CN105654625B - 将衣物特别是脏衣物分类的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及将衣物分类的方法。迄今为止在大多数情况下以人工的方式分类衣物、尤其是脏衣物(10)。这在人力和时间成本上是昂贵的。因此，仅有相应的人力成本才可能有高分类容量。本发明提供：在分类开始时、尤其是在分离过程中，并且在进一步传送到单独分类站之前，通过成像技术扫描脏衣物(10)，并且由于合适的图像分析，可确定先选被夹持的脏衣物(10)的区域和/或至少一些标准，例如大小和颜色。这些措施获得高度自动化的分类过程。这些措施可以扩展，从而实现了分类程序全部自动化。

Description

将衣物特别是脏衣物分类的方法

技术领域

本发明涉及一种将衣物分类的方法，特别是将脏衣物分类的方法。

背景技术

在传输到洗衣房之后，衣物(尤其是待洗的脏衣物或者待整理的衣物)都要进行分类，从而可以以有目的的方式对它们进行洗涤、整理或以其他方式进行处理。

所述衣物以及上述所有脏衣物通常都是成批地传输，例如在洗衣袋内或者洗衣容器内。因此在分类之前必须将衣物分开。在多数情况下，这是需要手动执行的。

衣物分开之后，根据从脏衣物的形状、大小、颜色和/或织物类型采集到的信息进行分类操作。通过操作者从衣物得到其他类型的信息，例如通过使用读取设备从设置在洗涤衣物上的信息载体传递信息。

如上所述的分类行为从人力和时间上来说都是昂贵的。

发明内容

本发明的目的是建立一种衣物特别是脏衣物的分类方法，其至少在大部分上是自动化的，优选是全部自动化。

所述方法的特征在于确定传输的成批衣物中各衣物的表面轮廓、特别是外形，并且基于这种表面轮廓或者外形识别出衣物上能够和/或应该被传送系统的夹持装置夹持的位置。然后夹持装置在该区域有针对性地夹持衣物。这样可以从衣物堆中自动分离出洗涤衣物。

该方法的一个有利选择设置成：具有至少一个高速伺服轴线的夹持装置朝着由衣物的已记录表面轮廓或者已记录外形所确定的显著位置运动。这样的高速伺服轴线可以由电驱动或气动驱动的线性驱动单元(例如由电动马达作为动力的气缸或者齿轮齿条驱动设备)形成。这样的线性驱动能够获得相当高的加速度和速率，并因此获得较短的传送时间。由于通过成像方法确定(尤其是计算)了待夹持衣物上的优选区域的识别位置，因此获得了短的循环时间。

优选地，通过从衣物的已记录表面轮廓或者已记录外形计算出用于或适于抓持衣物的区域的位置，可以进一步改进所述方法。然后，夹持装置可以朝着该区域以可控有目标的方式移动，尤其在用于移动该夹持装置的至少一个高速伺服轴线上移动。在此，也能够获得短循环时间和高分类容量。

根据该方法的另一可能的进一步的改进，可以通过至少一台相机(优选多台相机)在不同的位置处以立体的方式记录各个衣物的表面轮廓或者外形。这可以在分离处理之前和/或者之后记录各个衣物的三维图像。采用电子成像处理不仅能够自动地识别出特别容易夹持的区域、优选的是衣物上具有显著曲率的区域，而且能够自动地识别出衣物作为整体或者所述衣物的至少一个代表性部分的不同特性特征。

优选地，根据已记录的表面轮廓(换句话说，从衣物的三维图像可以确定的外形)，可以计算出衣物上适于夹持的方便区域或者所需区域，并且可以在三坐标轴上计算出该区域的位置。在所述衣物以目标方式夹持或者抽取之后，可以随后将其从衣物堆中拉出来，从而将其从衣物中从容分离出来。

所述方法可以设计成使得优选在衣物被分离开之后，通过成像设备以图像的方式记录所述衣物(如果可能的话包括外形或表面轮廓)，并且在以这样的方式记录所述衣物的图像的情况下，可以确定或者得到至少一种衣物分类标准。因此，可以以简单的方式可靠自动地建立起至少多个衣物的分类标准，而不需要人工操作。

由成像设备记录的所述衣物的图像(特别是当它是彩色三维图像时)优选地用于确定所述衣物的形状、大小、结构或织物的类型和/或色彩，并由此得到所述衣物的至少一部分分类标准。

另外，该方法可以配置为使得：在传送系统的紧固装置上传送之前或者传送期间，通过成像设备以图像的方式记录所述衣物。该位置特别适合产生所述衣物的至少一种图像，由其可以获得至少一种分类标准。作为替代或者另外的，由成像设备记录的图像可以用来影响所述衣物到传送系统的紧固装置的传送操作，尤其是控制或者调整该操作。由此，可以将所述衣物从分离站更可靠自动地传送到随后的传送系统。

