针对多目标工艺规划与车间调度集成问题(multi-objective integrated process planning and scheduling,MOIPPS),以最小化完工时间和生产能耗最低为优化目标,提出了一种考虑全局和局部最优的改进混合优化算法。通过分析集成系统工艺设...针对多目标工艺规划与车间调度集成问题(multi-objective integrated process planning and scheduling,MOIPPS),以最小化完工时间和生产能耗最低为优化目标,提出了一种考虑全局和局部最优的改进混合优化算法。通过分析集成系统工艺设计和生产调度两个问题的区别与联系,搭建了多目标问题模型和解决框架。针对两阶段集成问题提出混合优化算法,对工艺阶段采用全局搜索算法,为集成系统提供多种工艺加工方案,保证集成算法的全局搜索性能;针对调度阶段设计一种改进禁忌搜索算法,通过交叉与随机抽样扩大解的分布范围,使用邻域禁忌搜索使得算法快速收敛,并采用Pareto非支配排序获得全局最优解。实验对比分析,验证了所提算法在求解多目标工艺规划与车间调度集成问题的高效性和稳定性。展开更多
针对人工目视排查大型旋转过滤设备网片缺陷时存在的效率低下,缺陷与背景之间边界模糊及网孔中的小水珠产生反光现象等问题,提出了一个基于多维特征融合的高效网片缺陷检测算法。引入了泊松图像增强技术,实现了缺陷目标与正常背景区域...针对人工目视排查大型旋转过滤设备网片缺陷时存在的效率低下,缺陷与背景之间边界模糊及网孔中的小水珠产生反光现象等问题,提出了一个基于多维特征融合的高效网片缺陷检测算法。引入了泊松图像增强技术,实现了缺陷目标与正常背景区域的平滑融合,增加了小样本缺陷数量的同时解决了缺陷数量分布不均匀的问题。在YOLOv8中融入轻量多维卷积改进的C2fLWDC(C2flightweight multi-dimensional convolution)模块及加权多特征增强模块,既增强了网络对缺陷特征的提取又实现了各级特征的高效融合,提升了对多尺度缺陷样本的表征能力。采用EIOU(efficient intersection over union)定位损失函数,加速了对缺陷目标的准确定位。网片数据集检测结果表明,改进后的算法mAP(mean average precision)达到92%,相较于原始模型提升了16.8个百分点,能很好地完成缺陷目标的检测任务。展开更多
文摘针对多目标工艺规划与车间调度集成问题(multi-objective integrated process planning and scheduling,MOIPPS),以最小化完工时间和生产能耗最低为优化目标,提出了一种考虑全局和局部最优的改进混合优化算法。通过分析集成系统工艺设计和生产调度两个问题的区别与联系,搭建了多目标问题模型和解决框架。针对两阶段集成问题提出混合优化算法,对工艺阶段采用全局搜索算法,为集成系统提供多种工艺加工方案,保证集成算法的全局搜索性能;针对调度阶段设计一种改进禁忌搜索算法,通过交叉与随机抽样扩大解的分布范围,使用邻域禁忌搜索使得算法快速收敛,并采用Pareto非支配排序获得全局最优解。实验对比分析,验证了所提算法在求解多目标工艺规划与车间调度集成问题的高效性和稳定性。
文摘针对人工目视排查大型旋转过滤设备网片缺陷时存在的效率低下,缺陷与背景之间边界模糊及网孔中的小水珠产生反光现象等问题,提出了一个基于多维特征融合的高效网片缺陷检测算法。引入了泊松图像增强技术,实现了缺陷目标与正常背景区域的平滑融合,增加了小样本缺陷数量的同时解决了缺陷数量分布不均匀的问题。在YOLOv8中融入轻量多维卷积改进的C2fLWDC(C2flightweight multi-dimensional convolution)模块及加权多特征增强模块,既增强了网络对缺陷特征的提取又实现了各级特征的高效融合,提升了对多尺度缺陷样本的表征能力。采用EIOU(efficient intersection over union)定位损失函数,加速了对缺陷目标的准确定位。网片数据集检测结果表明,改进后的算法mAP(mean average precision)达到92%,相较于原始模型提升了16.8个百分点,能很好地完成缺陷目标的检测任务。
