[发明专利]一种砂浆制作巡查方法及厂房

说明书

本发明公开了一种砂浆制作巡查方法及厂房，包括如下步骤：步骤一、拍摄各类砂浆，在不同温度下搅拌时，在各个时间段的图片，得到图片数据集；步骤二、将图片数据集输入深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；步骤三、在砂浆搅拌装置上方安装视觉检测系统，在进行拍照实时照片，实时照输入训练好的深度神经网络，训练好的深度神经网络根据实时照片判断砂浆搅拌合格的剩余时间；步骤四、当判断砂浆搅拌合格的剩余时间小于预设阈值时，控制报警装置报警，工作人员原到达搅拌装置处预备放料。本发明通过摄像头进行拍照，并判断各类混凝土的凝结剩余时间，从而及时通知工作人员预备放料，节省了人工，提高了工作效率。

技术领域

本发明属于混凝土领域，尤其涉及一种砂浆制作巡查方法及厂房。

背景技术

砂浆是建筑上砌砖使用的黏结物质，由一定比例的沙子和胶结材料(水泥、石灰膏、黏土等)加水和成，也叫灰浆，也作砂浆。在实际生产过程中，不同的建筑需要不同种类的砂浆，而不同的砂浆在不同温度下需要搅拌的时间不同。即在一个厂房中会有多个搅拌装置，分别搅拌不同类型的砂浆，而每个搅拌装置通常都需要工人进行查看，导致浪费人力。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了一种砂浆制作巡查方法及厂房。本发明通过摄像头进行拍照，并判断各类混凝土的凝结剩余时间，从而及时通知工作人员预备放料，节省了人工，提高了工作效率。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种砂浆制作巡查方法，包括如下步骤：

步骤一、拍摄各类砂浆，在不同温度下搅拌时，在各个时间段的图片，得到图片数据集；

步骤二、将图片数据集输入深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；

步骤三、在砂浆搅拌装置上方安装视觉检测系统，在进行拍照实时照片，实时照输入训练好的深度神经网络，训练好的深度神经网络根据实时照片判断砂浆搅拌合格的剩余时间；

步骤四、当判断砂浆搅拌合格的剩余时间小于预设阈值时，控制报警装置报警，工作人员原到达搅拌装置处预备放料。

进一步的改进，所述步骤三中，砂浆搅拌装置为多个，所述砂浆搅拌装置上方设置有轨道，视觉检测系统沿轨道移动拍摄照片。

进一步的改进，所述步骤四中预设阈值为5-15mim或者视觉检测系统沿轨道移动一周的时间。

一种砂浆制作厂房，所述包括厂房本体，所述厂房本体内安装有若干砂浆搅拌装置，所述砂浆搅拌装置上方安装有闭合轨道，所述闭合轨道遍历所有砂浆搅拌装置；闭合轨道上滑动安装有移动小车，移动小车上安装有视觉检测系统。

进一步的改进，所述视觉检测系统为摄像头。

进一步的改进，所述闭合轨道包括内轨道和外轨道，内轨道和外轨道之间形成有间隙；所述内轨道和外轨道上安装有移动小车，移动小车连接有穿过间隙的连接杆，连接杆与视觉检测系统相连。

进一步的改进，所述闭合轨道成形有若干蛇形段以遍历所有砂浆搅拌装置。

本发明优点为：

1.本发明通过摄像头进行拍照，并判断各类混凝土的凝结剩余时间，从而及时通知工作人员预备放料，节省了人工，提高了工作效率。

附图说明

图1为闭合轨道的俯视结构结构示意图；

图2为移动小车侧侧视结构示意图。

具体实施方式

以下通过具体实施方式并且结合附图对本发明的技术方案作具体说明。

实施例1

如图1-图2所示的一种砂浆制作巡查方法，包括如下步骤：