自动分拣系统并行分区拣选优化策略

分析自动拣选系统的拣货区数量、缓冲区容量和品项分配与并行分区拣选策略下系统效率的关系,研究各拣货区挡板动作时序对订单拣选总时间的影响,提出一个对并行分区拣选策略的综合优化方法.该方法以总拣选时间最小为目标,确定最佳拣货区数量和缓冲区容量,引入并改进相似系数,建立基于相似系数的品项分配聚类模型,提出一种启发式聚类算法.经对某自动分拣系统进行实例仿真分析,结果表明,该综合优化方法有效.     

基于Flexsim的配送中心拣选策略比较与仿真

订单拣选是影响物流中心运作效率的核心环节,本文以现有典型订单拣选策略为研究对象,通过采集国内某配送中心运营数据,在Flexsim仿真软件中对不同拣选策略进行仿真与比较研究.根据数据实验结果,明确了各种拣选策略的性能特性及适用范围,为实际订单处理业务提供了有益的决策支持.     

基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法

针对提高快递包裹的分拣效率和识别准确率,提出了一种基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法.首先,提出一种改进的目标检测算法,通过将多层浅层特征图与最终的特征图进行融合,提取更加细节的特征,以提升识别的速度与精度;其次,提出了一种基于关键点的级联卷积最优拣选位置检测网络模型,对包裹最优拣选位置进行实时预测估计;最后,结合目标包裹最优拣选框与场景的深度信息和基于三维信息的目标姿态估计算法实现机器人拣选,并通过实验验证了该方法的有效性.     

遗传算法在双拣选台旋转货架拣选路径优化中的应用

遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理上的参数搜索算法，能较好地解决ＮＰ完全问题，针对双拣选台分层旋转货架的拣选径优化，提出了一种遗传算法优化方法，仿真结果的该算法的有效性。     

一种fishbone仓储布局下拣选路径存取协同策略的优化

为了提升仓储物流中心的生产运作效益,基于一种非传统fishbone布局路径优化特点研究的基础上,提出了一种质量、体积双负载约束下的存取协同的策略模式,并构建了拣选路径的优化模型。针对该模型,设计了改进的禁忌搜索算法(TS)进行模拟仿真试验,该算法的初始值部分由遗传算法生成,有效地克服了禁忌搜索算法对初始值的依赖性。应用该算法,针对不同的订单规模和不同的初始负载比例,将传统的拣选模式和存取协同的策略模式下的最短拣货路径距离进行了比较,结果显示存取协同策略模式能够缩短fishbone布局下拣货路径的距离,其优化比例最高可达38%左右,最差的优化结果也有12%,从而提升生产作业效率。     

基于遗传算法的配送中心订单拣选优化问题研究

以拣选所有订单的行走距离最短为目标,研究了配送中心内订单分批拣选的优化问题.文中采用了遗传算法来优化订单的分批组合,不同于先前的分批优化方法,本文在订单分批时,考虑了种子订单的选择方法,通过种子订单的有效选取,使拣选总距离得到了明显的优化.     

基于顺序拣选策略的压缩动态虚拟视窗算法

为缩短虚拟容器长度、减少订单拣选总时间,改进了拣选设备,提出了压缩动态虚拟视窗算法。该方法为每台拣选机设置一个重力缓存区及挡板,拣选时先将货物弹射至到重力缓存区,在缓存区内压缩货物间距;再把货物从重力缓存区合并至皮带输送机,实现货物的密集排列和虚拟容器长度的缩短。基于货物的顺序拣选策略,建立了压缩动态虚拟视窗算法的数学模型。以某地市卷烟配送中心的3批订单数据为例进行了仿真,结果表明该方法将拣选时间缩短了87.45％～87.77％,并且拣选时间随着拣选机弹射速度和重力缓存区货物合并速度的增加而减少。     

自动化立体仓库计算机监控系统拣选出库优化控制

对拣选出库对整个仓库各部分的工作进行了分析，并从监控机的角度对整个仓库的拣选出库作业从货单到进程上进行了优化处理，本方法可缩短各个分系统的辅助等待时间，提高整个仓库的工作效率。     

墙地砖的自动拣选

分析了墙地砖自动拣选线原理，探讨了我国某公司引进拣选线失败的原因及采用CCD器件等加以解决的方法。     

基于蚁群算法的立体仓库拣选作业优化

以自动化立体仓库拣选作业为研究对象,根据实际情况,分析自动化立体仓库拣选作业的工作特点:巷道堆垛机每次拣选作业只能对一个托盘进行操作;当巷道堆垛机运行到拣选作业区且货单物品被拣选后,巷道堆垛机将托盘送回原货位。基于自动化立体仓库拣选作业的工作特点,建立了以巷道堆垛机拣选作业运行时间最短为目标的数学模型,最后采用蚁群算法进行优化求解,得出最短运行时间,实例证明该模型和算法是切实可行的,能有效的提高立体仓库拣选作业效率。     

Enhancing manual P-phase arrival detection and automatic onset time picking in a noisy microseismic data in underground mines

