CN112756265B

CN112756265B - 物品分拣异常检测方法、装置工控设备及存储介质

Info

Publication number: CN112756265B
Application number: CN201911000919.XA
Authority: CN
Inventors: 曹文武; 朱颖; 李双; 王联君
Original assignee: SF Technology Co Ltd
Current assignee: SF Technology Co Ltd
Priority date: 2019-10-21
Filing date: 2019-10-21
Publication date: 2023-06-09
Anticipated expiration: 2039-10-21
Also published as: CN112756265A

Abstract

本申请实施例公开了一种物品分拣异常检测方法、装置工控设备及存储介质。该物品分拣异常检测方法包括：采集交叉带台车上的分拣物品图像；根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。本申请实施例中在现有分拣设备落件不准、碰撞格口侧边等没有有效方法检测的情况下，通过分拣物品图像，可以快速检测分拣物品和交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞，若发生碰撞则确定物品分拣处于异常状态，因此可以自动化的实现落件异常检测及预警，大大提高了物品分拣异常检测处理效率。

Description

物品分拣异常检测方法、装置工控设备及存储介质

技术领域

本发明涉及物流技术领域，具体涉及一种物品分拣异常检测方法、装置工控设备及存储介质。

背景技术

在当今信息时代，特别是在当前的互联网+、O2O经济模式下，物流是非常重要的一个环节。现在的消费者，特别是年轻一代，更多地倾向于在网上购物，因此国内外快递的日流通量是非常巨大的。在快递运输的过程中，对快递进行分拣是必不可少的，这个过程决定了快递是否能够运往正确的方向。

有的快递公司中，快递的分拣很多仍然采用人工分拣的方式进行。人工分拣出错率高、效率低、工作量大，还存在暴力分拣等缺点。目前现有的快递分拣设备已经能实现快递自动扫码、分拣、归类存放，在一定程度上减轻了快递分拣人员的工作量，但仍然存在以下不足之处：

在快递领域中，快递包裹分拣机可以高效分拣包裹，然而存在落件不准、碰撞格口侧边等情况，造成包裹错分以及物品损毁的情况。

发明内容

本发明实施例提供一种物品分拣异常检测方法、装置工控设备及存储介质，可以自动化的实现落件异常检测及预警，大大提高了物品分拣异常检测处理效率。

第一方面，本申请提供一种物品分拣异常检测方法，所述方法包括:

采集交叉带台车上的分拣物品图像；

根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；

若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。

在本申请一些实施例中，所述采集交叉带台车上的分拣物品图像，包括：

将所述交叉带台车与所述交叉带台车对应的每个格口之间的区域作为候选区域；

扫码检测所述交叉带台车上的分拣物品；

若所述交叉带台车上存在分拣物品，采集所述候选区域的图像；

在所述候选区域的图像中，确定分拣物品图像。

在本申请一些实施例中，所述在所述候选区域的图像中，确定分拣物品图像，包括：

对所述候选区域的图像依次进行对象特征提取，得到特征图；

在所述候选区域的图像中确定所述特征图对应的目标图像；

将所述目标图像作为所述分拣物品图像。

在本申请一些实施例中，所述根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞，包括：

将所述分拣物品图像输入预设的物品检测模型，输出分拣物品信息，所述分拣物品信息包括分拣物品的边界框；

当所述分拣物品的边界框满足预设要求时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞。

在本申请一些实施例中，所述当所述分拣物品的边界框满足预设要求时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞，包括：

获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框；

判断所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框是否发生重叠；

若否，计算所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的距离；

当所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的距离小于预设距离阈值时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞。

若所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框发生重叠，计算所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的重叠面积；

当所述重叠面积大于预设的重叠面积阈值时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞。

在本申请一些实施例中，在获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框之前，所述方法还包括：

采集所述交叉带台车对应的所有分拣格口的图像；

依次将每个分拣格口的图像输入预设的格口检测模型，输出每个分拣格口的边界框。

在本申请一些实施例中，所述方法还包括：

当确定所述交叉带台车上的物品分拣异常时，保存分拣异常数据，所述分拣异常数据包括所述分拣物品图像及所述目标格口信息；

将所述分拣异常数据反馈到异常处理终端。

另一方面，本申请提供一种物品分拣异常检测装置，所述装置包括：

采集单元，用于采集交叉带台车上的分拣物品图像；

判断单元，用于根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；

确定单元，用于在所述分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板发生碰撞时，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。

