Problémafelvetés
Ez azt jelenti, hogy az olvashatatlan kódok zavarokat, a hibásan felismertek pedig akár komoly termelési károkat is okozhatnak. Az olvashatatlan vagy hibásan beolvasott kódok előfordulása több tényezőre vezethető vissza (kódhordozó, letapogató berendezés, környezeti hatások), amelyek közül a dolgozatban csak a hibás kódhordozó következtében fellépő hibákat vesszük figyelembe, mivel a többi két tényezőt részletesen elemzett a szakirodalom.
A kutatás szakirodalmi előzményei
Arnold [Arn87] cikkében rámutatott, hogy a kamerákkal felszerelt rendszerek különösen alkalmasak a sérült vonalkódok azonosítására. A szakirodalmi hivatkozások bebizonyították, hogy a sérült vonalkódok azonosításának problémája valóban létezik, és a leolvasó berendezések gyártói, az akadémiai kutatóközpontok és az egyetemi kutatóközpontok törekednek ezek kiküszöbölésére.
A kutatás célkitűzései és módszerei
Ez többek között azt jelenti, hogy a rendszer működési sebességének lehetővé kell tennie az azonosítást az anyagáramlási rendszerben, hogy ne akadályozza annak folyamatos működését. Minél nagyobb a kódszóban használt redundancia, annál nagyobb sérülést szenvedhet el a vonalkód anélkül, hogy elveszítené a benne lévő információ tisztaságát.
Vonalkódos azonosító rendszerek kialakulása és információtartalmuk alapvető
Az azonosítási technikák rendszerezése
Ez a technika a mi szempontunkból azért is fontos, mert az azonosításra használt leolvasó berendezés szoftver segítségével akár vonalkódok azonosítására is alkalmassá tehető. Az elektronikus elven alapuló azonosítási rendszerek közül jelenleg az elektromágneses úton működő rádiófrekvenciás azonosító rendszerek [Din01] a vonalkód azonosítási technikák legnagyobb ellenfelei.
Azonosítási definíciók az automatizált anyagmozgatásban
A titkosításra akkor van szükség, ha az eredeti információt tömöríteni, kódolni vagy a sérülésekkel szemben ellenállóbbá kell tenni. Például vonalkódos azonosítás esetén a tárolandó információt először karakterformává kell alakítani, amit a vonalkód előállítása során újrakódolnak: a karakterinformáció újrakódolva jelenik meg a különböző szélességű sötét színű vonalakban, ill. világos színű szóközök a vonalkódon.
Az identifikáció informatikai folyamata vonalkódos azonosítók esetén
- Objektum információ, kódtechnikák
- A vonalkód információtartalmának leolvasása (érzékelők, dekódolók) 23
- Vonalkódok kódelméleti összefüggései
- Vonalkódok gyakorlati információtartalma
- A sérülés hatása a vonalkód információtartalmára
- Hibák a vonalkódos azonosítón
- Vonalkód hibák hatása az információtartalomra
- Azonosító rendszer megbízhatósági jellemzőinek vizsgálata
Ennek érdekében hangsúlyoznunk kell a vonalkódok önszinkronizáló (self-clocking) tulajdonságát, ami azt jelenti, hogy az egyes vonalkód karakterek modulhossza és a sorok és szóközök száma egyaránt rögzített. Ez azt jelenti, hogy alsó igazítás esetén az információs sáv nem a megfelelő karakterjelzőből lett igazítva.
A vonalkód információtartalmának meghatározása a sérülésekkel szembeni
- A Hamming távolság és a hibakorrekciós képesség kapcsolata
- Kódtervezés kölcsönösen minimális távolságra lévő szavak
- Kódtervezés a minimális számú „szomszéddal” rendelkező szavak
- Eredmények értékelése
Természetesen ebben az esetben olyan szoftverekre is szükség van (például a mostani kutatásban kifejlesztett szoftverekre), amelyek az egyes kódrészleteket is képesek feldolgozni. A következőkben az általánosság korlátozása nélkül bemutatjuk az általunk használt, 3 karakter hosszúságú CODE 39 vonalkódra vonatkozó módszereket, de a módszerek lényeges változtatás nélkül alkalmazhatók más karakterszámokra és más típusú vonalkódokra is. Az algoritmus működésének alapja, hogy egy lépésben mindig pontosan hmin (a hmin a kódban megengedett legkisebb Hamming-távolságot jelöli) szavait választjuk ki egymástól.
