CC BY
43
S =
1
N -M
2 M2
\S2 =
s =
(N - M)2 tT
1N
Z & I,
Z &
(3)
j=( N -M )+1
N-M M
1
3 (N - M)M Z ; J-M)+i & &
where N and M are geometrically relate (fig. 1), N - developed length of functional T(S), £ - loading value for basic station at a time. 4. Union of sets of values of T (S) into one:
T =
1U
5. Determination of the ratio:
where hthfeshoid belongs to statistical data.
6. Finding the coordinates of the change point:
| T(with smaller values),] I T(with high values), J
, , T
m =
T
^ hthreshold ,
(x; y ) = arg {Tu (M (x; y),N (x; yK) - M ( x; y))}.
Fig. 1 - Algorithm of clustering based on change
(4)
(5)
(6)
References
1. Vestnik UGATU (scientific journal of Ufa State Aviation Technical University), Vol. 17, No. 2 (55), pp. 14-20, 2013.
2. Electrotechnical and information complexes and systems, Ufa, 2013, №1, T.9, 89-93 pages.
3. Technologies and means of communication, Moscow, 2010, №3, 26-27 pages.
4. Vestnik UGATU (scientific journal of Ufa State Aviation Technical University), Vol. 15, No. 3 (43), pp. 128-133, 2011.
5. A. A. Soshnikov, N. P. Vorob’ev, T. E. Titov “Control of electromagnetic environment at sites with sources of electromagnetic radiation”, in Polzunovski vestnik, no. 4, pp. 64-68, 2012.
6. Thesis abstract. Zotov KN, UGATU, Ufa, 2014. - 16 pages.
7. Zhiglavsky AA, Kraskovsky AE, Detection of desorders of casual processes in problems of radio engineering, St.Petersburg. - 1988. - 224 pages.
Смолин С.Г.
Магистрант, Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия,
Красноярск
ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ РАДИОЧАСТОТНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ НА СКЛАДАХ
Аннотация
В статье рассматриваются перспективы внедрения технологии радиочастотной идентификации для автоматизации складских систем, которая может применяться вместе с соответствующими приложениями.
Ключевые слова: склад, радиочастотная идентификация, складские процессы.
Smolin S. G.
Master's degree student, Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk PROSPECTS OF APPLICATION OF RFID TECHNOLOGY IN THE WAREHOUSES
Abstract
The article considers the prospects for the introduction of RFID technology to automate the storage systems that can be used together with the appropriate applications.
Keywords: warehouse, RFID, warehouse processes.
В настоящее время множество предприятий начинают внедрять технологию радиочастотной идентификации RFID (англ. Radio Frequency IDentification, радиочастотная идентификация). Активнее всего RFID внедряют образовательные учреждения, транспортные и логистические компании, а также коммунальные службы. Однако данная технология до сих пор представлена относительно слабо в торговых и на производственных предприятиях, несмотря на массу привлекательных возможностей.
82
Предметом рассмотрения в статье является перспектива применения технологии RFID на современных складах. Цель публикации - выявить положительные и отрицательные стороны внедрения технологии радиочастотной идентификации в складских системах.
Современный склад - это большой и сложный организм, который требует постоянного внимания и контроля. Одна из самых больших проблем в управлении складом заключается в том, что в любой отдельный момент времени реальное состояние склада отличается от его ожидаемого состояния.
Каждый управляющий складом мечтает о том, чтобы на складе был идеальный порядок, чтобы любой объект можно было найти за пару минут, чтобы любое перемещение объектов внутри склада моментально фиксировалось, а несанкционированное перемещение объектов за пределы склада - пресекалось.
RFID - метод автоматической идентификации объектов, в котором посредством радиосигналов считываются или записываются данные, хранящиеся в так называемых транспондерах. Любая RFID-система состоит из считывающего устройства (считыватель или ридер) и RFID-метка. По замыслу разработчиков технологии, на объект для его контроля или учета крепится RFID-метка с уникальной информацией, которая позволяет идентифицировать объект, к которому прикреплена. Данная метка по беспроводной связи передает информацию о «своем» объекте в компьютерную базу данных, что дает возможность в режиме реального времени отслеживать его состояние. [1]
Внедрение RFID-технологий дает возможность существенно повысить эффективность складской учетной системы.
1) Облегчение складских процессов. Приемка, отгрузка, перемещение и инвентаризация товара осуществляется в несколько раз быстрее и с большей степенью точности.
