CN108009675B - 货物装箱方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种货物装箱方法、装置及系统，涉及集装装载布局优化技术领域。一种货物装箱方法，包括如下步骤：通过移动终端采集待装箱货物的图像信息；根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸；根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。本发明通过移动终端计算图像中货物的实际尺寸，并根据货物实际尺寸生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案，减少了装箱时人工测量和人工录入的工作量，可以进一步提高货物装箱效率。

Description

货物装箱方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及集装装载布局优化技术领域。

背景技术

早在1980年，George等人就提出了沿着集装箱宽度的层的概念，结合剩余空间有效的提高了装载利用率。Gehring，Bortfeldt等人提出利用混合遗传算法求解装箱问题，首次提出了塔的概念，物品放入集装箱之前先组合成一个一个不相关的“塔”，然后将这些“塔”按照一定的规则放入集装箱，提高装载效率。目前，现有技术中提供了多种三维集装箱装载布局优化方法，三维集装箱装载布局优化方法指的是在一定约束条件下，将一批货物按照适当的装载方法装入集装箱中，以使得集装箱的容积利用率或装载质量利用率最大，从而实现对集装箱进行合理有效使用的方法。常用的，比如基于遗传算法的三维集装箱装载布局优化方法、基于蚁群算法的三维集装箱装载布局优化方法和基于启发式算法的三维集装箱装载布局优化方法等。

然而，目前对于待装载货物的尺寸，在优化计算时，往往是需要人工进行测量，然后手工录入货货物尺寸参数，人工测量及录入工作显得非常繁重，且人工容易出错。随着图像技术的发展，基于内容的图像识别及增强现实的技术得以普及，使得通过智能移动设备拍摄图像后测量物体实际尺寸成为可能。

发明内容

本发明的目的在于：克服现有技术的不足，提供一种货物装箱方法、装置及系统。本发明通过移动终端采集待装箱货物的图像信息后计算图像中货物的实际尺寸，根据货物实际尺寸生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案，减少了装箱时人工测量和人工录入的工作量，可以进一步提高货物装箱效率。

为实现上述目标，本发明提供了如下技术方案。

一种货物装箱方法，包括如下步骤：通过移动终端采集待装箱货物的图像信息；根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸；根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

进一步，通过移动终端采集待装箱货物的图像信息的方式为：

通过移动终端的摄像结构拍摄货物堆放区；

采集用户对摄像结构取景区域中目标货物的选择操作；

获取前述被选择的目标货物的图像，作为待装箱货物的图像信息。

进一步，采集图像信息后，判定所述采集的图像是否满足预设的尺寸识别条件，在不满足前述尺寸识别条件的情况下，输出提醒信息。

进一步，通过移动终端拍摄货物装载箱的图像，获取货物装载箱的可用装载空间，根据所述可用装载空间设置货物装载箱容积约束条件。

进一步，所述移动终端为手机，通过手机从多个平面拍摄待装箱货物的图像。

进一步，所述移动终端为飞行器，通过飞行器围绕待装箱货物飞行以采集待装箱货物的多角度图像，基于采集的多角度图像计算图像中货物的实际尺寸。

进一步，所述装载方案中包括各待装箱货物在货物装载箱中的摆放位置。

进一步，根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸的步骤为，

采集待装箱货物与所述成像图像之间的成像比例，根据待装箱货物的成像图像的像素尺寸，计算待装箱货物的实际尺寸。

进一步，根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸的步骤为，

对待装箱货物的图像进行图像识别，获取待装箱货物的身份识别信息；

基于存储的货物身份识别信息与实际尺寸的对应关系，获取该待装箱货物的实际尺寸。

优选的，所述货物的身份识别信息为该货物的名称、编号、电子标签、条形码和二维码中的一种或多种。

优选的，所述货物的身份识别信息还对应有该货物的重量；根据待装载货物的实际尺寸和重量，生成满足货物装载箱容积约束条件和重量约束条件的装载方案。

本发明还提供了一种货物装箱装置，包括如下结构：

拍摄结构，用以采集待装箱货物的图像信息；

图像处理模块，连接拍摄结构，用以根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸；

装载优化计算模块，连接图像处理模块，用以根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

本发明还提供了一种货物装箱系统，所述系统包括移动终端和货物装载箱；

所述移动终端面向用户设置，用以采集待装箱货物的图像信息，根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸，并根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

本发明由于采用以上技术方案，与现有技术相比，作为举例而非限定，具有以下的优点和积极效果：通过移动终端采集待装箱货物的图像信息后计算图像中货物的实际尺寸，根据货物实际尺寸生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案，减少了装箱时人工测量和人工录入的工作量，进一步提高了货物装箱效率。

