本發(fā)明屬于掃描，具體地，涉及基于多臺無人行車的火車車廂、鋼座架聯(lián)合掃描方法。更具體是基于多臺無人行車的火車車廂、鋼座架聯(lián)合掃描方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在火車發(fā)運(yùn)物流中，需要將火車作為載具，把鋼卷發(fā)運(yùn)出廠。若將鋼卷直接放置在車廂內(nèi)，在火車運(yùn)輸過程中鋼卷會(huì)滾動(dòng)造成鋼卷損傷。因此在放置鋼卷前，需要在火車車廂內(nèi)先放置鋼座架，鋼座架的結(jié)構(gòu)，如圖8所示。

2、鋼座架有凸出的駝峰，駝峰與駝峰之間放置鋼卷，可以有效防止鋼卷滾動(dòng)。故而火車裝載鋼卷前需要先吊運(yùn)鋼座架到火車車廂內(nèi)。

3、無人行車作業(yè)中，行車是通過執(zhí)行wms系統(tǒng)發(fā)送的指令來完成一個(gè)個(gè)動(dòng)作的。鋼座架從一個(gè)位置起吊到另一個(gè)位置卸下。指令里包含了起吊位置和卸下位置的xy坐標(biāo)，以精確定位鋼座架的取放位置。行車抓取鋼座架是通過抓取鋼座架中心的四個(gè)駝峰頂點(diǎn)，如圖6所示，故而需要掃描鋼座架以獲得鋼座架的中心點(diǎn)。行車卸鋼座架到車廂時(shí)需要掃描火車車廂以獲得卸到車廂內(nèi)的準(zhǔn)確坐標(biāo)。

4、傳統(tǒng)方式，鋼座架為了裝卸方便，一般擺放在庫區(qū)兩邊位置，如圖7所示。在吊運(yùn)鋼座架前，系統(tǒng)發(fā)送移動(dòng)指令給無人行車，使無人行車在整個(gè)庫區(qū)鋼座架范圍內(nèi)進(jìn)行掃描，獲得準(zhǔn)確的鋼座架抓取坐標(biāo)；并且，發(fā)送移動(dòng)指令給行車，掃描整列火車，如圖7所示，確定每節(jié)火車車廂的坐標(biāo)，計(jì)算出鋼座架吊入每節(jié)車廂的卸下坐標(biāo)。這導(dǎo)致鋼座架進(jìn)行吊運(yùn)前，需要先將庫區(qū)內(nèi)鋼座架掃描一遍，再將整列火車掃描一遍，或者掃描范圍要覆蓋鋼座架擺放區(qū)域和火車停放區(qū)域。此方案導(dǎo)致系統(tǒng)重復(fù)作業(yè)，效率低下；并且，如果只采用1臺無人行車進(jìn)行火車車廂的掃描，掃描所需的時(shí)間久，效率低；若如果采用多臺無人行車進(jìn)行掃描，就需要進(jìn)行拼接。此外，為保證鋼座架信息的準(zhǔn)確性，一般需要對鋼座架進(jìn)行人工盤庫的方式。人工盤庫經(jīng)常發(fā)生錯(cuò)誤，提高經(jīng)濟(jì)成本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于多臺無人行車的火車車廂、鋼座架聯(lián)合掃描方法。

2、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于多臺無人行車的火車車廂、鋼座架聯(lián)合掃描方法，包括：

3、步驟s1：獲取并確認(rèn)火車車廂的節(jié)數(shù)；

4、步驟s2：基于火車車廂的節(jié)數(shù)，為無人行車劃定掃描范圍，生成掃描指令；通過掃描指令，令無人行車向掃描的終點(diǎn)移動(dòng)，觸發(fā)激光掃描系統(tǒng)掃描火車車廂和鋼座架，得到激光數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：通過激光掃描系統(tǒng)處理激光數(shù)據(jù)，得到鋼座架掃描結(jié)果和火車掃描結(jié)果；

6、步驟s4：基于鋼座架掃描結(jié)果，判斷激光數(shù)據(jù)是否包含完整的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為是，則更新倉庫內(nèi)的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則封鎖鋼座架的垛位；

7、基于火車掃描結(jié)果，根據(jù)經(jīng)步驟s2劃分的無人行車掃描范圍以及無人行車的掃描方向，判斷火車車廂是否掃描完整；結(jié)果為是，則對激光數(shù)據(jù)里的火車車廂數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得出所有的火車車廂數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則將激光數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，獲得完整的火車車廂數(shù)據(jù)，重新判斷火車車廂是否掃描完整。

