CN112184104A - 一种用于仓储的物料码放方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于仓储的物料码放方法，包括以下步骤：信息采集：采集需要储存的物料信息和用于储存物料的所有仓库信息；信息比对：比对物料信息和仓库信息，挑选出符合物料储存的仓库。本发明所述的一种用于仓储的物料码放方法，整个物料码放过程自动运行，物料码放效率高，无需人力参与，码放成本低，而且能够自动挑选储存物料的最佳仓库，能够直接获取仓库内部各个部分物料占用的空间，更加精确地判断仓库内部剩余储存空间尺寸，便于人们合理的利用仓库空间，且能定期获取所摆放的物料类别信息，直观的观测到货架上所有物料的变化，还能够自动规划物料的运输路线，在输送时能够避免外界干扰，带来更好的使用前景。

Description

一种用于仓储的物料码放方法
技术领域
本发明涉及仓储管理领域，特别涉及一种用于仓储的物料码放方法。
背景技术
随着社会的快速发展，人们的生活水平不断的提高，人们对于产品的需求量也在不断的增加，为了满足人们需求，人们通常大批量的生产物品，然后将物品统一放置到仓库内部，为了便于人们更好的管理物料，人们发明了一些仓储管理方法，其中就有用于仓储的物料码放方法；
现有的仓储管理方法在使用时存在一定的弊端，现有的用于仓储的物料码放方法通常采用人力选择储存地点配合设备运输和码垛的方式码放物料，使用时需要人力查看各个仓库信息，比较麻烦，而且不同仓库中的物料经常同时码放，码放时运输的路径混乱，运输设备会相互干扰，码放的效率不高，为此，我们提出一种用于仓储的物料码放方法。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种用于仓储的物料码放方法，可以有效解决背景技术中的问题。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种用于仓储的物料码放方法，包括以下步骤：
(1)、信息采集：采集需要储存的物料信息和用于储存物料的所有仓库信息；
(2)、信息比对：比对物料信息和仓库信息，挑选出符合物料储存的仓库；
(3)、仓库确定：挑选储存物料的仓库并且确定仓库内部物料储存区域；
(4)、物料输送；确定物料输送设备并且规划物料输送路径；
(5)、物料码垛：采用码垛设备将物料码垛在挑选出的储存物料储存区域内。
优选的，步骤(1)中采集的物料信息时通过扫描仪扫描物料单，并提取物料信息，物料信息包括物料种类、物料尺寸、物料储存时间、物料编号以及物料存放要求。
优选的，步骤(2)中采集仓库信息时通过摄像头和激光测距传感器获取仓库内部剩余储存空间尺寸和仓库其余产品类型信息，通过温度传感器和湿度传感器获取仓库内部环境信息，通过计算机获取仓库其余产品储存时间信息。
优选的，获取仓库内部剩余储存空间尺寸的步骤为：
①、摄像头从各个角度拍摄仓库内部的图片；
②、将图片缩放成统一大小；
③、激光测距传感器测量仓库内部物料之间的距离；
④、将测量的距离、仓库标准尺寸和拍摄的图片输入到计算机中进行处理，得到仓库内部剩余储存空间尺寸。
优选的，获取仓库其余产品类型信息的步骤为：计算机从图片上获取仓库其他物料信息，获取其他物料信息时基于二次分类法的彩色商品图像识别算法由超椭球神经网络和纠错SVM二者结合构成二次分类器，二次分类器包括训练算法和检验算法；
训练算法包括以下步骤：
使用PCA或LDA方法分别提取商品图像训练样本HSI三个通道的特征，组成HSI特征矢量，得到训练样本的彩色特征；
利用训练样本特征对超椭球神经网络进行训练，得到网络的参数，做为训练好的超椭球神经网络分类器；
利用训练样本特征对纠错SVM分类器进行训练(共需训练31个SVM)，得到纠错SVM分类器的参数；
训练完成后，就得到用于二次分类方法的两个分类器，用它们组合的二次分类器对检验样本进行分类识别检验算法的步骤为：
同训练样本一样，提取检验样本的彩色特征；
将检验样本输入超椭球神经网络分类器中进行分类，得到第一次分类结果如果某个样本只落入一个商品类别的覆盖区域内，则认为该样本分类结束，直接将该类别作为最终分类结果；如果该样本为拒识、多识样本，则需要进行第二次分类；
将拒识、多识的问题样本输入纠错SVM分类器中进行第二次分类，得到其最终分类结果，从而获取仓库其他物料信息。
优选的，步骤(2)中符合物料储存的仓库的必要条件为物料总尺寸小于仓库内部剩余储存空间尺寸和仓库内部环境满足物料存放要求，物料储存时间与仓库其余产品储存时间相匹配和物料种类与仓库其余产品类型相同为辅助条件。
优选的，步骤(3)中仓库确定时优先选择辅助条件符合最多的仓库，仓库条件相同优先选取位置最近的仓库。
