CN109697417A - 一种用于变桨***柜的生产管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于变桨***柜的生产管理***,包括以下步骤:步骤一:考勤;步骤二:人员在线监控;步骤三:工位人员在线调度;步骤四:工时计算;在步骤一、步骤二和步骤四中,都需要对工作人员进行在线人脸识别,均通过红外摄像头进行人脸识别,通过活体检测方式进行人脸识别,该用于变桨***柜的生产管理***中,通过活体检测方式的方式,能够对工作人员无配合的情况下实现盲测,大大提高了在线监控的能力,而且***中,加入了工位人员在线调度的功能,提高了生产效率,提高了该生产管理***的实用性,本发明设计合理,适合推广使用。
Description
技术领域
本发明涉及变桨生产技术领域,具体涉及一种用于变桨***柜的生产管理***。
背景技术
在现代企业中,对于工作人员的考勤都采用刷卡或者指纹的形式,容易出现代打卡现象,无法实现精确考勤;而且生产过程中存在串岗现象,扰乱生产秩序,拖慢生产进度,且不能及时发现并制止,增加了生产管理者的管理难度;而且,特别是变桨***柜生产的车间,由于工作人员的种类较多,而且每个人需要工作的工序较多,而这些管理***都是仅仅用来监控,并不具备调度功能,进而降低了管理***的实用性。
发明内容
本发明为了克服上述的不足,提供一种用于变桨***柜的生产管理***。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的:
一种用于变桨***柜的生产管理***,包括以下步骤:
步骤一:考勤,通过考勤机对工作人员进行人脸识别,来控制门禁的开放;
步骤二:人员在线监控,通过设置在车间顶部的各红外摄像头对各工作人员进行识别,并且进行在线监控;
步骤三:工位人员在线调度,根据不同工位的人员配备和工序的完成程度,来进行人员调度;
步骤四:工时计算,根据工作人工作人员作时间和工作工序,来进行实时工时计算;
在步骤一、步骤二和步骤四中,都需要对工作人员进行在线人脸识别,均通过红外摄像头进行人脸识别,通过活体检测方式进行人脸识别;
活体检测方式采用了光流法;利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”,从图像序列中得到各个像素点的运行信息,还采用高斯差分滤波器、LBP特征和支持向量机进行数据统计分析;同时,光流对物体运动比较敏感,利用光流场可以统一检测眼球移动和眨眼,这种活体检测方式可以在工作人员无配合的情况下实现盲测;
LBP算法可用表达式表示为
以为中心像素,ic为相邻像素的强度,S为函数符号,表达式为:
通过LBP特征向量进行识别的步骤,
(1)首先将红外摄像头的检测窗口划分为32*32的小区域;
(2)对于每个小区域中的一个像素,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值小于中心像素值,则该像素点的位置被标记为0,否则为1,这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数,即得到该窗口中心像素点的LBP值;
(3)然后计算每个小区域的直方图,即每个数字(假定是十进制数LBP值)出现的频率,然后对该直方图进行归一化处理;
(4)最后将得到的每个小区域的统计直方图进行连接成为一个特征向量,也就是整幅图的LBP纹理特征向量;
(5)将得到的整幅图的LBP纹理特征向量与人脸识别库中的LBP纹理特征向量进行匹配,来确定工作人员的身份。
作为优选,步骤一中,考勤机人脸识别的时候,识别到非公司员工的时候,会进入后台申请许可,通过后台进行确定通行。
作为优选,步骤二和步骤三中,都需要通过扬声器进行语音提示。
作为优选,所述考勤机、红外摄像头和扬声器均无线连接中控后台,中控后台为计算机。
作为优选,所述人脸识别库是基于Python的人脸识别库。
本发明的有益效果是:该用于变桨***柜的生产管理***中,通过活体检测方式的方式,能够对工作人员无配合的情况下实现盲测,大大提高了在线监控的能力,而且***中,加入了工位人员在线调度的功能,提高了生产效率,提高了该生产管理***的实用性。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明,其中:
图1是本发明的***原理图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图,仅以示意方式说明本发明的基本结构,因此其仅显示与本发明有关的构成。
实施例1:
如图1,一种用于变桨***柜的生产管理***,包括以下步骤:
步骤一:考勤,通过考勤机对工作人员进行人脸识别,来控制门禁的开放;
步骤二:人员在线监控,通过设置在车间顶部的各红外摄像头对各工作人员进行识别,并且进行在线监控;
步骤三:工位人员在线调度,根据不同工位的人员配备和工序的完成程度,来进行人员调度;
步骤四:工时计算,根据工作人工作人员作时间和工作工序,来进行实时工时计算;
在步骤一、步骤二和步骤四中,都需要对工作人员进行在线人脸识别,均通过红外摄像头进行人脸识别,通过活体检测方式进行人脸识别;
