模块3.1:自动识别技术

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自动识别技术

自动识别技术
P19
3.1自动识别技术的基本概念
❖3. RFID射频识别技术
RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信 号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干 预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体 并可同时识别多个标签, 操作快捷方便。
标签进入磁场后,如果接收到读写器发出的特殊射频信号,就 能凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信 息(无源标签),或者主动发送某一频率的信号(有源标签),读 写器接收射频标签发送的信号,解码并校验数据的准确性后, 送至中央信息系统进行有关的数据处理。
❖2. 条形码(barcode) 识别技术
P8
(a) EAN-13码
(b) EAN-8码
(c) ITF25码
(d) Code93码
(e) 库德巴码
(f) UPC-A
3.1自动识别技术的基本概念
❖2. 条形码(barcode) 识别技术
一维条码优越性
1. 可靠性强。 2. 效率高。 3. 成本低。 4. 易于制作。 5. 构造简单。 6. 灵活实用。 7. 实现自动化管理。
左空白区
左层指示符码词
右层指示符码词
右空白4 层5 层6
3.1自动识别技术的基本概念
二维码PDF417的特点 1. 信息容量大 2. 错误纠正能力 3. 印制要求不高 4. 可用多种阅读设备阅读 5. 尺寸可调以适应不同的打印空间 6. 码制公开已形成国际标准。
广泛地应用于现代工商业及物流领域,是生产自动化、销售自 动化、流通自动化必备的技术。
自动识别设备+自动识别软件
P3
自动识别技术的分类
自动识别技术
数据采集技术
特征提取术

智能供应链管理优化平台建设

智能供应链管理优化平台建设

智能供应链管理优化平台建设第1章引言 (4)1.1 供应链管理概述 (4)1.2 智能供应链管理优化平台的必要性 (4)1.3 研究目的与意义 (4)第2章智能供应链管理理论基础 (5)2.1 供应链管理理论 (5)2.1.1 供应链概念 (5)2.1.2 供应链管理核心内容 (5)2.1.3 供应链管理策略 (5)2.2 智能化技术与供应链管理 (5)2.2.1 人工智能技术 (5)2.2.2 大数据技术 (5)2.2.3 云计算技术 (5)2.2.4 物联网技术 (5)2.3 智能供应链管理的关键要素 (6)2.3.1 数据驱动 (6)2.3.2 系统集成 (6)2.3.3 网络协同 (6)2.3.4 自动化与智能化 (6)2.3.5 风险管理 (6)第3章国内外智能供应链管理发展现状与趋势 (6)3.1 国际智能供应链管理发展现状 (6)3.1.1 概述 (6)3.1.2 美国 (6)3.1.3 欧洲地区 (6)3.1.4 亚洲地区 (7)3.2 我国智能供应链管理发展现状 (7)3.2.1 概述 (7)3.2.2 政策支持 (7)3.2.3 企业实践 (7)3.2.4 技术创新 (7)3.3 智能供应链管理发展趋势 (7)3.3.1 数字化与智能化 (7)3.3.2 绿色化与可持续发展 (7)3.3.3 服务化与定制化 (8)3.3.4 跨界融合与协同创新 (8)第4章智能供应链管理优化平台架构设计 (8)4.1 平台架构设计原则 (8)4.1.1 整体性原则 (8)4.1.2 开放性原则 (8)4.1.3 可扩展性原则 (8)4.2 平台架构设计框架 (8)4.2.1 基础设施层 (8)4.2.2 数据资源层 (8)4.2.3 核心服务层 (8)4.2.4 应用服务层 (9)4.2.5 用户界面层 (9)4.3 平台关键模块设计 (9)4.3.1 数据采集与整合模块 (9)4.3.2 数据分析与挖掘模块 (9)4.3.3 智能决策支持模块 (9)4.3.4 业务协同处理模块 (9)4.3.5 安全与隐私保护模块 (9)第5章数据采集与处理 (9)5.1 数据采集技术 (9)5.1.1 自动识别技术 (9)5.1.2 传感器技术 (10)5.1.3 数据采集系统设计 (10)5.2 数据预处理技术 (10)5.2.1 数据清洗 (10)5.2.2 数据集成 (10)5.2.3 数据转换 (10)5.3 数据存储与管理 (10)5.3.1 数据存储技术 (10)5.3.2 数据管理策略 (11)5.3.3 数据索引与查询优化 (11)5.3.4 数据共享与交换 (11)第6章供应链智能优化算法 (11)6.1 优化算法概述 (11)6.2 基于遗传算法的供应链优化 (11)6.2.1 遗传算法原理 (11)6.2.2 遗传算法在供应链优化中的应用 (11)6.3 基于粒子群优化算法的供应链优化 (12)6.3.1 粒子群优化算法原理 (12)6.3.2 粒子群优化算法在供应链优化中的应用 (12)第7章供应链风险评估与控制 (12)7.1 供应链风险识别 (12)7.1.1 风险来源分析 (12)7.1.2 风险识别方法 (12)7.2 供应链风险评估方法 (13)7.2.1 定性评估方法 (13)7.2.2 定量评估方法 (13)7.2.3 综合评估方法 (13)7.3 供应链风险控制策略 (13)7.3.2 风险缓解策略 (13)7.3.3 风险转移策略 (13)7.3.4 风险监控与应对策略 (13)第8章智能供应链协同管理 (13)8.1 协同管理理论 (13)8.1.1 协同管理的概念 (14)8.1.2 协同管理的关键要素 (14)8.2 智能供应链协同管理策略 (14)8.2.1 供应商协同管理 (14)8.2.2 客户协同管理 (14)8.2.3 内部协同管理 (14)8.3 协同管理平台设计与实现 (14)8.3.1 平台架构设计 (14)8.3.2 关键技术实现 (15)8.3.3 平台功能模块 (15)第9章智能供应链可视化与决策支持 (15)9.1 可视化技术概述 (15)9.2 供应链可视化设计方法 (15)9.2.1 数据采集与处理 (15)9.2.2 可视化展示方式 (15)9.2.3 可视化设计原则 (15)9.2.4 可视化系统开发与实现 (15)9.3 决策支持系统设计与实现 (16)9.3.1 决策支持系统框架 (16)9.3.2 决策支持系统功能设计 (16)9.3.3 决策支持算法与模型 (16)9.3.4 决策支持系统实现 (16)第10章案例分析与应用前景 (16)10.1 案例分析 (16)10.1.1 案例选取与背景 (16)10.1.2 案例一:某制造业企业供应链优化 (16)10.1.3 案例二:某零售企业供应链优化 (16)10.1.4 案例三:某物流企业供应链优化 (16)10.2 智能供应链管理优化平台应用前景 (17)10.2.1 市场需求分析 (17)10.2.2 技术发展趋势 (17)10.2.3 行业应用前景 (17)10.3 未来发展方向与挑战 (17)10.3.1 未来发展方向 (17)10.3.2 面临的挑战 (17)第1章引言1.1 供应链管理概述经济全球化、市场国际化进程的不断推进,供应链管理作为企业提高竞争力、降低成本、提升客户满意度的重要手段,已成为现代企业管理的重要组成部分。

