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多品种跨批量企业生产具有产品品种繁多、工艺复杂、产量多变等特点,缺乏拉动式准时生产的条件,在生产过程中容易存在半成品大量积压、产品生产周期过长等问题。针对这一问题,介绍一种不同于拉动式生产的工位物料的准时配送方法,利用混合布局方式,结合几个精益配送技术模块,提出了多品种跨批量企业的精益生产物料配送模型,使生产时的原材料和半成品在工位间高效流转,缩短产品生产周期,提高生产效率。 相似文献
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针对主流深度学习裂缝分割算法消耗大量计算资源、传统图像处理方法检测精度低、丢失裂缝特征等问题,为了实现对混凝土裂缝的实时检测和在像素级水平上分割裂缝,提出一种基于轻量级卷积神经络M-Unet的裂缝语义分割模型,首先对MobileNet_V2轻量网络进行改进,修剪其网络结构并优化激活函数,再用改进的MobileNet_V2替换U-Net参数量巨大的编码器部分,以实现模型的轻量化并提升裂缝的分割效果。构建包含5 160张裂缝图像的SegCracks数据集对提出方法进行验证,试验结果表明:优化后的M-Unet裂缝分割效果优于U-Net、FCN8和SegNet等主流分割网络和传统图像处理技术,获得的IoU_Score为96.10%,F1_Score为97.99%。与改进前UNet相比,M-Unet权重文件大小减少了7%,迭代一轮时间和预测时间分别缩短了63.3%和68.6%,IoU_Score和F1_Score分别提升了5.79%和3.14%,并且在不同开源数据集上的交叉验证效果良好。表明提出的网络具有精度高、鲁棒性好和泛化能力强等优点。 相似文献