BR112021016229A2

BR112021016229A2 - Sistema transportador, e método implementado por processador para classificar as embalagens transportadas em um segmento do transportador de alimentação

Info

Publication number: BR112021016229A2
Application number: BR112021016229-1A
Authority: BR
Inventors: Alexander I. Dragoset; Jason Lagneaux
Original assignee: Laitram, L.L.C.
Priority date: 2019-04-10
Filing date: 2020-03-16
Publication date: 2021-10-19
Also published as: JP2022527045A; WO2020209986A1; CN113453810A; EP3953067A1; US20220180094A1; CN113453810B; EP3953067A4

Abstract

sistema transportador, e método implementado por processador para classificar as embalagens transportadas em um segmento do transportador de alimentação. um transportador de classificação e um método para classificar embalagens para destinos selecionados. uma rede neural executada por um processador de classificação de múltiplos núcleos usa imagens capturadas de unidades de embalagem transportadas em um transportador de alimentação para classificar cada unidade de embalagem. um processador de controle controla um transportador de classificação para direcionar cada unidade de embalagem a um destino, dependendo da classificação da unidade de embalagem.

Description

SISTEMA TRANSPORTADOR, E MÉTODO IMPLEMENTADO POR PROCESSADOR PARA CLASSIFICAR AS EMBALAGENS TRANSPORTADAS EM UM SEGMENTO DO TRANSPORTADOR DE ALIMENTAÇÃO FUNDAMENTOS

[001] A invenção refere-se genericamente a transportadores motorizados e mais particularmente a transportadores para classificar embalagens usando inteligência artificial e separar as embalagens para destinos dependendo de suas classificações.

[002] Na indústria de manuseio de embalagens, transportadores de classificação são usados para classificar embalagens individuais de um fluxo a granel de embalagens orientadas aleatoriamente e empilhadas de vários tamanhos e formas. Mas, antes que os embalagens possam ser classificados para os destinos adequados, eles devem ser separados uns dos outros. Os transportadores usam várias técnicas para separar o fluxo em massa em embalagens individuais. Ocasionalmente, no entanto, os transportadores falham em separar todas as embalagens e é necessária uma intervenção manual. Caixas muito grandes também podem apresentar problemas, causando atolamentos; se reconhecidos, eles são removidos manualmente. Mas os sacos de polietileno superdimensionados, por serem flexíveis, podem não causar atolamentos. Portanto, sua remoção do classificador reduz o rendimento geral.

BREVE DESCRIÇÃO DA INVENÇÃO

[003] Uma versão de um sistema transportador que incorpora características da invenção compreende um segmento transportador de alimentação transportando unidades de embalagem separadas a jusante em uma direção de transporte. Um detector de unidade de embalagem detecta as unidades de embalagem em uma posição de detecção ao longo do segmento do transportador de alimentação. Um sistema de imagem captura imagens das unidades de embalagem dentro de uma zona alvo do segmento do transportador de alimentação. Um sistema de processamento de computador executa instruções de programa para rastrear a posição de cada uma das unidades de embalagem conforme elas são transportadas no segmento do transportador de alimentação e para fornecer cada uma das imagens das unidades de embalagem como entradas para um classificador. O classificador é treinado para reconhecer um conjunto de unidades de embalagem e atribuir a cada uma das unidades de embalagem uma classificação correspondente a um dos membros do conjunto de unidades de embalagem que o classificador é treinado para reconhecer. Um segmento de transporte a jusante recebe as unidades de embalagem do transportador de alimentação. O sistema de processamento de computador executa instruções de programa para controlar o segmento de transporte a jusante para transportar cada unidade de embalagem, dependendo da classificação da unidade de embalagem.

[004] Outra versão de um sistema de transporte compreende um segmento de transporte de alimentação que transporta unidades de embalagem a jusante em uma direção de transporte a uma velocidade de transporte. Um detector de rastro está disposto em uma posição de detecção ao longo do segmento do transportador de alimentação. Uma câmera é disposta ao longo do segmento do transportador de alimentação a jusante da posição de detecção para capturar uma imagem de uma área de captura no segmento do transportador de alimentação. Um segmento do transportador de classificação recebe unidades de embalagem do segmento do transportador de alimentação e classifica seletivamente as unidades de embalagem para vários destinos. Um processador de controle executa instruções de programa para: (1) operar o detector de rastro para detectar os rastros das unidades de embalagem avançando além da posição de detecção na direção de transporte; e (2) controlar o segmento do transportador de classificação e o segmento do transportador de alimentação. Um processador de classificação em comunicação com o processador de controle executa instruções de programa para: (1) calcular as posições de cada uma das unidades de embalagem no segmento do transportador de alimentação à medida que avançam ao longo do transportador a partir de suas pegadas detectadas passando pela posição de detecção; (2) controlar a câmera para capturar uma imagem de uma ou mais das unidades de embalagem quando a posição calculada de uma ou mais das unidades de embalagem estiver dentro de uma zona alvo na área de captura no segmento do transportador de alimentação para produzir uma imagem do uma ou mais das unidades de embalagem dentro da área de captura; (3) cortar a imagem em uma ou mais imagens cortadas, cada imagem cortada correspondendo a uma de uma ou mais unidades de embalagem dentro da área de captura; e (4) usar inteligência artificial para classificar as imagens recortadas em uma pluralidade de classificações, atribuindo uma das classificações a cada uma das uma ou mais unidades de embalagem. O processador de controle controla o segmento do transportador de classificação para classificar cada uma das uma ou mais unidades de embalagem para um destino, dependendo da classificação da unidade de embalagem.