物流信息技术应用开发操作指南

物流信息技术应用开发操作指南

物流信息技术应用开发操作指南第1章物流信息技术概述 (4)1.1 物流信息技术的概念与分类 (4)1.2 物流信息技术的发展与应用 (4)第2章物流信息系统开发基础 (5)2.1 物流信息系统开发流程 (5)2.1.1 需求分析 (5)2.1.2 系统设计 (5)2.1.3 系统开发 (5)2.1.4 系统测试 (5)2.1.5 系统部署与实施 (6)2.1.6 系统维护与升级 (6)2.2 物流信息系统开发方法 (6)2.2.1 结构化方法 (6)2.2.2 面向对象方法 (6)2.2.3 原型法 (6)2.2.4 敏捷开发方法 (6)2.3 物流信息系统开发工具 (6)2.3.1 数据库开发工具 (6)2.3.2 编程语言与开发框架 (6)2.3.3 前端开发工具 (7)2.3.4 集成开发环境(IDE) (7)2.3.5 项目管理工具 (7)第3章数据采集与识别技术 (7)3.1 自动识别技术 (7)3.1.1 条码识别技术 (7)3.1.2 射频识别技术(RFID) (7)3.1.3 二维码识别技术 (7)3.2 数据采集设备 (7)3.2.1 手持式数据采集器 (7)3.2.2 固定式数据采集器 (8)3.2.3 车载数据采集设备 (8)3.3 传感器技术 (8)3.3.1 温湿度传感器 (8)3.3.2 光电传感器 (8)3.3.3 压力传感器 (8)3.3.4 振动传感器 (8)第4章数据传输与通信技术 (8)4.1 有线通信技术 (8)4.1.1 双绞线通信技术 (8)4.1.2 同轴电缆通信技术 (9)4.1.3 光纤通信技术 (9)4.2 无线通信技术 (9)4.2.1 WiFi技术 (9)4.2.2 蓝牙技术 (9)4.2.3 ZigBee技术 (9)4.2.4 4G/5G技术 (9)4.3 网络通信协议 (9)4.3.1 TCP/IP协议 (10)4.3.2 HTTP协议 (10)4.3.3 MQTT协议 (10)4.3.4 AMQP协议 (10)第5章数据存储与管理技术 (10)5.1 数据库系统 (10)5.1.1 关系型数据库设计 (10)5.1.2 数据库管理系统(DBMS) (10)5.1.3 数据库优化策略 (10)5.1.4 数据库安全性及恢复 (11)5.2 大数据存储技术 (11)5.2.1 分布式存储技术 (11)5.2.2 云存储技术 (11)5.2.3 数据压缩与去重技术 (11)5.3 数据仓库与数据挖掘 (11)5.3.1 数据仓库构建 (11)5.3.2 数据挖掘算法 (11)5.3.3 物流数据挖掘应用 (11)第6章物流信息平台设计与实现 (11)6.1 物流信息平台架构设计 (12)6.1.1 整体架构 (12)6.1.2 技术选型 (12)6.1.3 数据流转 (12)6.2 物流信息平台功能模块设计 (12)6.2.1 用户管理 (12)6.2.2 基础信息管理 (13)6.2.3 订单管理 (13)6.2.4 仓储管理 (13)6.2.5 运输管理 (13)6.2.6 费用管理 (13)6.2.7 报表与数据分析 (13)6.3 物流信息平台开发与实施 (13)6.3.1 开发环境准备 (13)6.3.2 系统开发 (13)6.3.3 系统测试 (13)6.3.4 系统部署与实施 (13)6.3.5 系统维护与升级 (13)第7章物流信息系统安全与防护 (14)7.1 物流信息系统安全风险分析 (14)7.1.1 系统安全风险 (14)7.1.2 网络安全风险 (14)7.1.3 管理安全风险 (14)7.2 安全防范技术 (14)7.2.1 系统安全防范技术 (14)7.2.2 网络安全防范技术 (14)7.2.3 管理安全防范技术 (15)7.3 信息加密与认证技术 (15)7.3.1 信息加密技术 (15)7.3.2 认证技术 (15)第8章物流智能技术应用 (15)8.1 人工智能技术 (15)8.1.1 智能调度 (15)8.1.2 需求预测 (16)8.1.3 客户服务 (16)8.2 机器学习与深度学习 (16)8.2.1 图像识别 (16)8.2.2 风险评估 (16)8.2.3 质量检测 (16)8.3 物流与自动化设备 (16)8.3.1 自动搬运 (16)8.3.2 自动分拣 (16)8.3.3 自动包装 (17)8.3.4 无人驾驶物流车 (17)第9章物流大数据分析与决策支持 (17)9.1 物流大数据分析技术 (17)9.1.1 数据采集与预处理技术 (17)9.1.2 数据挖掘技术 (17)9.1.3 机器学习技术 (17)9.2 数据可视化技术 (17)9.2.1 基本图表可视化 (17)9.2.2 地理信息系统(GIS)可视化 (18)9.2.3 交互式可视化 (18)9.3 决策支持系统 (18)9.3.1 运输决策支持系统 (18)9.3.2 仓储决策支持系统 (18)9.3.3 客户服务决策支持系统 (18)9.3.4 预测与优化决策支持系统 (18)第10章物流信息技术发展趋势与展望 (18)10.1 新一代物流信息技术 (18)10.1.1 概述 (18)10.1.2 大数据与物流 (19)10.1.3 云计算与物流 (19)10.1.4 物联网与物流 (19)10.1.5 人工智能与物流 (19)10.2 物流信息技术与产业融合 (19)10.2.1 概述 (19)10.2.2 物流与制造业融合 (19)10.2.3 物流与商贸业融合 (19)10.2.4 物流与农业融合 (19)10.3 物流信息技术未来发展趋势与挑战 (19)10.3.1 发展趋势 (19)10.3.2 挑战与应对策略 (20)第1章物流信息技术概述1.1 物流信息技术的概念与分类物流信息技术是指运用计算机技术、通信技术、网络技术、物联网技术、大数据技术等现代信息技术,对物流活动中的信息进行采集、处理、传输、存储、分析和应用的一系列技术手段。

工业领域智能生产制造执行系统方案

工业领域智能生产制造执行系统方案

工业领域智能生产制造执行系统方案第一章智能生产制造执行系统概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 系统架构 (4)1.3 系统功能 (4)第二章系统硬件设施 (4)2.1 设备选型 (5)2.1.1 控制系统设备选型 (5)2.1.2 传感器设备选型 (5)2.1.3 执行器设备选型 (5)2.1.4 数据采集与传输设备选型 (5)2.2 网络架构 (5)2.2.1 网络拓扑结构 (5)2.2.2 网络协议 (5)2.2.3 网络设备 (5)2.3 硬件集成 (6)2.3.1 设备物理连接 (6)2.3.2 设备软件配置 (6)2.3.3 系统调试与优化 (6)第三章数据采集与处理 (6)3.1 数据采集技术 (6)3.1.1 传感器技术 (6)3.1.2 自动识别技术 (6)3.1.3 网络通信技术 (6)3.2 数据传输 (7)3.2.1 有线传输 (7)3.2.2 无线传输 (7)3.2.3 混合传输 (7)3.3 数据处理与分析 (7)3.3.1 数据清洗 (7)3.3.2 数据存储 (7)3.3.3 数据分析 (7)3.3.4 数据可视化 (8)3.3.5 数据安全 (8)第四章智能控制与优化 (8)4.1 控制算法 (8)4.1.1 模型预测控制 (8)4.1.2 机器学习控制 (8)4.1.3 适应性控制 (8)4.2 优化策略 (8)4.2.1 生产调度优化 (8)4.2.2 能源消耗优化 (8)4.3 实时监控与调整 (9)4.3.1 设备运行状态监控 (9)4.3.2 生产过程监控 (9)4.3.3 控制参数调整 (9)4.3.4 优化策略调整 (9)第五章制造执行系统软件平台 (9)5.1 软件架构 (9)5.2 功能模块设计 (10)5.3 系统集成与兼容 (10)第六章生产线调度与优化 (10)6.1 生产线建模 (11)6.2 调度算法 (11)6.3 优化方案 (11)第七章质量管理与追溯 (12)7.1 质量检测技术 (12)7.1.1 概述 (12)7.1.2 视觉检测技术 (12)7.1.3 光谱分析技术 (12)7.1.4 超声波检测技术 (12)7.2 质量追溯系统 (13)7.2.1 概述 (13)7.2.2 数据采集与存储 (13)7.2.3 数据查询与分析 (13)7.2.4 追溯与召回 (13)7.3 质量改进策略 (13)7.3.1 概述 (13)7.3.2 全面质量管理(TQM) (13)7.3.3 六西格玛管理 (13)7.3.4 持续改进 (13)7.3.5 供应商管理 (14)7.3.6 质量培训与教育 (14)第八章能源管理与优化 (14)8.1 能源消耗监测 (14)8.1.1 监测设备的选择与布置 (14)8.1.2 能源消耗数据的实时采集与传输 (14)8.1.3 能源消耗数据分析与处理 (14)8.2 能源优化策略 (14)8.2.1 能源需求预测 (15)8.2.2 能源优化分配 (15)8.2.3 能源调度与控制 (15)8.3 节能措施 (15)8.3.1 设备更新与改造 (15)8.3.2 生产工艺优化 (15)第九章安全生产与环保 (16)9.1 安全生产管理 (16)9.1.1 安全生产目标 (16)9.1.2 安全生产措施 (16)9.2 环保监测与控制 (16)9.2.1 环保监测 (16)9.2.2 环保控制 (16)9.3 应急预案 (17)9.3.1 应急预案制定 (17)9.3.2 应急预案演练 (17)9.3.3 应急预案修订 (17)第十章系统实施与运维 (17)10.1 实施流程 (17)10.1.1 项目启动 (17)10.1.2 需求分析 (17)10.1.3 系统设计 (17)10.1.4 系统开发 (18)10.1.5 系统部署 (18)10.1.6 用户培训与验收 (18)10.2 运维管理 (18)10.2.1 运维团队建设 (18)10.2.2 运维制度与流程 (18)10.2.3 系统监控与故障处理 (18)10.2.4 数据备份与恢复 (18)10.2.5 安全防护 (18)10.3 系统升级与维护 (18)10.3.1 版本管理 (18)10.3.2 系统升级 (19)10.3.3 系统维护 (19)第一章智能生产制造执行系统概述1.1 系统简介智能生产制造执行系统(Intelligent Manufacturing Execution System,简称IMES)是针对工业领域生产制造过程中执行层面的一种智能化管理系统。

