CN109120272B - 一种面向离散制造车间的rfid标签数据压缩方法 - Google Patents

一种面向离散制造车间的rfid标签数据压缩方法 Download PDF

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Abstract

一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，包括属性数据压缩模块、流转数据编码模块、动态字典模块和数据解码模块。属性数据压缩模块将物料属性数据按特性分类，并实现压缩编码和存储；流转数据编码模块将物料在生产运输过程中产生的流转数据进行编码和存储；动态字典模块实现了压缩和解压字典的自动更新，有利于提高压缩率、维持系统稳定。数据解码模块实现了将标签中存储的压缩数据解码还原成物料数据的过程。本发明不仅实现了物料数据的压缩储存，还解决了某些离散制造车间内因系统独立运行而造成的数据沟通问题。物料数据压缩方法的压缩率低，压缩和解压效率高，对于RFID在离散制造车间的应用具有很高的推广价值。

Description

一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法
技术领域
本发明属于数据压缩技术领域，具体涉及一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，用于将离散制造车间中的物料数据压缩存入RFID标签。
背景技术
离散制造车间具有产品种类多、生产过程复杂、生产周期长等特点，对离散制造过程的管理与控制效率提出了更高的要求，高实时性、可靠性的信息采集方式起到了重要的作用。RFID作为一种非接触式自动识别技术，具有数据存储量大、使用寿命长、识别精度高、抗干扰性好、能动态读写多个标签等优点，特别适用于具有高实时性和可靠性要求的离散制造车间。在离散制造车间中，通过RFID技术对物料进行标识，可以实现对物料的动态追踪和生产数据的实时采集，便于决策层管理调度，使生产过程更加直观透明。
在离散制造车间，RFID标签与物料绑定时需要记录属性数据，物料在生产和运输过程中又会生成流转数据，这两类物料数据种类多、数据量大，必须采取相应的方式进行存储。特别是在军工离散制造车间中，由于具有较高的保密和安全要求，各信息系统间不可直接进行数据交互，造成在生产过程中需要将大量的物料数据存入RFID标签，并以标签作为系统数据交互的媒介。
物料的属性数据包括物料名称、供应商名称、产品类别、尺寸规格、出库单号、技术条件等一些基本信息，物料的流转数据包括工位位置、进出工位的时间和操作人员等一些信息，这两者的总数据量可达400字节以上。而现有的RFID标签可供存储的总容量一般不超过200字节，不足以直接存放全部的物料数据，需要将数据进行一定的压缩。传统的数据压缩算法大多是通用压缩方式，不对数据类型和格式做出限定，对于数据量较大和重复度较多的数据具有很好的压缩效果。但是物料数据的数据量相对较小、信息熵相对较大，使用传统的压缩算法难以取得理想的压缩效果，所以必须设计一种适应物料数据的压缩技术。
发明内容
本发明的目的是针对某些离散制造车间需要将大量的物料属性数据和流转数据写入RFID标签，而现有的标签容量较小，不足以直接存放所有的数据的问题，提供一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法。通过对物料属性数据的特点进行分类，分别采用不同的压缩方案完成了RFID标签属性数据的压缩编码；按设定的存储模型，并适应物料流转数据的数据结构，完成流转数据的压缩编码，以满足标签的存储要求；依靠动态字典技术实现编码字典和解码字典的同步自动更新。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，涉及属性数据压缩模块、流转数据编码模块、动态字典模块和数据解码模块，具体包括以下步骤：
属性数据压缩模块将物料的属性数据，依据数据结构的类型和特性进行分类和排序，再对分类结果按不同的压缩方案编码，最后采用设定的规则将各类编码结果合并写入RFID标签；
流转数据编码模块将物料在生产和运输过程中产生的流转数据，依据数据结构特性进行压缩编码，再按照设定的数据存储模型写入RFID标签；
动态字典模块服务于属性数据压缩模块和流转数据编码模块，包括动态频率字典模块和动态编码字典模块，基于各个物料数据中数据的历史出现频率和出现情况，分别生成对应的频率字典和编码字典，为编码和解码过程提供支持；