Egy bizonyos számú kiválasztott szó elérése után már nem lehet másik olyan üzenetszót kiválasztani, amely pontosan hmin távolságra van az összes korábbitól. A nem törölt és kijelöletlen szavak közül válassza ki azokat, amelyek egymástól és a kezdő kódszóból pontosan hmin. Ez természetesen az egyes programok futási sebességén is megmutatkozik, a globális minimummal működő módszer két nagyságrenddel több futási időt igényel, ami az általunk használt vonalkód esetén akár több óra is lehet.
A fentiek összegzéseként kijelenthetjük, hogy az általunk kidolgozott módszerekkel egy adott feladathoz használt vonalkódkészletnek olyan lehetséges vonalkódokból kell állnia, hogy a Hamming-távolság ne legyen kisebb egy előre meghatározott értéknél. egyes szavak.
A sérült vonalkódok információtartalmának helyreállításához használt kísérleti
A felhasznált kísérleti eszközök jellemzői, alkalmazhatóságuk korlátai
- ITEX OFG típusú képfeldolgozó rendszer
- OMRON F350 képfeldolgozó rendszer
A kamera által készített kép vagy közvetlenül az „1. képbuszon”, vagy közvetetten a „0. képbuszon” keresztül jelenik meg a monitoron. A „Graphics Memory” pedig lehetővé teszi a képernyőn megjelenő rajzolási funkciót, amely nem írja felül magát a képet. A "Setup Menu" egy menüsorból és ablakokból álló "operációs rendszer", amely a szoftverek első csoportja, melynek segítségével a gyári alkalmazások (a szoftverek második csoportját alkotja, a programunk során nem használtuk kutatás) és a saját fejlesztésű OVL nyelvű programok (a harmadik csoport) végrehajthatók, illetve az F350 különböző funkciói (RS232, párhuzamos port, kamera stb.) állíthatók be.
Tartalmaz egy ablakot is, amely lehetővé teszi a fájlok és adatok cseréjét az F350 és a PC között az RS 232 porton keresztül. A fordító az alapvető QBASIC utasításokon kívül számos F350-hez kapcsolódó utasítást is ismer (például SMGLOAD = az adott csoportban felsorolt keresési minták betöltése .. képbusz 1 .). Az F350-en futó szoftverek működési algoritmusa legyen egyszerű, hiszen ez befolyásolja leginkább a teljes rendszer működését.
A fejlesztés során számolni kell azzal a lehetőséggel is, hogy az F350 a soros porton keresztül információt vigyen át egy másik eszközre, melyben akár bonyolult szoftverek is kellő sebességgel tudnak dolgozni.
A képi információt feldolgozó rendszerek környezete
- A görgőspálya rendszer jellemzése
- A görgőspályán készített felvételek elemzése
- A szerelő-anyagmozgató rendszer jellemzése
- A szerelő-anyagmozgató rendszeren készített felvételek elemzése
Az általunk használt képfeldolgozó berendezés általános jellemzője, hogy a kamerák a kép két felét (páratlan és páros pixelsorokat) a működési frekvenciának (50 Hz) megfelelő időeltolással rögzítik. Ez a görgős pályán való megállással elérhető, de ekkor elveszítjük az íves pályaszakasz jó vezetőképességét, mivel az ütköző az ívtől távolabb helyezkedik el. Idővel nemcsak az egymáshoz való relatív távolság, hanem a kamera és a tárgy szöghelyzete is változhat.
A táblázatból látható, hogy a görgős szállítószalagnál a kamera egymáshoz viszonyított helyzete és a vonalkód függőleges irányban kis eltérést mutat. Ebben az esetben a vizsgált tartomány csak a vonalkód sötét vonalaihoz és világos tereihez tartozó pixeleket és a fehér kódhordozót tartalmazza. A kutatás második szakaszában kutatásunkat kiterjesztettük az Építőgépek, Anyagmozgató Gépek és Ipari Logisztikai Tanszék laboratóriumában telepített összeszerelő és anyagmozgató rendszerre is.
Mivel az egységterhelést mozgató elemek függőleges mozgása elhanyagolható az egyenes pályaszakaszon, ez a képfelvételi elrendezés tovább javította a vonalkód pozicionálást.
