一种钢管成品的质检验收方法及系统

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种钢管成品的质检验收方法及系统。

背景技术

现有在实际生活和生产中，如果企业仅仅按照国家标准对钢管成品的质量、力性能等进行检验，仍然可能出现无可挽回的损失。钢管出厂检测项目只有几个基本的长度、直径、质量、外观等检测要求，实际生产中，采购方还需根据实际的采购需求，指定检测标准、检测项目、取样数量、取样方法和验证方法，委托第三方检测机构对其检测。此外，钢管成品的质量不是固定不变的，其会随时间、周围环境、储存方式，甚至会因为包装方式、运输方式等产生变化。因此，基于多方面进行考虑，对钢管成品的质量进行检验具有重要的意义。

本申请发明人在实现本申请实施例中技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中存在钢管成品的质检均需人力进行，耗时长，人力成本高，无法快速得出质检报告，且无法预估钢管成品质量随时间推移的质量变化，进一步影响工程实施进度，甚至导致工程质量出现问题的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例通过提供一种钢管成品的质检验收方法及系统，所述方法包括：通过获得第一批次钢管成品的第一态势信息，其中，所述第一批次钢管成品由第一制造厂商在第一时间制备完成；获得第一采购方对所述第一批次钢管成品的实际采购需求，其中，所述实际采购需求包括预期投入使用时间；根据所述第一时间和所述预期投入使用时间，获得预期钢管存放时间；获得所述第一采购方所处第一区域的第一气候信息；将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，获得所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息，其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之前的时间；根据所述第一态势信息和所述第二态势信息，对所述第一批次钢管成品进行受损评估，获得第一受损参数；根据所述第一受损参数对所述第一批次钢管成品进行质检验收。解决了现有技术中存在钢管成品的质检均需人力进行，耗时长，人力成本高，无法快速得出质检报告，且无法预估钢管成品质量随时间推移的质量变化，进一步影响工程实施进度，甚至导致工程质量出现问题的技术问题。达到了智能化预估钢管成品质量随时间推移发生的质量变化，进一步针对采购方工程的实际进展情况，对钢管成品的质量自动进行检验，同时降低检验的时间和人工成本的技术效果。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种钢管成品的质检验收方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种钢管成品的质检验收方法，所述方法通过一种钢管成品的质检验收系统实现，其中，所述方法包括：通过获得第一批次钢管成品的第一态势信息，其中，所述第一批次钢管成品由第一制造厂商在第一时间制备完成；获得第一采购方对所述第一批次钢管成品的实际采购需求，其中，所述实际采购需求包括预期投入使用时间；根据所述第一时间和所述预期投入使用时间，获得预期钢管存放时间；获得所述第一采购方所处第一区域的第一气候信息；将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，获得所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息，其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之前的时间；根据所述第一态势信息和所述第二态势信息，对所述第一批次钢管成品进行受损评估，获得第一受损参数；根据所述第一受损参数对所述第一批次钢管成品进行质检验收。

另一方面，本申请还提供了一种钢管成品的质检验收系统，用于执行如第一方面所述的一种钢管成品的质检验收方法，其中，所述系统包括：第一获得单元：所述第一获得单元用于获得第一批次钢管成品的第一态势信息，其中，所述第一批次钢管成品由第一制造厂商在第一时间制备完成；第二获得单元：所述第二获得单元用于获得第一采购方对所述第一批次钢管成品的实际采购需求，其中，所述实际采购需求包括预期投入使用时间；第三获得单元：所述第三获得单元用于根据所述第一时间和所述预期投入使用时间，获得预期钢管存放时间；第四获得单元：所述第四获得单元用于获得所述第一采购方所处第一区域的第一气候信息；第一输入单元：所述第一输入单元用于将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，获得所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息，其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之前的时间；第五获得单元：所述第五获得单元用于根据所述第一态势信息和所述第二态势信息，对所述第一批次钢管成品进行受损评估，获得第一受损参数；第一执行单元：所述第一执行单元用于根据所述第一受损参数对所述第一批次钢管成品进行质检验收。

