CN109978453A - 物料自动化识别和仿真装配系统 - Google Patents
物料自动化识别和仿真装配系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109978453A CN109978453A CN201910215200.1A CN201910215200A CN109978453A CN 109978453 A CN109978453 A CN 109978453A CN 201910215200 A CN201910215200 A CN 201910215200A CN 109978453 A CN109978453 A CN 109978453A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- identification
- data
- model
- assembly
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000000463 material Substances 0.000 title claims abstract description 304
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 40
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 11
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 9
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 9
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 7
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 4
- 238000012550 audit Methods 0.000 claims description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 10
- 238000004064 recycling Methods 0.000 abstract description 10
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 17
- 238000000034 method Methods 0.000 description 16
- 229910000838 Al alloy Inorganic materials 0.000 description 12
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 10
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 3
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 3
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 238000011960 computer-aided design Methods 0.000 description 1
- 238000007598 dipping method Methods 0.000 description 1
- 238000011900 installation process Methods 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
- G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
- G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisions for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/30—Administration of product recycling or disposal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/08—Construction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2219/00—Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T2219/20—Indexing scheme for editing of 3D models
- G06T2219/2004—Aligning objects, relative positioning of parts
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
- Y02W90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Architecture (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了物料识别装配技术领域的一种物料自动化识别和仿真装配系统，包括装配仿真系统，用于设计者进行物料模型设计以及物料模型的三维装配；物料管理系统，用于存储物料，并保存物料的数据信息；物料识别系统，对物料依次进行传送并识别物料的图像尺寸信息，对物料进行标记、分拣后入库；物料识别系统与装配仿真系统、物料管理系统的数据相关联，用于根据物料的实际模型识别其规格型号并分类、对比装配仿真系统的物料模型。本发明可从根本上解决物料设计‑制造‑运输‑使用‑回收等施工工艺中的问题并综合利用物料管理系统，实现对物料的精细化管理跟踪。
Description
技术领域
本发明涉及物料识别装配技术领域，具体涉及一种物料自动化识别和仿真装配系统。
背景技术
当前建筑行业物料模板施工工艺流程包括深化设计、生产制作、厂内试拼装及验收、编号运输、现场安装以及物资回收等步骤，施工过程中，各个环节各自为战。以铝模板为例，铝模板作为流转物料从设计加工开始，便存在未进行有效的规格型号数量等的管理，实际使用前需进行面向具体工程的打包分组、费时费力以及回收过程效率低下等的问题，各工艺过程具体问题如下：
1.深化设计：以绘图插件为主，三维辅助设计刚刚兴起，设计工具门类少，支持功能少，可导出的三维模型文件高度专业化，下游生产厂及安装施工人员无法便捷高效的打开查看；
2.生产制作：以二维图纸为主，生产过程经验化，生产后的铝模板与设计模型各自独立，没有有效的关联关系；
3.厂内试拼装及验收：为防止加工或安装错误，提前暴露装配问题，需要投入大量人力、场地等资源进行拼装，费时费力，还可能导致装配过程损坏；
4.编号运输：编号不能统一管理，编号由人工处理难免出错，编号后打包不能避免打包丢件或运输丢件等问题；
5.现场安装：安装过程经验化，需要生产厂指导，物料进场后无法得知本批次物料完整程度和安装后程度，必需等安装完毕后才可知晓，如有漏发、错发、安装错误等问题，需等待上游专业解答，影响工期。
6.物料回收：铝模板行业作为新兴行业，目前生产厂仍旧以生产并出租给建筑工地为主，回收量较小，预计经过3～5年的发展期，生产厂生产的铝模板趋于饱和，市场上将主要以回收再利用的方式进行。目前回收技术以人工分拣为主，市场上存在部分生产厂在完成出厂时尝试喷涂二维码标记，但是回厂后大多丢失损坏，无法再利用，回收效率低下。
发明内容
解决的技术问题
针对现有技术中建筑工程领域物料出入库过程中存在物料的规格数量跟踪不准确、不具体；海量物资使用过程中可能出现错误选材、漏选材和物料装配定位错误；以及为保证现场安装所需物料数量规格型号准确无误，需要前期耗费大量人力物力进行预拼装和编号打包，对工程工期、成本等产生较大影响等问题，本发明提出一种物料自动化识别和仿真装配系统以解决上述背景技术中提出的问题。
技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种物料自动化识别和仿真装配系统，包括
装配仿真系统，用于设计者进行物料模型设计以及物料模型的三维装配，可根据生产物料的尺寸规格数据实时显示装配效果、可定位每个物料模型的装配，并且勇于管理者对物料的实际装配效果进行查看、监督及审核。
物料管理系统，用于存储物料，并保存物料的数据信息，可对比装配仿真系统中的物料模型给出物料回收百分比并出具详情单，以及对实际物料进行三维仿真建模后的物料设计、使用、回收情况进行展示。
物料识别系统，对物料依次进行传送并识别物料的图像尺寸信息，对物料进行标记、分拣后入库；所述物料识别系统与所述装配仿真系统、物料管理系统的数据相关联，用于根据物料的实际模型识别其规格型号并分类、对比装配仿真系统的物料模型。
本发明可帮助安装人员快速定位并安装，避免了预装配过程；且由于装配仿真系统中物料模型的三维仿真数据存在，装配中出现的漏装错装或物流缺件等问题可通过装配仿真系统直观的展示，有效的缩短了当前技术手段下的工期影响，降低成本。此外，三维仿真数据的存在也可以帮助管理者实时而准确的了解物资的使用情况以及回收情况，使得汇总统计方式由传统的单一表单汇总升级为表单+三维数据仿真展示，数据更直观准确。
进一步地，所述物料识别系统包括对物料进行机械传动的物料传送装置；对物料的图像、外形及尺寸进行识别，或者，对物料上设置的二维码或内置的芯片进行扫描识别的物料识别装置；用于在识别后的物料上进行二维码喷涂或激光刻印的喷涂打码装置；以及，根据物料的识别数据以及打码数据进行分拣传递及入库的物料分拣装置。
