仓库管理系统设计概述

仓库管理系统可及时、准确、高效地完成商品货物的入库和查询统计工作,并为其分析统计提供基础数据,生成收发存状态,以便于企业掌握库场情况。本文以Visual Basic为开发工具,利用ACCESS2010建立了后台数据库,设计出了以商品管理、出入库管理、查询管理及用户管理等功能需求为基础的网上超市-仓库管理系统。该系统可协助各类管理人员保证生产过程中物流畅通,从而降低成本,提高经济效益。     

考虑拆分策略的智能仓库订单分拣建模与优化

针对一种两类订单混合分拣的自动小车分拣问题,考虑其在订单分拣过程中出现的分拣AGV(automatic guided vehicle)堵塞和人工收集站闲置的现象,提出一种订单拆分的策略及拆分后子订单批次调整的方法,并以总订单完工时间最小化为优化目标,建立了订单拆分的订单分拣整数规划模型;提出一种改进离散灰狼优化算法,将订单分批、批次排序以及下架库位选取3个子问题进行联合优化。数值实验结果表明,订单拆分策略使总订单完工时间显著减少,并且通过与经典算法以及其他同类型算法的对比,验证了所提算法的优越性。     

基于熵权TOPSIS法的快递分拣中心选址

为寻找合适的快递分拣中心,研究了熵权TOPSIS模型,以熵权法与改进的TOPSIS模型结合,最终确定选址的最优方案.文章以安徽某快递企业为例,根据2019年安徽省年度数据,从经济发展水平、快递作业能力、经营环境、成本因素等四个方面来构建分拣中心选址评价指标体系,使用熵权法和改进的TOPSIS模型对皖北六市进行实证研究....     

基于机器视觉技术的分拣机器人研究综述

随着机器视觉技术和人工智能的高速发展,当代机器人正朝着协作化、自动化、网络化以及智能化方向发展。为保障机器人作用的精准高效,机器视觉技术受到了极大的关注并被广泛应用于各领域。传统的分拣过程受物件特征的影响较大,而机器视觉技术具有速度快、信息量大、功能多的特点,并且能避免工人疲劳带来的误差,因而机器视觉技术在分拣领域表现出了良好的应用前景。基于此,详细分析和探讨了基于机器视觉技术的分拣机器人的组成、关键技术以及在各个行业的应用现状,具体阐述了相应的优势、存在的问题及可行性解决方案。最后,展望了分拣机器人结合机器视觉技术在人工智能大数据时代的发展趋势。     

仓库拣选路径问题研究综述

近年来,多品种、小批量的生产模式的盛行,给制造业的仓储带来了巨大的挑战,如何提高仓库的拣选效率是一个亟待解决的问题。因此,中外学者针对仓库拣选路径问题提出了多种分类及研究方法。通过查阅相关文献,从两个角度对仓库拣选路径问题进行综述。首先,从拣选作业类型的角度,将研究问题分为单一作业和复合作业,分析仓库拣选路径问题的研究现状及存在的问题;其次,从研究方法的角度,将求解方法分为启发式算法和强化学习,分析近年来二者在仓库拣选路径问题中的应用;最后,对现有文献进行总结,并提出未来仓库拣选路径问题的发展方向。     

企业空间数据仓库的构建方法

在现有企业数据仓库多维模型的基础上,结合空间数据的特性和不同决策处理需求,提出了3种构建企业空间数据仓库的方法. 通过原型系统的验证,说明这些方法是有效可行的.     

基于灰度相关匹配的工业分拣系统实现

为解决使用传统示教或离线编程方式的工业机器人无法满足实时数据采集要求,以爱普生工业机器人与2D相机为硬件基础,搭建了一个基于机器视觉的自动分拣系统。先采用4点标定版在Halcon上实现手眼标定,再采用基于灰度相关的目标匹配算法,并用多阀值模板匹配和图像金字塔降低算法复杂度,实现对分拣对象的实时数据采集和快速识别分拣。实验结果表明：搭建的智能分拣系统运行稳定,满足对传送带上的物体进行自动分拣的精度要求,具有一定的工业应用价值。     

论期货市场的系统原理

期货市场是为解决“卖”与“买”的矛盾所形成的一种系统市场模式,它在运行中所遵循的仓房原理、无条件交易原理、等效原理、投机原理、支配原理、竞价原理、稳定性原理等,使其各要素联结为整体最优的市场系统。     

基于视觉的并联机器人智能分拣系统设计与实现

针对传统工业机器人无法满足复杂分拣环境下作业要求的问题,设计基于视觉的并联机器人智能分拣系统.以Delta并联机器人、CMOS相机为硬件基础,运用固定阈值和轮廓提取等方法对图像进行预处理,求解出所观察目标的空间位姿,通过Hu矩匹配法对工件进行识别匹配,提高并联机器人对环境的认知能力和智能性.系统测试结果表明,该控制系统...