第三方面，本申请实施例还提供了一种钢管成品的质检验收系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1.通过获得第一批次钢管成品的第一态势信息，其中，所述第一批次钢管成品由第一制造厂商在第一时间制备完成；获得第一采购方对所述第一批次钢管成品的实际采购需求，其中，所述实际采购需求包括预期投入使用时间；根据所述第一时间和所述预期投入使用时间，获得预期钢管存放时间；获得所述第一采购方所处第一区域的第一气候信息；将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，获得所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息，其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之后的时间；根据所述第一态势信息和所述第二态势信息，对所述第一批次钢管成品进行受损评估，获得第一受损参数；根据所述第一受损参数对所述第一批次钢管成品进行质检验收。达到了智能化预估钢管成品质量随时间推移发生的质量变化，进一步针对采购方工程的实际进展情况，对钢管成品的质量自动进行检验，同时降低检验的时间和人工成本的技术效果。

2.对钢管成品的包装材料进行了智能检验，包括钢管成品的捆扎方式、捆扎道数等，并且智能化提醒相关负责人员对不符合采购方要求的地方进行调整，确保了钢管成品的包装方式符合采购方的要求，且不会对钢管成品质量产生恶劣的影响，从而减少了售后服务的工作量，提高了钢管生产制造厂商整体工作效率。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例一种钢管成品的质检验收方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种钢管成品的质检验收方法中对所述第一批次钢管成品进行受损评估的流程示意图；

图3为本申请实施例一种钢管成品的质检验收方法中对所述第一捆扎形式进行智能化检验的流程示意图；

图4为本申请实施例一种钢管成品的质检验收方法中对所述第一捆扎部位进行智能化检验的流程示意图；

图5为本申请实施例一种钢管成品的质检验收系统的结构示意图；

图6为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：

第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第一输入单元15，第五获得单元16，第一执行单元17，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种钢管成品的质检验收方法及系统，解决了现有技术中存在钢管成品的质检均需人力进行，耗时长，人力成本高，无法快速得出质检报告，且无法预估钢管成品质量随时间推移的质量变化，进一步影响工程实施进度，甚至导致工程质量出现问题的技术问题。达到了智能化预估钢管成品质量随时间推移发生的质量变化，进一步针对采购方工程的实际进展情况，对钢管成品的质量自动进行检验，同时降低检验的时间和人工成本的技术效果。

下面，将参考附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。

本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请提供了一种钢管成品的质检验收方法，所述方法应用于一种钢管成品的质检验收系统，其中，所述方法包括：获得第一批次钢管成品的第一态势信息，其中，所述第一批次钢管成品由第一制造厂商在第一时间制备完成；获得第一采购方对所述第一批次钢管成品的实际采购需求，其中，所述实际采购需求包括预期投入使用时间；根据所述第一时间和所述预期投入使用时间，获得预期钢管存放时间；获得所述第一采购方所处第一区域的第一气候信息；将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，获得所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息，其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之前的时间；根据所述第一态势信息和所述第二态势信息，对所述第一批次钢管成品进行受损评估，获得第一受损参数；根据所述第一受损参数对所述第一批次钢管成品进行质检验收。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

请参阅附图1，本申请实施例提供了一种钢管成品的质检验收方法，其中，所述方法应用于一种钢管成品的质检验收系统，所述方法具体包括如下步骤：

步骤S100：获得第一批次钢管成品的第一态势信息，其中，所述第一批次钢管成品由第一制造厂商在第一时间制备完成；

具体而言，所述一种钢管成品的质检验收方法用于所述一种钢管成品的质检验收系统，可智能化对钢管成品进行检验。所述第一批次钢管成品是指钢管采购企业将采购的任一批次的钢管成品，是由第一制造厂商在第一时间制备完成的。其中，所述第一制造厂商是指生产该批次钢管成品的钢管生产厂商；所述第一时间是指任一时间下，所述第一制造厂商刚刚制造完成的合格钢管成品。所述第一态势信息是指所述第一批次钢管成品的理想状态情况，包括钢管成品的外观、形状等理想情况下的信息。通过获取所述第一批次钢管成品的所述第一态势信息，达到了明确理想状态下，合格钢管成品准确参数及外观状态的技术效果。