数据解码模块将从RFID标签中读取的数据，通过RFID中间件，依据解码顺序和规则还原出原始的物料数据。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
属性数据包括物料名称、供应商名称、产品类别、尺寸规格、出库单号、技术条件；流转数据包括工位位置、进出工位的时间、操作人员、配送车辆、下一个工位的位置。
属性数据压缩模块分为排序分类和压缩编码两个步骤：排序分类是将物料的属性数据，依据数据类型和特性分成哈夫曼编码类型、二进制编码类型、数值类型和字符类型，并按照设定的顺序排列；压缩编码是将分类排序完成的属性数据，按照不同的编码形式完成编码，并存入RFID标签。
在压缩编码步骤中，对于哈夫曼编码类型属性数据，先将该属性数据输入对应的动态频率字典模块，如果匹配成功则输出匹配的哈夫曼编码，如果匹配失败则记录该数据的原码；对于二进制编码类型属性数据，先将该属性数据输入对应的动态编码字典模块，如果匹配成功则输出匹配的编码，如果匹配失败则记录该数据的原码；对于数值类型属性数据，用二进制的数值直接或间接地表示该属性数据；对于字符类型属性数据，先将所有该类型的数据合并成串，再使用哈夫曼编码、zip压缩算法以及BZIP2压缩算法分别进行压缩，输出数据量最小的结果并记录该压缩算法类型；最后将四种编码结果和字符类型的压缩算法类型编号合并写入RFID标签用户数据区，将哈夫曼编码类型和二进制编码类型记录的原码数据合并写入RFID标签EPC区。
流转数据编码模块首先依据数据结构特性，将位置、人员以及配送车辆信息采用哈夫曼类数据的编码方式，再将时间信息采用二进制的数值进行编码，将编码后的数据写入RFID标签。
动态频率字典模块实现哈夫曼编码类型的压缩和解压字典的自动更新，首先通过频率字典创建对应的哈夫曼树，然后将输入的物料数据在字典中匹配，如果匹配成功则输出该物料数据在哈夫曼树中的码字，并将频率字典中该物料数据的频率加一，如果匹配失败则输出一个匹配失败的特定标识在哈夫曼树中的码字，并在频率字典中新增该物料数据；解码时通过编码匹配输出物料数据。
动态编码字典模块实现二进制编码类型的压缩和解压字典的自动更新，首先将输入的物料数据在字典中匹配，如果匹配成功则输出该物料数据对应的码字，如果匹配失败则输出一个匹配失败的特定标识对应的码字，并在编码字典中新增该物料数据和对应的编码；解码时通过编码匹配输出物料数据。
数据解码模块首先从RFID标签的用户数据区和EPC区分别获取数据并命名为ud和ed，再从ed中分割获取出原码数组，并将EPC区的原码数据删除，然后截取ud的前两位获取字符型解码方式，再按照数值类型、哈夫曼编码类型、二进制编码类型、字符类型的顺序依次解码，最后将解码数据合并输出。
本发明的有益效果是：
1、通过分类压缩方法，实现了物料属性数据和流转数据在小容量RFID标签中的存储要求；
2、通过将物料数据存入RFID标签，将标签作为媒介，连接了某些离散制造车间内各独立运行系统，满足了安全和保密的要求；
3、动态字典模块通过记录各类物料数据在整个编码过程中出现数据并统计其频率，实现了压缩和解压字典的自动更新，有利于降低压缩率、维持系统稳定；
本发明不仅实现了物料属性数据和物料流转数据的压缩和在RFID标签中的储存，还解决了某些离散制造车间内因系统独立运行而造成的数据沟通问题。物料数据压缩方法的压缩率低，压缩和解压效率高，对于某些离散制造车间有很高的推广价值。
附图说明
图1是本发明的总体体系结构图。
图2是本发明的属性数据压缩模块程序结构图。
图3是本发明的流转数据编码模块流程图。
图4是本发明的流转数据结构图。
图5a是本发明的动态字典模块中动态频率字典程序流程图。
图5b是本发明的动态字典模块中动态编码字典程序流程图。
图6是本发明的数据解码模块程序流程图。
图7是本发明的RFID标签数据结构图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
本发明提出的一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，如图1所示，包括属性数据压缩模块、流转数据编码模块、动态字典模块和数据解码模块。属性数据压缩模块通过排序分类和压缩编码两个步骤将物料属性数据按其数据特性压缩编码，并将编码结果存入标签，如图2所示。流转数据编码模块将物料在生产和流转过程中产生的流转数据，依据数据结构的类型进行压缩，并按照设定的存储模型写入标签，如图3所示。动态字典模块服务于属性数据压缩模块和流转数据编码模块，保证了字符串的频率的实时性，使得编码与解码字典可以自动更新，避免手动更新字典的困难，有效提高了压缩率，动态字典模块分为动态频率字典和动态编码字典两类，分别适用于哈夫曼编码类型和二进制编码类型的属性数据编码匹配，两者的流程图如图5所示。数据解码模块是利用RFID标签中用户数据区和EPC区的数据，按照编码时的顺序和解码规则完成属性数据的解码，流程图如图6所示。
