一种纺织品出货检验运行控制系统的制作方法

本发明涉及运行控制，尤其涉及一种纺织品出货检验运行控制系统。

背景技术：

1、在现有的纺织品出货检验流程中，通常面临着一系列的挑战和局限性。首先，现行的检验流程往往采用一种“一刀切”的方法，即对每批纺织品采用相同的检验标准和流程，忽略了纺织品之间在材质、用途、客户要求等方面的差异性。这种做法可能无法充分保障特定纺织品的质量需求得到满足，同时也可能导致资源的浪费，例如对于某些不需要严格检验的产品过度检验。

2、其次，传统的检验人员分配方法缺乏灵活性和个性化。通常情况下，检验人员的分配不考虑个人的专业技能、经验差异和当前的工作负载，这可能会影响检验工作的效率和质量。例如，某些复杂的检验任务可能需要特定技能的检验人员，而传统的分配方式可能将任务分配给不具备相关技能的人员，从而影响检验结果的准确性。

3、此外，随着市场需求的不断变化和新技术的应用，纺织品的检验标准和流程需要不断更新和优化以适应这些变化。然而，现有的检验流程往往缺乏足够的灵活性和适应性，难以及时反映行业标准的变动、客户的特殊要求或新检验技术的采用。

4、因此，现有的纺织品出货检验流程亟需一种能够灵活适应不同纺织品特性、个性化满足检验需求、并优化检验人员分配的新方法，以提高检验效率、保证产品质量，同时提升资源利用率和市场响应速度。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种纺织品出货检验运行控制系统。

2、一种纺织品出货检验运行控制系统，包括数据获取模块、检验任务生成模块、检验分配模块，其中；

3、所述数据获取模块用于自动采集待检纺织品的基本信息和出货要求；

4、所述检验任务生成模块根据纺织品基本信息和出货要求动态生成检验任务，包括检验标准和检验流程，具体包括：

5、机器学习子模块：基于神经网络自编码器识别和分类纺织品的基本信息和出货要求对应的检验需求；

6、规则引擎子模块：构建基于领域专家知识的规则库，包括纺织品检验的标准规则、行业最佳实践和客户要求，利用规则引擎对机器学习子模块的输出进行分析，以生成符合实际操作需求的检验任务和检验流程；

7、所述检验分配模块按照检验标准和检验流程分配对应检验人员，为检验人员提供一个工作站，其中包括待检验纺织品的所有相关信息、检验标准和检验流程指导，支持检验人员按照既定标准执行检验任务。

8、进一步的，所述数据获取模块的获取方法包括：

9、通过扫描待检纺织品上的标识码，自动提取纺织品的基本信息，包括材质、尺寸、颜色；

10、利用ocr从纺织品包装或随附文档中读取出货要求的文本信息，出货要求包括耐用性、色牢度、纹理清晰度标准，将扫描和识别得到的信息数字化，并传输给检验任务分配模块。

11、进一步的，所述神经网络自编码器具体包括：

12、收集纺织品的基本信息和出货要求相关数据；

13、对纺织品的基本信息和出货要求进行编码，转换成适合神经网络处理的格式；

14、自编码器网络架构设计：

15、编码器：采用卷积神经网络层来处理图像输入，提取纺织品图像中的纹理、图案和颜色特征，对于非图像数据（材料类型、尺寸），通过全连接层来处理，并将非图像数据部分的输出与图像特征合并，形成一个综合特征表示；

16、解码器：设计解码器部分以重建输入数据，包括图像的重建以及纺织品的基本信息和出货要求，以确保编码过程捕捉到所有信息；

17、使用纺织品数据集来训练自编码器，关注编码器部分能否提取特征，训练目标是最小化重建误差，即输入数据和解码器输出之间的差异；

18、特征提取与分类：训练完成后，使用编码器部分作为特征提取器，对新的纺织品数据进行特征提取，提取的特征反映纺织品的基本属性和出货要求；

19、基于提取的特征，训练一个分类器来识别不同的检验需求类别；

20、根据分类结果，动态生成相应的检验任务。

21、进一步的，所述自编码器网络架构包括由两个卷积层组成的编码器部分，用于从纺织品图像中提取特征，同时通过全连接层来处理纺织品的基本信息；

22、图像特征提取：对于输入的纺织品图像,第一个卷积层的计算表示为：，其中，是第一个卷积层的输出特征图，是卷积核的权重，是偏置项，是激活函数，用于增加非线性，*表示卷积操作；

23、第二个卷积层的计算表示为：，其中，是第二个卷积层的输出特征图，和分别是第二个卷积层的权重和偏置项；

24、基本信息处理：对于纺织品的基本信息(经过独热编码处理的材质和尺寸信息)，通过一个全连接层进行处理，计算如下：，其中，是全连接层的输出特征，是全连接层的权重，是偏置项，表示矩阵乘法；

25、在提取了图像特征和处理基本信息之后，将两部分特征融合在一起，用于检验需求分类，通过平均池化或全局最大池化将转换为一个固定大小的特征向量，然后将和连接起来形成一个综合特征向量；