步骤S200：获得第一采购方对所述第一批次钢管成品的实际采购需求，其中，所述实际采购需求包括预期投入使用时间；

具体而言，所述第一采购方是任一钢管成品采购企业，指将要采购所述第一制造厂商在第一时间制备完成的所述第一批次钢管成品的钢管采购企业。所述实际采购需求是指所述第一采购方采购所述第一批次钢管成品的时间、数量以及预计投入工程进行使用的时间等信息。将所述第一采购方的实际采购需求输入所述钢管成品的质检验收系统中，达到了明确钢管采购企业的需求和现实情况的技术效果，为后期针对采购方工程进度等实际情况自动检验钢管成品质量提供现实的数据基础。

步骤S300：根据所述第一时间和所述预期投入使用时间，获得预期钢管存放时间；

具体而言，所述预期钢管存放时间是指所述第一采购方，即钢管成品采购企业在购入所述第一制造厂商在第一时间制备完成的所述第一批次钢管成品，到将钢管成品投入工程使用的时间长度，其中所述预期钢管存放时间包括钢管成品由制造厂商发给采购企业的时间和采购企业自身仓库保存的总时间。所述预期投入使用时间减去所述第一时间可以得到所述预期钢管存放时间。通过计算得到所述预期钢管存放时间后，达到了明确钢管成品投入使用前质量所要受损总时间的技术效果。

步骤S400：获得所述第一采购方所处第一区域的第一气候信息；

具体而言，所述第一区域是指所述第一采购方所处的任一区域，包括所述第一采购方将所述第一批次钢管成品进行存放的仓库、车间。所述第一气候信息为所述第一批次钢管成品存在区域的气候变化信息，包括温度、湿度、气温变化等相关信息。通过获取所述第一气候信息，达到了了解钢管成品存放环境的技术效果，为后续评估钢管成品质量的变化提供考虑因素。

步骤S500：将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，获得所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息，其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之前的时间；

具体而言，将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，可以得到所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息。其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之前的时间。所述钢管存储态势预估模型为一种数学模型，可基于钢管成品存在时间长度、存放地区环境及气候等信息，对钢管成品一段时间后的质量参数、外观变化等进行综合评估。通过所述钢管存储态势预估模型，达到了对特定时间后钢管成品变化进行评估的技术效果。

步骤S600：根据所述第一态势信息和所述第二态势信息，对所述第一批次钢管成品进行受损评估，获得第一受损参数；

步骤S700：根据所述第一受损参数对所述第一批次钢管成品进行质检验收。

具体而言，所述第一态势信息是指达到钢管产品合格标准的钢管成品在制备完成后，最初的质量参数和外观形状，此时为钢管成品未受到周围环境及气候等的影响，是最理想状态下的信息。所述第二态势信息是指达到钢管产品合格标准的钢管成品在制备完成后，经过一段时间存储，即将投入工程进行使用之前的状态信息，同样的，状态信息包括质量参数和外观形状等信息。将所述第一态势信息和所述第二态势信息进行对比，可以得到所述第一批次钢管成品各质量参数、外观形状等发生的变化情况，即为所述第一受损参数。

进一步的，钢管成品的质检验收系统基于所述第一受损参数，再次对经过一段时间存储后，即将投入工程使用的所述第一批次钢管成品的质量重新进行智能化的检验，快速得到投入工程前钢管成品的质量状况。达到了智能化预估钢管成品质量随时间推移发生的质量变化，进一步针对采购方工程的实际进展情况，对钢管成品的质量自动进行检验，同时降低检验的时间和人工成本的技术效果。

进一步的，如附图2所示，本申请实施例步骤S600还包括：

步骤S610：根据所述第一态势信息，获得所述第一批次钢管成品的第一表面涂层信息，其中，所述第一表面涂层信息包括第一涂层类型和第一涂层方法；

步骤S620：根据所述第二态势信息，预估所述第一批次钢管成品的第二表面涂层信息；

步骤S630：将所述第一时间和所述第一表面涂层信息作为第一参考点，所述第二时间和所述第二表面涂层信息作为第二参考点，以时间顺延作为横坐标x轴，表面涂层完整度作为纵坐标y轴，构建所述第一批次钢管成品的表面涂层变化曲线图；