进一步地，所述物料识别装置中包括图像扫描仪或摄像头、芯片扫描仪、测量仪及图形扫描传感器，分别用于对物料进行二维码识别、图像识别、芯片识别及图形识别。物料识别装置的识别模式包括单一识别模式和组合识别模式。其中，单一识别模式即各识别方法独立运行，用于进行简单工况下的物料识别(如铝模板生产和现场装配环节中，通过识别铝模板获取铝模板的型号规格信息或装配信息在装配仿真系统中使用)；组合识别模式多用于物料的回收，由于返回的物料存在破损、污染等多种可能，单一识别模式可能无法准确识别，故使用多种方式组合识别，并给出识别结果。
进一步地，所述物料识别装置对物料图像的识别步骤如下：
a.通过装配仿真系统获取物料模型的图像，利用轮廓提取算法获取图像中的物料模型轮廓以及图像特征，将图像作为模板识别神经网络的训练数据，得到初步的识别模型；
b.通过摄像头对物料进行拍照，搭建卷积神经网络训练图像分类模型，对实际图像中物料的所属类别进行分类，并使用轮廓提取算法获取图像中的物料模型轮廓；
c.利用识别模型与摄像头实际拍摄的物料图像中提取的物料模型数据进行比对，并不断记录更新摄像头拍摄的图像，拍摄的图像数据达到一定程度时，使用现场拍摄的图像重新训练模板识别神经网络。
物料识别系统可帮助物料生产厂商解决物料回收时规格型号识别不准确、分拣归类效率低等问题；借助物料识别系统提供的物料识别装置、物料分拣装置以及物料管理系统等，可快速识别物料并给出具体的规格型号、仓储位置。
进一步地，步骤c中，图像中的物料模型与装配仿真系统中物料图像的识别模型的数据对比后，对比数据上传至装配仿真系统以及物料管理系统进行展示，用于设计者对物料的实际施工进行以及管理者对物料的实际施工进展、效果和回收情况进行汇总和审核。将物料实际的详细数据展示在虚拟的装配仿真系统中，既可以对初始设计数据进行展示校对，也可以对现场施工进行指导，并可进一步支撑管理者实时而准确的了解物资的使用情况以及回收情况，将汇总统计方式由传统的单一表单汇总升级为表单+三维数据仿真展示，数据更直观准确，管理者决策更加高效
进一步地，所述物料管理系统保存的物料的数据信息包括物料的入库仓储运输信息、经过物料识别系统识别后的物料的型号、数量、尺寸规格数据，以及物料经过装配使用后的回收数据，借助与物料回收数据关联的装配仿真系统，可以直观的判定物料的程度，并可给出物料回收报表详情。装配仿真系统数据与物料管理系统数据关联，可以实现对物料的精细化管理，既可以获知每种物料的实际使用位置，也可以反向查询管理系统，获取物料存储的仓库位置及物料详细信息。
因此，本系统可从根本上解决物料设计-制造-运输-使用-回收等施工工艺中的问题并综合利用物料管理系统，实现对物料的精细化管理跟踪。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的总体框架结构图；
图2为本发明物料识别系统的流程结构图；
图3为本发明物料识别装置的结构示意图；
图4为本发明喷涂打码装置的结构示意图；
图5为本发明装配仿真系统与物料管理系统的数据关联示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
实施例1，结合图1，一种物料自动化识别和仿真装配系统，包括
装配仿真系统，用于设计者进行物料模型设计以及物料模型的三维装配，可根据生产物料的尺寸规格数据实时显示装配效果、可定位每个物料模型的装配。
物料管理系统，用于存储物料，并保存物料的数据信息，以及对实际物料进行三维仿真建模后的物料设计、使用、回收情况进行展示。
物料识别系统，对物料依次进行传送并识别物料的图像尺寸信息，对物料进行标记、分拣后入库；物料识别系统与装配仿真系统、物料管理系统的数据相关联，用于根据物料的实际模型识别其规格型号并分类、对比装配仿真系统的物料模型。
本发明提供两种实施方式进行物料的生产和现场装配：
1.利用物料的三维仿真模型--选择物料零件部位--检索物料管理系统--获得所选物料部位材料的存储位置、存储数量等规格信息--提取物资--进行装配；
2.任意物料-使用物料识别系统识别物料规格型号--检索物料管理系统--获得物料存储位置、存储数量等规格信息--利用规格信息匹配装配仿真系统--获得物料模型装配位置。
本发明可帮助安装人员快速定位并安装，避免了预装配过程；且由于装配仿真系统中物料模型的数据存在，装配中出现的漏装错装或物流缺件等问题可通过装配仿真系统直观的展示，有效的缩短了当前技术手段下的工期影响，降低成本。本发明可帮助生产厂解决物料回收时规格型号识别不准确，分拣归类效率低等问题；借助物料识别系统，可快速识别物料并给出具体的规格型号、仓储位置；借助与回收物资关联的装配仿真系统，可以直观的判定物料回收程度，并可给出物料报表详情。
实施例2，结合图2，物料识别系统包括对物料进行机械传动的物料传送装置；对物料的图像、外形及尺寸进行识别，或者，对物料上设置的二维码或内置的芯片进行扫描识别的物料识别装置；用于在识别后的物料上进行二维码喷涂或激光刻印的喷涂打码装置；以及，根据物料的识别数据以及打码数据进行分拣传递及入库的物料分拣装置。即，利用现有市场上成熟的物料传送装置输送待识别物料，通过外接图像设备对需识别的物料进行拍照、扫描或芯片感应并进行人工智能对比识别，识别后可从物料管理系统中读取其详细信息以供后续物料分类等过程处理。
