[发明专利]一种车间机台操作人员的行为评价方法及系统

说明书

本发明提供一种车间机台操作人员的行为评价方法及系统，该方法包括：实时获取操作人员的人体图像，并根据所述人体图像提取操作人员的脸部特征和行为姿态特征；将所述脸部特征与预设的车间操作人员数据库进行比对，以获取操作人员对应的身份ID；通过深度学习算法对该操作人员的所述行为姿态特征进行机器自学习，以确定该操作人员的机台操作动作；将所述机台操作动作存入车间MES系统中形成该操作人员的操作动作数据，并根据所述操作动作数据生成该操作人员的操作行为评价指标。本发明能提高车间智能化管理水平，提高车间人员的安全性。

技术领域

本发明涉及车间智能管理技术领域，尤其涉及一种车间机台操作人员的行为评价方法及系统。

背景技术

目前，烟厂的卷接包车间并没有相对较科学、客观的针对机组操作人员行为状态的评价体系，仅依靠管理者的经验以及所察所想对机组操作人员行为进行评估打分。现有的凭借经验判断机组操作人员行为状态的方式存在以下两点缺陷：(1)缺乏客观地理论依据，缺少实际数据支撑。(2)单纯凭借人为经验判断，往往会出现与实际状况较大的偏差。另外，在操作人员操作机台出现不规范操作时，也不能实时进行纠正和提醒。

发明内容

本发明提供一种车间机台操作人员的行为评价方法及系统，解决现有车间机台操作人员的行为状态评价只能通过监控视频或人工观察后进行主观评价，易存在评价不准确、缺少客观数据支持的问题，能提高车间智能化管理水平，提高车间人员的安全性。

为实现以上目的，本发明提供以下技术方案：

一种车间机台操作人员的行为评价方法，包括：

实时获取操作人员的人体图像，并根据所述人体图像提取操作人员的脸部特征和行为姿态特征；

将所述脸部特征与预设的车间操作人员数据库进行比对，以获取操作人员对应的身份ID；

通过深度学习算法对该操作人员的所述行为姿态特征进行机器自学习，以确定该操作人员的机台操作动作；

将所述机台操作动作存入车间MES系统中形成该操作人员的操作动作数据，并根据所述操作动作数据生成该操作人员的操作行为评价指标，所述评价指标包括：在岗时长、自检频次、更换辅料频次、物耗控制情况和在岗热力图分布情况。

优选的，还包括：

根据该操作人员的机台操作动作判断该操作人员的操作是否符合预设的操作规范，如果不符合，则生成操作失误记录；

根据所述操作失误记录确定该操作人员的操作行为负面指标，所述负面指标包括：失误频次、耽搁时长、停机时长和停机频次。

优选的，还包括：

设置各个所述评价指标和所述负面指标的权重，并根据所述权重计算得到各个所述评价指标和所述负面指标的权重值；

根据所述权重值计算得到该操作人员的行为评价得分，并根据所述身份ID将所述行为评价得分存储到车间操作人员数据库中。

优选的，还包括：

根据所述脸部特征和所述行为姿态特征判断该操作人员是否处于安全工作状态，如果否，则根据所述身份ID上报不安全状态信息，并生成不安全状态记录；

根据所述不安全状态记录生成该操作人员的不安全评价指标，所述不安全评价指标包括：不安全频次和不安全时长；

根据所述不安全评价指标确定该操作人员的安全生产得分，并根据所述行为评价得分和所述安全生产得分对该操作人员进行行为评价。

优选的，所述将所述脸部特征与预设的车间操作人员数据库进行比对，以获取操作人员对应的身份ID，包括：