A vonalkód által hordozott információ dekódolása
A képi információt feldolgozó dekódoló szoftverek
- Egydimenziós vektorra tömörítő módszerek
- Folytonos információtartalmat kereső módszerek
- Vonalkódos azonosító rendszer működésének vizsgálata
A sérülést alkotó pixelek nem különböztethetők meg a sötét elemektől, így annak eldöntése, hogy egy adott vonal egy sötét (vagy sérült) vagy világos elem része-e, az adott határnál világosabb pixelek megszámlálásával határozható meg. Ennek fő oka az volt, hogy az LVQ réteg számos bemenete közül viszonylag kevés tartalmazott hasznos információt, a többi zavarta a hálózatot. Ennek oka az volt, hogy az egyes vonalkód karakterek nem lineárisan függetlenek, ami a hálózat alkalmazhatóságának feltétele.
Az előző két módszer egyik legnagyobb hátránya, hogy bizonyos karaktereken belül fix helyen keresett egyedi karaktereket. Általánosságban elmondható, hogy a módszer minden esetben hibás eredményt ad, ha az elváltozás vastag fényre esik oly módon, hogy vékonynak tűnik. A választás megfelelő volt, mert ebben az esetben a keresendő minták száma nem túl nagy (23=8), így a keresés gyorsan megtörténik.
A módszer azonban ebben az esetben is jó eredményt adott, hiszen a helyes kód is benne volt a találati halmazban. A folyamatos információs szalagok és az F350 ipari képfeldolgozó berendezés mintáinak összehasonlítása a megengedettnél jóval lassabb működést eredményez. Ennek oka, hogy minden vonalkódtípus erre a két alaptípusra vezethető vissza, és az általunk kidolgozott módszer dekódoló algoritmusa nem kapcsolódik a vonalkód típushoz.
Predikciós módszerek alkalmazása a sérült vonalkódok azonosításában
A predikciós módszerek alkalmazhatósága
Külön meg kell jegyezni, hogy az eredményül kapott előrejelző rendszer által szolgáltatott eredmény adja meg az objektum legvalószínűbb azonosítóját, de ez sosem lesz biztos. Ha egy elágazási ponton kétértelmű azonosítás történik, az objektum átviteli iránya gyanússá válik. A szokásos megoldás szerint ekkor a készülék abbahagyja a hibát, és ember bevonásával kell azonosítani, vagy egy erre a célra kialakított tárolópályára kerül az objektum, ahol ismét emberi beavatkozásra vár.
Ha azonban sikerül beazonosítani az egyes munkahelyeken nem egyértelműen azonosított tételeket, akkor a bemutatott előrejelző rendszer hasznos lehet, mivel a rakományegység a legvalószínűbb helyre érkezik, így a „visszaadott” tételek aránya új kódtartóval. növeli. viszonylag kicsi. Annak érdekében, hogy elegendő adat álljon rendelkezésre az előrejelző rendszer betanításához, úgy döntöttünk, hogy szimuláljuk a berendezést, ahelyett, hogy hosszú ideig és magas költségekkel használnánk.
A szimulációs modell felépítése
Ez a megoldás a gyakorlatban nem lenne gazdaságos, hiszen minden feldolgozás után új vonalkódot kellene alkalmazni, de ez nem jelent alapvető különbséget az előrejelzési módszerek tesztelésekor. Ennek bevezetésére azért van szükség, mert modellünkben nincs puffer a munkák előtt, így a görgős pályarendszer könnyen "blokkolhat", ha túl sok egységrakomány van benne.
A predikciós módszerek bemutatása
Előrejelzés AR modellel: Az AR (autoregresszív) modelleket [Ken90] jelenleg jó eredménnyel használják lineáris idősorok előrejelzésére. Mivel az AR-modell meghatározásának futási ideje rövid, így a HVSZ meghatározása különböző rendű modellekre is lehetséges (pl. mivel az ábra alapján nem lehet következtetést levonni a modell optimális sorrendje és a folyamat között, ezért az AR modellek nem tekinthetők alkalmasnak az ilyen típusú előrejelzésekre.
Az ANFIS hálózatot (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) már számos esetben sikeresen alkalmazták nemlineáris rendszerek modellezésére. Ha az ANFIS hálózatot szeretnénk felhasználni a következő egységrakomány vonalkódjának előrejelzésére, akkor a bemenetek a korábban kapott kódok sorszámai legyenek (ft-1, ft-2, .. - az előző két vonalkód sorszáma). ). Előrejelzés CAN hálózattal: Bár az ANFIS jó eredményeket produkált az egyszerűbb szerkezeteknél, vannak hátrányai is.