物料传送装置可使用履带或其他可达到相同传送效果的传送设备，用于进行物料的自动传送，启动后通过人员安放至履带起点，避免重叠放置。根据不同的传送物料，履带可进行采购或生产厂定制。以传送铝模板为例，目前市场上已知铝模板最大尺寸规格为500x2600mm，设计传送装置宽度不低于1000mm，长度视使用厂区可动态规划。
结合图4，喷涂打码装置可对识别后的物料进行后处理，包括进行二维码喷涂(或激光刻印)，喷涂后的物料拥有最简化的识别标记，可以方便后续进行人工分拣入库或机器分拣入库。
物料分拣装置包括人工分拣和机器分拣。利用前一阶段识别和喷涂后的信息，手工分拣可使用手持设备对物料进行扫描和识别，机器分拣可使用机械模块扫描和识别，以此获取传送过来物资的详细信息，并根据详细信息进行分拣传递和入库。
具体地，结合图3，物料识别装置中包括图像扫描仪或摄像头、芯片扫描仪、测量仪及图形扫描传感器，分别用于对物料进行二维码识别、图像识别、芯片识别及图形识别并对识别时的后台软件算法进行支撑。
物料识别装置的识别模式包括单一识别模式和组合识别模式。其中，单一识别模式即各识别方法独立运行，用于进行简单工况下的物料识别(如铝模板生产和现场装配环节中，通过识别铝模板获取铝模板的型号规格信息或装配信息在装配仿真系统中使用)；组合识别模式多用于物料的回收，由于返回的物料存在破损、污染等多种可能，单一识别模式可能无法准确识别，故使用多种方式组合识别，并给出识别结果。
具体地，预先在物料上喷涂二维码，二维码中记录被喷涂物料的唯一标识ID并与物料管理系统关联。当物料识别装置(图像扫描仪或摄像头)扫描到二维码时，读取其ID并从物料管理系统中读取其详细信息。
具体地，预先在生产的物料中嵌入识别芯片，芯片中记录物料的唯一标识ID并与物料管理系统关联。当物料识别装置(芯片扫描仪)感应到芯片时，读取其ID并从管理系统中读取其详细信息。
具体地，利用三维立体技术，通过物料识别装置(测量仪等)获取需识别物料的几何尺寸并进入装配仿真系统进行对比识别。识别后可从管理系统中读取其详细信息。
具体地，物料识别装置对物料图像的识别步骤如下：
a.通过装配仿真系统获取物料模型的图像，利用轮廓提取算法获取图像中的物料模型轮廓以及图像特征(如颜色、特殊孔洞、附属零件等)，将图像作为模板识别神经网络的训练数据，得到初步的识别模型；
b.通过摄像头对物料进行拍照，搭建卷积神经网络(CNN)训练图像分类模型，对实际图像中物料的所属类别进行分类，并使用轮廓提取算法获取图像中的物料模型轮廓；
c.利用识别模型与摄像头实际拍摄的物料图像中提取的物料模型数据进行比对，并不断记录更新摄像头拍摄的图像，拍摄的图像数据达到一定程度时，使用现场拍摄的图像重新训练模板识别神经网络，以达到更高的识别准确度，后续使用过程中，现场图片持续保存，定期更新神经网络，使得系统的识别效果随着现场使用继续提高。
结合图5，通过多种识别方式识别确认给定的物料，并可继续查询出关联物料管理系统中的详细数据和装配仿真系统中的物料模型数据，实现物料管理系统和装配仿真系统的数据衔接，完成物料从设计阶段的图纸等抽象数据与生产安装阶段的实际尺寸数据的连通管理。
进一步地，步骤c中，图像中的物料模型与装配仿真系统中物料图像的识别模型数据对比后，对比数据上传至装配仿真系统以及物料管理系统进行展示，用于设计者对物料的实际施工进行指导。物料识别系统可帮助物料生产厂商解决物料回收时规格型号识别不准确、分拣归类效率低等问题；借助物料识别系统提供的物料识别装置、物料分拣装置以及物料管理系统等，可快速识别物料并给出具体的规格型号、仓储位置。
进一步地，物料管理系统保存的物料的数据信息包括物料的入库仓储运输信息、经过物料识别系统识别后的物料的型号、数量、尺寸规格数据，以及物料经过装配使用后的回收数据。物料管理系统提供了物料的详细信息录入接口，设计/生产/制造的的物料数据抽象化至物料管理系统中并进行永久性存储，外部通过识别或其他途径转过来的查询请求经物料管理系统处理后，可以给出制定物料的详细信息，实现物料的精细化管理。
本发明通过物料识别系统完成了后台物料管理、中间仿真模拟和前台现场(施工现场或生产厂)的连通，通过打通后的处理，实现对物料的精细化管理。
此外，本发明可以极大降低当前物料生产后进行的预装配与合并打包过程的人力和时间成本：通过生产过程中采集或附加物料的相应信息(图形、图像信息、二维码、芯片等)，结合物料管理系统，实现物料在仓储运输状态下可定位存储位置，在安装时的三维装配仿真状态下可定位装配位置。
在仓储运输时，利用装配仿真系统的物料模型数据，可以快速识别和定位物料的存储位置，方便进行物料的追踪和管理；在现场安装时，利用物料识别系统对提取的物料进行识别并对比物料模型数据，可获取物料装配位置，实现物料零件的快速准确安装，并可实时进行余料判定和预警；在回收利用时，利用物料识别系统对提取的物料进行识别并获取规格信息，配合仓储管理系统可以将物料精确入库；配合装配仿真系统可以将物料进行回收状态判定。综合利用可以得出批次物料的回收度和回收详单。
因此，本发明可从根本上解决物料设计-制造-运输-使用-回收等施工工艺中的问题并综合利用物料管理系统，实现对物料的精细化管理跟踪。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (6)