图1是一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法的总体结构，其包括属性数据压缩模块、流转数据编码模块、动态字典模块和数据解码模块。
属性数据压缩模块的结构如图2所示，主要分为排序分类和压缩编码这两个步骤。排序分类模块将输入的物料属性按照特性分成哈夫曼编码类型、二进制编码类型、数值类型和字符类型四种类型，其中将人名、公司名等会重复出现，且出现种类较多的字符串属性划分为哈夫曼编码类型；将单位、阶段等会重复出现，但种类较少的字符串属性划分为二进制编码类型；将规格、日期、数量等一些可以直接或间接用数值表示的属性划分为数值类型；将以数字和字母组成的代号单号等属性划分为字符类型。压缩编码模块则是将分类后的属性数据分别按不同的方式进行压缩：对于哈夫曼编码类型属性数据，先将该属性数据输入对应的动态频率字典模块，如果匹配成功则输出匹配的哈夫曼编码，如果匹配失败则记录该数据的原码；对于二进制编码类型属性数据，先将该属性数据输入对应的动态编码字典模块，如果匹配成功则输出匹配的编码，如果匹配失败则记录该数据的原码；对于数值类型属性数据，用二进制的数值直接或间接地表示该属性数据；对于字符类型属性数据，先将所有该类型的数据合并成串，再使用哈夫曼编码、zip压缩算法以及BZIP2压缩算法分别进行压缩，输出数据量最小的结果并记录该压缩算法类型。最后将四种编码结果和字符类型的压缩算法类型编号合并写入标签用户数据区，将哈夫曼编码类型和二进制编码类型记录的原码数据合并写入标签EPC区。
流转数据编码模块如图3所示，在物料的生产和运输过程中会产生诸如工位位置信息、进出工位的时间信息、操作人员、配送车辆信息、下一个工位的位置等一些流转数据。流转数据编码模块首先依据数据结构特性，将位置、人员以及配送车辆信息采用哈夫曼类数据的编码方式，再将时间信息采用二进制的数值进行编码，在将编码后的数据按照图4所示的存储模型写入标签。由于物料的流转数据是按一定时间顺序产生的，所以在实际过程中也依据工位信息-进入工位的时间-操作人员-出工位的时间-配送车辆信息-下一个工位信息这一顺序完成流转数据的编码和存储。另外RFID标签中用户数据区的容量有限，在完成属性数据的存储之后，可能不足以存储全部的流转数据，所以将剩余的流转数据写入标签EPC区。
动态字典模块分为动态频率字典和动态编码字典，分别实现了哈夫曼编码和二进制编码这两种类型的压缩和解压字典的自动更新，保证了字典的编码效率和自适应性，为编码和解码过程提供支持，是降低压缩率和维持系统稳定的重要保障。
图5a是编码时动态频率字典的程序流程图，首先通过频率字典创建对应的哈夫曼树，然后将输入的物料数据在字典中匹配，如果匹配成功则输出该物料数据在哈夫曼树中的码字，并将频率字典中该物料数据的频率加1，如果匹配失败则输出一个匹配失败的特定标识在哈夫曼树中的码字，并在频率字典中新增该物料数据；解码时与编码类似，改为通过编码匹配输出物料数据。图5b是动态编码字典的程序流程图，编码时，首先将输入的物料数据在字典中匹配，如果匹配成功则输出该物料数据对应的码字，如果匹配失败则输出一个匹配失败的特定标识对应的码字，并在编码字典中新增该物料数据和对应的编码；解码时与编码类似，只是改为通过编码匹配输出物料数据。其中，物料数据包括属性数据和流转数据。
数据解码模块是将编码后的物料属性数据通过哈夫曼解码、字典匹配、数值表示、字节数据解压缩等形式解码还原出原始物料属性，将编码后的物料流转数据按照存储模型解码还原出物料在生产和运输过程产生的流转数据。数据解码模块的程序流程图如图6所示，数据解码模块首先从标签的用户数据区和EPC区分别获取数据并命名为ud和ed，再从ed中分割获取出原码数组，并将EPC区的原码数据删除，然后截取ud的前两位获取字符型解码方式，再按照数值类型、哈夫曼编码类型、二进制编码类型、字符类型的顺序依次解码，最后将解码数据合并输出。