附图说明

图1为本发明实施例提供的货物装箱方法的流程图。

图2至图5为本发明实施例提供的生成货物装载方案的操作示例图。

图6为本发明实施例提供的筛选待装箱货物的界面示例图。

图7为本发明实施例提供的向用户输出提醒信息的界面示例图。

图8为本发明实施例提供的货物装箱装置的模块结构图。

图9为本发明实施例提供的货物装箱系统的框架结构图。

图中标号如下：

货物100；

移动终端200，显示结构210，智能装箱触发控件211，扫描区域212，扫描线213，实景图像214，标识215，货物参数表220，三维立体展示图230；

货物装箱装置300，拍摄结构310，图像处理模块320，装载优化计算模块330；

装箱系统400，移动终端410，货物装载箱420。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明提供的货物装箱方法、装置及系统作进一步详细说明。应当注意的是，下述实施例中描述的技术特征或者技术特征的组合不应当被认为是孤立的，它们可以被相互组合从而达到更好的技术效果。在下述实施例的附图中，各附图所出现的相同标号代表相同的特征或者部件，可应用于不同实施例中。

需说明的是，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定发明可实施的限定条件，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应落在发明所揭示的技术内容所能涵盖的范围内。本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

实施例

参见图1所示，一种货物装箱方法，包括如下步骤：

S100，通过移动终端采集待装箱货物的图像信息。

本实施例中，用户通过移动终端采集待装箱货物的图像信息。所述用户，作为举例而非限制，比如为货物装箱工作人员。所述采集待装箱货物的图像信息的方式，可以是通过图像拍摄操作，也可以是通过图像扫描操作。

所述的移动终端，可以是手机、笔记本电脑、掌上电脑、平板电脑等各种常用的智能终端。在本实施例中，优选的，采用手机。

所述手机具有摄像结构、显示结构，手机上设置有可启动摄像结构进行拍摄的功能控件。所述功能控件，在本实施例中，为专用于装箱操作的功能控件。作为举例而非限制，参见图2中的智能装箱触发控件211“智能装箱”，用户触发该控件后，手机上的摄像结构启动，通过摄像结构采集待装箱货物的图像信息。

所述的摄像结构在被启动后，能够输出具有实景图像的选景区域或具有实景图像的扫描区域。所述选景区域和扫描区域可参考现有技术中的“照相机”和“扫一扫”功能触发后输出的界面，在此不再赘述。

参见图3所示，以扫描方式采集图像的方式为例，所述智能装箱触发控件211被触发后，在手机的显示结构上直接输出了扫描界面，扫描界面中可以显示摄像头采集的实景信息。

用户将手机对准货物堆放区，使货物堆放区位于扫描区域。参见图4所示，图4中的扫描界面中呈现了扫描区域212，扫描区域212中呈现扫描线213和实景图像214。所述实景图像214包括各种货物。用户确定合适的焦距后，既可以触发对货物堆放区图像的扫描操作。

S200，根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸。

获取前述图像后，先识别前述图像中的实物对象。本实施例中，可以通过图像识别技术来实现。具体的，可以包括如下步骤：获取扫描界面的图像信息；通过图像识别判定前述图像信息中的实物对象。

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。作为举例而非限制，一般来说，图像识别方法可以包括如下步骤：

首先，通过拍摄结构或扫描结构获取图像信息。

然后，对获取的图像信息进行分割。图像分割的方法有许多种，较常用的有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法等。根据图像的类型，还可以采用灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割法等。当然，也可以采用能够从图像信息中获得更良好的图像特征量的分割方法，比如基于数学形态学的图像分割方法、基于小波变换的分割方法、基于遗传算法的分割方法等。

最后，对提取的图像特征进行识别处理。后续的，还可以根据需要将分割识别后的特征进行整合，形成一个完整的目标和对象。提取的图像特征包括但不限于水平体征，垂直特征，亮度，颜色和对比度等。

上述识别步骤作为典型方式的举例而非限制，识别前述图像中的实物对象的方法，还可以是获取各实物对象的身份识别信息，该方式尤其适用于所述实物对象上设置有对应着身份识别信息的情况。所述身份识别信息，包括但不限于能够与实物对象一一对应的数字、标识图案、标识字符、图形或其组合。

然后，根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸，可以采用如下方式：采集待装箱货物与所述成像图像之间的成像比例，根据待装箱货物的成像图像的像素尺寸，计算待装箱货物的实际尺寸。