特别有利的是，采用成像设备记录的图像来确定所述衣物的至少多种分类标准，并且控制或者调节所述衣物到传送系统的传送过程。这将使得分类容量显著提高，原因在于分类所述衣物(尤其是脏衣物)所涉及的准备过程不但可以全部自动化，而且可以通过自动化实现短的循环时间。

附图说明

接下来，将结合附图对本发明进行更详细描述，附图中的单幅附图显示的是，尤其是衣物的分类设备的一部分，即为分类目的而进行的所述脏衣物的准备。

具体实施方式

在本说明书中，设定待分类的衣物是已经被运送到洗衣房中的脏衣物。所述脏衣物10在进行洗涤、干燥并在适当时熨烫和/或折叠前进行第一次分类。所述脏衣物10可以是例如桌布、床单等等的所谓成形件(shaped pieces)，也可以是诸如衣服、尤其是工作服的成形件。所述脏衣物10通常在洗衣袋或者洗衣容器内以没有分类的方式被传送到洗衣房中。

在所示的示范性实施例中，包括多个脏衣物10的衣物堆通过传送机(尤其是图中的带式传送机11)从例如洗衣袋传送到分类站。在图中显示的仅仅是分类站的前部分，也就是开始部分。分离设备12之后是传送系统13的开始部分，传送系统13将分离的脏衣物10传送到分类站的合适掉落点(dropping points)，从而按照各个脏衣物10的分类标准通过在掉落点(dropping points)掉落来分类衣物。

包括多个脏衣物10的衣物堆(其通常被扔在一起并且可能彼此交织)被带式传送机11传送到分离设备12的操作区域，并且由分离设备12的夹具15 夹持住，并且由此分离。如示范性实施例所示，所示的分离设备12具有线性上升或者成对角线地上升的伸长导轨14，为了分离目的，两个夹具15可以在导轨14上移动。两个夹具15从仍位于带式传送机11上的包括多个脏衣物10的衣物堆中轮流夹持脏衣物10。当一个夹具15在导轨14的下端区域中夹持住脏衣物10 时，顶端区域的另一夹具15将已分离的脏衣物10传送到传送系统13的夹具 16。

分离设备12设置有成像设备，所述成像设备可以确定位于分离位置处包括多个脏衣物10的衣物堆的表面轮廓或者外形。如图中建议的，成像设备装配有至少一台相机17，优选，成像设备具有两台或更多台相机17，所述两台或更多台相机17设置在不同的位置处，从而以立体的方式记录并生成包括多个脏衣物 10的衣物堆的三维照片。然后，优选由多台照相机17记录的包括多个脏衣物 10的衣物堆的表面轮廓或者外形的图像通过图像处理进行电子评估，由此确定脏衣物10的至少一个显著部分的三维表面模型。这用来确定哪个脏衣物10能够被最好地夹持，并且探测哪个区域最适合被夹具15夹持。这种区域的特征在于小曲率半径，不同的曲率，或者大曲率梯度。优选地，被选择用于分离的所述脏衣物10在检测区域中具有折叠部、褶皱部、边缘部或者角部。

在由图像抓取和图像评估所确定的区域处，分离设备12的夹具15夹持从包括多个脏衣物10的衣物堆中拉出来的下一件脏衣物10。被夹持的脏衣物10 通过沿着导轨14上升而从衣物堆中拉出来，从而从衣物堆分离。

分离出的脏衣物10通过夹具15沿导轨14向上行进，直到到达导轨14的上端区域。在此处，在任意区域处被夹具15夹持的各个脏衣物10从夹具15上垂下来。

另一成像设备记录从导轨14上端区域处的夹具15垂下来的脏衣物10的表面轮廓或者外形。附图仅示意性示出了用于记录从夹具15垂下来的脏衣物10 的成像设备的一台相机18。此处，单个相机18对于记录脏衣物10的表面轮廓的显著部分(优选一侧的表面轮廓的显著部分)是足够的。同样可能的是，通过采取多个优选相同的相机18以立体的方式来确定从夹具15垂下来的脏衣物 10的三维表面模型(尤其是外形)。优选多台相机18或者甚至仅一台相机18 构成了可以产生脏衣物10的彩色图像的相机18。

所述至少一台照相机18不仅确定夹具15下方的脏衣物10的表面轮廓或者外形，而且还确定与分类处理相关的至少一个分类标准。这可以包括从夹具15 垂下来的脏衣物10的轮廓或者形状、大小、颜色和/或织物表面结构。