在本申请一些实施例中，所述采集单元具体用于：

扫码检测所述交叉带台车上的分拣物品；

在所述候选区域的图像中，确定分拣物品图像。

在本申请一些实施例中，所述采集单元具体用于：

在所述候选区域的图像中确定所述特征图对应的目标图像；

将所述目标图像作为所述分拣物品图像。

在本申请一些实施例中，所述判断单元具体用于：

获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框；

在本申请一些实施例中，所述判断单元具体用于：

在本申请一些实施例中，所述装置还包括边界框确定单元，所述边界框确定单元具体用于：

在获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框之前，采集所述交叉带台车对应的所有分拣格口的图像；

在本申请一些实施例中，所述装置还包括异常处理单元，所述异常处理单元具体用于：

将所述分拣异常数据反馈到异常处理终端。

另一方面，本申请还提供一种工控设备，所述工控设备包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现上述任一项所述的物品分拣异常检测方法。

另一方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行上述任一项所述的物品分拣异常检测方法中的步骤。

本发明实施例通过采集交叉带台车上的分拣物品图像；根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。本发明实施例中在现有分拣设备落件不准、碰撞格口侧边等没有有效方法检测的情况下，通过分拣物品图像，可以快速检测分拣物品和交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞，若发生碰撞则确定物品分拣处于异常状态，因此可以自动化的实现落件异常检测及预警，大大提高了物品分拣异常检测处理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明实施例中提供的物品分拣系统的场景示意图；

图2是本发明实施例中提供的物品分拣异常检测方法的一个实施例流程示意图；

图3是本发明实施例中提供的步骤201的一个实施例流程示意图；

图4是本发明实施例中提供的步骤202的一个实施例流程示意图；

图5是本发明实施例中提供的步骤402的一个实施例流程示意图；

图6是本发明实施例中提供的物品分拣异常检测装置的一个实施例结构示意图；

图7是本发明实施例中提供的工控设备的一个实施例结构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。

本发明实施例提供一种物品分拣异常检测方法、装置工控设备及存储介质，以下分别进行详细说明。

请参阅图1，图1为本发明实施例所提供的物品分拣系统的场景示意图，该物品分拣系统可以包括工控设备100，工控设备100中集成有物品分拣异常检测装置，如图1中的工控设备。

本发明实施例中工控设备100主要用于采集交叉带台车上的分拣物品图像；根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。

本发明实施例中，该工控设备100可以是独立的工控设备，也可以是工控设备组成的工控设备网络或工控设备集群，例如，本发明实施例中所描述的工控设备100，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络设备、多个网络设备集或多个工控设备构成的云设备。其中，云设备由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络设备构成。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是本申请方案的一种应用场景，并不构成对本申请方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的工控设备，例如图1中仅示出1个工控设备，可以理解的，该物品分拣系统还可以包括一个或多个其他服务，具体此处不作限定。

另外，如图1所示，该物品分拣系统还可以包括存储器200，用于存储数据，如存储物流数据，例如物流平台的各种数据，如分拣物品图像、中转场的物流运输信息，具体的，如快件信息，配送车辆信息和物流网点信息等。

需要说明的是，图1所示的物品分拣系统的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的物品分拣系统以及场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着物品分拣系统的演变和新业务场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

首先，本发明实施例中提供一种物品分拣异常检测方法，所述方法包括:采集交叉带台车上的分拣物品图像；根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。

如图2所示，为本发明实施例中物品分拣异常检测方法的一个实施例流程示意图，该物品分拣异常检测方法包括：

201、采集交叉带台车上的分拣物品图像。

本发明实施例中物品分拣系统为交叉带式分拣系统。交叉带式分拣系统，由主驱动带式输送机和载有小型带式输送机的交叉带台车(简称“交叉带小车”)联接在一起，当“交叉带小车”移动到所规定的分拣位置时，转动皮带，完成把物品分拣送出到分拣格口的任务，在实际使用时，一般一个交叉带台车会对应多个分拣格口，交叉带台车上放置的物品可以分拣到该多个分拣格口。