具体的，根据摄像头的凸透镜成像原理，物体通过摄像头成像的图像大小、焦距、像距等因素有关，并且遵循一定的规律。对于已知的移动设备——比如手机、平板电脑、飞行器，其所述配置的摄像头相关信息及参数也可以从该移动设备中直接获取。将获取待测物体的图像后，基于待测物体与移动设备摄像头之间的距离，结合移动设备中的前述相关成像参数，便可方便快捷地计算出待测物体的实际长度、宽度、高度、对角线等尺寸信息，进一步，还可以基于前述尺寸信息计算该物体的周长、体积等。

上述方式作为举例而非限制，在实际操作时，为提供测量效率，还可以通过设置标定物或标定图来作为参照物。采集图像时，将待测物体与一参照物一起拍照，所述参照物具有已知的实际尺寸；识别拍照图像中所述待测物体的图像尺寸和所述参照物的图像尺寸；根据所述参照物的实际尺寸与所述参照物的图像尺寸的比例来计算所述待测物体的实际尺寸。

本实施例的另一实施方式，还可以采用如下方式计算图像中货物的实际尺寸，具体步骤为：

对待装箱货物的图像进行图像识别，获取待装箱货物的身份识别信息；

基于存储的货物身份识别信息与实际尺寸的对应关系，获取该待装箱货物的实际尺寸。

优选的，所述货物的身份识别信息为该货物的名称、编号、电子标签、条形码和二维码中的一种或多种。

获取货物的实际尺寸后，可以将尺寸信息向用户输出。参见图4所示，通过显示结构210输出了货物参数表220。所述货物参数表220可以包括货物的编号、长度、宽度、类型以及装箱体积等信息。

作为举例而非限制，在本实施例中，所述类型用以表示货物是否为标准类型，参见图4所示，所述“标准”类型，是指该货物上可以堆载其他货物，比如货物为长方体、正方体；所述“非标准”类型，是指该货物需要进一步包装成“标准”类型后，才能进行装载。

S300，根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

本实施例中，所述装载方案中包括各待装箱货物在货物装载箱中的摆放位置。参见图5所示，通过三维立体展示图230展现了货物1)4的摆放位置。其中，对于所述“非标准”类型的“货物4”，对其进行了包装，包装成了标准类型——长方体。

本实施例中，优选的，通过移动终端拍摄货物装载箱的图像，获取货物装载箱的可用装载空间，根据所述可用装载空间设置货物装载箱容积约束条件。

考虑到货物装载箱的重量约束，本实施例的另一实施方式中，针对前述货物的身份识别信息还对应有该货物的重量；根据待装载货物的实际尺寸和重量，可以生成满足货物装载箱容积约束条件和重量约束条件的装载方案。

本实施例中，为便于识别待装箱货物的尺寸，通过手机从多个平面拍摄待装箱货物的图像，以采集待装箱货物多个平面的成像图像。比如，通过手机的摄像头对待装箱货物的前后左右各个平面和/或角度各拍摄一张照片，需要说明的是，待装箱货物为多个时，尽量将所有待装箱货物全部拍摄进画面中，减小图像采集次数；当然，用户也可以根据需要，针对形状不规则的某个待装箱货物进行特别拍摄以便于识别其尺寸。

本实施例中，为便于用户从货物堆放区筛选出待装箱货物，在采集图像时，可以采集用户的主动选择操作。具体的，通过移动终端采集待装箱货物的图像信息的方式为：

通过移动终端的摄像结构拍摄货物堆放区；

采集用户对摄像结构取景区域中目标货物的选择操作；

获取前述被选择的目标货物的图像，作为待装箱货物的图像信息。

优选的，对被选择的目标货物进行标识，作为举例而非限制，比如在被选中的货物上标识一个“√”符号，参见图6所示。所述选择操作的具体形式，作为举例而非限制，可以是鼠标或手指触发的点击操作，拖动操作，或者画框操作等。

本实施例的另一实施方式中，所述移动终端为飞行器，飞行器上设置有摄像结构。通过飞行器围绕待装箱货物飞行，通过其上的摄像结构采集待装箱货物的多角度图像，然后基于采集的多角度图像计算图像中货物的实际尺寸。

相对于手机而言，飞行器能够提高图像采集效率，提高图像采集的覆盖范围。所述的飞行器，可以采用现有技术中的具有拍照功能的小型无人机。

本实施例的另一实施方式中，还设置有图像提醒规则，以告知用户进行有效的图像采集，便于后期进行图像识别。具体的，采集图像信息后，判定所述采集的图像是否满足预设的尺寸识别条件，在不满足前述尺寸识别条件的情况下，输出提醒信息。参见图7所示，在用户选择好待装箱货物后，识别时发现“货物4”不满足尺寸识别条件，因此向用户输出提醒信息，提醒用户可以重新采集图像。