步骤S640：根据所述表面涂层变化曲线图，获得第一曲线斜率，所述第一曲线斜率包括实际表面涂层变化趋势；

步骤S650：判断所述实际表面涂层变化趋势是否满足预设表面涂层变化趋势；

步骤S660：若所述实际表面涂层变化趋势不满足所述预设表面涂层变化趋势，获得第一调整信息，对所述第一涂层类型和第一涂层方法进行调整。

具体而言，根据所述第一态势信息，可以得到所述第一时间下钢管成品对应的所述第一态势信息，所述第一态势信息包括所述第一时间下钢管成品的表面涂层信息。其中，所述第一表面涂层信息包括第一涂层类型和第一涂层方法。所述第一涂层类型包括由溶在石油中的防锈剂组成的软质保护剂的A型涂层、硬质无水清漆、树脂或塑料涂层C型涂层、一溶在溶剂的中等软质薄膜保护剂水溶性D型涂层等。所述第一涂层方法包括冷喷、浸或刷等。进一步的，基于所述第一态势信息和所述第二态势信息，可以预估所述第一批次钢管成品的第二表面涂层信息，其中，所述第二表面涂层信息是指经过一段时间存储后的所述第一批次钢管成品的涂层状态信息。

将所述第一时间和所述第一表面涂层信息作为一个参考点，即所述第一参考点，所述第二时间和所述第二表面涂层信息作为另一个参考点，即所述第二参考点。将所述第一批次钢管成品生产制备出来到采购方将其投入工程使用的这段时间作为横坐标x轴，所述第一批次钢管成品生产制备出来到采购方将其投入工程使用的这段时间钢管成品表面涂层的完整度作为纵坐标y轴，构建得到所述第一批次钢管成品的表面涂层随存储时间发生变化的曲线图。

进一步根据所述表面涂层变化曲线图，可以得到曲线的斜率，即所述第一曲线斜率。所述第一曲线斜率包括实际表面涂层变化趋势。基于所述第一曲线斜率，判断所述实际表面涂层变化趋势是否满足预设表面涂层变化趋势。其中，所述预设表面涂层变化趋势是指基于现实生产生活和钢管使用等，对钢管成品因存储发生的质量及外观变化可以接受的最大变化程度。若所述实际表面涂层变化趋势不满足所述预设表面涂层变化趋势，钢管成品的质检验收系统自动得到第一调整信息，用于对所述第一涂层类型和第一涂层方法进行相应的调整。达到了基于实际生产使用情况对钢管成品表面涂层的涂层方法及类型进行适当匹配和选择，以保证钢管成品正常使用的技术效果。

进一步的，本申请实施例步骤S660还包括：

步骤S661：根据所述第一时间和所述第二时间，获得第一中间时间点；

步骤S662：基于所述第一时间和所述第一中间时间点，获得第一时间区间，基于所述第一中间时间点和所述第二时间，获得第二时间区间；

步骤S663：根据所述表面涂层变化曲线图，获得所述第一时间区间的第二曲线斜率和所述第二时间区间的第三曲线斜率；

步骤S664：判断所述第二曲线斜率是否小于所述第三曲线斜率；

步骤S665：若所述第二曲线斜率小于所述第三曲线斜率，生成第一修正指令；

步骤S666：根据所述第一修正指令，综合所述第一批次钢管成品的第一涂层厚度，对所述第一调整信息进行修正。

具体而言，钢管成品的质检验收系统自动选取所述第一时间和所述第二时间的中间时刻，作为所述第一中间时间点；获得所述第一中间时间点后，钢管成品的质检验收系统再次自动选取所述第一时间和所述第一中间时间点的中间点，作为所述第一时间区间；此外，钢管成品的质检验收系统还基于所述第一中间时间点和所述第二时间，自动选取所述第一时间和所述第一中间时间点的中间点，作为所述第二时间区间。