《RFID技术与应用》试题库(含答案)

《RFID技术与应用》试题库(含答案)

《RFID技术与应用》试题库(含答案)一、填空题(共7题,每题2分,共14分)【13选7】1.自动识别技术是一个涵盖【射频识别】、【条码识别技术】、【光学字符识别(OCR)】技术、磁卡识别技术、接触IC卡识别技术、语音识别技术和生物特征识别技术等,集计算机、光、机电、微电子、通信与网络技术为一体的高技术专业领域。

2.自动识别系统是应用一定的识别装置,通过与被识别物之间的【耦合】,自动地获取被识别物的相关信息,并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的数据采集系统,加载了信息的载体(标签)与对应的识别设备及其相关计算机软硬件的有机组合便形成了自动识别系统。

3.条码识别是一种基于条空组合的二进制光电识别,被广泛应用于各个领域,尤其是【供应链管理之零售】系统,如大众熟悉的商品条码。

4.RFID技术是20世纪90年代开始兴起的一项自动识别技术,即利用【射频】信号通过空间【耦合】(交变磁场或电磁场)实现【无】接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。

5.国际标准(国际物品编码协会GS1),射频识别标签数据规范1.4版(英文版),也简称【EPC】规范。

6.射频识别标签数据规范给出包括【“标头”】和【“数字字段”】的标签通用数据结构,所有的RFID标签都应该具有这种数据结构。

7.ISO14443中将标签称为邻近卡,英语简称是【PICC】,将读写器称为邻近耦合设备,英文简称是【PCD】。

8.ISO15693与ISO14443的工作频率都是【13.56】Mhz。

9.ISO15693标准规定标签具有【8】字节的唯一序列号(UID)。

10.对于物联网,网关就是工作在【网络】层的网络互联设备,通常采用嵌入式微控制器来实现网络协议和路由处理。

11.控制系统和应用软件之间的数据交换主要通过读写器的接口来完成。

一般读写器的I/O接口形式主要有【RS-232串行接口】、【RS-485串行接口】、【以太网接口】、【USB 接口】。

《RFID技术与应用》试题库(含答案)

《RFID技术与应用》试题库(含答案)

《RFID技术与应用》试题库(含答案)一、填空题(共7题,每题2分,共14分)【13选7】1.自动识别技术是一个涵盖【射频识别】、【条码识别技术】、【光学字符识别(OCR)】技术、磁卡识别技术、接触IC卡识别技术、语音识别技术和生物特征识别技术等,集计算机、光、机电、微电子、通信与网络技术为一体的高技术专业领域.2.自动识别系统是应用一定的识别装置,通过与被识别物之间的【耦合】,自动地获取被识别物的相关信息,并提供给后台的计算机处理系统来完成相关后续处理的数据采集系统,加载了信息的载体(标签)与对应的识别设备及其相关计算机软硬件的有机组合便形成了自动识别系统.3.条码识别是一种基于条空组合的二进制光电识别,被广泛应用于各个领域,尤其是【供应链管理之零售】系统,如大众熟悉的商品条码。

4.RFID技术是20世纪90年代开始兴起的一项自动识别技术,即利用【射频】信号通过空间【耦合】(交变磁场或电磁场)实现【无】接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。

5.国际标准(国际物品编码协会GS1),射频识别标签数据规范1.4版(英文版),也简称【EPC】规范。

6.射频识别标签数据规范给出包括【“标头”】和【“数字字段”】的标签通用数据结构,所有的RFID标签都应该具有这种数据结构。

7.ISO14443中将标签称为邻近卡,英语简称是【PICC】,将读写器称为邻近耦合设备,英文简称是【PCD】.8.ISO15693与ISO14443的工作频率都是【13。

56】Mhz.9.ISO15693标准规定标签具有【8】字节的唯一序列号(UID)。

10.对于物联网,网关就是工作在【网络】层的网络互联设备,通常采用嵌入式微控制器来实现网络协议和路由处理。

11.控制系统和应用软件之间的数据交换主要通过读写器的接口来完成.一般读写器的I/O接口形式主要有【RS-232串行接口】、【RS—485串行接口】、【以太网接口】、【USB 接口】。

环保行业智能垃圾分类回收系统方案

环保行业智能垃圾分类回收系统方案

环保行业智能垃圾分类回收系统方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (2)1.3 研究内容 (2)第二章智能垃圾分类回收系统概述 (3)2.1 系统定义 (3)2.2 系统架构 (3)2.3 系统功能 (3)第三章垃圾分类识别技术 (4)3.1 识别技术原理 (4)3.2 识别技术选型 (4)3.3 识别技术优化 (4)第四章智能分类算法与应用 (5)4.1 分类算法概述 (5)4.2 算法选型与实现 (5)4.2.1 算法选型 (5)4.2.2 算法实现 (6)4.3 算法功能评估 (6)第五章系统硬件设计 (6)5.1 硬件设备选型 (6)5.2 硬件系统设计 (7)5.3 硬件集成与调试 (7)第六章系统软件设计 (8)6.1 软件架构设计 (8)6.1.1 设计原则 (8)6.1.2 架构设计 (8)6.2 关键模块实现 (8)6.2.1 用户模块 (8)6.2.2 垃圾分类模块 (8)6.2.3 回收利用模块 (8)6.3 系统测试与优化 (9)6.3.1 测试策略 (9)6.3.2 测试结果及优化 (9)第七章智能垃圾分类回收系统运营管理 (9)7.1 运营模式设计 (9)7.2 管理体系构建 (10)7.3 运营效果评估 (10)第八章数据分析与挖掘 (11)8.1 数据采集与处理 (11)8.2 数据挖掘方法 (11)8.3 结果分析与应用 (12)第九章智能垃圾分类回收系统政策与法规支持 (12)9.1 政策法规现状 (12)9.2 政策法规需求 (12)9.3 政策法规建议 (12)第十章项目实施与推广 (13)10.1 项目实施计划 (13)10.2 推广策略 (14)10.3 项目效益分析 (14)第一章绪论1.1 研究背景我国经济的快速发展,城市化进程不断加快,城市人口规模持续扩大,居民生活水平逐渐提高。