作为举例而非限制，所述预设的尺寸识别条件可以包括对图像的清晰度、图像的像素大小、图像的角度和/或图像是否完整展现了货物轮廓等条件的限制。

参见图8所示，为本发明的另一实施例，提供了一种货物装箱装置。

所述货物装箱装置300包括如下结构：

拍摄结构310，用以采集待装箱货物的图像信息。

图像处理模块320，连接拍摄结构310，用以根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸。

装载优化计算模块330，连接图像处理模块320，用以根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

本实施例中，所述拍摄结构310可以包括电子摄像头和存储芯片。通过电子摄像头在被启动后，能够摄录或扫描以获取图像信息。获取的图像信息被存储于存储芯片中。

所述图像处理模块320包括图像识别结构和图像计算子单元。

图像识别结构用以对获取的前述采集的图像后进行识别，获取前述图像中的实物对象信息。

所述图像识别结构采用图像识别技术，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。作为举例而非限制，一般来说，图像识别可以包括如下步骤：

首先，通过拍摄结构或扫描结构获取图像信息。

然后，对获取的图像信息进行分割。图像分割的方法有许多种，较常用的有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法等。根据图像的类型，还可以采用灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割法等。当然，也可以采用能够从图像信息中获得更良好的图像特征量的分割方法，比如基于数学形态学的图像分割方法、基于小波变换的分割方法、基于遗传算法的分割方法等。

最后，对提取的图像特征进行识别处理。后续的，还可以根据需要将分割识别后的特征进行整合，形成一个完整的目标和对象。提取的图像特征包括但不限于水平体征，垂直特征，亮度，颜色和对比度等。

所述图像计算子单元，用于计算图像中货物的实际尺寸。具体的，可以采用如下方式：采集待装箱货物与所述成像图像之间的成像比例，根据待装箱货物的成像图像的像素尺寸，计算待装箱货物的实际尺寸。通常来说，根据摄像头的凸透镜成像原理，物体通过摄像头成像的图像大小、焦距、像距等因素有关，并且遵循一定的规律。对于已知的移动设备——比如手机、平板电脑、飞行器，其所述配置的摄像头相关信息及参数也可以从该移动设备中直接获取。将获取待测物体的图像后，基于待测物体与移动设备摄像头之间的距离，结合移动设备中的前述相关成像参数，便可方便快捷地计算出待测物体的实际长度、宽度、高度、对角线等尺寸信息。进一步，还可以基于前述尺寸信息计算该物体的周长、体积等。

上述方式作为举例而非限制，在实际操作时，为提供测量效率，还可以通过设置标定物或标定图来作为参照物。采集图像时，将待测物体与一参照物一起拍照，所述参照物具有已知的实际尺寸；识别拍照图像中所述待测物体的图像尺寸和所述参照物的图像尺寸；根据所述参照物的实际尺寸与所述参照物的图像尺寸的比例来计算所述待测物体的实际尺寸。

装载优化计算模块330，连接图像处理模块320，用以根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

进一步，考虑到货物装载箱的重量约束，还可以针对前述货物，获取该货物对应的重量；根据待装载货物的实际尺寸和重量，可以生成满足货物装载箱容积约束条件和重量约束条件的装载方案。

本实施例中，所述装载优化计算模块330可以采用现有技术中的三维集装箱装载布局优化方法。所述三维集装箱装载布局优化方法指的是在一定约束条件下，将一批货物按照适当的装载方法装入集装箱中，以使得集装箱的容积利用率(或装载质量利用率)最大，从而实现对集装箱进行合理有效使用的方法。

作为举例而非限制，本实施例中可以如下函数为目标函数：

其中，λ是值为0)1之间的变量，当追求目标为容积利用率最大时λ＝1，当追求目标为装载质量利用率最大时λ＝0。比如本实施例中，不追求装载质量利用率时，则可以取λ＝1。

函数中，l_i、w_i、h_i、g_i、m分别表示i类货物的长、宽、高、质量、件数；V，G分别表示集装箱的最大装载容积、最大装载质量；δ_i是值为0)1之间的变量，若货物i装载则δ_i＝1，否则δ_i＝0。

三维集装箱装载布局优化方法，可以采用如下计算方法：基于遗传算法的三维集装箱装载布局优化方法，或者基于蚁群算法的三维集装箱装载布局优化方法，上述方法均为现有技术，在此不再赘述。

