基于沙盘和图像识别技术的车间布局模型快速反求关键技术研究

摘要

车间布局建模问题的研究由来已久，目前可大致采用两大类：其一是采用数学建模，重点研究各种数学模型在车间布局建模中的应用；其二是运用计算机仿真技术和虚拟现实技术等进行建模。随着新的制造模式的不断发展，车间可重构性大大增加，布局后的车间性能评价愈加频繁，因此对车间布局的快速建模将成为一种迫切需求。 本文通过对国内外关于车间布局建模研究成果的分析，指出目前在车间布局建模中存在的建模速度慢、对建模人员要求高的问题，将沙盘思想引入车间布局，提出了车间布局沙盘的构想及沙盘原型系统结构框架；通过对沙盘图像特点及图像识别需求进行分析，提出了基于图像识别的车间布局参数快速获取技术，介绍了相关图像识别算法在获取车间布局参数过程中的应用与改进，最终得到了沙盘模型的中心点坐标、摆放角度和设备模型的数字标识；根据面向对象Petri网（OOPN）理论建立了车间布局OOPN模型，并根据模型设计了车间布局模型数据库；设计eM-Plant仿真软件的COM接口，实现了车间布局模型与eM-Plant的集成接口；最后在DENFORD FMS教学系统中，通过对两种不同的系统布局的布局模型快速反求，对本文提出的基于沙盘与图像识别技术的车间布局模型反求技术的可行性和有效性进行了验证，从而为车间布局快速建模提供了一种新的途径。