进一步的，根据所述表面涂层变化曲线图，可以得到所述第一时间区间的曲线斜率，即为所述第二曲线斜率。同理，可以得到所述第二时间区间的曲线斜率，即为所述第三曲线斜率。钢管成品的质检验收系统自动对比所述第二曲线斜率和所述第三曲线斜率的大小。当所述第二曲线斜率小于所述第三曲线斜率时，钢管成品的质检验收系统发出所述第一修正指令，用于基于所述第一批次钢管成品的第一涂层厚度，对所述第一调整信息进行修正。

通过获取除所述第一时间和所述第二时间外的其他时间对应的表面涂层变化曲线斜率，基于斜率进一步对所述第一批次钢管成品的涂层进行调整，达到了针对采购方实际需要，设计对应涂层方案的技术效果。

进一步的，如附图3所示，本申请实施例步骤S200还包括：

步骤S210：根据所述实际采购需求，获得对所述第一批次钢管成品的指定检测标准；

步骤S220：根据所述指定检测标准，获得对所述第一批次钢管成品的第一捆扎形式；

步骤S230：基于摄像头，对所述第一批次钢管成品进行实地图像采集，获得第一捆扎图像信息；

步骤S240：判断所述第一捆扎图像信息是否满足所述第一捆扎形式；

步骤S250：若所述第一捆扎图像信息不满足所述第一捆扎形式，对所述第一批次钢管成品的实际捆扎形式进行调整。

具体而言，钢管成品检测除满足相应国家标准外，还应满足采购方的其他特殊要求，包括签署合同及相应工艺设计文件中的质量要求。因此，所述钢管成品的质检验收系统可基于所述第一采购方的所述实际采购需求，得到对所述第一批次钢管成品的指定检测标准。根据所述指定检测标准对所述第一批次钢管成品的捆扎形式进行智能检测。即基于摄像头，对所述第一批次钢管成品进行实地图像采集，摄像头采集得到第一批次钢管成品的捆扎图像，判断捆扎图像信息是否满足采购方合同或相应工艺设计文件质量要求中的捆扎形式，其中，所述捆扎形式包括捆扎牢固度、每捆钢管的重量、捆扎钢管的部位、捆扎钢管的道数等信息。

如果判定所述第一捆扎图像信息不满足所述第一捆扎形式，则系统自动发出提醒，对所述第一批次钢管成品的实际捆扎形式进行调整。通过钢管成品的质检验收系统中摄像头采集钢管成品图像，达到了智能化对钢管成品的捆扎形式进行检验，并提醒相关负责人员对不符合要求的产品进行调整的技术效果。

进一步的，如附图4所示，本申请实施例步骤S240还包括：

步骤S241：获得所述第一批次钢管成品的第一节次长度信息和第二节次长度信息，其中，所述第一节次长度信息大于所述第二节次长度信息；

步骤S242：获得所述第一节次长度信息对应的第一捆扎道数和第一捆扎部位分布，所述第二节次长度信息对应的第二捆扎道数和第二捆扎部位分布；

步骤S243：根据所述第一捆扎图像信息，判断所述第一捆扎部位分布和所述第二捆扎部位分布是否相互影响；

步骤S244：若所述第一捆扎部位分布和所述第二捆扎部位分布相互影响，对所述第一捆扎部位分布或所述第二捆扎部位分布进行调整。

具体而言，钢管成品的质检验收系统自动获取所述第一批次钢管成品的第一节次长度信息和第二节次长度信息，其中，所述第一节次长度信息大于所述第二节次长度信息。进一步获取所述第一节次长度信息和所述第二节次长度信息对应的捆扎道数和捆扎部位分布信息，根据所述第一捆扎图像信息，判断第一节次长度信息和第二节次长度信息对应的所述第一捆扎部位分布和所述第二捆扎部位分布是否相互影响。如果判断结果表示所述第一捆扎部位分布和所述第二捆扎部位分布会相互影响，则提醒相关负责人员对不符合要求的对所述第一捆扎部位分布或所述第二捆扎部位分布进行调整。达到了智能化检测钢管成品捆扎部位的技术效果，并可对不合适的困扎发出调整提示的技术效果。