[005] Em outro aspecto, um método implementado por processador para classificar embalagens transportadas em um segmento de transportador de alimentação compreende: (a) detectar várias unidades de embalagem avançando a uma velocidade de transporte em uma direção de transporte em um segmento de transportador de alimentação após uma posição de detecção; (b) calcular as posições de cada uma das unidades de embalagem múltiplas detectadas passando pela posição de detecção no segmento do transportador de alimentação à medida que avançam ao longo do transportador; (c) gerar imagem de uma ou mais das unidades de embalagem múltiplas em uma área de captura de imagem no segmento do transportador de alimentação para produzir uma imagem de uma ou mais das unidades de embalagem múltiplas dentro da área de captura; (d) cortar a imagem em uma ou mais imagens cortadas, cada imagem cortada correspondendo a uma de uma ou mais unidades de embalagem múltipla dentro da área de captura de imagem; (e) classificar as imagens recortadas em uma pluralidade de classificações usando inteligência artificial, atribuindo uma das classificações a cada uma das uma ou mais unidades de embalagem múltipla; e (f) classificar cada uma das uma ou mais unidades de embalagem múltipla para um destino dependendo da classificação da unidade de embalagem.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURAS

[006] A FIG. 1 é uma vista superior de um sistema de transporte que incorpora as características da invenção.

[007] A FIG. 2 é um fluxograma de instruções de programa executadas por um processador de classificação de múltiplos núcleos e um processador de controle para um sistema de transportador como na FIG. 1.

[008] A FIG. 3 é um fluxograma ampliado da tarefa de gerenciamento de conexão TCP da FIG. 2.

[009] A FIG. 4 é um fluxograma ampliado da tarefa de rastreamento de embalagem da FIG. 2.

[010] A FIG. 5 é um fluxograma ampliado das tarefas de processamento de imagem e classificação de embalagem da FIG. 2.

[011] A FIG. 6 é um diagrama esquemático de uma rede neural ilustrativa usada para ajudar a explicar a operação de uma rede neural utilizável em um sistema transportador como na FIG. 1.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃO

[012] Um sistema transportador que concretiza as características da invenção para separar embalagens de forma inteligente é mostrado na FIG. 1. O transportador 10 inclui um segmento de transportador de alimentação 12 transportando embalagens 13 a jusante em uma direção de transporte 14. Um detector de unidade de embalagem 16 é posicionado ao longo do segmento do transportador de alimentação 12 em uma posição de detecção. Neste exemplo, o segmento do transportador de alimentação 12 é representado como uma série de dois transportadores: um primeiro transportador 18 a montante do detector de unidade de embalagem 16 e um segundo transportador 19 a jusante do detector de unidade de embalagem. Ambos os transportadores 18, 19 podem ser reconhecidos como transportadores de correia, transportadores de ripas, transportadores de corrente ou transportadores de rolos, por exemplo. O segmento do transportador de alimentação 12 pode ser realizado como um único transportador ou como mais de dois transportadores. Nesta versão de dois transportadores, o detector de unidade de embalagem 16 emite uma cortina de luz de uma matriz de transmissor através de uma lacuna 20 entre os dois transportadores 18, 19 para uma matriz receptora. O receptor e o transmissor estão localizados em lados opostos do segmento do transportador 12 - um abaixo e um acima. A cortina de luz resultante se estende ao longo da largura do segmento do transportador 12. Uma embalagem 13 que passa através da cortina de luz bloqueia os feixes de luz transmitidos que ele intercepta de alcançar a matriz receptora. Conforme a embalagem 13 passa pelo detector de unidade de embalagem 16, seu rastro, isto é, sua projeção no segmento do transportador de alimentação, pode ser determinada a partir do padrão de receptores bloqueados. Portanto, nesta versão, o detector de unidade de embalagem 16 é um detector de rastro. Outros tipos de detectores de unidade de embalagem, como telêmetros a laser e câmeras, podem ser usados como alternativa.

