广东省教育部产学研结合项目(2011B090400160)
- 作品数：4 被引量：15H指数：3
- 相关作者：陈建国熊俊涛孙宝霞雷毅华温德刚更多>>
- 相关机构：华南农业大学广东工程职业技术学院更多>>
- 发文基金：广东省教育部产学研结合项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 基于视觉技术的手势跟踪与动作识别算法被引量：6
- 2014年
- 对工业生产线上规程化操作动作进行手势跟踪与动作识别研究。首先选取YCbCr颜色模型进行手部区域识别,获得完整手部区域;然后利用Euclidean距离变换计算相邻2个手部运动轨迹点之间的距离和各帧图像的手部运动速度;再利用扩展有限状态机模型实现手部运动的分割,将分割的多个动作与建立的动作模板匹配,利用Hausdorff距离匹配法判断匹配结果的准确性,实现手部动作的识别。实验结果表明:该手部动作识别算法对背景干扰和摄像头轻微震动具有一定的抗噪能力,有较高的动作识别正确率,能够满足现实工作环境下的应用需求。
- 熊俊涛刘梓健孙宝霞俞守华陈建国
- 关键词：视觉技术手势跟踪图像处理
- 基于启发式算法的电控板装配线线平衡优化被引量：6
- 2012年
- 为了解决人员配置不稳定而导致的工位作业负荷不平衡问题,以某电控板装配企业为对象,构建其电控板装配线生产模型和线平衡优化模型。在该优化模型中,将约束条件转化为启发式规则,改进模型的参数设置和处理过程,将该模型转化为可求解的启发式算法。以该企业某电控装配线为例,通过线平衡优化实验证明该模型有效提高产量和线平衡率,说明该模型是有效和实用的。
- 陈建国雷毅华刘普爱陈泳钊温德刚
- 关键词：生产线启发式算法
- 基于视觉的电控板质量的智能检测技术研究
- 2014年
- 对电子制造行业中电控板质量的视觉自动检测技术进行研究。通过分析电控板的存在特征,选用Harris算子进行电控板图像特征点的提取,然后进行待检测图像与模板图像的特征点匹配,并设置约束条件去除误匹配点,再判断特征点像素坐标是否在对应的元器件的像素区域内,实现漏件的检测;同时利用图像的灰度值模板匹配法,结合改进的序贯相似性检测法,实现电控板错件的检测。试验结果表明该算法对电控板错件和漏件的检测正确率达96.8%,检测的算法运行时间在2.862s内,具有一定的精确性和实时性,为制作企业生产线的信息智能化提供技术支持。
- 熊俊涛孙宝霞陈建国
- 关键词：视觉技术智能检测
- 随机返工及重加工情形下的Job-Shop调度问题被引量：3
- 2015年
- 针对传统Job-Shop数学模型忽略返工及重加工的因素,构建了考虑该情形下的Job-Shop调度数学模型及相应的求解算法。该模型详细分析了返工及重加工的流程,对问题的定义做了进一步推导,模型以总加权拖期最小为目标,并提出一种改进的遗传算法对该模型进行求解。针对该调度情形,对算法中染色体的编码、种群初始化进行改进。种群数据的仿真实验表明,与传统遗传算法相比,改进后的算法在收敛速度、求出的最小总加权拖期方面均优于前者。最后通过对10×10实例调度方案求解及仿真,并与作业车间实际调度结果比较,模型仿真所得总加权拖期小于实际计划调度结果的46%,本模型得出的调度方案是实用且有效的。
- 陈建国舒辉余平祥
- 关键词：JOB-SHOP调度改进遗传算法
