一种基于大数据的洁净服清洗管理系统技术方案

本发明专利技术属于洁净服清洗领域，涉及数据处理技术，用于解决现有的洁净服清洗管理系统无法为不同颜色以及污染程度的洁净服分配合适的清洗工序的问题，具体是一种基于大数据的洁净服清洗管理系统，包括清洗管理平台，所述清洗管理平台通信连接有特征分析模块、工序管理模块、清洗管理模块以及存储模块；所述特征分析模块用于在清洗前对洁净服进行特征检测分析：将待清洗的洁净服标记为分析对象，获取分析对象的特征值并发送至清洗管理模块；本发明专利技术可以在清洗前对洁净服进行特征检测分析，根据洁净服的等级、颜色以及污染程度对洁净服进行分类，从而针对不同类的洁净服采用针对性的清洗模式进行清洗，提高清洗效率的同时降低返工次数。数。数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的洁净服清洗管理系统


[0001]本专利技术属于洁净服清洗领域，涉及数据处理技术，具体是一种基于大数据的洁净服清洗管理系统。

技术介绍

[0002]洁净服又叫无菌服，无尘服，净化服，采用专用涤纶长丝，经特殊工艺织造而成，用此种面料经特殊缝纫工艺制成的服装具有优良的防静电防尘性能，广泛应用于电子、制药、食品、生物工程、光学、航天、航空等行业。
[0003]在现有技术中，洁净服一般是通过固定工序进行清洗，由于洁净服的各个清洗工序通常采用独立设备进行，这就导致了一批洁净服在进行某一清洗工序时，剩余工序的清洗设备处于闲置状态，因此，洁净服的整套清洗流程的效率低下；另外，现有的洁净服清洗管理系统无法为不同颜色以及污染程度的洁净服分配合适的清洗工序，导致洁净服清洗工序无法得到科学化的管理与分配，清洗效率进一步下降。
[0004]针对上述技术问题，本身请提出一种解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的洁净服清洗管理系统，用于解决现有的洁净服清洗管理系统无法为不同颜色以及污染程度的洁净服分配合适的清洗工序的问题；本专利技术需要解决的技术问题为：如何提供一种可以为不同颜色以及污染程度的洁净服分配合适的清洗工序的洁净服清洗管理系统。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的洁净服清洗管理系统，包括清洗管理平台，所述清洗管理平台通信连接有特征分析模块、工序管理模块、清洗管理模块以及存储模块；所述特征分析模块用于在清洗前对洁净服进行特征检测分析：将待清洗的洁净服标记为分析对象，获取分析对象的特征值并发送至清洗管理模块；所述工序管理模块包括工序分割单元、工序执行单元以及工序检测单元；所述工序分割单元对原有洁净服清洗工序进行分割处理的A工序与B工序；所述工序执行单元采用随机模式对分析对象进行清洗；所述工序检测单元用于对分析对象在各个子工序的清洗效果进行检测分析；所述清洗管理模块用于对洁净服进行工序分配分析：完成清洗与检测的洁净服的数量达到L1时，由完成清洗与检测的分析对象的灰表值的最大值与最小值构成灰表范围，将灰表范围分割为若干个灰表区间，将灰表值位于灰表区间内的分析对象标记为灰表区间的管理对象，对管理对象进行模式分析并将灰表区间的清洗模式标记为随机模式、A模式或B模式。
[0007]作为本专利技术的一种优选实施方式，分析对象的特征值的获取过程包括：获取分析对象的等级并标记为级值，对分析对象的正反面进行图像拍摄并将拍摄到的图像标记为分
析图像，将分析图像放大为像素格图像并进行灰度变换得到像素格的灰度值，将分析图像的像素格灰度值进行求和取平均值得到灰均值，将两个分析对象的灰均值进行求和取平均值得到分析对象的灰表值，由级值与灰表值构成分析对象的特征值。
[0008]作为本专利技术的一种优选实施方式，工序分割单元对原有洁净服清洗工序进行分割处理的具体过程包括：通过独立的清洗设备将洁净服清洗工序分割为有机清洗子工序、油污清洗子工序以及漂洗子工序；由有机清洗子工序
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油污清洗子工序