[013] Um sistema de geração de imagem incluindo uma câmera 22 está localizado ao longo do segmento do transportador de alimentação 12 a jusante do detector de unidade de embalagem 16. A câmera 22 tem uma área de captura 24 que cobre um trecho do lado de transporte do segmento do transportador de alimentação 12 em toda a sua largura. O sistema de geração de imagem captura imagens das embalagens 13 que passam pelas áreas de captura 24. As embalagens 13 que saem do segmento de transportador de alimentação 12 são recebidas em um segmento de transportador de classificação a jusante 25. O segmento do transportador de classificação 25 pode ser realizado como um transportador de classificação 26, como uma correia de rolos com rolos seletivamente acionados em rotação para desviar artigos para um dos dois transportadores de flanco 28, 29. O transportador de classificação 26 e os transportadores de flanco 28, 29 podem ser transportadores de rolos motorizados ou podem ser transportadores de correia de plástico modular, como apenas dois exemplos. E o segmento do transportador de alimentação 12 e o transportador de classificação 26 podem ser realizados por uma única correia transportadora. Em uma versão, o transportador de classificação 26 é um transportador de correia de rolos ativados INTRALOX® Série 7000 fabricado e vendido pela Intralox, L.L.C., Harahan, Louisiana, EUA. Os transportadores de flanco 28, 29 também podem ser entendidos por correias de rolos, correias planas, modulares correias plásticas, transportadores de fenda, rampas ou transportadores de rolos, por exemplo. Acionando seletivamente seus rolos, o transportador de classificação desvia os pacotes para um de três destinos: (1) o transportador de flanco direito 28; (2) o transportador de flanco esquerdo 29; ou (3) um destino 30 mostrado guiado por um operador humano 32, que pode decidir como descartar as unidades de embalagem recebidas.

[014] As saídas do detector de rastro 16 são enviadas para um sistema de processamento de computador 33 que inclui um processador de controle 34 programado para determinar os rastros de embalagens 13 passando pelo detector na posição de detecção. (O sistema de processamento de computador 33 inclui memória de programa na qual constantes e instruções de programa executadas por um ou mais processadores são armazenadas e memória de dados voláteis na qual cálculos, tabelas e outras informações temporárias ou mutáveis são armazenadas.) Algumas embalagens não podem ser separadas de outras. Essas embalagens sobrepostas ou empilhadas têm um rastro que pode ter um formato diferente dos rastros de embalagens individuais separadas. Por esta razão, o detector de rastros 16 detecta os rastros de unidades de embalagem separadas que abrangem embalagens únicas e separadas e grupos de embalagens sobrepostas ou empilhadas cujos rastros são definidos por um único contorno.

[015] O processador de controle 34 executa instruções de programa armazenadas que definem rastros individuais das unidades de embalagem que passam pela posição de detecção. Por exemplo, cada rastro pode ser definido pelas coordenadas de seus cantos ou por seu centroide conforme calculado pelo processador de controle 34. A posição de cada unidade de embalagem no transportador de alimentação pode ser descrita a qualquer momento por suas coordenadas em um sistema de coordenadas x-y com a posição de detecção como a referência x = 0 e a borda direita 35 do segmento do transportador de alimentação 12 como y = 0 referência, por exemplo.

[016] Nesse sistema de coordenadas arbitrário, o eixo x é paralelo à direção de transporte 14 e o eixo y é perpendicular à direção de transporte. O processador de controle 34 também pode ser programado para executar tarefas que: (a) controlam as velocidades do segmento do transportador de alimentação 12, o transportador de classificação 26 e o primeiro e segundo transportadores 28, 29; (b) recebem entradas relatando as velocidades dos vários transportadores; e (c) controlam a rede de comunicações entre ela mesma e um processador de classificação 36 usado com o sistema de geração de imagem. Como o processador de controle 34, o processador de classificação 36 está incluído no sistema de processamento de computador 33 e pode incluir uma unidade de processamento gráfico externa ou de mesmo chip (GPU). O processador de controle 34, em sua interface com os transportadores 12, 26,

28, 29, pode exercer controle por meio de um controlador lógico programável físico externo (PLC) 38 ou por meio de um PLC virtual interno ou pode dividir o controle entre um PLC físico externo e um PLC virtual interno. Por exemplo, o PLC externo pode controlar os motores que conduzem a alimentação e os segmentos do transportador de classificação e os sensores de leitura informam a velocidade da correia, enquanto o PLC virtual recebe a saída do detector de rastros. Em qualquer caso, o PLC 38 é considerado parte do processador de controle 34 e parte do sistema de processamento de computador 33.

[017] A operação do processador de controle 34 e do processador de classificação 36 é descrita com referência aos fluxogramas das FIGS. 2–5.