在本发明实施例物品分拣系统中，可以在交叉带台车一侧设置一个或多个工业相机，拍摄采集交叉带台车上的物品图像。在一个具体实施例中，在交叉带台车的一侧按照预设间距设置3个工业相机，每个工业相机的像素要在130万像素，画面每秒传输帧数（FramePerSecond，FPS）在39FPS以上，每个工业相机可以配套设置广角镜头。

具体的，如图3所示，在本发明一些实施例中，所述采集交叉带台车上的分拣物品图像，可以进一步包括：

301、将所述交叉带台车与所述交叉带台车对应的每个格口之间的区域作为候选区域。

302、扫码检测所述交叉带台车上的分拣物品。

本发明实施例中，在交叉带台车上可以设置扫码系统，该物品扫码系统用于扫码获取上游供件系统上待分拣物品的物品信息（如物品名称，物品编码等），并将该物品信息传输给工控设备。扫码系统的设置为本领域惯用技术手段，具体可以参照现有技术，此处不再详细赘述。

303、若所述交叉带台车上存在分拣物品，采集所述候选区域的图像。

本发明实施例中，可以通过上述物品分拣系统中设置的工业相机采集所述候选区域的图像，由于交叉带台车对应多个分拣格口，此时，所述候选区域的图像也包括多个图像，该多个图像分别对应该多个分拣格口。

304、在所述候选区域的图像中，确定分拣物品图像。

具体的，所述在所述候选区域的图像中，确定分拣物品图像，可以包括：

（1）对所述候选区域的图像依次进行对象特征提取，得到特征图。

由于在实际分拣时，一般只有一个分拣格口分拣当前传送的物品，此时多个分拣格口，只有一个分拣格口存在分拣物品的图像，此时，在当前拍摄的所述候选区域的图像中，只会有一个图像是分拣物品图像，此时，可以对所述候选区域的图像依次进行对象特征提取，即可得到特征图，特征图只有一个，若候选区域的图像没有对象，则该图像无法得到特征图。

具体的，对所述候选区域的图像依次进行对象特征提取，得到特征图可以利用预先训练好的深度神经网络模型来进行，例如YOLO（You Only Look Once）网络模型、R-CNN（Region-Convolutional Neural Networks）网络模型等。

（2）在所述候选区域的图像中确定所述特征图对应的目标图像。

若在步骤（1）中得到了特征图，则可以在所述候选区域的图像中确定，提取得到该特征图的目标图像。例如，若特征图从候选区域的图像中的图像A中提取得到，则确定该图像A为目标图像，该目标图像中包括分拣物品。

（3）将所述目标图像作为所述分拣物品图像。

此时，即可将目标图像作为所述分拣物品图像。

202、根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞。

具体的，如图4所示，所述根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞，可以进一步包括：

401、将所述分拣物品图像输入预设的物品检测模型，输出分拣物品信息，所述分拣物品信息包括分拣物品的边界框。

在目标检测里，通常使用边界框（bounding box）来描述目标位置。边界框是一个矩形框，可以由矩形左上角的x和y轴坐标与右下角的x和y轴坐标确定。

同样的，物品检测模型也可以是预先训练好的深度学习网络模型，例如上述YOLO（You Only Look Once）网络模型、R-CNN（Region-Convolutional Neural Networks）网络模型等。物品检测模型可以利用交并比（Intersection over Union，IoU）计算生成锚框与真实边界框的相似程度，完成分类和边框回归，实现边界框的输出。在本发明另一些实施例中，物品检测模型还可以输出物品分类标签，若物品是快递，该物品分类标签即为快递标签，快递标签是指标记出快递的种类，例如该快递是包裹、信封还是纸箱。并且快递标签一直跟随快递。

402、当所述分拣物品的边界框满足预设要求时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞。

本发明实施例中，如图5所示，所述当所述分拣物品的边界框满足预设要求时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞，包括：