1.物料自动化识别和仿真装配系统，其特征在于：包括
装配仿真系统，用于设计者进行物料模型设计与物料模型的三维装配，以及管理者对物料的实际装配效果进行查看、监督及审核；
物料管理系统，用于存储物料，并保存物料的数据信息，以及对实际物料进行三维仿真建模后的物料设计、使用、回收情况进行展示；
物料识别系统，对物料依次进行传送并识别物料的图像尺寸信息，对物料进行标记、分拣后入库；所述物料识别系统与所述装配仿真系统、物料管理系统的数据相关联。
2.根据权利要求1所述的一种物料自动化识别和仿真装配系统，其特征在于：所述物料识别系统包括对物料进行机械传动的物料传送装置；对物料的图像、外形及尺寸进行识别，或者，对物料上设置的二维码或内置的芯片进行扫描识别的物料识别装置；用于在识别后的物料上进行二维码喷涂或激光刻印的喷涂打码装置；根据物料的识别数据以及打码数据进行分拣传递及入库的物料分拣装置。
3.根据权利要求2所述的一种物料自动化识别和仿真装配系统，其特征在于：所述物料识别装置中包括图像扫描仪或摄像头、芯片扫描仪、测量仪及图形扫描传感器，分别用于对物料进行二维码识别、图像识别、芯片识别及图形识别。
4.根据权利要求3所述的一种物料自动化识别和仿真装配系统，其特征在于：所述物料识别装置对物料图像的识别步骤如下：
a.通过装配仿真系统获取物料模型的图像，利用轮廓提取算法获取图像中的物料模型轮廓以及图像特征，将图像作为模板识别神经网络的训练数据，得到初步的识别模型；
b.通过摄像头对物料进行拍照，搭建卷积神经网络训练图像分类模型，对实际图像中物料的所属类别进行分类，并使用轮廓提取算法获取图像中的物料模型轮廓；
c.利用识别模型与摄像头实际拍摄的物料图像中提取的物料模型数据进行比对，并不断记录更新摄像头拍摄的图像，拍摄的图像数据达到一定程度时，使用现场拍摄的图像重新训练模板识别神经网络。
5.根据权利要求4所述的一种物料自动化识别和仿真装配系统，其特征在于：所述步骤c中，图像中的物料模型与装配仿真系统中物料图像的识别模型的数据对比后，对比数据上传至装配仿真系统以及物料管理系统进行展示，用于设计者对物料的实际施工进行指导以及管理者对物料的实际施工进展、效果和回收情况进行汇总和审核。
6.根据权利要求1所述的一种物料自动化识别和仿真装配系统，其特征在于：所述物料管理系统保存的物料的数据信息包括物料的入库仓储运输信息、经过物料识别系统识别后的物料的型号、数量、尺寸规格数据，以及物料经过装配使用后的回收数据。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910215200.1A CN109978453A (zh) | 2019-03-14 | 2019-03-14 | 物料自动化识别和仿真装配系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910215200.1A CN109978453A (zh) | 2019-03-14 | 2019-03-14 | 物料自动化识别和仿真装配系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109978453A true CN109978453A (zh) | 2019-07-05 |
Family
ID=67079770
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910215200.1A Pending CN109978453A (zh) | 2019-03-14 | 2019-03-14 | 物料自动化识别和仿真装配系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109978453A (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110625779A (zh) * | 2019-10-28 | 2019-12-31 | 广东鑫隆管业有限公司 | 一种预应力混凝土杆自动张拉设备 |
| CN110826604A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-21 | 西南交通大学 | 一种基于深度学习的物料分拣方法 |
| CN111473732A (zh) * | 2020-04-15 | 2020-07-31 | 合肥惠利普电机有限公司 | 一种电机长短轴自动识别系统、铆盖机及自动识别方法 |
| CN111539053A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-08-14 | 辽宁新欣建筑科技有限公司 | 一种基于bim软件的物料标识生成系统及其使用方法 |
| CN112464967A (zh) * | 2019-09-09 | 2021-03-09 | 青岛海尔工业智能研究院有限公司 | 一种物料识别方法 |