在此背景下,城市生活垃圾产量迅速增加,给环境带来了巨大的压力。

车辆自动识别门禁系统方案

车辆自动识别门禁系统方案

车辆自动识别门禁系统方案前言车辆进入园区、物业、停车场等场所,在进行门禁控制时,通常需要进行车牌识别或者刷卡等操作。

这些操作虽然对于人类来说并不复杂,但是对于机器或者电脑来说,却需要极高的计算能力和大量的数据支撑。

因此,我们需要一种更加智能、高效、自动化的系统,来实现车辆自动识别门禁控制系统。

架构设计车辆自动识别门禁系统分为三个模块:车辆识别、门禁控制和云平台管理。

在该系统中,车辆通过摄像头进行拍摄,图像信息被传输至云平台进行分析处理。

经过处理后,控制指令会被发回门禁控制模块,控制门禁系统的开启和关闭。

第一模块:车辆识别该模块主要负责车辆的识别和信息收集。

车辆可以通过安装在入口的摄像头进行自主拍摄,或者通过接收从车辆设备上发来的信息来记录车辆信息。

拍摄的图像或者接收到的信息被发送到云平台,后续会进行图像处理和信息分析,以及将实时监测到的车辆信息发送到门禁控制模块。

第二模块:门禁控制在车辆识别模块之后,门禁控制模块即会接收到云平台发回的指令。

指令包括门禁的开关状态和需要开启的门禁门编号等信息,门禁控制模块会根据指令相应地控制门禁的开关状态。

同时将门禁的开关状态同步推送至云平台,提供实时状态监控。

第三模块:云平台管理云平台管理模块主要负责车辆信息的存储、分析、管理、推送和后续数据处理等工作。

通过对车辆信息的监测,可以实现对车辆的自动识别和门禁控制,同时还可以通过对数据的整理和分析来实现对车辆行为和信息的更全面的监测和分析。

技术实现1. 车辆识别车辆识别采用经典的车牌识别技术,其核心思想是利用计算机视觉和机器学习的方法对车牌进行自动识别,减少人工操作的干预。

对于车辆较多、车流量较大的场合也可以选择采用射频技术对车辆进行自动识别和数据采集。

此外,可以采用红外线技术和激光探测等技术对车辆进行自动检测和识别,利用光学信号进行数据采集和分析。

2. 门禁控制门禁控制采用传统的电气控制技术和电子智能门禁控制技术相结合的方式。

智慧物流平台建设与运营方案

智慧物流平台建设与运营方案

智慧物流平台建设与运营方案第一章:项目背景与目标 (3)1.1 项目意义 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目可行性分析 (3)1.3.1 技术可行性 (4)1.3.2 经济可行性 (4)1.3.3 市场可行性 (4)1.3.4 政策可行性 (4)第二章:智慧物流平台总体架构 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.2 技术选型与标准 (4)2.3 平台功能模块划分 (5)第三章:物流数据采集与处理 (6)3.1 数据采集方式 (6)3.1.1 自动识别技术 (6)3.1.2 传感器技术 (6)3.1.3 网络技术 (6)3.1.4 人工录入 (6)3.2 数据处理与分析 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据整合 (6)3.2.3 数据挖掘与分析 (6)3.2.4 数据可视化 (6)3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密 (7)3.3.2 访问控制 (7)3.3.3 数据备份与恢复 (7)3.3.4 隐私保护策略 (7)第四章:物流资源整合与优化 (7)4.1 资源整合策略 (7)4.2 运输资源优化 (7)4.3 仓储资源优化 (7)第五章:物流服务与管理 (8)5.1 服务类型与标准 (8)5.1.1 服务类型 (8)5.1.2 服务标准 (8)5.2 客户关系管理 (8)5.2.1 客户分类 (8)5.2.2 客户关系维护 (8)5.3 服务质量管理 (9)5.3.1 质量监控 (9)第六章:物流配送与调度 (9)6.1 配送策略 (9)6.1.1 分区配送策略 (9)6.1.2 集中配送策略 (9)6.1.3 多元化配送方式 (9)6.2 调度优化 (9)6.2.1 调度算法优化 (9)6.2.2 实时调度策略 (10)6.2.3 资源共享与协同调度 (10)6.3 配送时效性保障 (10)6.3.1 预测与预警机制 (10)6.3.2 配送路径优化 (10)6.3.3 末端配送优化 (10)6.3.4 配送监控与反馈 (10)第七章:物流信息化建设 (10)7.1 信息系统架构 (10)7.1.1 概述 (10)7.1.2 硬件设施 (10)7.1.3 软件平台 (11)7.1.4 网络架构 (11)7.1.5 数据架构 (11)7.2 信息安全与运维 (11)7.2.1 信息安全 (11)7.2.2 运维管理 (11)7.3 信息技术应用 (12)7.3.1 互联网技术 (12)7.3.2 人工智能技术 (12)7.3.3 云计算技术 (12)第八章:物流成本控制与效益分析 (12)8.1 成本控制策略 (12)8.2 效益评估方法 (13)8.3 盈利模式摸索 (13)第九章:项目实施与推进 (14)9.1 项目组织与管理 (14)9.1.1 组织架构 (14)9.1.2 职责分工 (14)9.1.3 协同机制 (14)9.2 项目进度控制 (14)9.2.1 进度计划 (14)9.2.2 进度监控 (15)9.2.3 进度调整 (15)9.3 项目风险应对 (15)9.3.1 风险识别 (15)9.3.3 风险应对措施 (15)第十章:智慧物流平台运营策略与优化 (16)10.1 运营模式与策略 (16)10.2 平台推广与拓展 (16)10.3 持续优化与创新 (16)第一章:项目背景与目标1.1 项目意义我国经济的快速发展,物流行业作为国民经济的重要组成部分,正面临着转型升级的关键时期。

自动识别技术

自动识别技术

条码与自动识别技术自动识别技术简介自动识别技术是指对数据自动识读并将数据自动输入计算机的一门技术,它是集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科,可以为人们提供快速、准确的数据采集解决方案。

自动识别技术解决了手工输入数据的速度慢、准确率低的问题,大大提高了生产效率,因此近几年来在全球范围得到了迅速发展和广泛应用。

自动识别技术主要包括条码技术、磁卡技术、光学字符识别(OCR)、射频(RF)技术、语音识别、视觉识别等。

条码技术条码技术在当今自动识别技术中占有重要的地位,它是在计算机应用实践中产生和发展起来的一种自动识别技术,具有输入速度快、准确度高、成本低、可靠性强等优点。

什么是条码条码在我们的生活中已是随处可见,它是由一组规则排列的条、空以及相应的字符组成的一种标记。

通常来讲,条是指对光线反射率较低的部分,空是指对光线反射率较高的部分,这些条和空组成的数据表达一定的信息,能够用特定的设备进行识读,并转换成可以由计算机保存和显示的二进制和十进制信息。

普通的条码在使用过程中,通常是作为识别信息,它的意义是通过在计算机系统的数据库中提取相应的信息而实现的。

不同场合下,我们见到的条码的规则有所不同,因为它们使用了不同的码制。

码制即指条码条和空的排列规则,常用的条码码制包括:EAN码、39码、交叉25码、UPC码、128码、93码,还有Codabar(库德巴码)等。

码制不同,它们的应用领域也不同:EAN码,它是国际通用的符号体系,是一种定长、无含意的条码,它表达的信息全部为数字,主要应用于商品标识;39码和128码,为目前国内企业内部自定义码制,是非定长条码,它编码的信息可以是数字,也可以包含字母,可用于工业生产线领域。

