[发明专利]一种基于RFID的机械制造车间生产进程信息采集系统

说明书

本发明属于机械制造技术领域，公开了一种基于RFID的机械制造车间生产进程信息采集系统，包括：RFID采集模块、图像采集模块、中央控制模块、无线通信模块、数据匹配模块、数据判断模块、数据存储模块、报警模块、显示模块。本发明是通过RFID采集模块和数据判断模块，不需要人工统计生产的工件、数量、时间，大大减少了车间班组的监控的负担；同时通过图像采集模块对包含了机械制造车间的工件状态信息乃至设备状态信息的图像进行采集，不需要人工统计和填表，保证数据的真实性，大大降低了成本，提高了生产管理效率。

技术领域

本发明属于机械制造技术领域，尤其涉及一种基于RFID的机械制造车间生产进程信息采集系统。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

机械制造指从事各种动力机械、起重运输机械、化工机械、纺织机械、机床、工具、仪器、仪表及其他机械设备等生产的工业部门。机械制造业为整个国民经济提供技术装备。机械产品是指机械厂家向用户或市场所提供的成品或附件如汽车、发动机、机床等都称为机械产品.任何机械产品按传统的习惯都可以看作由若干部件组成部件又可分为不同层次的子部件(也称分部件或组件)直至最基本的零件单元。然而，现有机械制造加工要搜集到准确的生产实际信息需要耗费大量的时间，特别是传统的加工设备上一般都没有数据采集装置，因此制约了类似企业生产管理水平的提高，导致生产效率低下；同时生产状态信息不能准确有效地采集，就不能实现整个生产流程的闭环控制，影响生产效率的提升，制约了企业的管理水平。

数据匹配中，数据突发性与测量实时性就存在矛盾关系，这是激光测速仪信号处理电路存在的一个问题。测量精度是激一个重要指标。传统上采用FPGA与DSP相结合的方式采集与处理数据，能够很好地解决数据处理的精度问题。但是数据在FPGA与DSP之间的流动会耗费大量的时间，且增加数据暴露在外界的机会，数据可靠性下降。所以测量精度与测量时间、数据可靠性之间存在矛盾，这是信号处理中存在的又一问题。

据统计，装配成本约占产品设计总费用的50％-60％，如何在给定产品设计方案的前提下，寻找满足几何约束以及其它约束条件(工艺、装配成本等)的合理可行的装配序列，是非常有意义的工作。装配序列规划问题的本质是一个NP组合优化难题，传统的装配序列规划的方式有两种：一是基于装配工程师的知识以及经验，这种方法受设计者的知识局限性和主观性影响较大，尤其是对于复杂零件的装配工艺，设计出的装配序列常常不是最优的，甚至是不可行的。二是图搜索算法，但当产品零件数目较多时，将会出现装配序列组合爆炸的问题。

近年来，现代智能优化计算方法开始应用到装配序列规划当中，例如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等，为复杂产品的装配序列求解提供了新的思路。但是，遗传算法对初始种群的质量和大小依赖性较强，要求初始种群中的可行装配序列的比例较大，最终可能得不到最优装配序列，甚至有可能不收敛。蚁群算法在进行装配序列规划时需要指定基础零件，并且信息素残留系数和转移概率公式中参数选择难度较大，算法的收敛速度不理想，容易陷入局部最优解。模拟退火算法对解空间的拓展不够好，不容易搜索到最有效的区域，所以搜索效率比较低，且种群多样性差，难以得到最优装配序列。粒子群算法具有规则简单，收敛速度快，可调参数少等特点，但对于离散的优化问题处理不佳，容易陷入局部最优。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有机械制造加工要搜集到准确的生产实际信息需要耗费大量的时间，特别是传统的加工设备上一般都没有数据采集装置，因此制约了类似企业生产管理水平的提高，导致生产效率低下；同时生产状态信息不能准确有效地采集，就不能实现整个生产流程的闭环控制，影响生产效率的提升，制约了企业的管理水平。

传统采用FPGA与DSP相结合的方式采集与处理数据，数据流动会耗费大量时间，数据可靠性下降。

解决上述技术问题的难度和意义：