26、使用全连接层作为分类器，根据综合特征向量预测纺织品的检验需求类别。

27、进一步的，所述根据综合特征向量预测纺织品的检验需求类别表示为：

28、，其中，是预测的检验需求类别的概率分布，是分类器全连接层的权重，是偏置项，softmax函数用于将输出转换为概率分布。

29、进一步的，所述平均池化操作包括：设的维度为，其中和分别是特征图的高度和宽度，是特征图的深度(即通道数)，平均池化的目标是减少和的尺寸，同时保留维度不变，具体操作如下：

30、选择池化窗口大小：首先确定池化窗口的大小，是池化窗口的边长，窗口大小影响池化的粗糙程度；

31、滑动窗口并计算平均值：将池化窗口在上滑动，并在每个窗口内计算所有元素的平均值，每个窗口生成的平均值对应于输出特征向量中的一个元素；

32、输出特征向量：重复滑动窗口并计算平均值直到覆盖整个特征图，最终得到的平均值构成了固定大小的特征向量，表达如下：

33、，其中，是向量在深度上的元素，是在位置和深度上的元素。

34、进一步的，所述规则引擎子模块具体包括：

35、构建规则库：收集和整理纺织品检验相关的国际和国家标准，以及行业公认质量控制标准，规则包括纤维成分、尺寸稳定性、色牢度、耐磨性，汇集行业内公认最佳实践和经验法则，包括材质的处理方法、产品类型的检验重点，针对不同客户或市场的不同要求，包括环保标准、安全规定；

36、规则匹配与应用：规则引擎将机器学习子模块的输出作为输入，对照规则库中的各项规则进行匹配；

37、检验任务和流程生成：根据匹配结果，规则引擎生成具体检验任务，每个任务均包括检验标准、所需仪器、预期结果。

38、进一步的，所述检验分配模块具体包括：

39、维护一个检验人员数据库，记录每个检验人员的技能、资质、经验和过往检验表现；

40、检验任务需求分析：对于每个生成的检验任务，分析所需的技能和资质要求，包括检验经验、对特定检验设备的熟练度以及对相关标准的理解程度；

41、基于人员分配优化算法，考虑任务紧急度、人员技能匹配度、工作负载平衡因素，为每个检验任务匹配最优检验人员；

42、确定检验任务与人员的最优匹配，将自动调度任务，并通过工作站通知相应的检验人员。

43、进一步的，所述人员分配优化算法包括约束条件的定义：

44、人员技能匹配s：每位检验人员具备技能集合，不同的检验任务需要不同技能，用二元关系表示，其中表示第个检验人员，表示第个检验任务，如果，则表示第个检验人员具备完成第个任务所需的技能；如果，则表示不具备；

45、工作负载平衡w：为了确保工作负载的平衡，每位检验人员分配的任务量不应超过其工作能力上限，设为第个检验人员的工作量，为其最大承受工作量，应满足；

46、检验时间限制t：每个检验任务需要在预定时间内完成，设和分别为第个检验任务的开始时间和结束时间，分配给该任务的检验人员在该时间范围内可用；

47、基于制约条件，构建人员分配优化算法的目标函数和约束条件，目标函数是最大化任务分配效率或最小化检测人员空闲时间，所述最大化分配效率表示为：，其中，是检验人员的总数，是检验任务的总数，是一个决策变量，如果第个检验人员被分配到第个任务，则，否则；所述最小化所有检验人员空闲时间即最小化可用工作时间与被分配任务的工作时间之差的总和：，其中，为检验人员的总数，为检验任务的总数，为第位检验人员的可用工作时间，为完成第个检验任务所需的时间，为决策变量，如果第个检验人员被分配到第个任务，则，否则。

48、进一步的，所述约束条件表达为：

49、技能匹配约束：对于每个任务，有至少一个技能匹配的检验人员被分配：；

50、工作负载约束：每个检验人员的总任务工作量不超过其最大承受工作量：，其中，表示第个检验人员执行第个任务的工作量；

51、时间限制约束：确保分配给每个任务的检验人员在任务的时间范围内可用。

52、本发明的有益效果：

53、本发明，通过融合神经网络自编码器的深度学习能力和基于领域专家知识构建的规则库，对纺织品的基本信息及其出货要求进行了深入分析和理解，自编码器的应用使得从复杂的纺织品图像和属性中提取关键特征，而规则库则确保了这些特征能够与检验标准和流程精准对接，这种结合不仅显著提升了检验任务生成的准确性，还确保了每项检验工作都高度符合纺织品的实际情况和市场需求，结果是一个更加高效的检验过程，减少了错误和遗漏，提高了客户满意度，并降低了不合格产品流入市场的风险。

54、本发明，通过运用人员分配优化算法，结合最小化检验人员空闲时间的优化目标，实现了对检验任务的智能分配，考虑了检验人员的技能集、经验水平和当前工作量，确保每个任务都能被最合适的人员执行，而不是简单地平均分配任务量，有效平衡了工作负荷，减少了因技能不匹配或工作过载而导致的效率低下，同时，通过减少空闲时间，提高了人力资源的利用效率，这不仅增加了检验速度和质量，也提升了员工的工作满意度和团队的整体士气。

55、本发明，设计允许规则库以灵活和动态的方式更新和扩展，以适应纺织品检验领域快速变化的行业标准、不断演变的客户需求以及新技术的应用，这种适应性使得系统不仅能够处理当前的检验任务，也能迅速适应未来的变化，无论是新材料的出现、新的检验技术的开发，还是市场需求的转变。