国防基础科研计划(A2720110011)
- 作品数：7 被引量：42H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程经济管理更多>>
- 基于禁忌搜索的柔性作业车间分批调度被引量：15
- 2012年
- 针对柔性作业车间的分批调度问题,提出了一种基于禁忌搜索算法的柔性分批调度算法.首先进行批次初始划分;然后利用禁忌搜索算法优化批次加工路线和子批加工顺序;最后在零件子批数不变的前提下,利用批量变化局部搜索进行批量分割的优化,实现了最小化完工时间和机床负荷的调度目标.实例分析结果证明了柔性分批调度算法的可行性、高效性和适用性.
- 陆汉东何卫平周旭李亚杰
- 关键词：调度柔性作业车间禁忌搜索法
- 标刻在金属零件上的二维条码数据提取方法被引量：10
- 2012年
- 针对金属零件上二维条码光照分布不均、点扩散、对比度低与污染干扰等问题,提出一种基于原灰度图像小区域相邻模块对比提取二维条码数据的算法.首先通过峰度值排序法及模块区域微调法由粗到精定位每个二维条码模块位置,然后基于原灰度图像利用遗传算法提取二维条码的数据信息,得到最终的提取结果.与传统二维条码数据提取算法的实验结果证明,该算法对于复杂金属背景上的二维条码识读具有更高的可靠性.
- 王伟何卫平雷蕾林清松李夏霜
- 关键词：二维条码遗传算法
- 基于制造历史数据的产品标识失效预测与补救方法被引量：3
- 2015年
- 针对离散制造企业生产环境和工艺的复杂性容易引起产品标识由于磨损、污染等因素而不可识读的问题,提出一种基于制造历史数据的产品标识失效预测与补救方法。给出了基于直接标刻技术的产品制造历史信息模型,分析了标识失效的影响因素并对历史数据进行Z-score标准化,通过主成分分析方法优化提取的特征,建立了神经网络标识失效预测模型,结合神经网络预测结果和标识转移与继承方法进行了失效标识的恢复补救。实例结果表明,该方法能够较好地预测产品标识失效并进行补救。
- 王健何卫平李夏霜郭改放
- 关键词：主成分分析神经网络
- 复杂金属背景下二维条码区域的快速定位被引量：7
- 2013年
- 目前二维条码定位一般使用几何方法或纹理分析方法,其鲁棒性或实时性较差,尤其是在金属材质表面.针对传统二维条码定位方法的不足,提出了基于机器学习和级联过滤器联立的方法滤除背景区域,结合二维条码的几何性质检测候选区域,然后利用聚类生长法包络二维条码区域.实验结果表明:与传统算法相比,本文的算法对于各种复杂金属背景上的二维条码定位具有很高的鲁棒性与实时性,利用训练后的级联分类器和连通区域判决器,平均定位准确率可达到97%,并且处理时间控制在700,ms以内,对金属零件上二维码信息的可靠获取具有重要价值.
- 王伟何卫平雷蕾林清松
- 关键词：二维条码
- 防止追踪失效的同质化产品标识特征设计方法被引量：1
- 2015年
- 针对产品间同质化严重的问题,尤其是同型号同批次的产品数量庞大且存在产品标识因磨损、污染等因素不可识读而造成产品之间特征差异小、无法辨识的问题,提出一种防止追踪失效的同质化产品标识特征设计方法。分析了特征强化的零件直接标识,提出基于标刻工艺方法和仿射变换的数据矩阵码特征设计,从源头增强了个体间的特征差异性,同时提出基于灰度共生矩阵的数据矩阵码纹理特征设计,建立了产品制造过程数据矩阵码纹理库。当标识发生失效时,采用汉明距方法和欧式距离法级联匹配目标特征和数据矩阵码标刻特征矩阵、制造过程纹理库的相似度。实例结果表明,该方法能够较好地防止同质化产品追踪失效。
- 王健何卫平王伟李夏霜郭改放
- 关键词：数据矩阵同质化产品
- 刀具柱面Data Matrix码几何畸变的仿真分析被引量：4
- 2012年
- 分析了刀具柱面Data Matrix(DM)码几何畸变的原理与过程,利用透视投影的方法建立了柱面DM码的几何畸变模型并对其进行仿真.结果表明,该模型较好地模拟了DM码在刀具柱面的几何畸变状况.通过仿真分析,获得了在一定曲率柱面上标刻DM码的合适尺寸以及采集过程中相机的合适几何参数.
- 李夏霜何卫平雷蕾王伟林清松
- 关键词：DATA仿真
- 基于D-S证据理论的产品多信息融合标识失效补救方法被引量：3
- 2015年
- 针对离散制造企业生产环境和工艺的复杂性容易引起Data Matrix二维符号标记的磨损、污染和腐蚀而发生标识失效的问题,提出一种基于D-S证据理论的产品多信息融合标识失效补救方法。分析了产品物理与制造过程中多源信息之间的关联和数据结构,建立了离散制造产品零散与不完整多源信息的数学模型;设计了改进的变异系数加权法,并采用基于类中心的变权欧式距离法对失效标识产品特征和历史数据库进行相似性测度计算;通过D-S证据理论对失效标识的产品特征层进行融合辨识。实验结果表明,该方法能够较好地恢复补救产品失效的标识。
- 王健何卫平王伟李夏霜郭改放
- 关键词：DATAMATRIXD-S证据理论
