基于物联网技术的离散制造企业质量信息采集系统设计（2） 在线扫描, 说明书, 物联网, 条形码, 包装箱

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　　e.包装及校验。
　　在包装环节，对即将进行装箱的产品号进行在线采集，并自动校验所采集产品号是否在合格产品列表中，对不符合项进行报警。包装完成后再对包装箱箱号（预先用条形码形式打出）进行在线扫描，建立箱号、产品号之间的关联关系，便于后续管理和追踪。
　　f.入库及出厂发运。
　　在入库及出厂发运环节，系统通过对包装箱号信息的采集，自动关联到包装箱内产品的产品号信息，自动检索产品整个生产过程的加工和检验信息，生成并打印产品合格证书及各类说明书材料。
　　3、系统实现关键技术研究
　　3.1 基于BP网络的复杂背景下的图像识别技术

　　

　　由于待采集的产品号是通过激光雕刻在金属表面，根据产品类型的不同，字体、大小不尽相同，且产品在各生产车间流转，图像采集时面临油污、强弱光等复杂因素的影响，字符分割、字符识别方法的优劣直接影响到信息采集的准确性和及时性。针对采集到的图像存在模糊、缺损、粘合或污迹干扰的情况，系统在传统的基于投影分析字符分割法M1的基础上采用递归回扫的办法进行二次字符分割，并结合连通域分析，利用字符的固定高度和间距比例关系等先知知识，较好地解决了产品号在复杂背景下的字符切割问题。再选择中值滤波、阈值分割、数学形态学处理、边缘检测、轮廓跟踪、区域填充等预处理方法，将目标从复杂背景中分离出来。提取到目标的多种形状特征后，剔除特征间的冗余，经优选后选取形状参数特征，组成目标识别的特征向量，为目标识别提供有效数据。在上述研究的基础上，深入研究基于神经网络的目标识别技术，设计基于神经网络的分类器。最后，考虑到单一分类器识别往往难以取得满意的效果，提出一种改进的基于投票的多分类器集成算法，从而提高了目标识别的可靠性。
　　由于信息采集点分散，数目众多，数据采集过程与生产过程存在时空上的交叉，传统实现方式下的数据实时性、准确性将受到很大制约，因此系统采用数据采集与业务处理相分离的技术手段，在PDA上完成数据采集与部分信息的维护，在PC机上完成数据验证、业务处理等其他功能。考虑到加工场地的分散性以及大型设备设施对信号的干扰影响，系统在PDA与PC之间通过USB接口连接，采用SOCKET的通讯协议，定义遵循XML标准的3种消息：WaitForInput、Datalnput、DataAccept，实现信息的快速采集。

　　

　　4、系统应用情况
　　该系统已经成功应用于成都某兵器制造的生产线。系统的成功应用，使企业能及时准确地采集生产过程的质量信息，提高了质量管理的效率，降低了装配差错率，提高了生产线的整体生产效率和生产质量，提高了决策的及时性、科学性。随着企业应用的深人，该系统计划与企业其他信息系统进行集成应用，实现企业协作效率的提高和管理模式的改进。
　　5、结束语
　　物联网的思想及相关技术的引入对企业管理模式的创新、业务流程的优化等产生了重大影响和促进。引人物联网思想，借助于激光雕刻技术、图像识别技术、条码技术等，通过将质量管理与生产组织的充分融合，实现加工过程各类信息的标注和实时采集，对提高制造过程的柔性、可靠性和产品质量的可追溯性具有重要的作用，能够为企业建立一个快速反映、有弹性、精细化的制造业环境，辅助企业各个层次的领导对生产过程进行实时监控，帮助质管人员快速收集和分析质量信息，为企业生产效率和产品质量的提升提供支持。物联网环境下质量信息采集业务模型的设计及关键技术研究对离散制造企业质量管理系统的构建具有一定的参考意义和借鉴价值。