[018] A tarefa do gerenciador de conexão do TCP (protocolo de controle de transmissão) 40 executada pelo processador de controle 34 (FIG. 1) é mostrada em mais detalhes na FIG. 3. A tarefa controla a rede de comunicação 42 (FIG. 1) através da qual o processador de controle 34, o processador de classificação 36 e o PLC 38 se comunicam. A tarefa do gerenciador de conexão de TCP 40 tem três subtarefas: (1) uma tarefa de leitura 44; (2) uma tarefa de monitor de conexão 46; e (3) uma tarefa de gerenciamento de eventos de gravação 48.

[019] A tarefa de leitura 44 lê uma mensagem 50, analisa a mensagem 52 e executa a mensagem 54. No caso de uma mensagem do processador de controle 34 de que um rastro correspondente a uma unidade de embalagem foi identificada pelo detector de rastro, um item correspondente a esse rastro e suas coordenadas é adicionado a uma tabela de estado do transportador de alimentação que representa as posições recentemente calculadas de todos os rastros identificados de unidades de embalagem no transportador de alimentação 19 a jusante da posição de detecção.

[020] O gerenciador de eventos de gravação 48 trata de quaisquer eventos que ocorreram 56, emoldura uma mensagem indicando a ocorrência desse evento junto com quaisquer dados pertinentes sobre o evento 58 e envia o quadro de mensagem 60 pela rede de comunicação para ser lido pelos destinatários pretendidos. Um exemplo é descrito mais tarde.

[021] A tarefa do monitoramento de conexão 46 verifica se todos os dispositivos ou nós, por exemplo, o processador de controle 34, o processador de classificação 36 e o PLC 38 estão conectados. A tarefa envia 62 uma mensagem de pulsação pela rede de comunicações. A tarefa determina 64 se a mensagem foi recebida pelos dispositivos destinatários pretendidos. Se não houver falha no envio de mensagem, o processador de controle sabe que a rede está intacta 66. Se houver uma falha de envio, o processador de controle tentará reconectar 68 ao dispositivo desconectado.

[022] O processador de classificação 36 executa instruções de programa armazenadas que incluem uma tarefa de pulso do temporizador 70, como mostrado na FIG. 2, a uma taxa periódica, por exemplo, a cada 75 ms, conforme definido por um temporizador. A tarefa de pulso do temporizador 70 oferece várias subtarefas que rastreiam unidades de embalagem no segmento do transportador de alimentação, capturam imagens das unidades de embalagem e classificam as unidades de embalagem. Primeiro, a tarefa pulso do temporizador 70 limpa 72 subtarefas antigas e as prepara para uma nova execução. O processador de classificação 36 executa tarefas de rastreamento de embalagem 74 para cada unidade de embalagem ‒ identificando rastros na tabela de estado do transportador de alimentação. O processador de classificação 36 nesta versão tem múltiplos núcleos que permitem executar as tarefas de rastreamento de embalagem 74 simultaneamente em paralelo. A tarefa para cada unidade de embalagem detectada é executada em um ou outro dos núcleos ou em um encadeamento dedicado em um núcleo que executa vários encadeamentos. A execução paralela das tarefas de rastreamento de embalagem 74 e de tarefas subsequentes em núcleos ou encadeamentos separados permite que o sistema de transporte lide com altas taxas de processamento de embalagem. Da mesma forma, o processador de controle 34 pode ser um processador multinúcleos.

[023] Conforme mostrado em mais detalhes na FIG. 4, a tarefa de rastreamento de embalagem 74 para cada unidade de embalagem no segmento transportador de alimentação calcula 76 o intervalo de tempo desde que foi executado anteriormente para essa unidade de embalagem. Com o conhecimento da velocidade de transporte, a tarefa 74 calcula 78 a distância que a unidade de embalagem avançou na direção de transporte desde a última atualização e atualiza 80 as coordenadas da posição da unidade de embalagem para sua posição atual.

[024] Após as posições das unidades de embalagem terem sido atualizadas, o processador de classificação de multinúcleos 36 (FIG. 1) executa em paralelo tarefas no alvo 82 que determinam quando uma unidade de embalagem se encontra em uma zona alvo 84 dentro da área de captura de imagem 24, de modo que a câmera 22 pode ser operada para capturar uma imagem das unidades de embalagem na zona alvo. Antes de executar as tarefas no alvo 82, o processador de classificação 36 primeiro limita 86 a execução das tarefas no alvo às unidades de embalagem que ainda não foram geradas.

[025] Cada uma das tarefas no alvo 82 determina primeiro 88 se a unidade de embalagem está dentro da zona alvo 84 (FIG. 1) comparando suas coordenadas com o intervalo de coordenadas da zona alvo. Se a unidade da embalagem for determinada como estando dentro da zona de destino, a tarefa adiciona a unidade da embalagem a uma lista de destino 90; caso contrário, nenhuma ação será realizada 92. O processador de classificação então verifica 94 a lista alvo como mostrado na FIG. 2. Se uma ou mais unidades de embalagem foram recentemente adicionadas à lista alvo, o processador de classificação 36 sinaliza 96 à câmera 22 (FIG. 1) para capturar uma imagem da unidade ou unidades de embalagem na zona alvo

84. Se nenhuma unidade de embalagem novo estiver na lista alvo, nenhuma ação é executada 98 e a tarefa de marcação do temporizador 70 é concluída.