由至少一台照相机18记录的从夹具15垂下来的脏衣物10的表面轮廓或者外形还可以用来确定在脏衣物10上特别适于被传送系统13的夹具16夹持的区域。这也包括脏衣物10上的任意区域，但是如果必要的话也可以是显著区域，例如脏衣物的边缘部或角部。脏衣物10在此区域上被传送系统13的夹具16夹持住，并沿着传送系统13传送到对应于分类标准的掉落点(dropping point)，以完成分类处理。

可以想象的是，传送系统13或者其夹具16可以设置有称重机构，以确定挂在夹具16上的脏衣物10的重量。

接下来，将参考附图更详细描述根据本发明的方法。

传送到洗衣房设施的脏衣物10通过带式传送机11被分批或分堆给送到分离装置12，到达分类站的开始部分。在此过程中，被扔在一起并可能彼此交织的未分类脏衣物10的衣物堆到达分离设备12。

优选通过多台照相机17记录带式传送机11上的脏衣物10的衣物堆的表面结构或者外形的三维图像，所述三维图像用来计算所述脏衣物10的三维表面模型的数据。由至少两台照相机17从至少两个不同的角度记录包括多个脏衣物 10的衣物堆的图形图像。由此，显示脏衣物10的衣物堆的三维图像，以确定三维空间坐标。为此目的，计算出衣物堆和/或单个脏衣物10表面的每个点或者多个点的三维坐标X，Y，Z。优选地采用计算机(未示出)以电子的方式处理脏衣物10的衣物堆的表面结构或外形的所得到的三维图像，计算三维表面模型的数据并优选进行存储。

为了确定脏衣物10的表面轮廓或者外形，照相机17可以连续记录图像。但是同样可以想象的是，可以定期记录图片。可以确定的是，在从衣物堆里夹持出脏衣物10之前，已经确定了下一个待夹持和分离的脏衣物10的外形或者表面轮廓。

一旦图像处理已经确定了衣物堆中可见脏衣物10的外形或者表面轮廓，则识别出特别适于夹持的脏衣物10，并确定出该脏衣物10上特别适于被夹持和分离的位置。优选地这是能够从包括多个脏衣物10的衣物堆中可靠地夹持并拉出各个脏衣物10的位置。在脏衣物10上适于此目的的区域具有小曲率半径，换句话说具有显著的曲率和/或大曲率梯度。例如，所述脏衣物10的折叠部、褶皱部、边缘部和/或角部。为了确定所述区域，评估由照相机拍摄的脏衣物10 的衣物堆(特别是优选被夹持的脏衣物)的图像的外形或表面轮廓，从而针对相邻的点分别确定出这些点的两个切线或切面之间的角度。如果该角度是平的，则例如脏衣物10在此位置具有大曲率半径。或者，如果该角度是是锐角或者如果切线完全不相交，则可以假定具有小曲率半径，换句话说是适于分离脏衣物10的位置。

基于脏衣物10上特别适合被夹持的位置，由图像分析装置(尤其是计算机) 将该特别适合夹持的位置的电子识别或计算出的坐标传输到夹具15的控制器。通过该控制器，夹具利用高速伺服轴精确朝向脏衣物10上已经由图像处理或者图像分析识别并计算出的位置移动。

如果确定的脏衣物10的表面轮廓或形态产生多于一个被识别为便于夹持的位置，则会评估哪个位置是最合适的，特别是距夹具15距离最短的位置或者由夹具更快速地接近的位置。

如果必要的话，可以提供相应的措施来检测专门定义的位置，例如，脏衣物10的边缘部或者角部。为了检测的目的，已经由先前脏衣物10的相机17记录的包含大量已记录显著位置(特别是角部和边缘部)的数据库能够被存储在图像处理设备或者评估设备(例如计算机)中，并且用于比较。

在分离设备12的夹具15已经夹持住脏衣物10的优选位置(其由至少一台相机17识别并通过图像处理计算得出)之后，夹具15通过高速伺服轴线沿着导轨14向上行进，从而将所述脏衣物10从包括多个脏衣物10的衣物堆中拉出并由此将所述脏衣物10从衣物堆中分离。当夹具15带着分离的脏衣物10沿着导轨向上行进到导轨14的相对端处的端部位置之后，脏衣物10已经从衣物堆中拉出来足够远，使得脏衣物10从夹具15自由垂下。此处是脏衣物10从夹具 15传送到传送系统13的夹具16的位置。在此传送点，脏衣物10还被至少一台相机17以图形的方式记录以建立它的图像。在此传送点，仅仅记录脏衣物 10的二维图像就足够了。但是优选的是，在脏衣物10从夹具15传送到传送系统13的夹具16的传送点处以立体的方式记录三维图像、特别并优选的是彩色图像，这可以做出关于挂在夹具15上的脏衣物10的表面轮廓和外形的结论。这由此可以检测出脏衣物10上特别适合将脏衣物10传送到传送系统13的位置，尤其是被夹具16夹持的位置。

