围绕离散制造企业质量精细化管理的要求，引入物联网的思想，借助于激光雕刻技术、图像识别技术、条码技术等，以产品号为主线，将现场质量检验与生产作业紧密集成，形成一个完整的质量信息采集体系，不仅实现了正向、实时的生产跟踪、质量监控，还可以实现各类信息的逆向追溯，为质量分析、责任判定等提供支持。
　　离散制造业的生产具有不连续性，生产加工信息与产品本身的物理无关性导致实物流与信息流严重脱节，管理人员无法对生产过程进行实时监控和管理。传统的质量信息采集和处理方式难以实现生产过程实时监控的目标，降低了质量控制的效果。先进管理思想的不断涌现和信息技术的快速发展为企业精细化管理提供了有力支持，将物联网(Internet of things，lOT)技术应用于质量信息采集过程中，重新设计并构建质量信息采集业务模型，并解决复杂环境下的图像识别及数据传输等问题，对企业产品质量和管理水平的提升具有重要意义。
　　1、设计思路
　　1.1物联网技术的引入
　　物联网是通过射频识别技术(RFID)、红外感应技术、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络技术。
　　物联网技术已经渗透到了生活中的各个行业，在提高生活质量等方面起到了不可代替的作用，但在产品质量检测方面的应用还基本处于空白状态。当前离散制造企业质量信息的采集大都采用人工输入和手动处理的方式，这种方式不仅耗费大量的工时，降低了生产、管理效率，而且容易：造成信息采集的滞后性和不准确性。将物联网相：关技术引入到离散制造企业产品质量监管过程中，利用现代信息技术、网络技术等对产品生产过程的贡量信息进行无间歇自动采集，在保证信息采集实时性的同时，还能够实现数据采集的自动化、智能化处理，为生产过程监控和质量追溯提供实时数据支持。
　　1.2系统设计思路
　　要提高离散制造企业生产质量管理水平，就必须对生产过程中的在制品和关键/重要零部件进行实时跟踪，以掌控生产节拍及相应生产物流信息，保障生产的有序高效运行；与此同时，采集在制品生产的过程数据和零部件数据，可以为产品质量追溯提供支持。系统总体设计思路是利用产品号标识监控产品的生产过程和物流过程，基本流程是应用激光雕刻技术将按一定规则生成的产品号雕刻在在制品或关键/重要零部件上，在不方便或无法通过雕刻进行信息记录时可将打印的条形码粘贴或系挂在零部件上，在产品生产、检验、试验、验收、入库等各个环节利用PDA等设备对产品号、质量等信息进行采集、识别，实现产品生产过程信息的快速收集与实时监控。系统设计思路如图1所示。
　　1.3研究内容
　　质量控制作为企业经营过程的重要组成部分，贯穿于产品生命周期的全过程，与企业环境紧密相关，特别是计算机技术的快速发展，对质量管理的发展也有很大的影响，在该环境下的质量控制与传统的质量控制在结构、运作机制、作用范围等方面有很大的不同。因此，需要综合运用质量管理、现代集成管理等相关理论与方法，借助于物联网相关技术，对离散制造企业质量控制及管理模式进行研究和再设计。研究内容主要包含如下4个方面。
　　a.研究物联网环境下离散制造企业质量管理需求。
　　以产品号为主线，基于BPR思想研究离散制造企业的质量控制活动，研究物联网环境下企业质量管理的规律，通过对“载体一过程一活动一业务对象一数据”的深入分析，描述企业质量管理和控制的需求。
　　b.构建物联网环境下质量信息采集业务模型。
　　以产品形成过程为主线，建立基于产品生产制造过程的质量信息采集模型。借助先进的技术手段完成产品形成全过程的质量信息的采集与处理，实现质量监控与持续改进的目标。
　　c.研究复杂环境下的图像识别技术。
　　由于产品号是通过激光刻录在产品的表面，导致在采集产品号图像时可能受到油污、强弱光等不利因素的影响，因此需要研究复杂背景下的目标图像识别技术，主要包括图像预处理技术、图像特征提取技术、目标识别技术和多分类器集成技术等。
　　d.研究基于SOCKET的PDA等采集设备与系统间数据传输技术。
　　由于离散制造企业加工场地的分散性，以及大型设备设施对信号的干扰影响，基于无线的通讯方式很难满足快速、准确的要求，因此系统在处理PDA等自动采集设备与PC间数据传输时采用基于USB连接方式。基于实时性、可靠性、可扩展性等方面的要求，系统采用SOCKET通讯协议，应用XML定义客户机服务器之间的消息和数据交换格式。
　　2、系统业务过程设计
　　离散制造企业生产过程复杂，生产数据多，且数据的收集、维护和检索工作量大，为了能快速、准确地采集数据，还必须规范整个采集的过程。针对离散制造企业生产组织的特点，经过归类分析，将产品质量信息的采集和处理主要划分为如下6个基本环节。
　　a.产品号生成。