[026] Com cada imagem nova, o processador de classificação 36 executa em tarefas de alvo processo paralelas 100 mostradas em detalhes na FIG. 5. Cada tarefa alvo de processo 100 inclui uma tarefa de corte de imagem 102 que primeiro calcula 104 as coordenadas de pixel relativas da unidade de embalagem na imagem capturada. Por exemplo, as coordenadas de pixel dos cantos da unidade de embalagem podem ser usadas como as coordenadas de pixel relativas. Com base nessas coordenadas, a tarefa de corte de imagem 102 então executa uma rotação de coordenada 106 da imagem que contém a unidade de embalagem para orientá-la para corte eficaz. A rotação de coordenadas resulta em coordenadas giradas para a unidade de embalagem na imagem capturada. A imagem capturada girada é então cortada 108 em regiões retangulares menores que abrangem cada uma das imagens de unidade de embalagem giradas na imagem capturada. Os pixels na região retangular definem uma imagem recortada, que é então armazenada 110.

[027] As tarefas de classificação 112 são executadas pelos núcleos do processador de classificação em paralelo para cada uma das imagens cortadas. Cada imagem cortada compreende uma matriz retangular de pixels de valores RGB de um byte (0–255). Primeiro, cada tarefa de classificação 112 pré-processa 114 a imagem recortada para formatá-la para o programa de classificação específico que está sendo usado. Por exemplo, as dimensões da matriz de pixels podem ter que ser alteradas e preenchidas com zeros para preencher a matriz. Exemplos de programas de classificação são: AlexNet; Rede de iniciação v1, v2, v3, v3; MobileNet; PNASNet; SqueezeNet; e ResNet. A matriz de pixels é fornecida como entradas P para uma rede neural 116 (FIG. 6), que classifica 118 (FIG. 5) a imagem recortada da unidade de embalagem. Uma vez que a unidade de embalagem foi classificada, a tarefa de classificação armazena 120 a classificação na tabela de estado do transportador de alimentação.

[028] Nesta versão, o processador de classificação usa inteligência artificial na forma de uma rede neural como classificador. Mas outras técnicas de inteligência artificial, como classificador em cascata baseado em recursos Haar, redes totalmente conectadas, redes neurais convolucionais, máquinas de vetores de suporte, redes neurais bayesianas, redes k-NN, redes neurais de Parzen e lógica fuzzy, podem ser usadas como classificadores para classificar imagens de unidades de embalagem. A rede neural 116 na FIG. 6 representa uma rede neural ilustrativa para explicar como a inteligência artificial é usada para classificar as unidades da embalagem. As entradas P são os valores RGB dos pixels na matriz de pixels da imagem recortada pré-processada. As entradas são multiplicadas por diferentes fatores de ponderação w associados a cada linha que conecta as entradas P a uma primeira camada de neurônios N1 em uma camada oculta

122. Cada neurônio N1 na primeira camada tem um valor, ou ativação, igual à soma normalizada dos produtos dos pesos nos valores de entrada P conectados a ele mais um termo de polarização. A normalização é alcançada por uma função matemática que mapeia a soma em um intervalo limitado, por exemplo, de 0 a 1. De maneira semelhante, as ativações da primeira camada oculta N1 são aplicadas a uma segunda camada oculta de neurônios N2. E as ativações dos neurônios N2 na segunda camada oculta são usadas para calcular as saídas (A– E). A rede neural real usada para classificar as unidades de embalagem pode ter mais de duas camadas ocultas de mais ou menos do que os seis neurônios mostrados para cada camada oculta.

[029] As saídas A ‒ E representam um conjunto de várias classificações das unidades da embalagem. A tarefa de classificação atribui a cada unidade de embalagem a classificação que possui o maior valor de ativação das cinco saídas. Por exemplo, A = um saco de polietileno; B = uma embalagem única reconhecida que não é um saco de polietileno; C = uma pilha de embalagens com menos do que uma porcentagem predeterminada (por exemplo, 25%) de sobreposição; D = uma pilha de embalagens com mais do que a porcentagem predeterminada de sobreposição; e E = uma embalagem não reconhecida. Claro, outros conjuntos de classificação de unidade de embalagem podem ser usados para identificar outros tipos de embalagem ou características de embalagem, como textura da superfície, fendas e rasgos, manchas úmidas, núcleos específicos, indícios visíveis específicos e sacos de polietileno amassados com indícios legíveis por máquina ilegíveis, como códigos de barras.