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漂洗子工序与油污清洗子工序
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有机清洗子工序
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漂洗子工序分别组成A工序与B工序。
[0009]作为本专利技术的一种优选实施方式，工序检测单元对分析对象在各个子工序的清洗效果进行检测分析的过程包括：在每个子工序执行完成后采用对应的检测方法对清洗效果进行检测，若检测通过，则进行下一子工序；若检测不通过，则重新执行上一子工序，同时对应子工序的返工次数加一。
[0010]作为本专利技术的一种优选实施方式，油污清洗子工序对应的检测方法包括：对完成油污清洗子工序清洗的分析对象进行图像拍摄并标记为检测图像，将检测图像放大为像素格图像并进行灰度变换得到像素格的灰度值，通过存储模块获取到灰度阈值，将像素格的灰度值逐一与灰度阈值进行比较：若灰度值小于等于灰度阈值，则将对应像素格标记为污染格；若灰度值大于灰度阈值，则将对应像素格标记为洁净格；将污染格数量与像素格数量的比值标记为污染系数，通过存储模块获取到污染阈值，将污染系数与污染阈值进行比较：若污染系数小于污染阈值，则判定分析对象的油污清洗效果满足要求，将对应的分析对象标记为合格对象，对合格对象进行下一工序；若污染系数大于等于污染阈值，则判定分析对象的油污清洗效果不满足要求，将对应的分析对象标记为返工对象，对返工对象重新执行油污清洗子工序。
[0011]作为本专利技术的一种优选实施方式，对管理对象进行模式分析的具体过程包括：获取执行管理对象的A类效率值XLa与B类效率值XLb；将A类效率值XLa与B类效率值XLb的差值的绝对值标记为随机值，通过存储模块获取到随机阈值，将随机值与随机阈值进行比较并通过比较结果对灰表区间的清洗模式进行标记。
[0012]作为本专利技术的一种优选实施方式，A类效率值XLa的获取过程包括：将管理对象中执行A工序的分析对象标记为A类对象，获取A类对象的清洗数据QXa与返工数据FGb，A类对象的清洗数据QXa为A类对象通过A工序全部完成清洗与检测的总时长，A类对象的返工数据FGa为A工序的所有子工序对A类对象进行清洗时的返工次数的和值；通过公式对A类对象的清洗数据QXa、返工数据FG以及数量进行数值计算得到A类效率值XLa；B类效率值XLb的获取过程与A类效率值XLa的获取过程相同。
[0013]作为本专利技术的一种优选实施方式，将随机值与随机阈值进行比较的具体过程包括：若随机值小于等于随机阈值，则判定管理对象采用A工序与B工序进行清洗时的清洗效率没有明显差异，将对应灰表区间的清洗模式标记为随机模式，随机模式即随机从A工序与B工序中抽取一道清洗工序对灰表值位于灰表区间内的分析对象进行清洗；若随机值大于等于随机阈值，则判定管理对象采用A工序与B工序进行清洗时的清洗效率存在明显差异，将A类效率值XLa与B类效率值XLb进行比较：若A类效率值XLa小于B类效率值XLb，则将对应灰表区间的清洗模式标记为A模式，
A模式即采用A工序对灰表值位于灰表区间内的分析对象进行清洗；若A类效率值XLa大于XLb，则将对应灰表区间的清洗模式标记为B模式，B模式即采用B工序对灰表值位于灰表区间内的分析对象进行清洗。
[0014]作为本专利技术的一种优选实施方式，该基于大数据的洁净服清洗管理系统的工作方法，包括以下步骤：步骤S1：在清洗前对洁净服进行特征检测分析：将待清洗的洁净服标记为分析对象，获取分析对象的等级并标记为级值与灰表值，由级值与灰表值构成分析对象的特征值；步骤S2：采用随机模式对分析对象进行清洗；步骤S3：在每个子工序执行完成后采用对应的检测方法对清洗效果进行检测，检测不通过时重新执行上一子工序，直至分析对象完成清洗与检测；步骤S4：完成清洗与检测的洁净服的数量达到L1时，对洁净服进行工序分配分析，由完成清洗与检测的分析对象的灰表值的最大值与最小值构成灰表范围，将灰表范围分割为若干个灰表区间，将灰表值位于灰表区间内的分析对象标记为灰表区间的管本