93码,是一种类似于39码的条码,密度较高,可以代替39码。

25码,用于包装、运输和国际航空系统的机票顺序编号。

Codabar码,主要用于血库、图书馆、包裹等的跟踪管理。

条码符号的组成一个完整的条码依次是由静区、起始符、数据符、(中间分割符,主要用于EAN码)、(校验符)、终止符、静区组成的。

物流行业智能物流分拣系统方案

物流行业智能物流分拣系统方案

物流行业智能物流分拣系统方案第一章智能物流分拣系统概述 (3)1.1 物流分拣系统发展背景 (3)1.2 智能物流分拣系统概念 (3)1.3 智能物流分拣系统优势 (3)第二章分拣系统关键技术 (4)2.1 自动识别技术 (4)2.2 分拣技术 (4)2.3 信息处理与传输技术 (4)第三章系统架构设计 (4)3.1 总体架构设计 (4)3.1.1 系统层次结构 (5)3.1.2 系统模块划分 (5)3.2 硬件系统设计 (5)3.2.1 数据采集设备 (5)3.2.2 传输设备 (5)3.2.3 分拣设备 (5)3.2.4 控制设备 (6)3.3 软件系统设计 (6)3.3.1 数据采集软件 (6)3.3.2 数据处理软件 (6)3.3.3 分拣算法软件 (6)3.3.4 任务调度软件 (6)3.3.5 用户界面软件 (6)第四章作业流程优化 (6)4.1 分拣流程设计与优化 (6)4.2 信息流与物流整合 (7)4.3 作业效率提升策略 (7)第五章设备选型与配置 (8)5.1 分拣设备选型 (8)5.1.1 设备选型原则 (8)5.1.2 设备选型方案 (8)5.2 辅助设备配置 (8)5.2.1 设备配置原则 (8)5.2.2 设备配置方案 (8)5.3 设备维护与管理 (9)5.3.1 设备维护 (9)5.3.2 设备管理 (9)第六章系统集成与对接 (9)6.1 与外部系统对接 (9)6.1.1 对接需求分析 (9)6.1.2 对接方案设计 (9)6.1.3 对接实施步骤 (10)6.2 与内部系统集成 (10)6.2.1 内部系统概述 (10)6.2.2 集成需求分析 (10)6.2.3 集成方案设计 (10)6.2.4 集成实施步骤 (10)6.3 系统兼容性与稳定性 (10)6.3.1 兼容性分析 (10)6.3.2 稳定性保障措施 (11)6.3.3 监控与优化 (11)第七章信息安全保障 (11)7.1 数据加密与保护 (11)7.2 网络安全防护 (11)7.3 系统安全审计 (12)第八章项目实施与管理 (12)8.1 项目实施流程 (12)8.1.1 项目启动 (12)8.1.2 项目规划 (12)8.1.3 项目执行 (13)8.1.4 项目验收 (13)8.2 项目风险管理 (13)8.2.1 风险识别 (13)8.2.2 风险评估 (13)8.2.3 风险应对 (14)8.3 项目质量控制 (14)8.3.1 质量管理体系的建立 (14)8.3.2 质量控制措施 (14)8.3.3 质量改进 (14)第九章成本效益分析 (14)9.1 投资成本分析 (14)9.1.1 硬件设备投资 (14)9.1.2 软件系统投资 (15)9.1.3 人力资源投资 (15)9.2 运营成本分析 (15)9.2.1 能源成本 (15)9.2.2 人员成本 (15)9.2.3 维修保养成本 (16)9.3 效益评估与优化 (16)9.3.1 效益评估 (16)9.3.2 效益优化 (16)第十章发展趋势与展望 (16)10.1 智能物流分拣系统发展趋势 (16)10.2 行业应用案例分析 (16)10.3 未来发展展望 (17)第一章智能物流分拣系统概述1.1 物流分拣系统发展背景我国经济的快速发展,电子商务行业的蓬勃兴起,物流行业面临着前所未有的发展机遇和挑战。

智能制造技术与装备应用指南

智能制造技术与装备应用指南

智能制造技术与装备应用指南第1章智能制造技术概述 (3)1.1 智能制造的发展背景 (3)1.2 智能制造的关键技术 (3)1.3 智能制造的应用领域 (4)第2章智能制造系统设计与规划 (4)2.1 智能制造系统设计方法 (4)2.2 智能制造系统的模块化设计 (5)2.3 智能制造系统实施与评估 (5)第3章智能制造装备技术 (6)3.1 技术与装备 (6)3.1.1 工业 (6)3.1.2 服务 (6)3.1.3 特种 (6)3.2 传感器技术与装备 (6)3.2.1 温度传感器 (6)3.2.2 压力传感器 (7)3.2.3 流量传感器 (7)3.2.4 光电传感器 (7)3.3 高精度加工技术与装备 (7)3.3.1 数控机床 (7)3.3.2 激光加工设备 (7)3.3.3 电火花加工设备 (7)第4章数据采集与处理技术 (7)4.1 数据采集技术 (7)4.1.1 传感器技术 (8)4.1.2 自动识别技术 (8)4.1.3 远程监控技术 (8)4.2 数据预处理技术 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据集成 (8)4.2.3 数据变换 (8)4.3 数据分析与挖掘技术 (8)4.3.1 描述性分析 (8)4.3.2 关联性分析 (8)4.3.3 预测性分析 (9)4.3.4 聚类分析 (9)4.3.5 决策树 (9)4.3.6 人工神经网络 (9)第5章人工智能在智能制造中的应用 (9)5.1 机器学习与深度学习技术 (9)5.1.1 机器学习技术 (9)5.2 计算机视觉技术 (10)5.2.1 图像识别 (10)5.2.2 目标检测 (10)5.3 自然语言处理技术 (10)5.3.1 语音识别 (10)5.3.2 语义理解 (10)第6章工业互联网与大数据 (11)6.1 工业互联网平台 (11)6.1.1 概述 (11)6.1.2 发展历程与现状 (11)6.1.3 架构与关键技术 (11)6.1.4 应用案例分析 (11)6.2 工业大数据技术 (11)6.2.1 概述 (11)6.2.2 工业大数据技术体系 (11)6.2.3 工业大数据处理流程 (11)6.2.4 工业大数据应用案例分析 (12)6.3 工业互联网安全 (12)6.3.1 概述 (12)6.3.2 工业互联网安全挑战 (12)6.3.3 工业互联网安全防护措施 (12)6.3.4 工业互联网安全案例分析 (12)第7章数字孪生与虚拟仿真 (12)7.1 数字孪生技术 (12)7.1.1 数字孪生建模方法 (12)7.1.2 数字孪生技术在智能制造中的应用 (13)7.2 虚拟仿真技术 (13)7.2.1 虚拟仿真建模方法 (13)7.2.2 虚拟仿真在智能制造中的应用 (13)7.3 数字化工厂构建 (14)7.3.1 数字化工厂架构 (14)7.3.2 数字化工厂的关键技术 (14)第8章智能制造生产管理 (14)8.1 智能制造生产计划与调度 (14)8.1.1 生产计划概述 (14)8.1.2 智能制造生产计划编制 (15)8.1.3 生产调度策略 (15)8.2 智能制造生产过程控制 (15)8.2.1 生产过程控制概述 (15)8.2.2 参数监测与数据采集 (15)8.2.3 智能控制策略 (15)8.3 智能制造质量管理与设备维护 (15)8.3.1 质量管理概述 (15)8.3.3 设备维护与管理 (16)8.3.4 设备维护策略 (16)第9章智能制造在行业中的应用案例 (16)9.1 汽车制造业应用案例 (16)9.1.1 某汽车制造商采用工业互联网平台实现设备互联与数据采集,通过大数据分析优化生产线布局,提高生产效率20%。