8、優(yōu)選地，所述無人行車的大車運(yùn)動(dòng)方向作為x方向、無人行車的小車運(yùn)動(dòng)方向作為y方向、無人行車的夾鉗方向作為z方向；

9、所述鋼座架掃描結(jié)果為鋼座架掃描結(jié)果電文；所述火車掃描結(jié)果為火車掃描結(jié)果電文；

10、在所述步驟s1中，通過wms系統(tǒng)的畫面，確認(rèn)火車車廂的節(jié)數(shù)；

11、在所述步驟s2中：

12、步驟s2.1：基于火車車廂的節(jié)數(shù)，劃定掃描范圍，并且在檢測到無人行車到達(dá)掃描起點(diǎn)時(shí)，給無人行車發(fā)送移動(dòng)到掃描終點(diǎn)的掃描指令；

13、步驟s2.2：接收掃描指令，啟動(dòng)無人行車掃描經(jīng)步驟s2.1劃定的掃描范圍，發(fā)送火車鋼座架聯(lián)合掃描電文給激光掃描系統(tǒng)，觸發(fā)激光掃描系統(tǒng)掃描火車車廂和鋼座架，得到激光數(shù)據(jù)；

14、在所述步驟s3中：

15、步驟s3.1：通過激光掃描系統(tǒng)，對激光數(shù)據(jù)進(jìn)行分割與整合，得到單條數(shù)據(jù)；

16、步驟s3.2：通過激光掃描系統(tǒng)的點(diǎn)云處理庫，即pcl，判斷激光掃描儀是否掃描了完整的鋼座架；結(jié)果為是，則計(jì)算每摞鋼座架的空間信息；結(jié)果為否，則繼續(xù)進(jìn)行掃描；

17、所述空間信息，包括：鋼座架的堆放位置、鋼座架的層數(shù)與鋼座架的層高；

18、步驟s3.3：通過激光掃描系統(tǒng)的算法模塊與點(diǎn)云數(shù)據(jù)庫，對激光數(shù)據(jù)的單條數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，生成鋼座架掃描結(jié)果電文與火車掃描結(jié)果電文；

19、步驟s3.4：發(fā)送鋼座架掃描結(jié)果電文給wms系統(tǒng)；發(fā)送火車掃描結(jié)果電文給wms系統(tǒng)；

20、所述算法模塊，用于計(jì)算激光數(shù)據(jù)，生成掃描結(jié)果電文。

21、優(yōu)選地，在所述步驟s2.1中：

22、步驟s2.1.1：基于作為火車車廂的節(jié)數(shù)的火車掃描范圍，為多個(gè)無人行車劃分掃描范圍；所述無人行車的數(shù)量，為2臺以上；

23、步驟s2.1.2：通過wms系統(tǒng)，劃定經(jīng)步驟s2.1.1得到的無人行車的x方向范圍；

24、步驟s2.1.3：根據(jù)經(jīng)步驟s2.1.1劃定的掃描范圍與wms系統(tǒng)內(nèi)存儲(chǔ)的鋼座架的已有信息，結(jié)合鋼座架放置位置的中心點(diǎn)和放置的鋼座架類型，計(jì)算出每垛鋼座架的x方向范圍和y方向范圍；

25、步驟s2.1.4：根據(jù)掃描范圍，所述無人行車的x方向范圍與每垛鋼座架的信息，生成掃描指令并發(fā)送給無人行車；

26、在所述步驟s3.2中：

27、步驟s3.2.1：整合激光數(shù)據(jù)中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，判斷激光掃描儀是否掃描了完整的鋼座架；結(jié)果為是，則執(zhí)行步驟s3.2.2；結(jié)果為否，則繼續(xù)進(jìn)行掃描；

28、步驟s3.2.2：通過點(diǎn)云處理庫，對掃描到的鋼座架的支點(diǎn)點(diǎn)云進(jìn)行裁切，裁剪出鋼座架點(diǎn)云；

29、步驟s3.2.3：使用對應(yīng)的鋼座架模板匹配裁剪出的鋼座架點(diǎn)云，計(jì)算出鋼座架的位姿與抓取點(diǎn)。

30、步驟s3.2.4：基于鋼座架的位姿與抓取點(diǎn)，通過平面擬合算法，對裁剪出的鋼座架點(diǎn)云進(jìn)行平面擬合與聚類，從而得到每一層鋼座架的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并且根據(jù)每一層鋼座架的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，計(jì)算出作為空間信息的鋼座架的層數(shù)以及鋼座架每層的層高；

