考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题研究

分析生产车间的实际生产状况,建立了考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑了以往柔性作业车间调度问题模型所没有考虑的工件在加工机器间的移动时间,使柔性作业车间调度问题更贴近实际生产,让调度理论更具现实性。通过对已有的改进遗传算法的遗传操作进行重构,设计出有效求解考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题的改进遗传算法。最后对实际案例进行求解,得到调度甘特图和析取图,通过对甘特图和析取图的分析验证了所建考虑工件移动时间的柔性作业车间调度问题模型的可行性和有效性。     

考虑机器速度的低碳柔性作业车间调度问题研究

根据具有低碳需求的制造企业的实际情况,建立了考虑机器速度的低碳柔性作业车间调度问题模型,该模型考虑机器加工速度,增加了工件的装夹和卸载时间及机器在不同状态下的碳排放参数,使问题更具现实性。为了实现低碳生产的目标,本文在实现最大完工时间最小的前提下提出了一种非关键工序调整法,通过对非关键工序的调整,降低机器的总碳排放量,提高机器利用率。最后通过求解实际案例,实验结果证实模型的可行性和非关键工序调整法的有效性。     

基于改进RetinaNet的宫颈异常细胞检测算法

宫颈异常细胞特征细微难以提取、小目标容易漏检、细胞边界回归不准确导致异常细胞检测精度不高，鉴于此，本文提出了一种结合注意力的全尺度特征融合RetinaNet(AFF-RetinaNet)宫颈异常细胞检测算法。首先，采用ResNeSt-50作为特征提取网络提取宫颈异常细胞的细微特征；其次，引入平衡特征金字塔（BFP）结构，对所有特征层进行全尺度融合，增强小目标的语义信息，并利用BFP中的非局部注意力模块获取图像的全局信息，以进一步增强特征空间的语义信息；最后，采用CIoU Loss作为回归分支的损失函数，以提高对异常细胞边界回归的准确率。另外，针对实际应用场景，基于AFF-RetinaNet算法实现了全视野宫颈细胞病理学图像（WSI）推理流程，并基于该推理流程对WSI中的异常细胞进行了检测。AFF-RetinaNet在宫颈异常细胞数据集上的平均精度均值（mAP）为83.4%，其中对小目标的mAP值（mAP-s）达到了24.4%，相较于基准RetinaNet算法分别提高了3.2个百分点和10.8个百分点。基于AFF-Retina的WSI推理结果在感兴趣区域中的mAP为70.8%。实验结果表...