Accurate detection and picking of the P-phase onset time in noisy microseismic data from underground mines remains a big challenge. Reliable P-phase onset time picking is necessary for accurate source location needed for planning and rescue operations in the event of failures. In this paper, a new technique based on the discrete stationary wavelet transform(DSWT) and higher order statistics is proposed for processing noisy data from underground mines. The objectives of this method are to(i) improve manual detection and picking of P-phase onset; and(ii) provide an automatic means of detecting and picking P-phase onset time accurately. The DSWT is first used to filter the signal over several scales. The manual P-phase onset detection and picking are then obtained by computing the signal energy across selected scales with frequency bands that capture the signal of interest. The automatic P-phase onset, on the other hand, is achieved by using skewness-and kurtosis-based criterion applied to selected scales in a time-frequency domain. The method was tested using synthetic and field data from an underground limestone mine. Results were compared with results obtained by using the short-term to long-term average(STA/LTA) ratio and that by Reference Ge et al.(2009). The results show that the method provides a more reliable estimate of the P-phase onset arrival than the STA/LTA method when the signal to noise ratio is very low. Also, the results obtained from the field data matched accurately with the results from Reference Ge et al.(2009).     

脐橙采摘机器人快速视觉定位系统研究

基于双目视觉设计了脐橙采摘机器人果实快速识别与三维视觉定位系统.利用归一化2R-G-B色差模型阈值分割提取目标果实;采用游程编码快速进行连通区域标记及区域形状特征描述;通过最优采摘目标策略选取最佳采摘对象.针对目标的外形、纹理区分度小,容易出现多候选匹配情况,采用形心特征点与邻域灰度互相关性相结合的匹配算法立体匹配.通过定位实验验证了系统的实时性和精度性能.实验数据表明:系统定位单个果实时间为0.6 s左右,在220~850 mm距离范围内误差小于12 mm,可以较好满足采摘机器人实时性和精度要求.     

Heuristic file sorted assignment algorithm of parallel I/O on cluster computing system

1INTRODUCTION Withthedevelopmentofcomputertechnolo gies,dataprocessing,transferringandstoringareadvancedgreatly.ButtheperformanceofI/Osub systemisnotimprovedaccordingly.SotheI/Osubsystembecomesabottleneckofthehighper formancecomputing[13].Theeffectivemethodofsolvingtheproblemreliesonsoftware,thatis,tostoreandaccessdatainparallelI/Oacrossmulti nodesofclusterintermsofsomefileallocatingstrategies[4].TheprofessionalpracticeprovesthatparallelI/Oisaneffectivemethodtoeliminatethebottleneck.T…     

基于神经网络滑模的采摘机械臂控制设计

针对二自由度采摘机械臂的位置跟踪控制问题,设计了一种基于神经网络的滑模控制器。其中,神经网络控制器用来估计含有不确定性的滑模控制的等效控制律;鲁棒控制器用来使动态系统始终保持在滑模面上,保证了系统的渐近稳定性,进而实现了采摘机械臂的高精度位置跟踪控制。基于李亚普诺夫稳定性理论设计了自适应律来在线估计系统的不确定性。仿真结果表明:设计的控制器能够实现采摘机械臂对期望位置的精确跟踪,可以满足实际工程的需要。     

新型自动缫丝机工艺理论的研究

本文从理论上导出了适用于七五期间,国家重点技术开发项目,新型自动缫丝机的捞茧效率、失添时间和均匀度变化条数的计算式,并有纺织部丝绸局测试组的测试成绩加以验证,指明FD501自动缫丝机在生丝质量和产量上有明显的优点.     

煤层静压注水技术在三软煤层掘进巷道防止片帮、冒顶的研究与应用

介绍了三软煤层巷道掘进片帮的主要原因、静压注水技术原理以及在防止煤巷片帮冒顶方面的作用及静压注水工艺及其技术参数的确定,结合工程实例介绍了注水后的围岩变形监测及取得的经济和社会效益.     

堆叠散乱目标的6D位姿估计和无序分拣

针对目标散乱堆叠场景下的机器人分拣问题,建立一种从目标筛选、识别到6D位姿估计的无序分拣系统。利用局部凸性连接方法将Kinect V2相机采集的堆叠散乱目标点云数据分割成单独的点云子集,定义抓取分数从中筛选出最上层未被遮挡的目标作为待抓取目标,保证机器人分拣目标时能从上至下进行抓取;针对不同种类目标的分拣需求,基于匹配相似度函数对三维目标进行识别并定位抓取点;融合截断最小二乘-半定松弛算法和最近点迭代算法,建立目标6D位姿估计模型,保证目标点云和模型点云重合率低情况下的精确配准。在自采数据上进行目标6D位姿估计实验以及机器人无序分拣实验,结果表明：提出的6D位姿估计方法相较于流行的几种方法,可以更快速、精确地获取目标的6D位姿,均方根距离误差<3.3 mm,均方根角度误差<5.6°;视觉处理时间远小于机械臂运动的时间,在实际场景中实现了机器人实时抓取的全过程。     

VRML构建三维地形的拾取技术实现研究

三维地形生成是目前学术界及应用领域研究热点之一.重点研究三维地形可视化、交互式生成过程中，对地形编辑点的拾取问题.首先对比介绍了三维地形表现平台，指出了以VRML构建三维地形的优势，之后，讨论了以VRML构建三维地形的数据文件结构组织、VRML场景的拾取技术，给出了地形生成过程中对地形曲面局部点拾取并处理的实现思路及关键代码，解决了三维地形可视化交互式生成中的重要问题.最后，通过实例，给出了具体应用效果.