31、在所述步驟s3.3中：

32、步驟s3.3.1：對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的火車車廂進(jìn)行識別，計(jì)算對應(yīng)火車車廂的邊框位置，得到邊緣數(shù)據(jù)，并判斷激光數(shù)據(jù)是否存在異常；結(jié)果為是，則拋出異常的激光數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則執(zhí)行步驟s3.3.2；

33、步驟s3.3.2：采用聚類算法識別符合火車車廂特征的激光數(shù)據(jù)，并通過凹部特征識別計(jì)算每節(jié)火車車廂的頭尾的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，計(jì)算火車車廂車皮的邊緣數(shù)據(jù)，結(jié)合所述節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和所述邊緣數(shù)據(jù)為車皮信息；

34、所述凹部特征識別，即通過判斷激光線的形狀是否滿足凹部要求，識別火車車廂；所述凹部要求，取決于火車的截面形狀；

35、步驟s3.3.3：根據(jù)車皮信息，拼接不完整火車車廂，得出總火車節(jié)數(shù)；對激光數(shù)據(jù)的單條數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，生成并且發(fā)出鋼座架掃描結(jié)果電文與火車掃描結(jié)果電文。

36、優(yōu)選地，在所述步驟s4中：

37、步驟s4.1：基于鋼座架掃描結(jié)果電文，判斷激光數(shù)據(jù)是否包含完整的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為是，則更新倉庫內(nèi)的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則封鎖鋼座架的垛位；

38、基于火車掃描結(jié)果電文中的火車相對索引編號和無人行車掃描范圍內(nèi)的實(shí)際火車車廂編號，依次對應(yīng)實(shí)際的火車車廂號，從而分辨出火車各個(gè)部分的激光數(shù)據(jù)；所述部分的劃分，依據(jù)無人行車的數(shù)量確定；

39、步驟s4.2：基于火車頭部的激光數(shù)據(jù)或火車尾部的激光數(shù)據(jù)，判斷激光掃描儀是否掃描完整的火車車廂；結(jié)果為是，則執(zhí)行步驟s4.3；結(jié)果為否，則更新掃描得到的火車車廂邊框部分的點(diǎn)數(shù)據(jù)；

40、步驟s4.3：判斷激光數(shù)據(jù)中的火車車廂尺寸是否符合該火車車廂型號對應(yīng)的理論尺寸；結(jié)果為是，則更新實(shí)際火車車廂邊框的點(diǎn)數(shù)據(jù)，得出所有的火車車廂數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則摒棄火車車廂邊框的點(diǎn)數(shù)據(jù)；

41、步驟s4.4：基于火車中部的激光數(shù)據(jù)，判斷激光掃描儀是否掃描完整的火車車廂；結(jié)果為是，則更新實(shí)際火車車廂邊框的點(diǎn)數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則將掃描得到的火車車廂邊框部分的點(diǎn)數(shù)據(jù)與步驟s4.2中的掃描得到的火車車廂邊框部分的點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，組成完整的火車車廂邊框的點(diǎn)數(shù)據(jù)，重新執(zhí)行步驟s4.2。

42、優(yōu)選地，在所述步驟s4.1中：

43、通過wms系統(tǒng)，接收鋼座架掃描結(jié)果電文的鋼座架垛位信息，得出鋼座架垛位的四個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)信息；基于坐標(biāo)信息，判斷激光數(shù)據(jù)是否包含完整的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為是，則進(jìn)一步更新倉庫內(nèi)的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則封鎖鋼座架的垛位；

44、在所述步驟s2中，鋼座架沿火車旁擺放，令激光掃描儀同時(shí)掃描火車車廂和鋼座架。

45、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于多臺無人行車的火車車廂、鋼座架聯(lián)合掃描系統(tǒng)，包括：

46、模塊m1：獲取并確認(rèn)火車車廂的節(jié)數(shù)；

47、模塊m2：基于火車車廂的節(jié)數(shù)，為無人行車劃定掃描范圍，生成掃描指令；通過掃描指令，令無人行車向掃描的終點(diǎn)移動(dòng)，觸發(fā)激光掃描系統(tǒng)掃描火車車廂和鋼座架，得到激光數(shù)據(jù)；

48、模塊m3：通過激光掃描系統(tǒng)處理激光數(shù)據(jù)，得到鋼座架掃描結(jié)果和火車掃描結(jié)果；

49、模塊m4：基于鋼座架掃描結(jié)果，判斷激光數(shù)據(jù)是否包含完整的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為是，則更新倉庫內(nèi)的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則封鎖鋼座架的垛位；

50、基于火車掃描結(jié)果，根據(jù)經(jīng)模塊m2劃分的無人行車掃描范圍以及無人行車的掃描方向，判斷火車車廂是否掃描完整；結(jié)果為是，則對激光數(shù)據(jù)里的火車車廂數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得出所有的火車車廂數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則將激光數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，獲得完整的火車車廂數(shù)據(jù)，重新判斷火車車廂是否掃描完整。