优选的，步骤(4)中物料输送设备包括输送带、输送机器人和叉车，物料输送设备输送距离和物料尺寸大小选择，输送物品时按照物料大小顺序输送，规划物料输送路径时规划主要路径和备用路径，并且规划出主要路径和备用路径的占用时间，并且在占用时间段关闭主要路径其他出入口。
优选的，步骤(5)中物料码垛时采用码垛机和机械手配合，物料码垛时机械手调整物料位置，使得码垛时物料箱上物料单朝向外侧，码垛机按照物料输送顺序进行码垛。
与现有技术相比，本发明一种用于仓储的物料码放方法具有如下有益效果：
1、本发明的整个物料码放过程自动运行，物料码放速度快，码放效率高，无需人力参与，物料的码放成本低；
2、采用摄像头拍照结合激光测距传感器获取仓库内部剩余储存空间尺寸，能够直接获取仓库内部各个部分物料占用的空间，更加精确地判断仓库内部剩余储存空间尺寸，便于人们更加合理的利用仓库空间，而且能定期获取所摆放的物料类别信息，就可以直观的观测到货架上所有物料的变化，并且在盘点仓库上的物料减小工作人员的工作量，降低错误率；
3、本发明能够自动挑选储存物料的最佳仓库，物料储存效果更好，并且能够自动规划物料的运输路线，而且在输送时能够避免外界干扰，能够快速完成物料的码放；
4、本发明码垛前采用机械手调整物料的方向，能够使得物料单朝向码垛外侧，能够便于人们查看码垛后物料的信息，便于人们查找和统计码放的物料。
附图说明
图1为本发明一种用于仓储的物料码放方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
一种用于仓储的物料码放方法，包括以下步骤：
(1)、信息采集：采集需要储存的物料信息和用于储存物料的所有仓库信息；
采集的物料信息时通过扫描仪扫描物料单，并提取物料信息，物料信息包括物料种类、物料尺寸、物料储存时间、物料编号以及物料存放要求。
(2)、信息比对：比对物料信息和仓库信息，挑选出符合物料储存的仓库；
采集仓库信息时通过摄像头和激光测距传感器获取仓库内部剩余储存空间尺寸和仓库其余产品类型信息，通过温度传感器和湿度传感器获取仓库内部环境信息，通过计算机获取仓库其余产品储存时间信息。
获取仓库内部剩余储存空间尺寸的步骤为：
①、摄像头从各个角度拍摄仓库内部的图片；
②、将图片缩放成统一大小；
③、激光测距传感器测量仓库内部物料之间的距离；
④、将测量的距离、仓库标准尺寸和拍摄的图片输入到计算机中进行处理，得到仓库内部剩余储存空间尺寸；
获取仓库其余产品类型信息的步骤为：计算机从图片上获取仓库其他物料信息，获取其他物料信息时基于二次分类法的彩色商品图像识别算法由超椭球神经网络和纠错SVM二者结合构成二次分类器，二次分类器包括训练算法和检验算法；
训练算法包括以下步骤：
使用PCA或LDA方法分别提取商品图像训练样本HSI三个通道的特征，组成HSI特征矢量，得到训练样本的彩色特征；
利用训练样本特征对超椭球神经网络进行训练，得到网络的参数，做为训练好的超椭球神经网络分类器；
利用训练样本特征对纠错SVM分类器进行训练(共需训练31个SVM)，得到纠错SVM分类器的参数；
训练完成后，就得到用于二次分类方法的两个分类器，用它们组合的二次分类器对检验样本进行分类识别检验算法的步骤为：
同训练样本一样，提取检验样本的彩色特征；
将检验样本输入超椭球神经网络分类器中进行分类，得到第一次分类结果如果某个样本只落入一个商品类别的覆盖区域内，则认为该样本分类结束，直接将该类别作为最终分类结果；如果该样本为拒识、多识样本，则需要进行第二次分类；
将拒识、多识的问题样本输入纠错SVM分类器中进行第二次分类，得到其最终分类结果，从而获取仓库其他物料信息。
(3)、仓库确定：挑选储存物料的仓库并且确定仓库内部物料储存区域；
仓库确定时优先选择辅助条件符合最多的仓库，仓库条件相同优先选取位置最近的仓库。
(4)、物料输送；确定物料输送设备并且规划物料输送路径；
物料的长宽高均小于60厘米、输送距离小于20米时采用输送带输送；
物料的长宽高均小于60厘米、输送距离超过20米时输送机器人输送；
物料的长宽高其中一项超过100厘米时采用叉车输送。
规划物料输送路径时规划主要路径和备用路径，并且规划出主要路径和备用路径的占用时间，并且在占用时间段关闭主要路径其他出入口。
(5)、物料码垛：采用码垛设备将物料码垛在挑选出的储存物料储存区域内；
物料码垛时采用码垛机和机械手配合，物料码垛时机械手调整物料位置，使得码垛时物料箱上物料单朝向外侧，码垛机按照物料输送顺序进行码垛。
使用时，计算机控制所有设备的运行，计算机与仓库信息库连接，计算机获取所有仓库数据，物料码放完毕后，重新采集仓库信息，并且更新仓库信息。