进一步的，本申请实施例步骤S242还包括：

步骤S2421：基于大数据，对所述第一制造厂商的历史钢管出厂信息进行采集，构建钢管长度分布数据集；

步骤S2422：对所述钢管长度分布数据集进行学习分类，生成各节次钢管长度分布；

步骤S2423：根据所述各节次钢管长度分布，获得第一节次钢管长度，且匹配对应的第一钢管捆扎道数，其中，所述第一节次钢管长度与所述第一钢管捆扎道数具有第一映射关系；

步骤S2424：根据所述第一映射关系，对所述各节次钢管长度分布进行捆扎道数的映射匹配，且构建各节次钢管捆扎道数数据集；

步骤S2425：根据所述各节次钢管捆扎道数数据集，获得所述第一节次长度信息对应的第一捆扎道数。

具体而言，基于大数据，对所述第一制造厂商的历史钢管出厂信息进行采集，可以得到所述第一制造厂商的相同规格钢管成品历史出厂时的钢管长度分布数据集。对所述钢管长度分布数据集进行学习分类，生成各节次钢管长度分布，进一步根据所述各节次钢管长度分布，获得第一节次钢管长度，且匹配对应的第一钢管捆扎道数，其中，所述第一节次钢管长度与所述第一钢管捆扎道数具有第一映射关系。根据所述第一映射关系，对所述各节次钢管长度分布进行捆扎道数的映射匹配，且构建各节次钢管捆扎道数数据集，根据所述各节次钢管捆扎道数数据集，获得所述第一节次长度信息对应的第一捆扎道数。实现了智能化明确钢管成品捆扎道数的目标。

进一步的，本申请实施例步骤S2422还包括：

步骤S24221：将所述钢管长度分布数据集定义为N个样本点；

步骤S24222：基于所述N个样本点，随机选取K个中心点；

步骤S24223：对所述N个样本点与所述K个中心点进行距离计算，获得欧式距离数据集；

步骤S24224：根据所述欧式距离数据集，获得钢管长度分类数据集，所述钢管长度分类数据集为所述欧式距离数据集中最短距离；

步骤S24225：根据所述钢管长度分类数据集，对所述钢管长度分布数据集进行学习分类。

具体而言，将所述钢管长度分布数据集定义为N个样本点，进一步基于所述N个样本点，随机选取K个中心点，并对所述N个样本点与所述K个中心点的距离进行计算，得到欧式距离数据集。其中，所述欧式距离是指空间中两点间的即直线距离。

根据所述欧式距离数据集，可以对钢管长度进行分类，得到所述钢管长度分类数据集，其中，所述钢管长度分类数据集为所述欧式距离数据集中最短距离。根据所述钢管长度分类数据集，对钢管长度分布数据集进行学习分类。通过对钢管长度分布数据集进行学习分类，达到了智能化进行钢管长度识别的技术效果。

综上所述，本申请实施例所提供的具有如下技术效果：

1.通过获得第一批次钢管成品的第一态势信息，其中，所述第一批次钢管成品由第一制造厂商在第一时间制备完成；获得第一采购方对所述第一批次钢管成品的实际采购需求，其中，所述实际采购需求包括预期投入使用时间；根据所述第一时间和所述预期投入使用时间，获得预期钢管存放时间；获得所述第一采购方所处第一区域的第一气候信息；将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，获得所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息，其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之后的时间；根据所述第一态势信息和所述第二态势信息，对所述第一批次钢管成品进行受损评估，获得第一受损参数；根据所述第一受损参数对所述第一批次钢管成品进行质检验收。达到了智能化预估钢管成品质量随时间推移发生的质量变化，进一步针对采购方工程的实际进展情况，对钢管成品的质量自动进行检验，同时降低检验的时间和人工成本的技术效果。

2.对钢管成品的包装材料进行了智能检验，包括钢管成品的捆扎方式、捆扎道数等，并且智能化提醒相关负责人员对不符合采购方要求的地方进行调整，确保了钢管成品的包装方式符合采购方的要求，且不会对钢管成品质量产生恶劣的影响，从而减少了售后服务的工作量，提高了钢管生产制造厂商整体工作效率。

