[发明专利]一种基于大数据的智能生产方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据的智能生产方法，其特征在于，包括：

当调度指令被触发时，获取当前待生产的布草订单和当前各个流水线的视频数据，并从各个所述布草订单中获取对应的布草类型、布草数量以及订单期限；

将各个布草订单的布草类型、布草数量以及订单期限按照预设的转换方法转换为数值，并将得到的数值分别作为矩阵的列，以获取各个布草订单对应的第一矩阵；

获取各个流水线的视频数据中的光流场；并通过预设的识别模型识别所述视频数据中每帧视频中的生产产品；

根据所述光流场和识别结果确定各个生产产品的光流信息；

基于各个生产产品的光流信息确定各条流水线上各条流水线的运动状态信息；

根据每个生产产品的运动状态信息生成对应流水线的运行情况图；

将各个流水线的运行情况图输入至预设的卷积神经网络模型，以获取第二矩阵；其中，所述预设的卷积神经网络模型通过不同的目标运行情况图，以及目标运行情况图的视频矩阵作为输出训练而成，其中，所述视频矩阵用于表征所述目标运行情况图中生产产品的运动信息；

分别计算第一矩阵、第二矩阵的模值，以及根据所述订单期限设定各个布草订单的第一权重；

根据第二矩阵的模值以及各个布草订单第一矩阵的模值和第一权重计算各个布草订单的第二权重；

根据各个第二权重设置各个布草订单的生产方案；

基于所述生产方案对当前待生产的布草订单进行生产。

2.如权利要求1所述的基于大数据的智能生产方法，其特征在于，所述基于所述生产方案对当前待生产的布草订单进行生产的步骤之前，还包括：

获取所述生产方案中各条流水线的布草产品数量以及对应生产布草产品类型的变化次数；

根据公式计算各条流水线生产布草的变化值；其中，L为流水线总数；E表示流水线总数；为第e条流水线上生产的布草产品的数量；为第e条流水线上顺次生产布草产品类型的变化次数；

判断所述变化值是否小于预设值；

若均小于预设值，则执行所述基于所述生产方案对当前待生产的布草订单进行生产的步骤。

3.如权利要求1所述的基于大数据的智能生产方法，其特征在于，所述根据各个第二权重设置各个布草订单的生产方案的步骤，包括：

按照预设的分组方案将各个布草订单拆分为多个子订单，其中，一个布草订单至少对应一个子订单；

统计各个子订单的数量，并将各个布草订单的所述第二权重赋予给对应的子订单；

基于所述子订单的数量、第二权重和流水线的条数设置所述各个布草订单的生产方案。

4.如权利要求1所述的基于大数据的智能生产方法，其特征在于，所述基于各个生产产品的光流信息确定各条流水线上各条流水线的运动状态信息的步骤，包括：

按照预定尺寸模块将当前识别到的生产产品划分为不同大小的子块；其中，所述子块尺寸小于生产产品；

根据所述子块内所有像素的光流确定子块的光流信息，并根据子块占据生产产品的比例，确定子块的权重系数；根据子块的权重系数以及子块对应的光流信息，加权获取各条流水线的运动状态信息。

5.如权利要求1所述的基于大数据的智能生产方法，其特征在于，所述基于所述生产方案对当前待生产的布草订单进行生产的步骤之后，还包括：

统计所述流水线加工各个布草订单的平均生产效率；

根据所述平均生产效率计算历史运动状态信息；

根据公式计算当前运动状态信息；其中，表示第k条流水线的当前运动状态信息，表示第k条流水线的历史运动状态信息，m为参数，表示第k条流水线的历史生产总数量；

判断调度指令是否被再次触发；

若是，则根据当前运动状态信息对所述运动状态信息进行更新。