帮我优化下如下内容:基础信息标签数字化 将公司已有的物流系统编码规则重新梳理,将物料编码、图纸编码、库区库位编码、容器编码、供应商编码、单据编码等规则按照企业标准化编码规则统一整理输出,以“一物一码一单”为原则,做基础信息的标签化,标准化,为数字化物流做基础数据支持。 硬件改造升级 公司针对目前仓库的货架进行了重新规划和改造,预留AGV小车行驶路径和取放料空间,货架、料想、托盘张贴对应编码信息,做身份定位,为实现自动呼叫无人驾驶AGV进行出入库的功能提供环境支撑; 厂区内做小车行车空间路线规划,重新梳理车间布局。增加AGV小车台数和AGV小车类型,丰富自动化的场景,提高灵活度;扩大原有立体库的上下料口空间,提高自动化取放效率。
时间: 2024-04-22 19:23:51 浏览: 26
我们对公司的物流系统编码规则进行了重新梳理,将物料编码、图纸编码、库区库位编码、容器编码、供应商编码、单据编码等规则按照企业标准化编码规则统一整理输出,以“一物一码一单”为原则,做基础信息的标签化和标准化,为数字化物流做基础数据支持。
同时,我们对仓库货架进行了重新规划和改造,预留AGV小车行驶路径和取放料空间,货架、料想、托盘张贴对应编码信息,做身份定位,为实现自动呼叫无人驾驶AGV进行出入库的功能提供环境支撑。我们还对厂区内的小车行车空间路线进行了规划,重新梳理车间布局,增加AGV小车台数和AGV小车类型,丰富自动化场景,提高灵活度。此外,我们扩大原有立体库的上下料口空间,提高自动化取放效率,为企业数字化物流提供强有力的硬件支持。
相关问题
用matlab按采样定理的要求,将光栅编码黑白胶片数字化为离散图像
光栅编码黑白胶片数字化为离散图像的过程可以分为以下几个步骤:
1. 采样:根据采样定理,将连续的信号在时间和空间上进行等间隔采样,得到一组离散的样本点。在数字图像中,采样通常是在水平和垂直方向上进行的。
2. 量化:将采样得到的连续信号幅度变为离散的值,即将连续的灰度级或颜色值转换为离散的数字代码。一般情况下,采用8位或16位的二进制代码进行表示。
3. 编码:将量化后的数字代码按照一定的规则进行编码,使其能够被计算机存储和处理。常用的编码方式有灰度编码、二进制编码和压缩编码等。
在MATLAB中,可以使用imread函数读取光栅编码黑白胶片的图像,并使用imresize函数进行采样。具体操作如下:
```matlab
% 读取光栅编码黑白胶片图像
img = imread('image.bmp');
% 进行采样
sampled_img = imresize(img, 0.5);
```
其中,'image.bmp'为光栅编码黑白胶片图像的文件名,0.5表示对图像进行了一半的采样率。采样后得到的图像为sampled_img。如果需要进行量化和编码,可以使用MATLAB中的其他函数进行处理。
y_train= #将数字标签转换为one-hot编码
可以使用`keras.utils.to_categorical()`函数将数字标签转换为one-hot编码。具体实现如下:
```
from keras.utils import to_categorical
# 假设数字标签存储在y_train中
num_classes = 10 # 标签类别数
y_train_onehot = to_categorical(y_train, num_classes)
```
其中,`y_train`是原始的数字标签,`num_classes`为标签类别数,`to_categorical()`函数会将`y_train`转换为shape为`(样本数, num_classes)`的one-hot编码数组。
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