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的洁净服清洗管理系统，包括清洗管理平台，其特征在于，所述清洗管理平台通信连接有特征分析模块、工序管理模块、清洗管理模块以及存储模块；所述特征分析模块用于在清洗前对洁净服进行特征检测分析：将待清洗的洁净服标记为分析对象，获取分析对象的特征值并发送至清洗管理模块；所述工序管理模块包括工序分割单元、工序执行单元以及工序检测单元；所述工序分割单元对原有洁净服清洗工序进行分割处理的A工序与B工序；所述工序执行单元采用随机模式对分析对象进行清洗；所述工序检测单元用于对分析对象在各个子工序的清洗效果进行检测分析；所述清洗管理模块用于对洁净服进行工序分配分析：完成清洗与检测的洁净服的数量达到L1时，由完成清洗与检测的分析对象的灰表值的最大值与最小值构成灰表范围，将灰表范围分割为若干个灰表区间，将灰表值位于灰表区间内的分析对象标记为灰表区间的管理对象，对管理对象进行模式分析并将灰表区间的清洗模式标记为随机模式、A模式或B模式。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的洁净服清洗管理系统，其特征在于，分析对象的特征值的获取过程包括：获取分析对象的等级并标记为级值，对分析对象的正反面进行图像拍摄并将拍摄到的图像标记为分析图像，将分析图像放大为像素格图像并进行灰度变换得到像素格的灰度值，将分析图像的像素格灰度值进行求和取平均值得到灰均值，将两个分析对象的灰均值进行求和取平均值得到分析对象的灰表值，由级值与灰表值构成分析对象的特征值。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的洁净服清洗管理系统，其特征在于，工序分割单元对原有洁净服清洗工序进行分割处理的具体过程包括：通过独立的清洗设备将洁净服清洗工序分割为有机清洗子工序、油污清洗子工序以及漂洗子工序；由有机清洗子工序
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油污清洗子工序
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漂洗子工序与油污清洗子工序
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有机清洗子工序
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漂洗子工序分别组成A工序与B工序。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的洁净服清洗管理系统，其特征在于，工序检测单元对分析对象在各个子工序的清洗效果进行检测分析的过程包括：在每个子工序执行完成后采用对应的检测方法对清洗效果进行检测，若检测通过，则进行下一子工序；若检测不通过，则重新执行上一子工序，同时对应子工序的返工次数加一。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的洁净服清洗管理系统，其特征在于，油污清洗子工序对应的检测方法包括：对完成油污清洗子工序清洗的分析对象进行图像拍摄并标记为检测图像，将检测图像放大为像素格图像并进行灰度变换得到像素格的灰度值，通过存储模块获取到灰度阈值，将像素格的灰度值逐一与灰度阈值进行比较：若灰度值小于等于灰度阈值，则将对应像素格标记为污染格；若灰度值大于灰度阈值，则将对应像素格标记为洁净格；将污染格数量与像素格数量的比值标记为污染系数，通过存储模块获取到污染阈值，将污染系数与污染阈值进行比较：若污染系数小于污染阈值，则判定分析对象的油污清洗效果满足要求，将对应的分析对象标记为合格对象，对合格对象进行下一工序；若污染系数...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱志腾，王涛，高松柏，裴萍，
申请(专利权)人：山东朱氏药业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：