[030] O classificador de rede neural é treinado alimentando a rede com várias imagens recortadas de unidades de embalagem correspondentes às classificações de saída. O treinamento ajusta os pesos w e os vieses para cada camada de neurônios para minimizar a função de custo - a diferença entre as saídas desejadas para a imagem (0 para todas as saídas, exceto para a saída correspondente à imagem, que é 1) e as saídas calculado pela rede neural. O processo de treinamento ajusta iterativamente os pesos e tendências para cada imagem de treinamento por meio de técnicas convencionais de retropropagação. O treinamento é normalmente realizado offline e não em tempo real.

[031] Como mostrado na FIG. 5, a classificação determinada pela rede neural para cada unidade de embalagem é enviada 124 para o processador de controle e unidades de embalagem inválidas e previamente classificadas são removidas 126 da tabela de itens a serem classificados. Metadados, como a imagem recortada, um carimbo de hora e as coordenadas de pixel da unidade de embalagem, são enviados 128 para o armazenamento 130 para análise offline.

[032] O processador de controle 34 na FIG. 1 verifica as posições das unidades de embalagem 13 no segmento de transporte de alimentação 12 conforme atualizado pela tarefa de rastreamento de embalagem do processador de classificação. Uma vez que as unidades de embalagem 13 alcançam o segmento de transporte de classificação 25, o processador de controle 34 assume o cálculo da posição de cada unidade de embalagem e determina seu destino e trajetória. O destino de cada unidade de embalagem depende de sua classificação. Por exemplo, unidades de embalagem não reconhecidas (classificação E) e embalagens empilhadas com mais de 25% de sobreposição (classificação D) são enviados para um destino 30 operado por um operador humano 32. Quaisquer unidades de embalagem de qualquer classificação que excedam um tamanho máximo predeterminado também podem ser enviadas para o destino tripulado 30. Nesta versão, a trajetória dessas unidades de embalagem é reta na direção de transporte 14. Sacos de polietileno (classificação A), embalagens únicas reconhecidas que não os sacos de polietileno (classificação B), e embalagens empilhadas com menos de 25% de sobreposição (classificação C) são desviados para destinos de classificação em um ou outro dos transportadores de flanco 28, 29, que transportam as embalagens a jusante para processamento posterior. Para controlar a trajetória 132 de cada unidade de embalagem 13, o processador de controle 34 aciona seletivamente seções de rolos em uma correia de rolos ou um transportador de rolos motorizado ou sapatas em um classificador de sapatas ou empurradores para desviar as unidades de embalagem para os destinos designados.

[033] A invenção foi descrita em detalhes em relação a uma versão exemplificativa usando um sistema de processamento de computador que inclui dois processadores e um PLC. Esse sistema fornece redundância no caso de falha do processador de classificação. Se isso acontecer, o processador de controle pode classificar as embalagens com base apenas nos rastros das unidades de embalagem, sem o benefício adicional de suas classificações. E se o processador de controle falhar, o PLC pode simplesmente classificar as embalagens para produzir um fluxo equilibrado nas duas esteiras de flanco temporariamente operadas por operadores humanos até que o processador de controle esteja de volta em linha. Mas outras versões são possíveis. Por exemplo, o processador de controle e o processador de classificação podem ser realizados por um único processador de multinúcleos no sistema de processamento de computador. Como outro exemplo, o processador de classificação não precisa ser um processador de multinúcleos executando instruções de tarefa em paralelo em núcleos ou encadeamentos individuais. Pode ser um processador de núcleo único executando uma instrução de tarefa por vez.

[034] Em uma versão alternativa, a área de captura de imagem da câmera pode ser posicionada ao longo do segmento do transportador de alimentação a montante do detector de rastros. Nesse caso, esse processador de classificação executaria tarefas que continuamente capturam imagens e armazenam as imagens capturadas com um carimbo de hora em uma tabela de imagens na memória volátil do processador. O processador de controle detectaria rastros com o detector de rastros a jusante da área de captura de imagem. Com o conhecimento da velocidade do transportador de alimentação e da distância da área de captura de imagem até a posição de detecção da rastro, o processador de classificação associaria cada rastro a uma imagem de unidade de embalagem contida em uma imagem capturada na tabela de imagens. O processador de classificação iria então girar, cortar, pré-processar e classificar a unidade de embalagem como na FIG. 5 antes que a unidade de embalagem saísse do segmento do transportador de alimentação e entrasse no segmento do transportador de classificação.

[035] Também seria possível usar o sistema de imagem como um detector de rastros para detectar os rastros ou as posições das unidades de embalagem e dispensar um detector de rastros dedicado separado. O processador de classificação, além de executar as tarefas necessárias para classificar as unidades de embalagem a partir de suas imagens, executaria tarefas que servem como um detector de unidade de embalagem, reconhecendo unidades de embalagem individuais e rastreando suas posições à medida que avançam ao longo do segmento do transportador de alimentação para que possam ser classificados para seus destinos atribuídos.