自动识别技术与

自动识别技术与

自动识别技术举例 光符号识别 语音识别 虹膜识别 指纹识别 IC卡 条形码
语音识别框架:典型的模式识别系统
·构词规则 ·同音字判决 ·语法语义 ·背景知识
预处理
声学参数 分析
测度估计
失真测度
语音库
判决
专家知识库
训练
识别 结果
·反混叠失真滤波器 ·预加重器 ·端点检测 ·噪声滤波器
·欧氏距离 ·似然比测度
条形码技术:二维条形码
自动识别技术举例 光符号识别 语音识别 虹膜识别 指纹识别 IC卡 条形码
目前,世界上应用最多的二维条码符号有Aztec Code、PDF147、DataMatrix、QR Code、Code16K等。
Code 16K
DataMatrix
PDF147
Aztec Code
QR Code
条形码技术:一维条形码
自动识别技术举例 光符号识别 语音识别 虹膜识别 指纹识别 IC卡 条形码
一维条码是由一组规则排列的条、空以及对应的字符组成的标记。普通的一维条码在使用过程中仅作为识别信息,它的意义是通过在计算机系统的数据库中提取相应的信息而实现的。 一个完整的条码的组成次序依次为:静区(前)、起始符、数据符、(中间分割符,主要用于EAN码)、(校验符)、终止符、静区(后)。
自动识别技术举例 光符号识别 语音识别 虹膜识别 指纹识别 IC卡 条形码
IC卡:基本组成
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IC卡:由持卡人掌管,记录持卡人特征代码、文件资料的便携式信息载体。 接口设备:即IC卡读写器,是卡与PC信息交换的桥梁,且常是IC卡的能量来源。核心为可靠的工业控制单片机,如Intel的51系列等。 PC:系统的核心,完成信息处理、报表生成输出和指令发放、系统监控管理以及卡的发行与挂失、黑名单的建立等。 网络与计算机:通常用于金融服务等较大的系统。

《物联网概论》第3章-自动识别技术

《物联网概论》第3章-自动识别技术
一块芯片 NFC传输范围比RFID小 应用方向不同。
*
NFC的技术指标
通信频带 为13.56MHz 通信距离 最大10cm左右 数据传输速率 为106kbit/s、212kbit/s和424kbit/s
*
3.6.2 NFC系统工作原理
1.NFC系统的组成 2.NFC的使用模式 3.NFC的工作模式
《物联网概论》
第3章 自动识别技术 机械工业出版社
第3章 自动识别技术
3.1 自动识别技术概述 3.2 条码识别 3.3 RFID技术及其分类 3.4 RFID系统的构成
第3章 自动识别技术
3.5 RFID系统的能量传输和防碰撞机制 3.6 NFC 3.7 其他自动识别技术 3.8 自动识别技术比较
*
2. 按工作频率划分
低频系统 高频系统 超高频系统 微波系统
*
3. 按距离划分
密耦合 遥耦合 远距离
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3.4 RFID系统的构成
3.4.1 电子标签 3.4.2 RFID读写器 3.4.3 应用系统 3.4.4 RFID系统中间件
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RFID系统组成
电子标签 读写器 中间件 应用系统
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RFID系统构成框图
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3.7.3 光学字符识别
OCR系统工作原理 OCR的发展和应用
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OCR概念
OCR 光学字符识别 Optical Character Recognition 将图像信息转换为计算机文字
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OCR系统的识别过程
图像输入 图像预处理 特征提取 比对识别 人工校正 结果输出
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OCR应用
零售价格识读 单数据输入 单证识读 支票识读 车牌号码识别
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频分多址法

自动识别技术

自动识别技术

自动识别技术序论:背景:据统计,我国已成为世界上自动识别市场增长最快的国家。

条码产业已初具规模,RFID射频技术和生物识别等技术在中国也正飞速发展。

国家已把“大力发展现代RFID技术”列入“十一五”计划纲要。

概况:自动识别技术是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术,它将数据自动识别、自动采集并且自动输入计算机进行处理。

自动识别技术近些年的发展日新月异,它已成为集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。

是当今世界高科技领域中的一项重要的系统工程。

作用与优势:可以帮助人们快速、准确地进行数据的自动采集和输入,解决计算机应用中由于数据输入速度慢、出错率高等问题。

目前它已在商业、工业、交通运输业、邮电通信业、物资管理、物流、仓储、医疗卫生、安全检查、餐饮、旅游、票证管理以及军事装备等国民经济各行各业和人们的日常生活中得到广泛应用。

发展:(起步较晚,但发展很快)自动识别技术在20世纪70年代初步形成规模,在近40年的发展中,逐步形成了一门包括条码技术、磁卡(条)技术、智能卡技术、射频技术、光字符识别、生物识别和系统集成在内的高技术学科。

应用最早、发展最快的条码识别技术已得到广泛的应用。

射频识别技术、生物特征识别的发展,将会带来新的革命。

第一章自动识别技术概述一、自动识别(automatic identification,简称Auto-ID)的概念自动识别是通过将信息编码进行定义、代码化,并装载于相关的载体中,借助特殊的设备,实现定义信息的自动采集,并输入信息处理系统从而得出结论的识别。

自动识别技术是以计算机技术和通信技术为基础的一门综合性技术,是数据编码、数据采集、数据标识、数据管理、数据传输的标准化手段。

二、自动识别技术系统自动识别系统是一个以信息处理为主的技术系统,它的输入端是将被识别的信息,输出端是已识别的信息。

分类:自动识别系统的输入信息分为特定格式信息和图像图形格式信息两大类流程:被识别信息——获取信息——处理信息——识别信息——已识别信息 1、特定格式信息识别系统特定格式信息就是采用规定的表现形式来表示规定的信息。

自动识别技术

自动识别技术
光笔条形 码扫描器
手持式CCD 条形码扫描 器
固定激光CCD 条形码扫描器
手持式激光 条形码扫描 器
固定式激光 条形码扫描 器
基于安卓平台的手 机条形码扫描器
第3章 自动识别技术
3.2 条形码技术
1.二维码
二维码(Bar-code)是用某种特定的几何图形按一定规律在平面 (二维方向)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的,具有一定 的校验功能,同时还具有对不同行的信息自动识别功能、及处理图形 旋转变化等特点。
• 一个完整的条形码的组成次序为: 静区(前,左侧空白区)、起始符、
数据符、中间分割符(主要用于EAN
码)、校验符、终止符、静区(后, 右侧空白区)。同时,下侧附有供 人识别的字符。
3.2 条形码技术 条形码符号的应用
条形码具有可靠准确、数据输入速度快、经济便宜、 灵活实用、自由度大、设备简单等优越性。
3.2 条形码技术 EAN-13条码的构成
条形码图案实例分成5个部分,从左至右分别为:起始部分、第一数据 部分、中间部分、第二数据部分和结束部分。
① 起始部分:由 11 条线组成,从左至右分别是 8 条 白线、一条黑线、一条白线和一条黑线。 ② 第一数据部分:由42条线组成,是按照一定的算 法形成的,包含了左侧数据符( d1 ~ d6 )数字的信 息。 ③ 中间部分:由 5 条线组成,从左到右依次是白线、 黑线、白线、黑线、白线。 ④ 第二数据部分:由42条线组成,是按照一定的算 法形成的,包含了右侧数据符( d7~d12)数字的信 息。 ⑤ 结尾部分:由11条线组成,从左至右分别是一条 黑线、一条白线和一条黑线、8 条白线。
3.2 条形码技术
PDF 417 符号结构
417 条形码符号是一个多行结构,符号的顶部和底部为空白 区,上下空白区之间为多行结构,每行数据符号字符数相同,行 与行左右对齐直接衔接。其最小行数为3,最大行数为90。