51、優(yōu)選地，所述無人行車的大車運(yùn)動(dòng)方向作為x方向、無人行車的小車運(yùn)動(dòng)方向作為y方向、無人行車的夾鉗方向作為z方向；

52、所述鋼座架掃描結(jié)果為鋼座架掃描結(jié)果電文；所述火車掃描結(jié)果為火車掃描結(jié)果電文；

53、在所述模塊m1中，通過wms系統(tǒng)的畫面，確認(rèn)火車車廂的節(jié)數(shù)；

54、在所述模塊m2中：

55、模塊m2.1：基于火車車廂的節(jié)數(shù)，劃定掃描范圍，并且在檢測到無人行車到達(dá)掃描起點(diǎn)時(shí)，給無人行車發(fā)送移動(dòng)到掃描終點(diǎn)的掃描指令；

56、模塊m2.2：接收掃描指令，啟動(dòng)無人行車掃描經(jīng)模塊m2.1劃定的掃描范圍，發(fā)送火車鋼座架聯(lián)合掃描電文給激光掃描系統(tǒng)，觸發(fā)激光掃描系統(tǒng)掃描火車車廂和鋼座架，得到激光數(shù)據(jù)；

57、在所述模塊m3中：

58、模塊m3.1：通過激光掃描系統(tǒng)，對激光數(shù)據(jù)進(jìn)行分割與整合，得到單條數(shù)據(jù)；

59、模塊m3.2：通過激光掃描系統(tǒng)的點(diǎn)云處理庫，即pcl，判斷激光掃描儀是否掃描了完整的鋼座架；結(jié)果為是，則計(jì)算每摞鋼座架的空間信息；結(jié)果為否，則繼續(xù)進(jìn)行掃描；

60、所述空間信息，包括：鋼座架的堆放位置、鋼座架的層數(shù)與鋼座架的層高；

61、模塊m3.3：通過激光掃描系統(tǒng)的算法模塊與點(diǎn)云數(shù)據(jù)庫，對激光數(shù)據(jù)的單條數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，生成鋼座架掃描結(jié)果電文與火車掃描結(jié)果電文；

62、模塊m3.4：發(fā)送鋼座架掃描結(jié)果電文給wms系統(tǒng)；發(fā)送火車掃描結(jié)果電文給wms系統(tǒng)；

63、所述算法模塊，用于計(jì)算激光數(shù)據(jù)，生成掃描結(jié)果電文。

64、優(yōu)選地，在所述模塊m2.1中：

65、模塊m2.1.1：基于作為火車車廂的節(jié)數(shù)的火車掃描范圍，為多個(gè)無人行車劃分掃描范圍；所述無人行車的數(shù)量，為2臺以上；

66、模塊m2.1.2：通過wms系統(tǒng)，劃定經(jīng)模塊m2.1.1得到的無人行車的x方向范圍；

67、模塊m2.1.3：根據(jù)經(jīng)模塊m2.1.1劃定的掃描范圍與wms系統(tǒng)內(nèi)存儲(chǔ)的鋼座架的已有信息，結(jié)合鋼座架放置位置的中心點(diǎn)和放置的鋼座架類型，計(jì)算出每垛鋼座架的x方向范圍和y方向范圍；

68、模塊m2.1.4：根據(jù)掃描范圍，所述無人行車的x方向范圍與每垛鋼座架的信息，生成掃描指令并發(fā)送給無人行車；

69、在所述模塊m3.2中：

70、模塊m3.2.1：整合激光數(shù)據(jù)中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，判斷激光掃描儀是否掃描了完整的鋼座架；結(jié)果為是，則執(zhí)行模塊m3.2.2；結(jié)果為否，則繼續(xù)進(jìn)行掃描；

71、模塊m3.2.2：通過點(diǎn)云處理庫，對掃描到的鋼座架的支點(diǎn)點(diǎn)云進(jìn)行裁切，裁剪出鋼座架點(diǎn)云；

72、模塊m3.2.3：使用對應(yīng)的鋼座架模板匹配裁剪出的鋼座架點(diǎn)云，計(jì)算出鋼座架的位姿與抓取點(diǎn)。

73、模塊m3.2.4：基于鋼座架的位姿與抓取點(diǎn)，通過平面擬合算法，對裁剪出的鋼座架點(diǎn)云進(jìn)行平面擬合與聚類，從而得到每一層鋼座架的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并且根據(jù)每一層鋼座架的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，計(jì)算出作為空間信息的鋼座架的層數(shù)以及鋼座架每層的層高；