综上所述，本发明一种用于仓储的物料码放方法，本发明的整个物料码放过程自动运行，物料码放速度快，码放效率高，无需人力参与，物料的码放成本低；采用摄像头拍照结合激光测距传感器获取仓库内部剩余储存空间尺寸，能够直接获取仓库内部各个部分物料占用的空间，更加精确地判断仓库内部剩余储存空间尺寸，便于人们更加合理的利用仓库空间，本发明能够自动挑选储存物料的最佳仓库，物料储存效果更好，并且能够自动规划物料的运输路线，而且在输送时能够避免外界干扰，能够快速完成物料的码放；本发明码垛前采用机械手调整物料的方向，能够使得物料单朝向码垛外侧，能够便于人们查看码垛后物料的信息，便于人们查找和统计码放的物料。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.一种用于仓储的物料码放方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)、信息采集：采集需要储存的物料信息和用于储存物料的所有仓库信息；
(2)、信息比对：比对物料信息和仓库信息，挑选出符合物料储存的仓库；
(3)、仓库确定：挑选储存物料的仓库并且确定仓库内部物料储存区域；
(4)、物料输送；确定物料输送设备并且规划物料输送路径；
(5)、物料码垛：采用码垛设备将物料码垛在挑选出的储存物料储存区域内。
2.根据权利要求1所述的一种用于仓储的物料码放方法，其特征在于：步骤(1)中采集的物料信息时通过扫描仪扫描物料单，并提取物料信息，物料信息包括物料种类、物料尺寸、物料储存时间、物料编号以及物料存放要求。
3.根据权利要求1所述的一种用于仓储的物料码放方法，其特征在于：步骤(2)中采集仓库信息时通过摄像头和激光测距传感器获取仓库内部剩余储存空间尺寸和仓库其余产品类型信息，通过温度传感器和湿度传感器获取仓库内部环境信息，通过计算机获取仓库其余产品储存时间信息。
4.根据权利要求3所述的一种用于仓储的物料码放方法，其特征在于：获取仓库内部剩余储存空间尺寸的步骤为：
①、摄像头从各个角度拍摄仓库内部的图片；
②、将图片缩放成统一大小；
③、激光测距传感器测量仓库内部物料之间的距离；
④、将测量的距离、仓库标准尺寸和拍摄的图片输入到计算机中进行处理，得到仓库内部剩余储存空间尺寸。
5.根据权利要求3所述的一种用于仓储的物料码放方法，其特征在于：获取仓库其余产品类型信息的步骤为：计算机从图片上获取仓库其他物料信息，获取其他物料信息时基于二次分类法的彩色商品图像识别算法由超椭球神经网络和纠错SVM二者结合构成二次分类器，二次分类器包括训练算法和检验算法；
训练算法包括以下步骤：
使用PCA或LDA方法分别提取商品图像训练样本HSI三个通道的特征，组成HSI特征矢量，得到训练样本的彩色特征；
利用训练样本特征对超椭球神经网络进行训练，得到网络的参数，做为训练好的超椭球神经网络分类器；
利用训练样本特征对纠错SVM分类器进行训练(共需训练31个SVM)，得到纠错SVM分类器的参数；
训练完成后，就得到用于二次分类方法的两个分类器，用它们组合的二次分类器对检验样本进行分类识别检验算法的步骤为：
同训练样本一样，提取检验样本的彩色特征；
将检验样本输入超椭球神经网络分类器中进行分类，得到第一次分类结果如果某个样本只落入一个商品类别的覆盖区域内，则认为该样本分类结束，直接将该类别作为最终分类结果；如果该样本为拒识、多识样本，则需要进行第二次分类；
将拒识、多识的问题样本输入纠错SVM分类器中进行第二次分类，得到其最终分类结果，从而获取仓库其他物料信息。
6.根据权利要求1所述的一种用于仓储的物料码放方法，其特征在于：步骤(2)中符合物料储存的仓库的必要条件为物料总尺寸小于仓库内部剩余储存空间尺寸和仓库内部环境满足物料存放要求，物料储存时间与仓库其余产品储存时间相匹配和物料种类与仓库其余产品类型相同为辅助条件。
7.根据权利要求5所述的一种用于仓储的物料码放方法，其特征在于：步骤(3)中仓库确定时优先选择辅助条件符合最多的仓库，仓库条件相同优先选取位置最近的仓库。
8.根据权利要求1所述的一种用于仓储的物料码放方法，其特征在于：步骤(4)中物料输送设备包括输送带、输送机器人和叉车，物料输送设备输送距离和物料尺寸大小选择，输送物品时按照物料大小顺序输送，规划物料输送路径时规划主要路径和备用路径，并且规划出主要路径和备用路径的占用时间，并且在占用时间段关闭主要路径其他出入口。
9.根据权利要求7所述的一种用于仓储的物料码放方法，其特征在于：步骤(5)中物料码垛时采用码垛机和机械手配合，物料码垛时机械手调整物料位置，使得码垛时物料箱上物料单朝向外侧，码垛机按照物料输送顺序进行码垛。
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