实施例二

基于与前述实施例中一种钢管成品的质检验收方法，同样发明构思，本发明还提供了一种钢管成品的质检验收系统，请参阅附图5，所述系统包括：

第一获得单元11：所述第一获得单元11用于获得第一批次钢管成品的第一态势信息，其中，所述第一批次钢管成品由第一制造厂商在第一时间制备完成；

第二获得单元12：所述第二获得单元12用于获得第一采购方对所述第一批次钢管成品的实际采购需求，其中，所述实际采购需求包括预期投入使用时间；

第三获得单元13：所述第三获得单元13用于根据所述第一时间和所述预期投入使用时间，获得预期钢管存放时间；

第四获得单元14：所述第四获得单元14用于获得所述第一采购方所处第一区域的第一气候信息；

第一输入单元15：所述第一输入单元15用于将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，获得所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息，其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之前的时间；

第五获得单元16：所述第五获得单元16用于根据所述第一态势信息和所述第二态势信息，对所述第一批次钢管成品进行受损评估，获得第一受损参数；

第一执行单元17：所述第一执行单元17用于根据所述第一受损参数对所述第一批次钢管成品进行质检验收。

进一步的，所述系统还包括：

第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述第一态势信息，获得所述第一批次钢管成品的第一表面涂层信息，其中，所述第一表面涂层信息包括第一涂层类型和第一涂层方法；

第一预估单元，所述第一预估单元用于根据所述第二态势信息，预估所述第一批次钢管成品的第二表面涂层信息；

第一构建单元，所述第一构建单元用于将所述第一时间和所述第一表面涂层信息作为第一参考点，所述第二时间和所述第二表面涂层信息作为第二参考点，以时间顺延作为横坐标x轴，表面涂层完整度作为纵坐标y轴，构建所述第一批次钢管成品的表面涂层变化曲线图；

第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述表面涂层变化曲线图，获得第一曲线斜率，所述第一曲线斜率包括实际表面涂层变化趋势；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述实际表面涂层变化趋势是否满足预设表面涂层变化趋势；

第八获得单元，所述第八获得单元用于若所述实际表面涂层变化趋势不满足所述预设表面涂层变化趋势，获得第一调整信息，对所述第一涂层类型和第一涂层方法进行调整。

进一步的，所述系统还包括：

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述第一时间和所述第二时间，获得第一中间时间点；

第十获得单元，所述第十获得单元用于基于所述第一时间和所述第一中间时间点，获得第一时间区间，基于所述第一中间时间点和所述第二时间，获得第二时间区间；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述表面涂层变化曲线图，获得所述第一时间区间的第二曲线斜率和所述第二时间区间的第三曲线斜率；

第二判断单元，所述第二判断单元用于判断所述第二曲线斜率是否小于所述第三曲线斜率；

第一生成单元，所述第一生成单元用于若所述第二曲线斜率小于所述第三曲线斜率，生成第一修正指令；

第一修正单元，所述第一修正单元用于根据所述第一修正指令，综合所述第一批次钢管成品的第一涂层厚度，对所述第一调整信息进行修正。

进一步的，所述系统还包括：

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述实际采购需求，获得对所述第一批次钢管成品的指定检测标准；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述指定检测标准，获得对所述第一批次钢管成品的第一捆扎形式；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于基于摄像头，对所述第一批次钢管成品进行实地图像采集，获得第一捆扎图像信息；

第三判断单元，所述第三判断单元用于判断所述第一捆扎图像信息是否满足所述第一捆扎形式；

第二修正单元，所述第二修正单元用于若所述第一捆扎图像信息不满足所述第一捆扎形式，对所述第一批次钢管成品的实际捆扎形式进行调整。

进一步的，所述系统还包括：

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于获得所述第一批次钢管成品的第一节次长度信息和第二节次长度信息，其中，所述第一节次长度信息大于所述第二节次长度信息；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于获得所述第一节次长度信息对应的第一捆扎道数和第一捆扎部位分布，所述第二节次长度信息对应的第二捆扎道数和第二捆扎部位分布；