活体检测方式采用了光流法;利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”,从图像序列中得到各个像素点的运行信息,还采用高斯差分滤波器、LBP特征和支持向量机进行数据统计分析;同时,光流对物体运动比较敏感,利用光流场可以统一检测眼球移动和眨眼,这种活体检测方式可以在工作人员无配合的情况下实现盲测;
LBP算法可用表达式表示为
以(xc,yc)为中心像素,ic为相邻像素的强度,S为函数符号,表达式为:
通过LBP特征向量进行识别的步骤,
(1)首先将红外摄像头的检测窗口划分为32*32的小区域;
(2)对于每个小区域中的一个像素,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值小于中心像素值,则该像素点的位置被标记为0,否则为1,这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数,即得到该窗口中心像素点的LBP值;
(3)然后计算每个小区域的直方图,即每个数字(假定是十进制数LBP值)出现的频率,然后对该直方图进行归一化处理;
(4)最后将得到的每个小区域的统计直方图进行连接成为一个特征向量,也就是整幅图的LBP纹理特征向量;
(5)将得到的整幅图的LBP纹理特征向量与人脸识别库中的LBP纹理特征向量进行匹配,来确定工作人员的身份。
本实施例中:步骤一中,考勤机人脸识别的时候,识别到非公司员工的时候,会进入后台申请许可,通过后台进行确定通行。
本实施例中:步骤二和步骤三中,都需要通过扬声器进行语音提示。
本实施例中:所述考勤机、红外摄像头和扬声器均无线连接中控后台,中控后台为计算机。
本实施例中:所述人脸识别库是基于Python的人脸识别库。
上述依据本发明为启示,通过上述的说明内容,相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内,进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容,必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (5)
1.一种用于变桨***柜的生产管理***,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一:考勤,通过考勤机对工作人员进行人脸识别,来控制门禁的开放;
步骤二:人员在线监控,通过设置在车间顶部的各红外摄像头对各工作人员进行识别,并且进行在线监控;
步骤三:工位人员在线调度,根据不同工位的人员配备和工序的完成程度,来进行人员调度;
步骤四:工时计算,根据工作人工作人员作时间和工作工序,来进行实时工时计算;
在步骤一、步骤二和步骤四中,都需要对工作人员进行在线人脸识别,均通过红外摄像头进行人脸识别,通过活体检测方式进行人脸识别;
活体检测方式采用了光流法;利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”,从图像序列中得到各个像素点的运行信息,还采用高斯差分滤波器、LBP特征和支持向量机进行数据统计分析;同时,光流对物体运动比较敏感,利用光流场可以统一检测眼球移动和眨眼,这种活体检测方式可以在工作人员无配合的情况下实现盲测;
LBP算法可用表达式表示为
以(xc,yc)为中心像素,ic为相邻像素的强度,S为函数符号,表达式为:
通过LBP特征向量进行识别的步骤,
(1)首先将红外摄像头的检测窗口划分为32*32的小区域;
(2)对于每个小区域中的一个像素,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值小于中心像素值,则该像素点的位置被标记为0,否则为1,这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数,即得到该窗口中心像素点的LBP值;
(3)然后计算每个小区域的直方图,即每个数字(假定是十进制数LBP值)出现的频率,然后对该直方图进行归一化处理;
(4)最后将得到的每个小区域的统计直方图进行连接成为一个特征向量,也就是整幅图的LBP纹理特征向量;
(5)将得到的整幅图的LBP纹理特征向量与人脸识别库中的LBP纹理特征向量进行匹配,来确定工作人员的身份。
2.根据权利要求1所述的用于变桨***柜的生产管理***,其特征在于:步骤一中,考勤机人脸识别的时候,识别到非公司员工的时候,会进入后台申请许可,通过后台进行确定通行。
3.根据权利要求1所述的用于变桨***柜的生产管理***,其特征在于:步骤二和步骤三中,都需要通过扬声器进行语音提示。
4.根据权利要求3所述的用于变桨***柜的生产管理***,其特征在于:所述考勤机、红外摄像头和扬声器均无线连接中控后台,中控后台为计算机。
5.根据权利要求1所述的用于变桨***柜的生产管理***,其特征在于:所述人脸识别库是基于Python的人脸识别库。
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