基于上述编码解码过程，还提出了本发明的RFID标签数据结构，如图7所示。本发明使用的RFID标签用户数据区共128字节，用于存放编码后物料属性数据和物料流转数据；EPC区共56字节，包含96位的标准EPC编码和44字节的EPC拓展区，EPC拓展区在编码时用于存放字典原码数据，在完成解码之后删除字典原码数据用于存放剩余的物料流转数据。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，涉及属性数据压缩模块、流转数据编码模块、动态字典模块和数据解码模块，具体包括以下步骤：
属性数据压缩模块将物料的属性数据，依据数据结构的类型和特性进行分类和排序，再对分类结果按不同的压缩方案编码，最后采用设定的规则将各类编码结果合并写入RFID标签；属性数据压缩模块分为排序分类和压缩编码两个步骤：排序分类是将物料的属性数据，依据数据类型和特性分成哈夫曼编码类型、二进制编码类型、数值类型和字符类型，并按照设定的顺序排列；压缩编码是将分类排序完成的属性数据，按照不同的编码形式完成编码，并存入RFID标签；
流转数据编码模块将物料在生产和运输过程中产生的流转数据，依据数据结构特性进行压缩编码，再按照设定的数据存储模型写入RFID标签；
动态字典模块服务于属性数据压缩模块和流转数据编码模块，包括动态频率字典模块和动态编码字典模块，基于各个物料数据中数据的历史出现频率和出现情况，分别生成对应的频率字典和编码字典，为编码和解码过程提供支持；
数据解码模块将从RFID标签中读取的数据，通过RFID中间件，依据解码顺序和规则还原出原始的物料数据。
2.如权利要求1所述的一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，其特征在于：属性数据包括物料名称、供应商名称、产品类别、尺寸规格、出库单号、技术条件；流转数据包括工位位置、进出工位的时间、操作人员、配送车辆、下一个工位的位置。
3.如权利要求1所述的一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，其特征在于：在压缩编码步骤中，对于哈夫曼编码类型属性数据，先将该属性数据输入对应的动态频率字典模块，如果匹配成功则输出匹配的哈夫曼编码，如果匹配失败则记录该数据的原码；对于二进制编码类型属性数据，先将该属性数据输入对应的动态编码字典模块，如果匹配成功则输出匹配的编码，如果匹配失败则记录该数据的原码；对于数值类型属性数据，用二进制的数值直接或间接地表示该属性数据；对于字符类型属性数据，先将所有该类型的数据合并成串，再使用哈夫曼编码、zip压缩算法以及BZIP2压缩算法分别进行压缩，输出数据量最小的结果并记录该压缩算法类型；最后将四种编码结果和字符类型的压缩算法类型编号合并写入RFID标签用户数据区，将哈夫曼编码类型和二进制编码类型记录的原码数据合并写入RFID标签EPC区。
4.如权利要求1所述的一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，其特征在于：流转数据编码模块首先依据数据结构特性，将位置、人员以及配送车辆信息采用哈夫曼类数据的编码方式，再将时间信息采用二进制的数值进行编码，将编码后的数据写入RFID标签。
5.如权利要求1所述的一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，其特征在于：动态频率字典模块实现哈夫曼编码类型的压缩和解压字典的自动更新，首先通过频率字典创建对应的哈夫曼树，然后将输入的物料数据在字典中匹配，如果匹配成功则输出该物料数据在哈夫曼树中的码字，并将频率字典中该物料数据的频率加一，如果匹配失败则输出一个匹配失败的特定标识在哈夫曼树中的码字，并在频率字典中新增该物料数据；解码时通过编码匹配输出物料数据。
6.如权利要求1所述的一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，其特征在于：动态编码字典模块实现二进制编码类型的压缩和解压字典的自动更新，首先将输入的物料数据在字典中匹配，如果匹配成功则输出该物料数据对应的码字，如果匹配失败则输出一个匹配失败的特定标识对应的码字，并在编码字典中新增该物料数据和对应的编码；解码时通过编码匹配输出物料数据。
7.如权利要求1所述的一种面向离散制造车间的RFID标签数据压缩方法，其特征在于：数据解码模块首先从RFID标签的用户数据区和EPC区分别获取数据并命名为ud和ed，再从ed中分割获取出原码数组，并将EPC区的原码数据删除，然后截取ud的前两位获取字符型解码方式，再按照数值类型、哈夫曼编码类型、二进制编码类型、字符类型的顺序依次解码，最后将解码数据合并输出。
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