| CN112581016A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-03-30 | 深圳硅纳智慧科技有限公司 | 物料管理系统及采用该物料管理系统的物料管理方法 |
| CN112579579A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 北京国双科技有限公司 | 一种物料移动数据审核方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN112633437A (zh) * | 2020-07-23 | 2021-04-09 | 广元量知汇科技有限公司 | 一种基于工业互联的供应链管理方法 |
| CN114043295A (zh) * | 2022-01-13 | 2022-02-15 | 宁波旭升汽车技术股份有限公司 | 一种基于智能机器人自动分检物料的系统及方法 |
| WO2022041068A1 (zh) * | 2020-08-27 | 2022-03-03 | 国高材高分子材料产业创新中心有限公司 | 一种标准试样尺寸测量方法、系统及应用 |
| CN115311592A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-11-08 | 清华大学 | 一种基于计算机视觉技术的施工现场物料安全评估系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106407570A (zh) * | 2016-09-22 | 2017-02-15 | 南京航空航天大学 | 一种飞机装配过程在线仿真优化系统 |
| CN106647336A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-05-10 | 南京航空航天大学 | 一种基于仿真的飞机装配过程智能监控系统 |
| CN107168258A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-09-15 | 大唐广电科技（武汉）有限公司 | 一种用于汽车制造的数字化柔性系统及管理方法 |
-
2019
- 2019-03-14 CN CN201910215200.1A patent/CN109978453A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106407570A (zh) * | 2016-09-22 | 2017-02-15 | 南京航空航天大学 | 一种飞机装配过程在线仿真优化系统 |
| CN106647336A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-05-10 | 南京航空航天大学 | 一种基于仿真的飞机装配过程智能监控系统 |
| CN107168258A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-09-15 | 大唐广电科技（武汉）有限公司 | 一种用于汽车制造的数字化柔性系统及管理方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 伍伟民等: "复杂产品装配物料精细化管控系统", 《计算机集成制造系统》 * |
| 安琪: "基于物联网技术的生产物料管理系统设计与仿真", 《物流工程与管理》 * |
| 宋雪兵等: "机器视觉在物流配送自动化仿真系统中的应用", 《物流科技》 * |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112464967A (zh) * | 2019-09-09 | 2021-03-09 | 青岛海尔工业智能研究院有限公司 | 一种物料识别方法 |
| CN112579579A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 北京国双科技有限公司 | 一种物料移动数据审核方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN110826604A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-21 | 西南交通大学 | 一种基于深度学习的物料分拣方法 |
| CN110625779A (zh) * | 2019-10-28 | 2019-12-31 | 广东鑫隆管业有限公司 | 一种预应力混凝土杆自动张拉设备 |
| CN111539053A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-08-14 | 辽宁新欣建筑科技有限公司 | 一种基于bim软件的物料标识生成系统及其使用方法 |
