CN108480220A - 一种物流分拣系统 - Google Patents

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Abstract

一种物流分拣系统，其特征在于，包括：识别单元、档案存储单元、记忆学习单元、控制单元、分类装置、输送装置以及分拣道口；采用智能化算法，包括：输入数据a,输出结果Y，权重排序算法F与搜索算法S与知识分析A的关系，最终由计算推荐决定输出，t：为反应时间，即：ΣY＝F(S(a)&A(a))％*t，该发明大大降低了对包装物规格的限定，大大增强了物流信息的规范化，降低了物流配送的失误率；很好的解决了传统物流信息管理中的无对应配送方案的不足，达到实时工作，实时升级的自我学习效果；大大提高了物流配送方案的准确性，而且该算法公式的引入还能大大提高拣选效率。

Description

一种物流分拣系统
技术领域
本发明属于物流分拣技术领域，尤其是一种物流分拣系统。
背景技术
传统的物流分拣是通过人们的手工操作，采用分拣柜对物品进行分拣，人工操作往往造成较高的失误率，而且效率低下，不适应现在的高物流电子商务时代；
为了提高分拣效率，降低分拣出错率，现有技术中出现一种物流分拣系统，通过控制装置、分类装置、输送装置及分拣道口组成；通过计算机的集中控制，使得分拣操作变为自动化的高效流水作业，但该自动分拣机只适于分拣底部平坦且具有刚性的包装规则的商品，袋装商品、包装底部柔软且凹凸不平、包装容易变形、易破损、超长、超薄、超重、超高、不能倾覆的商品也不适应自动分拣机进行分拣，因此为了使大部分商品都能用机械进行自动分拣；
为了克服现有技术的缺陷，目前基本采用两种方式来进行弥补：
第一、通常采取准化包装的方式，使得包装物符合自动分拣的条件，这种被动包装费时费力，造成包装员大量的重复乏味的工作，有时电商的一个小小的纽扣发货，就需要一个纸箱的特定包装，浪费材料，污染环境；
第二、根据所分拣的商品不同，定制特定的分拣机，但要让所有商品的供应商都执行国家的包装标准是很困难的，定制特写的分拣机又会使硬件成本上升，并且越是特别的其通用性就越差；
发明内容
为了克服上述技术缺陷，本发明提供一种物流分拣系统，通过科学合理的结构设计，配合独特的算法，达到了快捷、高效的物流分拣，错误率低，维护方便，占地小，适合推广；
一种物流分拣系统，包括：识别单元、档案存储单元、记忆学习单元、控制单元、分类装置、输送装置以及分拣道口；
进一步的，所述识别单元包括：三维扫描探头以及采集识别系统，用于立体扫描输送装置上的物品，快速进行信息分类，并实时传送至所述档案存储单元进行数据处理；
作为一种举例说明，所述三维扫描探头可处理二维码和条形码内的信息，进行快速识别；
作为一种举例说明，所述三维扫描探头包括水平方向设置的两个扫描探头和上方竖直设置的扫描探头；
进一步的，所述档案存储单元用于将基础信息进行基本划分，划分为若干个物流信息元素，即不可再分解的基础物流信息数据；通过比对所述识别单元传送的数据，进行数据分类打包后，实时上传至所述记忆学习单元进行最优分拣方案计算；
进一步的，所述记忆学习单元用于存放已确定的知识，即物流分拣方案；将计算处理后的，认为最合适的分拣方案交给所述控制单元；若存储的已确定的知识不能满足物流分拣方案，则建立新的关联内容，即新的物流分拣方案数据；此举确保在物流工作中，能进行数据自我升级；
其中，所述计算优化算法采用智能化算法，包括：
输入数据a,输出结果Y，权重排序算法F与搜索算法S与知识分析A的关系，最终由计算推荐决定输出，即：
ΣY＝F(S(a)&A(a))％*t
t：为反应时间
通过计算推荐的最优智能化算法设计，达到物流配送的零差错率拣选；
首先，对物流数据a进行搜索算法S与知识分析A的函数计算，属于数据库中的备份优选方案的，直接套用，不属于数据库备份数据的，进行主动建档，形成新的数据备份；