Ilyen folyamatos alkalmazkodóképesség sem az AR, sem az ANFIS modellek esetében nem képzelhető el.
A dekódolt információ és az irányító rendszer kapcsolata (a vonalkódos azonosító
- A vonalkódos azonosító rendszer elhelyezése a vállalaton belül
- A centralizált irányítási stratégia
- A decentralizált irányítási stratégia
- Az identifikációs feladatok elemzése
A központosított irányítási stratégia esetén a rendszer legfontosabb eleme egy központi egység, amely tartalmazza a termeléssel és az anyagáramlással kapcsolatos összes adatot. A rendszer jellemző alkalmazási területe az egydimenziós vonalkódokkal történő azonosítás, hiszen ebben az esetben elegendő, ha a vonalkód tartalmazza az adott egységrakomány azonosítását. Egyes adatok decentralizáltak a kódhordozón vagy a berendezéssel, míg a többi adat a központi egységben található.
Ez a folyamat emberi beavatkozással, az áru statikus helyzetében megy végbe, így az esetlegesen felmerülő sérült kód új címke felhelyezésével korrigálható. Ezért a gyártási folyamatok automata anyagmozgató rendszerében a sérült vonalkódok mindenképpen külső emberi beavatkozást igényelnek, de komoly fennakadásokat is okozhatnak. A vonalkód hibás azonosítása különösen veszélyes, mert ebben az esetben például egy rugalmas gyártócella nem végzi el a megfelelő műveletet az adott létesítményben.
Ebben az esetben is szükség van a rakomány és a raktár vagy raktár pozíciójának azonosítására minden betárolás és visszavétel előtt.
Az értekezésben elért új tudományos eredmények
Az OMRON F350 berendezés használatakor előnyös a keresett minták számának növelése az üzemidő lelassítása nélkül. A dolgozatban részletesen megvizsgáltam, hogy az OMRON F350-nel megvalósított folyamatos információtartalom-kereső módszer felismerési képessége hogyan változik a vonalkód és a szkenner egymáshoz viszonyított tájolásának változásával. A szakirodalomban CCD kamerarendszeren nem végeztek vizsgálatokat, csak lézerszkennerrel [Han91], így ennek eredményeit nem tudtam felhasználni a tesztek során.
Jellemzője, hogy a jellemzők (a rétegeken belüli csomópontok száma stb.) nem határozhatók meg explicit módon, csak próbálkozás és hiba. A saját fejlesztésű kapcsolatelemző hálózat működésének lényege, hogy minden lehetséges kimenet egy csomópontot képvisel. A tesztek során megállapítottam, hogy a módszer eredménye véletlenszerűen függ az autoregresszív modell sorrendjétől.
A neuro-fuzzy modellen végzett tesztek során azt tapasztaltam, hogy ez a modell egyszerűbb anyagáramlásokra jól alkalmazható, bonyolultabb esetekre viszont nem.
Az eredmények gyakorlati alkalmazhatósága, a továbbfejlesztés kérdései
Boh99d] Bohács, G., Kulcsár, B.: comparison of three different methods in material flow prediction in a material handling system. Dat01] Datalogic Optic Electronic GmbH; Gryphon Leseserie: Intelligent Scanner for the instinctive lesebreich; Datalogic Optic Electronic GmbH; 2001;. Dat01a] Datalogic Optic Electronic GmbH; DLL5510-M laser handheld scanner; Datalogic Optic Electronic GmbH; 2001; www.datalogic.com;.
Dat04] Datalogic Optic Electronic GmbH; Datalogic's NEW Enhanced Portable CCD Reader DLC6165/90-M and PDF Reader DLC6265/90-M1; Datalogic Optic Electronic GmbH; 2003; www.datalogic.com;. Han01a] Hand Held Products Inc.; SCANTEAM 5770ALR: wireless advanced long range laser scanner; Hand Held Products Inc.; 2001; www.handheld.com;. Han01b] Hand Held Products Inc.; Selecting a handheld scanner: which technology is right for you? Hand Held Products Inc.; 2001; www.handheld.com;.
Han01c] Hand Held Products Inc.; Why choose a linear imaging device?; Hand Held Products Inc.; 2001; www.handheld.com;.