物联网第3章 自动识别技术

物联网第3章 自动识别技术

《物联网概论》-韩毅刚
97
NFC
近场通信
Near Field Communication
感应场
近场
辐射场
远场
《物联网概论》-韩毅刚
98
3.5.1 NFC的技术特点
一块芯片 NFC传输范围比RFID小 应用方向不同。
第3章 自动识别技术
3.1 自动识别技术概述 3.2 条码识别 3.3 二维码识别 3.4 RFID
第3章 自动识别技术(续)
3.5 NFC 3.6 其他自动识别技术 3.7 自动识别应用系统的开发
3.1 自动识别技术概述
3.1.1 自动识别技术的分类 3.1.2 自动识别系统的构成
25码 39码 EAN码 UPC 码 ISBN UCC/EAN-128码
《物联网概论》-韩毅刚
17
25码
《物联网概论》-韩毅刚
18
39码
*
1
2
3
4
A
B
C
D
*
《物联网概论》-韩毅刚
19
UPC条码
Universal Product Code UPC-A码
《物联网概论》-韩毅刚
《物联网概论》-韩毅刚
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RFID系统组成
电子标签 读写器 中间件 应用系统
《物联网概论》-韩毅刚
60
RFID系统构成框图
电子标签
数据 能量
读写器
读取 中间件和应 用软件
写入
《物联网概论》-韩毅刚
61
1. 电子标签
电子标签信息 电子标签原理 电子标签分类
《物联网概论》-韩毅刚
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制造业智能制造与自动化解决方案

制造业智能制造与自动化解决方案

制造业智能制造与自动化解决方案第1章智能制造概述 (3)1.1 智能制造的发展历程 (3)1.1.1 自动化阶段 (3)1.1.2 计算机集成制造系统(CIMS)阶段 (3)1.1.3 智能制造系统(IMS)阶段 (4)1.2 智能制造的关键技术 (4)1.2.1 工业大数据 (4)1.2.2 工业互联网 (4)1.2.3 人工智能 (4)1.2.4 与自动化设备 (4)1.2.5 数字孪生与虚拟现实 (4)1.3 智能制造在我国的发展现状与趋势 (4)1.3.1 发展现状 (4)1.3.2 发展趋势 (5)第2章自动化技术与设备 (5)2.1 自动化技术概述 (5)2.2 常用自动化设备与系统 (5)2.2.1 传感器与执行器 (5)2.2.2 可编程逻辑控制器(PLC) (5)2.2.3 工业 (5)2.2.4 分布式控制系统(DCS) (5)2.3 自动化设备的选型与应用 (6)2.3.1 选型原则 (6)2.3.2 应用案例 (6)第3章传感器与执行器 (6)3.1 传感器技术与应用 (6)3.1.1 传感器概述 (6)3.1.2 传感器类型 (6)3.1.3 传感器技术发展趋势 (7)3.1.4 传感器在制造业中的应用 (7)3.2 执行器技术与应用 (7)3.2.1 执行器概述 (7)3.2.2 执行器类型 (7)3.2.3 执行器技术发展趋势 (7)3.2.4 执行器在制造业中的应用 (7)3.3 传感器与执行器的集成 (7)3.3.1 集成的意义 (7)3.3.2 集成方式 (7)3.3.3 集成技术在制造业中的应用 (7)3.3.4 集成技术的挑战与展望 (7)第4章数据采集与处理 (8)4.1.1 自动识别技术 (8)4.1.2 传感器技术 (8)4.1.3 数据传输技术 (8)4.2 数据处理与分析 (8)4.2.1 数据预处理 (8)4.2.2 数据存储与管理 (8)4.2.3 数据分析方法 (8)4.3 数据可视化与报告 (8)4.3.1 数据可视化技术 (9)4.3.2 报告与推送 (9)4.3.3 大屏展示 (9)第5章技术应用 (9)5.1 工业概述 (9)5.2 编程与控制 (9)5.3 在制造业的应用案例 (9)5.3.1 汽车制造业 (9)5.3.2 电子制造业 (9)5.3.3 医疗器械制造业 (10)5.3.4 食品制造业 (10)第6章智能仓储与物流 (10)6.1 智能仓储系统 (10)6.1.1 系统概述 (10)6.1.2 关键技术 (10)6.1.3 应用案例 (10)6.2 自动化物流设备与应用 (11)6.2.1 自动化物流设备概述 (11)6.2.2 关键技术 (11)6.2.3 应用案例 (11)6.3 仓储与物流系统集成 (11)6.3.1 系统集成概述 (11)6.3.2 关键技术 (11)6.3.3 应用案例 (11)第7章生产过程控制系统 (12)7.1 PLC与DCS技术 (12)7.1.1 PLC技术 (12)7.1.2 DCS技术 (12)7.1.3 PLC与DCS的融合应用 (12)7.2 工业网络与通信 (12)7.2.1 工业网络架构 (12)7.2.2 工业通信协议 (12)7.2.3 工业网络与智能制造的融合 (12)7.3 生产过程控制策略与优化 (13)7.3.1 控制策略 (13)7.3.3 生产过程监控与故障诊断 (13)第8章智能制造执行系统 (13)8.1 智能制造执行系统概述 (13)8.2 生产调度与优化 (13)8.2.1 生产调度 (13)8.2.2 生产优化 (13)8.3 质量管理与追溯 (14)8.3.1 质量管理 (14)8.3.2 质量追溯 (14)第9章设备维护与故障诊断 (14)9.1 设备维护策略 (14)9.1.1 定期维护 (14)9.1.2 状态维护 (14)9.1.3 预防性维护 (14)9.2 故障诊断技术 (15)9.2.1 信号处理技术 (15)9.2.2 人工智能技术 (15)9.2.3 模型建立与仿真 (15)9.3 预防性维护与智能监控 (15)9.3.1 预防性维护实施策略 (15)9.3.2 智能监控技术 (15)9.3.3 设备维护管理平台 (15)第10章智能制造与工业互联网 (15)10.1 工业互联网概述 (16)10.2 工业互联网平台与应用 (16)10.3 智能制造与工业互联网的融合与发展趋势 (16)第1章智能制造概述1.1 智能制造的发展历程智能制造作为制造业发展的新阶段,其发展历程可追溯到20世纪50年代的自动化技术。