然后，对接收数据a的搜索和分析完成后，进行权重排序算法F的判断，是重要级别、中等级别还是一般级别；
其次，对重要级别的，进行优先权第一的处理，中等级别的其次，一般级别的稍后处理；
再次，主动建档形成新的数据备份，是按照不可再分解的基础物流信息数据进行分类打包；
最后，将最合适的分拣方案交给所述控制单元进行集中处理操作；
进一步的，所述控制单元用于识别、接收和处理分拣方案，根据分拣方案的要求指示分类装置、按商品品种、按商品送达地点或按货主的类别对商品进行自动分类；
进一步的，所述分类装置的作用是根据控制单元发出的分拣指示，分拣经过其面前的对应物流包装物品；
作为一种举例说明，所述分类装置采用机械手拣选结构；
进一步的，所述输送装置采用传送带结构，用于使待分拣商品贯通过所述识别单元、档案存储单元、记忆学习单元、控制单元以及分类装置；所述输送装置连接有若干分拣道口，使分好类的商品滑下传送带，完成分拣工作；
本发明的有意效果是：
1、采用立体扫描探头，大大降低了对包装物规格的限定，可以很好的完成对不同包装物的物流信息扫描；
2、档案存储单元的设置，大大增强了物流信息的规范化，降低了物流配送的失误率；
3、记忆学习单元的设置，很好的解决了传统物流信息管理中的无对应配送方案的不足，通过自我学习的设定模式，达到实时工作，实时升级的自我学习效果；
4、采用智能化算法，大大提高了物流配送方案的准确性，而且该算法公式的引入还能大大提高拣选效率；
附图说明
图1是本发明一种物流分拣系统的总体结构框图
图2是本发明一种物流分拣系统的优化算法之流程示意图
具体实施方式
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明。
由图1至2所示，一种物流分拣系统，包括：识别单元101、档案存储单元102、记忆学习单元103、控制单元104、分类装置105、输送装置106以及分拣道口107；
进一步的，所述识别单元101包括：三维扫描探头以及采集识别系统，用于立体扫描输送装置上的物品，快速进行信息分类，并实时传送至所述档案存储单元进行数据处理；
作为一种举例说明，所述三维扫描探头可处理二维码和条形码内的信息，进行快速识别；
作为一种举例说明，所述三维扫描探头包括水平方向设置的两个扫描探头和上方竖直设置的扫描探头；
进一步的，所述档案存储单元102用于将基础信息进行基本划分，划分为若干个物流信息元素，即不可再分解的基础物流信息数据；通过比对所述识别单元传送的数据，进行数据分类打包后，实时上传至所述记忆学习单元进行最优分拣方案计算；
进一步的，所述记忆学习单元103用于存放已确定的知识，即物流分拣方案；将计算处理后的，认为最合适的分拣方案交给所述控制单元；若存储的已确定的知识不能满足物流分拣方案，则建立新的关联内容，即新的物流分拣方案数据；此举确保在物流工作中，能进行数据自我升级；
其中，所述计算优化算法采用智能化算法，包括：
输入数据a,输出结果Y，权重排序算法F与搜索算法S与知识分析A的关系，最终由计算推荐决定输出，即：
ΣY＝F(S(a)&A(a))％*t
t：为反应时间
通过计算推荐的最优智能化算法设计，达到物流配送的零差错率拣选；
首先，对物流数据a进行搜索算法S与知识分析A的函数计算，属于数据库中的备份优选方案的，直接套用，不属于数据库备份数据的，进行主动建档，形成新的数据备份；
然后，对接收数据a的搜索和分析完成后，进行权重排序算法F的判断，是重要级别、中等级别还是一般级别；
其次，对重要级别的，进行优先权第一的处理，中等级别的其次，一般级别的稍后处理；
再次，主动建档形成新的数据备份，是按照不可再分解的基础物流信息数据进行分类打包；
最后，将最合适的分拣方案交给所述控制单元进行集中处理操作；
进一步的，所述控制单元104用于识别、接收和处理分拣方案，根据分拣方案的要求指示分类装置、按商品品种、按商品送达地点或按货主的类别对商品进行自动分类；