还由至少一台相机18确定至少一种分类标准。在传送至夹具16的传送点处，由脏衣物10的二维图像也可以推导出一种分类标准或者多种分类标准。分类标准可以包括脏衣物10的形状。例如，可以确定脏衣物10是否是成形件(例如一件衣服)或者平布件(例如，床单)。此外，作为替代方案或者除此之外，可以额外地确定脏衣物10的大小，脏衣物10的表面结构、尤其是织物的表面结构(例如由此可以知道脏衣物10的织物类型)。如果至少一台相机18是彩色相机，记录的图像还可以进一步提供关于脏衣物10的色彩的额外信息，尤其是可以确定是否是一件彩色织物。作为替代方案或者除此之外，可以想象的是，脏衣物10的至少一种已记录的图像可以用来确定这个衣物是否有瑕疵，例如洞、污点或者被严重油污。然后可以挑选处这样的衣物。

在脏衣物10的二维或者三维图像被至少一台相机18图形记录下来之后，脏衣物10在已通过相应的图像分析确定的位置被传送系统13的夹具16夹持或者移除。所述图像分析以与照相机17在分离位置处的描述相同的方式来确定该位置。如果有必要，可以确定在夹具16以及夹具15的悬挂状态下的脏衣物10 的重量。由此可以获得进一步的分类标准。

作为一个替代方案，也可以在脏衣物10被传送系统13的夹具16夹持住并从夹具16垂下来之后，采用至少一台相机18确定脏衣物10的外形或者表面轮廓。

挂在夹具16上的各个脏衣物10被传送系统13传送通过各掉落点(droppingpoint)，从夹具16释放(换句话说就是掉落)到如下的掉落点(dropping point)：所述掉落点对应于由先前图像记录和评估处理确定的分类标准(或者如果适当的话，多个分类标准的组合)。这使得传送系统13对脏衣物10的分类掉落，且脏衣物10掉落在对应于所述至少一种分类标准的容器内或者用于脏衣物10的带式传送机上。

如上所述，各个脏衣物10被逐渐从包括多个脏衣物10的衣物堆中分离出来并随后分类。由于相机17和18记录的图像(优选三维表面轮廓或外形)的处理和评估，分离处理以及至少一部分分类处理是自动的，并因此可以在全自动的基础上执行。

附图标记

10脏衣物

11带式传送机

12分离设备

13传送系统

14导轨

15夹具

16夹具

17相机

18相机

Claims (14)

1.一种将衣物分类的方法，其中将衣物单独从所传送的成批衣物中取出来，并且将各个衣物传送到传送系统(13)，所述传送系统将衣物传送到分类站，在分类站衣物由传送系统(13)堆积在掉落点处，所述掉落点基于相关的信息对应于衣物的至少一种分类标准，其特征在于，确定出所传送的成批衣物的至少一个衣物的表面轮廓，至少基于表面轮廓确定出衣物能够和/或应该被夹持装置夹持的区域，并且在该区域通过夹持装置以有目标的方式夹持衣物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，具有至少一个高速伺服轴线的夹持装置朝着衣物上的由已记录的衣物表面轮廓所确定的区域移动。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从已记录的衣物表面轮廓计算出衣物上待夹持的预期或者合适的区域的位置，并且夹持装置朝着所述位置以可控的有目标的方式移动。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，夹持装置朝着所述位置以可控的有目标的方式沿着最短的路径移动。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过至少一台相机(17,18)以立体成像的方式记录各个衣物的表面轮廓。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过多台相机(17,18)以立体成像的方式记录各个衣物的表面轮廓。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在过程中，基于已记录的表面轮廓在预期和/或有利的区域处将被夹持装置夹持的衣物从成批的衣物中拉出并分离。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，成像设备以图形的方式记录衣物，并且所得到的衣物图像用来确定或者得到衣物的至少一种分类标准。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在衣物分离之后，成像设备以图形的方式记录衣物。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，由衣物图像得到作为分类标准的形状、大小、结构、颜色和/或缺陷或污点。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将衣物传送到传送系统(13)的紧固装置之前和/或期间，由成像设备以图形的方式记录衣物。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，基于由成像设备记录的衣物的图像，控制将衣物传送至传送系统(13)的保持装置的过程。

13.根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，至少一台相机(17)用作成像设备。

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，待分类的衣物是脏衣物。

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