本实施例中，所述装载方案中包括各待装箱货物在货物装载箱中的摆放位置。优选的，通过三维立体展示图展现了货物i的摆放位置。

其他技术特征可参见在前实施例中的描述，不再赘述。

参见图9所示，为本发明的另一实施例，提供了一种货物装箱系统。

所述装箱系统400包括移动终端410和货物装载箱420。

所述货物装载箱420可以是一辆运输汽车搭载的集装箱，用以装载货物，其具有预设的最大装载容积、最大装载质量。

所述移动终端410面向用户设置，用以采集待装箱货物的图像信息，根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸，并根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

具体的，所述移动终端410可以包括如下结构：

拍摄结构310，用以采集待装箱货物的图像信息。

图像处理模块320，连接拍摄结构310，用以根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸。

装载优化计算模块330，连接图像处理模块320，用以根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

其他技术特征可参见在前实施例中的描述，不再赘述。

在上面的描述中，虽然本公开内容的各方面的所有组件可以被解释为被装配或被操作地连接为一个单元或模块，但是本公开内容并不旨在将其自身限于这些方面。而是，在本公开内容的目标保护范围内，各组件可以以任意数目选择性地且操作性地进行合并。这些组件中的每个组件自身还可以实现成硬件，同时各个组件可以部分地合并或选择性地总体合并且实现成具有用于执行硬件等同体的功能的程序模块的计算机程序。用以构建这种程序的代码或代码段可以由本领域技术人员容易地导出。这种计算机程序可以储存在计算机可读介质中，其可以被运行以实现本公开内容的各方面。计算机可读介质可以包括磁记录介质、光学记录介质以及载波介质。

另外，像“包括”、“囊括”以及“具有”的术语应当默认被解释为包括性的或开放性的，而不是排他性的或封闭性，除非其被明确限定为相反的含义。所有技术、科技或其他方面的术语都符合本领域技术人员所理解的含义，除非其被限定为相反的含义。在词典里找到的公共术语应当在相关技术文档的背景下不被太理想化或太不实际地解释，除非本公开内容明确将其限定成那样。

虽然已出于说明的目的描述了本公开内容的示例方面，但是本领域技术人员应当意识到，上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所述出或讨论的顺序来执行功能。本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。

Claims (8)

1.一种货物装箱方法，其特征在于包括如下步骤：

通过移动终端采集待装箱货物的图像信息；其中，通过移动终端的摄像结构拍摄货物堆放区；采集用户对摄像结构取景区域中目标货物的选择操作；获取前述被选择的目标货物的图像，作为待装箱货物的图像信息；以及，采集图像信息后，判定所述采集的图像是否满足预设的尺寸识别条件，在不满足前述尺寸识别条件的情况下，输出提醒信息；所述预设的尺寸识别条件包括图像的清晰度限制、图像的像素大小限制、图像的角度限制和/或图像是否完整展现了货物轮廓；根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸；

根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案；通过移动终端拍摄货物装载箱的图像，获取货物装载箱的可用装载空间，根据所述可用装载空间设置货物装载箱容积约束条件；

其中，根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸的步骤为：对待装箱货物的图像进行图像识别，获取待装箱货物的身份识别信息；基于存储的货物身份识别信息与实际尺寸的对应关系，获取该待装箱货物的实际尺寸；

以及，在获取货物的实际尺寸后，通过货物参数表将尺寸信息向用户输出，所述货物参数表中输出有货物的类型信息；所述类型包括标准类型和非标准类型，所述标准类型是指该货物上能够堆载其他货物，所述非标准类型是指该货物需要再包装成标准类型后才能进行装载。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述移动终端为手机，通过手机从多个平面拍摄待装箱货物的图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述移动终端为飞行器，通过飞行器围绕待装箱货物飞行以采集待装箱货物的多角度图像，基于采集的多角度图像计算图像中货物的实际尺寸。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述装载方案中包括各待装箱货物在货物装载箱中的摆放位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述货物的身份识别信息为该货物的名称、编号、电子标签、条形码和二维码中的一种或多种。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述货物的身份识别信息还对应有该货物的重量；根据待装载货物的实际尺寸和重量，生成满足货物装载箱容积约束条件和重量约束条件的装载方案。

7.一种根据权利要求1所述方法的货物装箱装置，其特征在于包括如下结构：

拍摄结构，用以采集待装箱货物的图像信息；

图像处理模块，连接拍摄结构，用以根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸；

装载优化计算模块，连接图像处理模块，用以根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

8.一种根据权利要求1所述方法的货物装箱系统，其特征在于：所述系统包括移动终端和货物装载箱；

所述移动终端面向用户设置，用以采集待装箱货物的图像信息，根据前述图像计算图像中货物的实际尺寸，并根据前述货物的实际尺寸，生成满足货物装载箱容积约束条件的装载方案。

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