第四判断单元，所述第四判断单元用于根据所述第一捆扎图像信息，判断所述第一捆扎部位分布和所述第二捆扎部位分布是否相互影响；

第三修正单元，所述第三修正单元用于若所述第一捆扎部位分布和所述第二捆扎部位分布相互影响，对所述第一捆扎部位分布或所述第二捆扎部位分布进行调整。

进一步的，所述系统还包括：

第二构建单元，所述第二构建单元用于基于大数据，对所述第一制造厂商的历史钢管出厂信息进行采集，构建钢管长度分布数据集；

第二生成单元，所述第二生成单元用于对所述钢管长度分布数据集进行学习分类，生成各节次钢管长度分布；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述各节次钢管长度分布，获得第一节次钢管长度，且匹配对应的第一钢管捆扎道数，其中，所述第一节次钢管长度与所述第一钢管捆扎道数具有第一映射关系；

第三构建单元，所述第三构建单元用于根据所述第一映射关系，对所述各节次钢管长度分布进行捆扎道数的映射匹配，且构建各节次钢管捆扎道数数据集；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述各节次钢管捆扎道数数据集，获得所述第一节次长度信息对应的第一捆扎道数。

进一步的，所述系统还包括：

第一定义单元，所述第一定义单元用于将所述钢管长度分布数据集定义为N个样本点；

第一选择单元，所述第一选择单元用于基于所述N个样本点，随机选取K个中心点；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于对所述N个样本点与所述K个中心点进行距离计算，获得欧式距离数据集；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述欧式距离数据集，获得钢管长度分类数据集，所述钢管长度分类数据集为所述欧式距离数据集中最短距离；

第一学习单元，所述第一学习单元用于根据所述钢管长度分类数据集，对所述钢管长度分布数据集进行学习分类。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，前述图1实施例一中的一种钢管成品的质检验收方法和具体实例同样适用于本实施例的一种钢管成品的质检验收系统，通过前述对一种钢管成品的质检验收方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种钢管成品的质检验收系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

示例性电子设备

下面参考图6来描述本申请实施例的电子设备。

图6图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种钢管成品的质检验收方法的发明构思，本发明还提供一种钢管成品的质检验收系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种钢管成品的质检验收方法的任一方法的步骤。

其中，在图6中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本申请提供了一种钢管成品的质检验收方法，所述方法应用于一种钢管成品的质检验收系统，其中，所述方法包括：获得第一批次钢管成品的第一态势信息，其中，所述第一批次钢管成品由第一制造厂商在第一时间制备完成；获得第一采购方对所述第一批次钢管成品的实际采购需求，其中，所述实际采购需求包括预期投入使用时间；根据所述第一时间和所述预期投入使用时间，获得预期钢管存放时间；获得所述第一采购方所处第一区域的第一气候信息；将所述预期钢管存放时间、所述第一气候信息以及所述第一批次钢管成品输入钢管存储态势预估模型进行训练，获得所述第一批次钢管成品在第二时间的第二态势信息，其中，所述第二时间为以所述第一时间为时间基点，且在所述预期投入使用时间之前的时间；根据所述第一态势信息和所述第二态势信息，对所述第一批次钢管成品进行受损评估，获得第一受损参数；根据所述第一受损参数对所述第一批次钢管成品进行质检验收。解决了现有技术中存在钢管成品的质检均需人力进行，耗时长，人力成本高，无法快速得出质检报告，且无法预估钢管成品质量随时间推移的质量变化，进一步影响工程实施进度，甚至导致工程质量出现问题的技术问题。达到了智能化预估钢管成品质量随时间推移发生的质量变化，进一步针对采购方工程的实际进展情况，对钢管成品的质量自动进行检验，同时降低检验的时间和人工成本的技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全软件实施例、完全硬件实施例、或结合软件和硬件方面实施例的形式。此外，本申请为可以在一个或多个包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。而所述的计算机可用存储介质包括但不限于：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-0nly Memory，简称ROM）、随机存取存储器（Random AccessMemory，简称RAM）、磁盘存储器、只读光盘（Compact Disc Read-Only Memory，简称CD-ROM）、光学存储器等各种可以存储程序代码的介质。

本发明是参照本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。