　　利用激光雕刻机将按照规则生成的产品号雕刻在在制品或关键/重要零部件上，或将按规则打印的条形码粘贴或系挂在零部件上，解决人工编写、刻录、喷涂容易造成的重号、错号等问题。产品号生成需具备自动生成、手工编辑、自动校正、错重号报警等功能，能够将本批次刻制的产品号准确地传递到后续工序或检验检测点。
　　b.加工过程信息采集。
　　在待检验工位，检验员利用PDA、扫描仪等自动采集设备对产品号进行采集与识别，同时扫描工、检验人员工号及产品质量信息。如果检验员需要对某个质量因素进行超差处理，可使用PDA等对存储有质量信息分类的条形码进行扫描，并将超差处理方式存储在系统中，与产品号自动关联。系统根据产品号采集结果自动形成对在制品或关键/重要零部件加工进度及质量状况的监控。
　　c.试验信息采集。
　　对完工产品需要展开最终试验。利用PDA等设备采集产品号，并通过USB或RS-232接口与试验设备连接，实现试验信息的自动采集。若试验不合格，则自动记录试验中的不合格信息，便于返修和产品质量追溯。针对外场试验，系统还需要提供试验数据的导入、导出功能。
　　d.抽检。
　　针对试验合格的产品，按产品类型选择不同的抽检方案，并按抽检方案组织和抽取试验用产品。通过PDA等设备采集产品号信息，并记录检验结果信息，对抽检不合格的产品需维护不合格原因、修复措施以及修复的结果等信息，同时建立跟踪、监控档案。
　　e.包装及校验。
　　在包装环节，对即将进行装箱的产品号进行在线采集，并自动校验所采集产品号是否在合格产品列表中，对不符合项进行报警。包装完成后再对包装箱箱号(预先用条形码形式打出)进行在线扫描，建立箱号、产品号之间的关联关系，便于后续管理和追踪。
　　f.入库及出厂发运。
　　在入库及出厂发运环节，系统通过对包装箱号信息的采集，自动关联到包装箱内产品的产品号信息，自动检索产品整个生产过程的加工和检验信息，生成并打印产品合格证书及各类说明书材料。
　　3、系统实现关键技术研究
　　3.1 基于BP网络的复杂背景下的图像识别技术
　　由于待采集的产品号是通过激光雕刻在金属表面，根据产品类型的不同，字体、大小不尽相同，且产品在各生产车间流转，图像采集时面临油污、强弱光等复杂因素的影响，字符分割、字符识别方法的优劣直接影响到信息采集的准确性和及时性。针对采集到的图像存在模糊、缺损、粘合或污迹干扰的情况，系统在传统的基于投影分析字符分割法M1的基础上采用递归回扫的办法进行二次字符分割，并结合连通域分析，利用字符的固定高度和间距比例关系等先知知识，较好地解决了产品号在复杂背景下的字符切割问题。再选择中值滤波、阈值分割、数学形态学处理、边缘检测、轮廓跟踪、区域填充等预处理方法，将目标从复杂背景中分离出来。提取到目标的多种形状特征后，剔除特征间的冗余，经优选后选取形状参数特征，组成目标识别的特征向量，为目标识别提供有效数据。在上述研究的基础上，深入研究基于神经网络的目标识别技术，设计基于神经网络的分类器。最后，考虑到单一分类器识别往往难以取得满意的效果，提出一种改进的基于投票的多分类器集成算法，从而提高了目标识别的可靠性。图像识别界面设计如图2所示。

　　3.2基于信息安全的多点信息采集与通讯技术
　　由于信息采集点分散，数目众多，数据采集过程与生产过程存在时空上的交叉，传统实现方式下的数据实时性、准确性将受到很大制约，因此系统采用数据采集与业务处理相分离的技术手段，在PDA上完成数据采集与部分信息的维护，在PC机上完成数据验证、业务处理等其他功能。考虑到加工场地的分散性以及大型设备设施对信号的干扰影响，系统在PDA与PC之间通过USB接口连接，采用SOCKET的通讯协议，定义遵循XML标准的3种消息：WaitForInput、Datalnput、DataAccept，实现信息的快速采集。PDA与系统交互过程如图3所示。

　　4、系统应用情况
　　该系统已经成功应用于成都某兵器制造的生产线。系统的成功应用，使企业能及时准确地采集生产过程的质量信息，提高了质量管理的效率，降低了装配差错率，提高了生产线的整体生产效率和生产质量，提高了决策的及时性、科学性。随着企业应用的深人，该系统计划与企业其他信息系统进行集成应用，实现企业协作效率的提高和管理模式的改进。
　　5、结束语
　　物联网的思想及相关技术的引入对企业管理模式的创新、业务流程的优化等产生了重大影响和促进。引人物联网思想，借助于激光雕刻技术、图像识别技术、条码技术等，通过将质量管理与生产组织的充分融合，实现加工过程各类信息的标注和实时采集，对提高制造过程的柔性、可靠性和产品质量的可追溯性具有重要的作用，能够为企业建立一个快速反映、有弹性、精细化的制造业环境，辅助企业各个层次的领导对生产过程进行实时监控，帮助质管人员快速收集和分析质量信息，为企业生产效率和产品质量的提升提供支持。物联网环境下质量信息采集业务模型的设计及关键技术研究对离散制造企业质量管理系统的构建具有一定的参考意义和借鉴价值。