进一步的，所述分类装置105的作用是根据控制单元发出的分拣指示，分拣经过其面前的对应物流包装物品；
作为一种举例说明，所述分类装置105采用机械手拣选结构；
进一步的，所述输送装置106采用传送带结构，用于使待分拣商品贯通过所述识别单元、档案存储单元、记忆学习单元、控制单元以及分类装置；所述输送装置连接有若干分拣道口107，使分好类的商品滑下传送带，完成分拣工作；
该发明采用立体扫描探头，大大降低了对包装物规格的限定，可以很好的完成对不同包装物的物流信息扫描；档案存储单元的设置，大大增强了物流信息的规范化，降低了物流配送的失误率；记忆学习单元的设置，很好的解决了传统物流信息管理中的无对应配送方案的不足，通过自我学习的设定模式，达到实时工作，实时升级的自我学习效果；采用智能化算法，大大提高了物流配送方案的准确性，而且该算法公式的引入还能大大提高拣选效率；
以上所述的仅为本发明的优选实施例，所应理解的是，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的思想和原则之内所做的任何修改、等同替换等等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种物流分拣系统，其特征在于，包括：识别单元、档案存储单元、记忆学习单元、控制单元、分类装置、输送装置以及分拣道口；
所述识别单元包括：三维扫描探头以及采集识别系统，用于立体扫描输送装置上的物品，快速进行信息分类，并实时传送至所述档案存储单元进行数据处理；
所述档案存储单元用于将基础信息进行基本划分，划分为若干个物流信息元素，即不可再分解的基础物流信息数据；通过比对所述识别单元传送的数据，进行数据分类打包后，实时上传至所述记忆学习单元进行最优分拣方案计算；
所述记忆学习单元用于存放已确定的知识，即物流分拣方案；将计算处理后的，认为最合适的分拣方案交给所述控制单元；若存储的已确定的知识不能满足物流分拣方案，则建立新的关联内容，即新的物流分拣方案数据；此举确保在物流工作中，能进行数据自我升级；
所述计算优化算法采用智能化算法，包括：输入数据a,输出结果Y，权重排序算法F与搜索算法S与知识分析A的关系，最终由计算推荐决定输出，t：为反应时间，即：
ΣY＝F(S(a)&A(a))％*t
所述控制单元用于识别、接收和处理分拣方案，根据分拣方案的要求指示分类装置、按商品品种、按商品送达地点或按货主的类别对商品进行自动分类。
2.根据权利要求1所述的一种物流分拣系统，其特征在于，所述三维扫描探头包括水平方向设置的两个扫描探头和上方竖直设置的扫描探头。
3.根据权利要求2所述的一种物流分拣系统，其特征在于，所述分类装置的作用是根据控制单元发出的分拣指示，分拣经过其面前的对应物流包装物品。
4.根据权利要求3所述的一种物流分拣系统，其特征在于，所述分类装置采用机械手拣选结构。
5.根据权利要求4所述的一种物流分拣系统，其特征在于，所述输送装置采用传送带结构，用于使待分拣商品贯通过所述识别单元、档案存储单元、记忆学习单元、控制单元以及分类装置；所述输送装置连接有若干分拣道口。
6.根据权利要求5所述的一种物流分拣系统，其特征在于，所述智能化算法的流程步骤如下：
首先，对物流数据a进行搜索算法S与知识分析A的函数计算，属于数据库中的备份优选方案的，直接套用，不属于数据库备份数据的，进行主动建档，形成新的数据备份；
然后，对接收数据a的搜索和分析完成后，进行权重排序算法F的判断，是重要级别、中等级别还是一般级别；
其次，对重要级别的，进行优先权第一的处理，中等级别的其次，一般级别的稍后处理；
再次，主动建档形成新的数据备份，是按照不可再分解的基础物流信息数据进行分类打包；
最后，将最合适的分拣方案交给所述控制单元进行集中处理操作。
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