冲压车间软件实施

小组在公司把冲压模块开发好后,我就兴冲冲地抱着电脑去车间了,准备部署软件——其实是浏览器的Vue网页。至于服务器嘛,那当然还是.net咯。我没想到见到了太多超出软件本体以外的事。

熟悉而又陌生的车间与生产

刚刚抵达工厂,确实感觉很大的一个厂区,但是公司这边也是一个厂区,同样很大,但是路上没有一人,静悄悄的。然后数着厂房上面挂着的数字,一路找到冲压车间去,这是个铁皮车间😂。
车间机器轰鸣,声音嘈杂。到了车间首先被客户经理(事本公司的)带着观察生产流程。因为虽然软件已经做出来了,但我只负责其中一个模块,对总体过程不是很熟悉。结果一看,感觉出大问题了,怎么和软件对不上啊😂。
冲压车间简单来说,就是把物料供应商拉来的铝卷,通过冲压机冲压成零件。由于冲压过程中会使用很多滑油进行润滑、散热,所以下一个工序是把零件用小拖车送到清洗机中,装篮清洗。零件从清洗机出来后,需要对零件进行装盘,并初步筛选不良品出来,然后小拖车把装盘的零件送到最后一个工序。最后一个工序是零件外观目检,进一步分离良品与不良品。目检之后,把装有零件的托盘送到仓库供产品组装产线使用。

冲压 => 清洗 => 初筛 => 目检

从没注意到的工人对整个生产过程的影响。

  • 首先是冲压机负责人,他控制机器速度,要处理很多杂事,铝卷上料、冲压机运行管理、废料处理、表格填写、软件填写。为人比较精干,虽然比不年轻人,但在一步步教学实操之后,还是能比较快的使用软件,因为至少他原来的冲压机也是用厂家的软件控制的。

  • 然后是清洗工。清洗工是一个体力活,这并不是说清洗。清洗是由一个巨大的机器进行,清洗工就把零件装进清洗篮,然后用力提到清洗机传送带上。这是个力气活,所以可能招的人也比较少接触电脑,于是原定的他使用软件的清洗模块也不了了之。

  • 清洗篮从清洗机出来后,初筛工人对零件进行筛选装盘。一个班组有好几个人,每完成一单就找班长写上信息,抱到小拖车上去。等到小拖车满,转运工拖着装满一车托盘的小拖车到外观目检那里去。因为在这里安装了一个电脑,所以初筛组长同时使用清洗和初筛的模块。因为他经常要记录数据,所以对文字、数据还比较敏感,使用电脑的能力还算过得去。

  • 目检工人令我大跌眼镜。目检工人要做的和初筛类似,就是快速翻看托盘中的零件,拿出瑕疵品,用新的补上。他们其中一些人对电脑非常陌生,甚至连鼠标都操作不来,包括基本的移动鼠标、点击左键、双击左键。幸好他们其中一些还能理解软件界面,比如班长。所以班长也负责其中业务逻辑更加复杂的那些操作。在这里还是同样的,年轻人的理解能力非常快,与上年龄的人有着鲜明的区别。

  • 小拖车就是这个叉车
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软件在实地的水土不服

  • 第一个水土不服的就是平平无奇的打印MES系统的各环节依靠二维码来进行数据传递和定位识别。出于实际需要,办公室常用的A4纸打印机在这里换成了不知规格的纸带打印机,于是常常出现跨页的问题。于是需要在车间的每台电脑,每个快捷方式中进行打印预览的调整,还要找专业人员进行打印机的校准,非常非常繁琐。
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  • 第二个是软件原来理解的需求,在我实地理解生产流程后,发现有偏差。比如原来设想的每单打印二维码,但是由于工人的工作速度太快,频繁去操作电脑扫码录入数据,打印二维码等等会浪费大量时间,根本不可接受。于是在清晰和初筛环节,软件被大大简化了。好在原有的设计能适应新的现场简化的操作流程,无需做太大改动。

  • 就连最简单的登录功能也来攻击我。可能是为了节省成本,外观目检那里6个人只准备了1台电脑,令开发不会想到的是,这里出现了电脑的争用。毕竟计件工作,耽误时间就意味着工资下降。但是毕竟打印二维码要和人员关联,登录是不可少的。于是我灵机一动,给每个工位建了一个浏览器快捷方式,并且有独立的配置文件。这样能省去麻烦的退出与登录。各工位只要上班前登录一下就行了。
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一撸到底

我作为开发,改代码是不能避免的。我一边在目检班组的电脑旁改代码,一边发布上去测试,这样比起在办公室中不知道快到那里去。而一个开发实际到车间查看需求,也比需求经过各种变换,最后才变换到软件,也不知道能减少多少偏差。如果不能开发一个人跑完全程,软件工程诞生真不是没有理由的。
但是,车间工作真的好累,为了尽快把软件依附到生产上去,每天都要工作14个小时😭

Retinex算法是图像处理领域中一种模拟人眼视觉特性的经典算法,其名称来源于“Retina”(视网膜)和“NeXt”(下一步),旨在通过模拟人眼对光线的处理过程,增强图像的局部对比度,改善图像质量,使色彩更加鲜明,同时降低光照变化的影响。该理论由Gibson在1950年提出,基于两个核心假设:一是图像的颜色信息主要体现在局部亮度差异而非全局亮度;二是人眼对亮度对比更敏感,而非绝对亮度。 Retinex算法的核心思想是通过增强图像的局部对比度来改善视觉效果。它通过计算图像的对数变换并进行局部平均,从而突出图像的细节和色彩,同时减少光照不均匀带来的影响。 MSR是Retinex算法的一种改进版本,引入了多尺度处理的概念。它通过以下步骤实现: 图像预处理:对原始图像进行归一化或滤波,以减少噪声和光照不均匀的影响。 多尺度处理:使用不同大小的高斯核生成多个尺度的图像,每个尺度对应不同范围的特征。 Retinex处理:在每个尺度上应用Retinex算法,通过计算对数变换和局部平均来增强图像细节。 融合:将不同尺度的处理结果通过权重融合,生成最终的增强图像。MSR能够更好地捕捉不同大小的细节,并降低噪声的影响。 MSSR是MSR的变种,它不仅在尺度上进行处理,还考虑了空间域上相邻像素之间的关系。这种处理方式有助于保留图像的边缘信息,同时提高图像的平滑性,进一步提升图像质量。 在提供的压缩包中,包含三个MATLAB文件:SSR.m、MSRCR.m和MSR.m。这些文件分别实现了不同版本的Retinex算法: SSR.m:实现单一尺度的Retinex算法,仅在固定尺度上处理图像。 MSRCR.m:实现改进的减法Retinex算法,通过颜色恢复步骤纠正光照变化对颜色的影响。 MSR.m:实现基础的多尺度Retinex算法,涉及多尺度图像处理和Retinex操作。 MATLAB是一种广泛应用
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