| CN111473732A (zh) * | 2020-04-15 | 2020-07-31 | 合肥惠利普电机有限公司 | 一种电机长短轴自动识别系统、铆盖机及自动识别方法 |
| CN111473732B (zh) * | 2020-04-15 | 2021-08-06 | 合肥惠利普电机有限公司 | 一种电机长短轴自动识别系统、铆盖机及自动识别方法 |
| CN112633437A (zh) * | 2020-07-23 | 2021-04-09 | 广元量知汇科技有限公司 | 一种基于工业互联的供应链管理方法 |
| CN112633437B (zh) * | 2020-07-23 | 2022-06-17 | 贵州酱酒智造供应链有限公司 | 一种基于工业互联的供应链管理方法 |
| WO2022041068A1 (zh) * | 2020-08-27 | 2022-03-03 | 国高材高分子材料产业创新中心有限公司 | 一种标准试样尺寸测量方法、系统及应用 |
| CN112581016A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-03-30 | 深圳硅纳智慧科技有限公司 | 物料管理系统及采用该物料管理系统的物料管理方法 |
| CN114043295A (zh) * | 2022-01-13 | 2022-02-15 | 宁波旭升汽车技术股份有限公司 | 一种基于智能机器人自动分检物料的系统及方法 |
| CN115311592A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-11-08 | 清华大学 | 一种基于计算机视觉技术的施工现场物料安全评估系统 |
| CN115311592B (zh) * | 2022-04-02 | 2023-06-23 | 清华大学 | 一种基于计算机视觉技术的施工现场物料安全评估系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109978453A (zh) | 物料自动化识别和仿真装配系统 | |
| CN109948506B (zh) | 一种基于深度学习的多角度垃圾分类云平台 | |
| CN101496031B (zh) | 使用主要和次要标志的运动捕捉 | |
| CN103612860B (zh) | 基于机器视觉的宽厚板成品库入库定位与位置识别系统 | |
| CN106599915B (zh) | 一种车载激光点云分类方法 | |
| CN106452903A (zh) | 一种基于云辅助的智能仓管机器人系统与方法 | |
| CN109344786A (zh) | 目标识别方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN106407570A (zh) | 一种飞机装配过程在线仿真优化系统 | |
| CN111805131B (zh) | 一种焊缝轨迹实时定位方法、装置、存储介质及终端 | |
| CN105761016A (zh) | 一种桥梁病害巡查管理系统及方法 | |
| CN103080897A (zh) | 用于光学资产识别及位置跟踪的方法和系统 | |
| CN109087048A (zh) | 基于二维码的装配式建筑构件追踪方法 | |
| KR20100041177A (ko) | 자동 물류 시스템 및 그 제어방법 | |
| CN115649501A (zh) | 一种无人机夜行照明系统及方法 | |
| CN102541022B (zh) | 基于物联网和3d gis的公路隧道智能检修管理系统 | |
| KR20060085336A (ko) | 알에프아디 태그 라디오주파수 인식기술 과 위치기반 지리정보시스템을 이용한 수목관리 시스템 구성 및 그 방법 | |
| CN113569971B (zh) | 一种基于图像识别的渔获目标分类检测方法及系统 | |
| CN112801432B (zh) | 一种风机组叶片智能巡检系统及风机组叶片巡检方法 | |
| CN111272764A (zh) | 大型智能临时平台非接触图像识别移动管控系统及方法 | |
| CN109144006A (zh) | 一种生产线上产品质量数据实时采集系统 | |
| Cheung et al. | Digital manufacturing systems | |
| CN115225670A (zh) | 一种应用于制造业的可溯源工业互联网系统 | |
| CN103148783A (zh) | 一种气门摇臂安装位置的自动检测方法 | |
| CN205692187U (zh) | 一种平面物品定位识别阵列层结构 | |
| CN117772616B (zh) | 智能物流机器人的自动分拣方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20190705 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |