系数参考阈值和标准差参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若精度隐患系数平均值大于等于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差小于标准差参考阈值，则生成维护管理失败信号，通过提示端进行提示；

若精度隐患系数平均值大于等于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差大于等于标准差参考阈值或者精度隐患系数平均值小于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差大于等于标准差参考阈值，则生成维护管理不稳定信号，通过提示端进行提示；

若精度隐患系数平均值小于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差小于标准差参考阈值，则生成维护管理成功信号，通过提示端进行提示。

本发明通过对红外线热成像仪监测混凝土梁的温度分布和固化情况时的图像校正优化信息进行综合分析，建立了一套异常监测机制，以提高监测的准确性和稳定性，通过获取动态背景补偿速度和自动伸缩速度的动态偏差指数以及感测器响应时长的预期偏差，综合分析生成精度隐患系数，通过精度隐患系数建立红外线热成像仪异常监测机制，能够在实时监测中预警异常情况，保障红外线热成像仪在混凝土梁生产监测中的稳定性和准确性，有助于确保混凝土梁质量和耐久性，减少潜在问题的发生，提高整体生产效益；

本发明通过将生成的精度隐患系数与预先设定的精度隐患系数参考阈值进行比对，实现了对监测质量的实时评估，通过对精度隐患系数平均值和标准差的分析，实现了对维护管理的实时监测，当出现设备维护管理不稳定或失败的情况时，系统将及时发出相应提示，为运维人员提供有针对性的信息，确保设备的正常运行。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，其特征在于，包括图像校正优化信息获取与处理模块、感测器性能信息获取与处理模块、精度隐患系数生成模块、预警提示模块以及异常维护管理判断模块；

图像校正优化信息获取与处理模块，获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的图像校正优化信息，其中，图像校正优化信息包括红外线热成像仪的动态背景补偿速度和自动伸缩速度，获取后，对动态背景补偿速度处理后生成补偿速度动态偏差指数，对自动伸缩速度处理后生成自动伸缩速度异态隐蔽系数；

感测器性能信息获取与处理模块，获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时的感测器性能信息，其中，感测器性能信息包括感测器响应时长，获取后，对感测器响应时长处理后生成感测器响应时长预期偏差；

精度隐患系数生成模块，将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时生成的精度隐患系数与预先设定的精度隐患系数参考阈值进行比对分析，对红外线热成像仪捕捉混凝土梁表面温度分布情况进行异常感知，并通过预警提示模块对异常信号发出预警提示；

异常维护管理判断模块，对红外线热成像仪进行异常维护管理时的维护管理情况进行判断，确保维护管理后的红外线热成像仪正常运行。

2.根据权利要求1所述的一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，其特征在于，补偿速度动态偏差指数获取的逻辑如下：

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内不同时刻的实际动态背景补偿速度，并将实际动态背景补偿速度标定为Speed_x，x表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内不同时刻的编号，x＝1、2、3、4、……、m，m为正整数；

通过红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的实际动态背景补偿速度计算动态背景补偿速度标准差，计算的表达式为：式中，Speed_标表示动态背景补偿速度标准差，Speed_平表示动态背景补偿速度平均值，Speed_平＝Σ_＝1Speed_x ；

计算补偿速度动态偏差指数，计算的表达式为： 式中，Speed_偏差表示补偿速度动态偏差指数。

3.根据权利要求2所述的一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，其特征在于，自动伸缩速度异态隐蔽系数获取的逻辑如下：

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时对不同温度范围自适应调整的自动伸缩速度范围，并将自动伸缩速度范围标定为Speed^伸缩 _min～Speed^伸缩 _max；

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内进行自适应调整时生成的若干个实际自动伸缩速度，并将实际自动伸缩速度标定为Speed^伸缩 _y，y表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内进行自适应调整时生成的若干个实际自动伸缩速度的编号，y＝1、2、3、4、……、N，N为正整数；

计算自动伸缩速度异态隐蔽系数，计算的表达式为：Speed^伸缩＝∑′_y′＝1(Speed^伸缩 _y′-Speed^伸缩 _max)+∑″_y″＝1(Speed^伸缩 _min-Speed^伸缩 _y″)，式中，Speed^伸缩表示自动伸缩速度异态隐蔽系数，Speed^伸缩 _y′表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的大于自动伸缩速度范围最大值Speed^伸缩 _max的实际自动伸缩速度，y′表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的大于自动伸缩速度范围最大值Speed^伸缩 _max的实际自动伸缩速度的编号，y′＝1、2、3、4、……、′，′为正整数，Speed^伸缩 _y″表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的小于自动伸缩速度范围最小值Speed^伸缩 _min的实际自动伸缩速度，y″表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的小于自动伸缩速度范围最小值Speed^伸缩 _min的实际自动伸缩速度的编号，y″＝1、2、3、4、……、″，″为正整数。

4.根据权利要求3所述的一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，其特征在于，感测器响应时长预期偏差获取的逻辑如下：

获取红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的若干个实际感测器响应时长，并将实际感测器响应时长标定为Response^响应 _v，v表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内生成的若干个实际感测器响应时长的编号，v＝1、2、3、4、……、M，M为正整数；

将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的实际感测器响应时长与预期感测器响应时长进行比对，计算感测器响应时长预期偏差，计算的表达式为：式中，Response^响应表示感测器响应时长预期偏差，Response^预期表示预期感测器响应时长，M表示红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时在T时间内获取的实际感测器响应时长的总数量。

5.根据权利要求4所述的一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，其特征在于，获取到红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时经过处理后生成的补偿速度动态偏差指数Speed_偏差、自动伸缩速度异态隐蔽系数Speed^伸缩以及感测器响应时长预期偏差Response^响应后，将补偿速度动态偏差指数Speed_偏差、自动伸缩速度异态隐蔽系数Speed^伸缩以及感测器响应时长预期偏差Response^响应进行公式化分析，生成精度隐患系数ζζ，依据的公式为：

式中，f1、f2、f3分别为补偿速度动态偏差指数Speed_偏差、自动伸缩速度异态隐蔽系数Speed^伸缩、感测器响应时长预期偏差Response^响应的预设比例系数，且f1、f2、f3均大于0。

6.根据权利要求5所述的一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，其特征在于，将红外线热成像仪监测混凝土梁在生产过程中温度分布、固化情况时生成的精度隐患系数与预先设定的精度隐患系数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若精度隐患系数大于等于精度隐患系数参考阈值，则生成异常信号，并将异常信号传递至预警提示模块，通过预警提示模块发出预警提示，通知相关工作人员知晓；

若精度隐患系数小于精度隐患系数参考阈值，则生成正常信号，并将正常信号传递至预警提示模块，不通过预警提示模块发出预警提示。

7.根据权利要求6所述的一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，其特征在于，对红外线热成像仪进行异常维护管理时生成的精度隐患系数进行实时输出，并将生成的若干个精度隐患系数建立分析集合，通过分析集合内的若干个精度隐患系数求出精度隐患系数平均值和精度隐患系数标准差。

8.根据权利要求7所述的一种基于信息化技术的预制梁全自动生产控制系统，其特征在于，并将精度隐患系数平均值和精度隐患系数标准差分别与预先设定的精度隐患系数参考阈值和标准差参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

若精度隐患系数平均值大于等于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差小于标准差参考阈值，则生成维护管理失败信号，通过提示端进行提示；

若精度隐患系数平均值大于等于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差大于等于标准差参考阈值或者精度隐患系数平均值小于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差大于等于标准差参考阈值，则生成维护管理不稳定信号，通过提示端进行提示；

若精度隐患系数平均值小于精度隐患系数参考阈值并且精度隐患系数标准差小于标准差参考阈值，则生成维护管理成功信号，通过提示端进行提示。