Claims

REIVINDICAÇÕES

1. SISTEMA TRANSPORTADOR, caracterizado por compreender: um segmento de transportador de alimentação transportando unidades de embalagem separadas a jusante em uma direção de transporte; um detector de unidade de embalagem que detecta as unidades de embalagem em uma posição de detecção ao longo do segmento do transportador de alimentação; um sistema de geração de imagem que captura imagens das unidades de embalagem dentro de uma zona alvo do segmento do transportador de alimentação; um sistema de processamento de computador que executa instruções de programa para rastrear a posição de cada uma das unidades de embalagem à medida que são transportadas no segmento do transportador de alimentação e para fornecer cada uma das imagens das unidades de embalagem como entradas para um classificador treinado para reconhecer um conjunto de unidades de embalagem e atribuir a cada uma das unidades de embalagem uma classificação correspondente a um dos membros do conjunto de unidades de embalagem que o classificador é treinado para reconhecer; um segmento do transportador a jusante que recebe as unidades de embalagem do segmento do transportador de alimentação; em que o sistema de processamento de computador executa instruções de programa para controlar o segmento de transporte a jusante para transportar cada unidade de embalagem, dependendo da classificação da unidade de embalagem.

2. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo sistema de processamento de computador executar instruções de programa para: calcular as posições de cada uma das unidades de embalagem no segmento do transportador de alimentação à medida que avançam ao longo do transportador a partir de seus rastros detectados passando pela posição de detecção; controlar o sistema de geração de imagem para capturar uma imagem de uma ou mais das unidades de embalagem quando a posição calculada de uma ou mais das unidades de embalagem está dentro da zona alvo no segmento do transportador de alimentação para produzir uma imagem de uma ou mais unidades da embalagem unidades dentro da zona alvo; cortar a imagem em uma ou mais imagens cortadas, cada imagem cortada correspondendo a uma das uma ou mais unidades de embalagem dentro da zona alvo; classificar as imagens cortadas em uma das classificações.

3. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo sistema de processamento de computador calcular as coordenadas dos centroides dos rastros detectados, em que os centroides definem as posições das unidades de embalagem no segmento do transportador de alimentação.

4. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo sistema de processamento de computador girar as imagens para uma orientação não oblíqua em relação à direção de transporte antes de cortar as imagens.

5. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo sistema de processamento de computador incluir um processador de múltiplos núcleos com múltiplos núcleos executando instruções de programa em paralelo.

6. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo sistema de processamento de computador incluir um primeiro processador e um segundo processador que controla o segmento transportador a jusante para classificar cada uma das unidades de embalagem para um de uma pluralidade de destinos, dependendo da classificação da unidade de embalagem.

7. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo conjunto de unidades de embalagem que o classificador é treinado para reconhecer serem: (a) um saco de polietileno; (b) uma embalagem única reconhecida, não um saco de polietileno; (c) uma pilha de embalagens com menos do que a porcentagem predeterminada de sobreposição; e (d) uma pilha de embalagens com mais de uma porcentagem predeterminada de sobreposição.

8. SISTEMA DE TRANSPORTE, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo segundo processador controlar o classificador para classificar as unidades de embalagem classificadas como uma pilha de embalagens com mais do que uma porcentagem predeterminada de sobreposição ou como uma unidade de embalagem não reconhecida para um destino operado por um operador humano.

9. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo segundo processador controlar o classificador para classificar as unidades de embalagem classificadas como uma embalagem única reconhecida ou como uma pilha de embalagens com menos do que a porcentagem predeterminada de sobreposição para um destino a jusante para processamento posterior.

10. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo detector de unidade de embalagem detectar os rastros das unidades de embalagem.

11. MÉTODO IMPLEMENTADO POR PROCESSADOR PARA

CLASSIFICAR AS EMBALAGENS TRANSPORTADAS EM UM SEGMENTO DO TRANSPORTADOR DE ALIMENTAÇÃO, caracterizado por compreender: (a) detectar múltiplas unidades de embalagem avançando a uma velocidade de transporte em uma direção de transporte em um segmento de transportador de alimentação após uma posição de detecção; (b) calcular as posições de cada uma das unidades de embalagem múltiplas detectadas passando a posição de detecção no segmento do transportador de alimentação à medida que avançam ao longo do transportador; (c) gerar imagem de uma ou mais das múltiplas unidades de embalagem em uma área de captura de imagem no segmento do transportador de alimentação para produzir uma imagem de uma ou mais das múltiplas unidades de embalagem dentro da área de captura; (d) cortar a imagem em uma ou mais imagens cortadas, cada imagem cortada correspondendo a uma de uma ou mais unidades de embalagem múltiplas dentro da área de captura de imagem; (e) classificar as imagens recortadas em uma pluralidade de classificações usando inteligência artificial, atribuindo uma das classificações a cada uma das uma ou mais unidades de embalagem múltipla;

(f) classificar cada uma das uma ou mais unidades de embalagem múltiplas para um destino dependendo da classificação da unidade de embalagem.

12. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado por compreender a execução das etapas (b) a (e) em paralelo em um processador de múltiplos núcleos.

13. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado por compreender as etapas (a) e (f) em um processador de controle separado em comunicação com o processador de múltiplos núcleos.

14. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo processador de múltiplos núcleos enviar a classificação atribuída a cada uma das uma ou mais unidades de embalagem múltiplas para o processador de controle.

15. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelas unidades de embalagem serem classificadas como: (a) um saco de polietileno; (b) uma embalagem única reconhecida que não um saco de polietileno; (c) uma pilha de embalagens com menos do que a porcentagem predeterminada de sobreposição; (d) uma pilha de embalagens com mais de uma porcentagem predeterminada de sobreposição; e (e) uma unidade de embalagem não reconhecida.

16. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado por compreender unidades de embalagem de classificação classificadas como uma pilha de embalagens com mais do que uma porcentagem predeterminada de sobreposição ou como uma unidade de embalagem não reconhecida para um destino operado por um operador humano.

17. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado por compreender unidades de embalagem de classificação tendo um rastro maior do que um tamanho de rastro predeterminado para um destino operado por um operador humano.

18. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado por compreender classificar unidades de embalagem classificadas como uma embalagem única reconhecida ou como uma pilha de embalagens com menos do que a porcentagem predeterminada de sobreposição em um transportador que transporta a unidade de embalagem para processamento posterior.

19. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pela classificação ser realizada por uma rede neural treinada para reconhecer unidades de embalagem de vários tipos.

20. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado por compreender as coordenadas de computação dos cantos dos rastros detectados.

21. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado por compreender as coordenadas de computação dos centroides dos rastros detectados, em que os centroides definem as posições das unidades de embalagem no segmento do transportador de alimentação.

22. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado por compreender girar as imagens para uma orientação não oblíqua em relação à direção de transporte antes de cortar as imagens.

23. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 11, caracterizado por compreender o pré-processamento das imagens cortadas em paralelo antes de classificar as imagens cortadas para formatar as imagens cortadas para classificação.

24. SISTEMA TRANSPORTADOR, caracterizado por compreender: um segmento de transportador de alimentação transportando unidades de embalagem a jusante em uma direção de transporte a uma velocidade de transporte; um detector de rastro disposto em uma posição de detecção ao longo do segmento do transportador de alimentação; uma câmera disposta ao longo do segmento do transportador de alimentação a jusante da posição de detecção para capturar uma imagem de uma área de captura no segmento do transportador de alimentação; um segmento do transportador de classificação que recebe unidades de embalagem do segmento do transportador de alimentação e classifica seletivamente as unidades de embalagem para vários destinos; um processador de controle que executa instruções do programa para: operar o detector de rastros para detectar os rastros das unidades de embalagem avançando além da posição de detecção na direção de transporte; controlar o segmento do transportador de classificação e o segmento do transportador de alimentação; um processador de classificação em comunicação com o processador de controle e que executa as instruções do programa para: calcular as posições de cada uma das unidades de embalagem no segmento do transportador de alimentação à medida que avançam ao longo do transportador a partir de seus rastros detectados passando pela posição de detecção;

controlar a câmera para capturar uma imagem de uma ou mais das unidades de embalagem quando a posição calculada de uma ou mais das unidades de embalagem está dentro da zona alvo na área de captura no segmento do transportador de alimentação para produzir uma imagem de uma ou mais unidades da embalagem unidades dentro da área de captura; cortar a imagem em uma ou mais imagens cortadas, cada imagem cortada correspondendo a uma das uma ou mais unidades de embalagem dentro da área de captura; usar inteligência artificial para classificar as imagens recortadas em uma pluralidade de classificações, atribuindo uma das classificações a cada uma de uma ou mais unidades de embalagem; em que o processador de controle controla o segmento do transportador de classificação para classificar cada uma das uma ou mais unidades de embalagem para um destino, dependendo da classificação da unidade de embalagem.

25. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 24, caracterizado pelo processador de classificação classificar as imagens cortadas em uma rede neural treinada para reconhecer várias unidades de embalagem e enviar as classificações para o processador de controle.

26. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 24, caracterizado pelo processador de controle incluir um controlador lógico programável virtual ou separado para controlar o segmento do transportador de classificação e o segmento do transportador de alimentação.

27. SISTEMA TRANSPORTADOR, de acordo com a reivindicação 24, caracterizado pelo processador de classificação ser um processador de múltiplos núcleos com múltiplos núcleos executando as instruções do programa em paralelo.