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2、条码符号的结构(图3-3)
一个完整的条码符号一般由以下几部分组成:(图3-3) 两侧空白区(静区)(通常不小于6mm):条码起始符、 终止符两端外侧与空的反射率相同的限定区域,提示准备 扫描。 当两个条码相距较近时,静区有助于它们加以区分。 起始符:位于条码起始位置的若干条与空,标志条码符 号的开始。阅读器确认后开始处理扫描 数据符:位于起始符后面的字符,它包含条码所表达的码基本术语
1、条码的定义(国家标准GB/T12905-2001) 条码(Bar Code):由一组规则排列的条、空及 其对应字符组成的标记,用以表示一定的信息。
“条”指对光线反射率较低的部分(黑色), “空”指对光线 反射率较高的部分(白色)。
由于黑白色反射率不同,黑白条粗细不同,光电扫描后,转换 为不同的电脉冲。二进制信息传输到计算机时,通过计算机数 据库中已建立的条码与商品信息的对应关系,条码中的商品信 息就被读出。
连续型条码和非连续型条码:没有条码字符间隔的条码为连续型 条码,反之为非连续型(离散型)条码。
双向可读条码:条码符号两端均可作为扫描起点的条码,绝大多数 码制都具有双向可读性。 自校验条码:条码字符本身具有校验功能的条码。 定长条码和非定长条码:条码字符个数是固定的称定长码;反之为 非定长码。如:EAN/UPC码是定长码,其标准版仅能表示12个字符, 39码、交插25码则为非定长码。
39码:非定长非连续型,有自校验功能,数字
字母数字式码制。广泛应用于血库、图书馆业 务中。Code39是一种可表示数字、字母等信息的条码,用于
自动化管理,目前使用极为广泛(三九码就是Code39)
其字符集为:0~9、A~Z、-、.、/、+、%、*、$和空格键共44个字符。 每个字符由9个单元(5个条单元和4个空单元,即五条夹四空)组成,
交插25码:条空交插表示信息的非定长连续型自校验数 字式码制。多应用于包装、运输、航空机票顺序号等。 图3-13。为适应特定的印刷条件,多数情况下都在交 插二五条码周围加了保护框。
ITF码:ITF 条码是在交插二五条码的基础之上,扩展 形成的用于储运包装上的条码。 ITF 条码符号主要有 ITF –14码(即14位交插二五条码)、 ITF –16码、 ITF –6码,他们都是定长型条码。 如下图ITF-14码。 双向条码 (bi-directional bar code ):条码符号两端均 可作为扫描起点的条码。
二、条码的分类
• 按码制分类
EAN码:定长、无自校验功能,由数字0~9组成。 EAN码是国际物品编码协会制定的一种商品用条码, 通用于全世界。EAN码符号有标准版(EAN-13)和缩 短版(EAN-8)两种,我国的通用商品条码与其等效。 我们日常购买的商品包装上所印的条码一般就是EAN 码。
当今世界广为使用。
• 条码最早出于20世纪40年代,美国两位工程师研究用代 码表示食品项目及自动识别设备,1949年获得美国专利 • 1973年,美国统一代码委员会(Uniform Code Council, UCC)建立了UPC商品条码应用系统,颁布了UPC条码标 准 • 1977年欧共体在UPC码基础上,制定出欧洲物品编 码—EAN (European Article Numbering,简称EAN) 码。 • 1981年,EAN组织发展为国际化组织, EAN与UPC兼 容, EAN/UCC条码体系广泛推荐应用。 • 1988年12月,我国成立了“中国物品编码中心”,并 于1991年4月19日正式申请加入了国际编码组织EAN 协会。
条高:条码字符中条的二维尺寸的纵向尺寸。 条宽:条码字符的条的二维尺寸中的横向尺寸。 空宽:条码字符中空的宽度尺寸。 条码长度:条码起始符前缘到终止符后缘的长度。 条码符号的长度:包括静区的条码长度。
条码密度:单位长度条码所表示条码字符的个数。条码密度越高,所 需扫描设备分辨率也就越高。 条码字符间隔:相邻条码字符间不表示特定信息且与空反射率相同的 区域(下图)。
条码技术的起源与发展
国外:
条码技术最早产生在风声鹤唳的二十年代,诞生于Westinghouse的实 验室里。一位名叫John Kermode性格古怪的发明家“异想天开”地想对 邮政单据实现自动分检,那时候对电子技术应用方面的每一个设想都使 人感到非常新奇。 他的想法是在信封上做条码标记,条码中的信息是收信人的地址,就 象今天的邮政编码。为此Kermode发明了最早的条码标识,设计方案非 常的简单,即一个“条”表示数字“1”,二个“条”表示数字“2”,以次 类推。然后,他又发明了由基本的元件组成的条码识读设备:一个扫描 器(能够发射光并接收反射光);一个测定反射信号条和空的方法,即边缘 定位线圈;和使用测定结果的方法,即译码器。 这种方法,条码符号直接对信件进行分检。
代码(code): 即一组表征客观事物的有 序符号。对项目标识时,先进行编码,得 出一个代码,然后再用相应的条码符号将 其表示出来。 如图:阿拉伯数字6921235122661即是 夏新直帅手机 的商品标识代码,而在其上方由条和空组成的 条码符号则是该代码的符号表示。一个代码只能惟一地标识 一个物品,而一个物品只能有一个惟一的代码。
码制
码制是指条码符号的编码规则,不同的码制
产生了不同的条码类型。
每种码制都具有固定的编码容量和所规定的
条码字符集。
常用的一维条码码制包括:EAN条码、UPC条
码、UCC/EAN-128条码、交插25条码、39条码、
93条码、库德巴条码等。
字符集
指某种码制的条码符号可以表示的字母、 数字和符号的集合。 几种常见码制的字符集如下:
5、条码技术的特点
1)简单。条码符号制作容易,扫描操作简单 2)采集速度快。计算机键盘录入200字符/分钟,• 条码扫描录入 而 速度是键盘录入的20倍。 3)采集信息量大。一次可以采集几十位字符信息。 4)可靠性高。键盘录入误码率为三百分之一,条码扫描录入,误码 率仅有百万分之一,首读率98%以上。 5)灵活、实用。可单独使用,也可系统识别,也可实现手工键盘输 入。 6)自由度大。即使标签有部分残缺,仍可以从正常部分识读正确的 信息。 7)设备结构简单、成本低。
日本1974年开始研究条码技术,1978年加入国际物品编 码协会,10年后成为EAN的最大用户。 成熟期:80年代至今 为提高条码符号的信息密度,研究出128码、93码,还 有交叉25码、39码、库德巴码、49码等等40多种码 制。
国内:
20世纪70年代才起步,1988年成立“中国物品编码中 心”,并于1991年加入国际编码组织EAN协会。 近年来,条码技术对现代物流作业与管理的影响已经深入人 心,企业都意识到没有条码技术的应用,就不能实现物流信 息的实时采集和处理,物流信息化便只是一句空话。 如2001年建成的海尔国际物流中心,就采用了条码,并 把条码信息采集与物流中心管理控制系统结合,极大地提高 了物流工作效率。 又如:上海可的物流公司 到2005年12月,我国已有13万家企业申请注册了厂商代 码,全球排名第三,仅次于美国和日本。
EAN/UPC码,交插25码的字符集:数字0~9。
39码字符集:数字0~9,字母A~Z,八个特殊 字符:- ·$ % 空格 / + 。 库德巴码:数字0~9,A~D(4个字母),六个
特殊字符。
自校验特性
当条码有印刷缺陷(如因出现污点把一个窄 条错认为宽条)而不会导致替代错误,该条码就 具有自校验功能,如39码、库德巴码、交插25 码都具有自校验功能。而EAN和UPC码、93码 都没有自校验功能(校验码仅访误读而非纠 错)。
• • • •
1、条码技术在沃尔玛的应用(P43) 2、二维条码在交通管理中的应用 3、可的物流公司应用条码技术 4、视频演示
• 下图为雀巢咖啡及某品牌面包包装上的条码标签
《广东省商品条码管理办法》从2005年 3月1日起施行。《办法》规定,在本省行政 区域内生产食品、烟、酒、饮料、药品、化 妆品、医疗器械、玩具和家用电器等产品, 应当在产品标识中标注商品条码。 【想一想】为什么条码识别如此重要?
模块三
物流自动识别技术
知识目标
• • • • 1)了解条码的概念和特点 2)掌握条码的分类、构成、功能 3)理解编制条码的原则 4)了解RFID的组成和原理。
能力目标
• 1)能运用条码知识判断一维条码和二 维条码 2)能运用条码知识具体识别常见的不 同码制的商品条码及其所赋予的含义 • 3)能运用条码编制原则编制条码 4)能运用RFID系统读取物流信息
萌芽期:20世纪40年代——70年代
美国的两位工程师研究的代码表示食品项目及相应的 自动识别设备,标志着条码的诞生。
普及期:70年代——80年代
1969年美国电子收银问世,加速了条码技术在商业领 域的推广; 1973年美国统一编码协会(UCC)建立了统一的标准 化码制——UPC码; 1977年欧洲12国在UPC码基础上制定了EAN-13、 EAN-8码,并成立了欧洲物品编码协会(EAN); 1981年EAN发展为一个国际性组织,改名为国际物品 编码协会,EAN码也成了国际标准码制;
条码质量
指条码的印制质量,其判定主要从外观、条 (空)反射率、条(空)尺寸误差、空白区尺寸、 条高、数字和字母的尺寸、校验码、译码正确性、 放大系数、印刷厚度、印刷位置几个方面进行。
4、基本术语
条码符号:即物品条码。通常将可识别的字符注在条码符号下面。 条码字符:表示一个字符的若干条与空。 单元(元素):构成条码字符的条和空。一个单元通常由一个或多 个(如1~4倍)模块组成。 模块:组成条或空的最基本单位。 单位元数宽度:条码符号中窄单元的标称宽度,(通常为一个模块 的宽度)。 条/空:条码中对光的反射率较低(黑色)/较高(白色)的部分。 位空:条码中位于两相邻字符间不代表任何信息的空称位空。
校验符:代表一种算术运算结果。阅读器解码时,对
读入的各字符进行规定的运算,运算结果与校验码相 同,则规定此次阅读有效,否则不予读入。
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