74、在所述模塊m3.3中：

75、模塊m3.3.1：對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的火車車廂進(jìn)行識別，計(jì)算對應(yīng)火車車廂的邊框位置，得到邊緣數(shù)據(jù)，并判斷激光數(shù)據(jù)是否存在異常；結(jié)果為是，則拋出異常的激光數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則執(zhí)行模塊m3.3.2；

76、模塊m3.3.2：采用聚類算法識別符合火車車廂特征的激光數(shù)據(jù)，并通過凹部特征識別計(jì)算每節(jié)火車車廂的頭尾的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，計(jì)算火車車廂車皮的邊緣數(shù)據(jù)，結(jié)合所述節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和所述邊緣數(shù)據(jù)為車皮信息；

77、所述凹部特征識別，即通過判斷激光線的形狀是否滿足凹部要求，識別火車車廂；所述凹部要求，取決于火車的截面形狀；

78、模塊m3.3.3：根據(jù)車皮信息，拼接不完整火車車廂，得出總火車節(jié)數(shù)；對激光數(shù)據(jù)的單條數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，生成并且發(fā)出鋼座架掃描結(jié)果電文與火車掃描結(jié)果電文。

79、優(yōu)選地，在所述模塊m4中：

80、模塊m4.1：基于鋼座架掃描結(jié)果電文，判斷激光數(shù)據(jù)是否包含完整的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為是，則更新倉庫內(nèi)的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則封鎖鋼座架的垛位；

81、基于火車掃描結(jié)果電文中的火車相對索引編號和無人行車掃描范圍內(nèi)的實(shí)際火車車廂編號，依次對應(yīng)實(shí)際的火車車廂號，從而分辨出火車各個(gè)部分的激光數(shù)據(jù)；所述部分的劃分，依據(jù)無人行車的數(shù)量確定；

82、模塊m4.2：基于火車頭部的激光數(shù)據(jù)或火車尾部的激光數(shù)據(jù)，判斷激光掃描儀是否掃描完整的火車車廂；結(jié)果為是，則執(zhí)行模塊m4.3；結(jié)果為否，則更新掃描得到的火車車廂邊框部分的點(diǎn)數(shù)據(jù)；

83、模塊m4.3：判斷激光數(shù)據(jù)中的火車車廂尺寸是否符合該火車車廂型號對應(yīng)的理論尺寸；結(jié)果為是，則更新實(shí)際火車車廂邊框的點(diǎn)數(shù)據(jù)，得出所有的火車車廂數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則摒棄火車車廂邊框的點(diǎn)數(shù)據(jù)；

84、模塊m4.4：基于火車中部的激光數(shù)據(jù)，判斷激光掃描儀是否掃描完整的火車車廂；結(jié)果為是，則更新實(shí)際火車車廂邊框的點(diǎn)數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則將掃描得到的火車車廂邊框部分的點(diǎn)數(shù)據(jù)與模塊m4.2中的掃描得到的火車車廂邊框部分的點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，組成完整的火車車廂邊框的點(diǎn)數(shù)據(jù)，重新執(zhí)行模塊m4.2。

85、優(yōu)選地，在所述模塊m4.1中：

86、通過wms系統(tǒng)，接收鋼座架掃描結(jié)果電文的鋼座架垛位信息，得出鋼座架垛位的四個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)信息；基于坐標(biāo)信息，判斷激光數(shù)據(jù)是否包含完整的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為是，則進(jìn)一步更新倉庫內(nèi)的鋼座架的數(shù)據(jù)；結(jié)果為否，則封鎖鋼座架的垛位；

87、在所述模塊m2中，鋼座架沿火車旁擺放，令激光掃描儀同時(shí)掃描火車車廂和鋼座架。

88、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：

89、1、本發(fā)明調(diào)整鋼座架的布置，通過將庫區(qū)內(nèi)的鋼座架換到火車道旁擺放，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)在掃描火車的同時(shí)將火車旁的鋼座架區(qū)域一同掃描。

90、2、本發(fā)明通過多臺無人行車同時(shí)掃描，也就是說，通過多臺無人行車聯(lián)合掃描的方式將掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，提高了作業(yè)準(zhǔn)備的效率。

91、3、本發(fā)明通過鋼座架的掃描，提供各垛鋼座架的層數(shù)、層高、中心點(diǎn)等關(guān)鍵信息，也就是說，能夠獲得每一摞鋼座架的層數(shù)、層高與中心點(diǎn)等信息，與人工盤庫的信息進(jìn)行核對，提高了鋼座架信息的準(zhǔn)確性。