2) Быстрая инвентаризация. Скорость считывания RFID-меток - до 100 за несколько секунд, это позволяет провести инвентаризацию во много раз быстрее, чем вручную.
3) Сведение ошибок до минимума. Человеческий фактор больше не будет проблемой во всех складских процессах. Все сведения считываются автоматически и сразу поступают в систему.
4) Оперативный поиск необходимого товара. Осуществляется адресное хранение: на каждую ячейку, где хранится товар, ставится RFID-метка, на которой записана вся информация о находящихся внутри объектах, возможность в любой момент определить местоположение ячейки и её содержимое. [2]
5) Повышенная безопасность. RFID-метки сложно подделать, а считыватели сразу пошлют сигнал в систему, если товар покинет отведенную ему зону.
6) Сокращение затрат на персонал. Инвентаризация и другие процессы не требуют лишних затрат на привлечение дополнительного персонала даже на самых больших площадях.
Несмотря на неоспоримые преимущества при внедрении RFID возникают следующие проблемы.
1) Стоимостной фактор - цена на оборудование и стоимость меток, для массового рынка технология дорогая.
2) Проблема отсутствия единого стандарта и отсутствие полноценного стандарта в России. В США и в Европе используются разные диапазоны частот для RFID и оборудование большей части производителей из США не подходит для России.
3) Ограничением для использования RFID также является металлическая упаковка и жидкости, которые не позволяют гарантировать качество считывания данных с метки. Считывание происходит с ошибками.
4) Недостаточная развитость ИТ-инфраструктуры складов, многие применяют технологию штрих-кодирования и у большинства компаний нет жесткой необходимости перехода на технологию RFID. Переход может дать определенные удобства и преимущества, однако далеко не все готовы за эти преимущества платить. [3]
Таким образом, в настоящее время пионерами внедрения RFID становятся те организации, для которых критически важны скорость обработки информации, - именно они готовы платить за это, внедряя данную технологию. Несмотря на все преимущества технологии радиочастотной идентификации, для успешного повсеместного внедрения систем на предприятиях необходима разработка и принятие стандартов RFID, а также снижение цен на оборудование считывания/обработки информации и на RFID-метки.
Литература
1. RFID [Электронный ресурс]: TADVISER/ - Электрон. Дан. - 2013. - Режим доступа:
http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:RFIDl - Загл. с экрана.
2. Меламедов Б.В. RFID на складе / Логистика. 2011. N 4. - С. 22-23.
3. Кондрин А.В., Кукарцев В.В. СТРАТЕГИЯ ВНЕДРЕНИЯ CALS-ТЕХНОЛОГИЙ/ Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2011. № 3. - С. 210-214.
References
1. RFID [Jelektronnyj resurs]: TADVISER/ - Jelektron. Dan. - 2013. - Rezhim dostupa: http://www.tadviser.ru/index.php/Stat'ja:RFIDl - Zagl. s jekrana.
2. Melamedov B.V. RFID na sklade / Logistika. 2011. N 4. - S. 22-23.
3. Kondrin A.V., Kukarcev V.V. STRATEGIJa VNEDRENIJa CALS-TEHNOLOGIJ/ Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo ajerokosmicheskogo universiteta im. akademika M.F. Reshetneva. 2011. № 3. - S. 210-214
Старожилова О.В.
Кандидат технических наук, доцент, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕОДНОРОДНОСТЕЙ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Аннотация
В статье рассмативаются задачи идентификации неоднородностей на изображениях, математическая модель построена на основе нейронного подхода, в качестве алгоритма обучения использовался алгоритм обратного распространения ошибки. Ключевые слова: нейронная сеть, модель, идентификация неоднородностей, свертка.
Starozhilova O.V.
Candidate of technical Sciences, associate Professor, Polistirolbetonny University of telecommunications and Informatics THE SOLUTION OF THE PROBLEMS OF IDENTIFICATION OF INHOMOGENEITIES IN THE IMAGES USING
NEURAL NETWORK
Abstract
In the article it discusses the problem of identifying discontinuities in images, a mathematical model based on neural approach, as the learning algorithm was used back-propagation algorithm errors.
Keywords: neural network, model, identification of discontinuities convolution.
На современном этапе развитие технической и медицинской диагностики неразрывно связано с визуализацией внутренних структур объекта. Существует много различных видов визуализации, например компьютерная томография, ангиография, урография, рентгенография, сцинтиграфия.
83