501、获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框。

具体的，在获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框之前，所述物品分拣异常检测还可以包括：采集所述交叉带台车对应的所有分拣格口的图像；依次将每个分拣格口的图像输入预设的格口检测模型，输出每个分拣格口的边界框。在得到每个分拣格口的边界框之后，后续在进行物品分拣异常检测时，即可直接获取目标分拣格口转角处挡板的边界框。

同样的，格口检测模型也可以是预先训练好的深度学习网络模型，例如上述YOLO（You Only Look Once）网络模型、R-CNN（Region-Convolutional Neural Networks）网络模型等。

502、判断所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框是否发生重叠。

若否，可以执行步骤503，若是，可以执行步骤505。

503、计算所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的距离。

504、当所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的距离小于预设距离阈值时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞。

其中，预设的距离阈值可以是在100至500个像素点的范围内，具体取值可以根据实际使用场景进行设定，具体此处不作限定。

505、计算所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的重叠面积。

506、当所述重叠面积大于预设的重叠面积阈值时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞。

其中，重叠面积阈值可以是为挡板区域面积边界框的1/4至1/3中取值，具体取值同样可以根据实际使用场景设定，具体此处不作限定。

需要说明的，上面描述的分别判断重叠面积和距离的情况，可以理解的是，在本发明一些实施例中，当所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的距离小于预设距离阈值、且所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的重叠面积大于重叠面积阈值时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞。

另外，本发明实施例中，步骤304以及步骤202中所有过程可以是通过一个预设的深度学习神经网络模型来实现的，例如上述YOLO网络模型、R-CNN网络模型等。此时，步骤304中描述的网络模型、上述实施例中描述的物品检测模型，格口检测模型等均为相同的网络模型。

203、若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。

本发明实施例中，若分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板发生碰撞，即确定所述交叉带台车上的物品分拣异常，可以通知工作人员进行异常处理。

其中，通知工作人员进行异常处理有多种方式：

（1）在工控设备中设置报警提示装置

当确定所述交叉带台车上的物品分拣异常，通过报警提示装置对工作人员进行提示报警。具体的，报警提示装置包括但不限于蜂鸣器，振动器等各种提示装置。

（2）工控设备发送提示消息到工作人员的终端（即异常处理终端）

此时，本发明实施例中所述方法还包括：当确定所述交叉带台车上的物品分拣异常时，保存分拣异常数据，所述分拣异常数据包括所述分拣物品图像及所述目标格口信息；将所述分拣异常数据反馈到异常处理终端。

这样，工作人员在异常处理即可获取分拣异常数据，了解分拣异常的详细状况，可以及时采取行动进行针对性的处理，一方面可以大大提高处理效率，另一方面可以根据异常处理实际结果，快速定位，准确处理。

为了更好实施本发明实施例中物品分拣异常检测方法，在物品分拣异常检测方法基础之上，本发明实施例中还提供一种物品分拣异常检测装置，该物品分拣异常检测装置位于工控各设备中，如图6所示，该物品分拣异常检测装置600包括采集单元601、判断单元602和确定单元603，具体的：

采集单元601，用于采集交叉带台车上的分拣物品图像；

判断单元602，用于根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；

确定单元603，用于在所述分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板发生碰撞时，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。

在本申请一些实施例中，所述采集单元601具体用于：

扫码检测所述交叉带台车上的分拣物品；

在所述候选区域的图像中，确定分拣物品图像。

在本申请一些实施例中，所述采集单元601具体用于：

在所述候选区域的图像中确定所述特征图对应的目标图像；

将所述目标图像作为所述分拣物品图像。

在本申请一些实施例中，所述判断单元602具体用于：

获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框；

在本申请一些实施例中，所述判断单元602具体用于：

将所述分拣异常数据反馈到异常处理终端。

本发明实施例通过采集单元601采集交叉带台车上的分拣物品图像；判断单元602根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；确定单元603若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。本发明实施例中在现有分拣设备落件不准、碰撞格口侧边等没有有效方法检测的情况下，通过分拣物品图像，可以快速检测分拣物品和交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞，若发生碰撞则确定物品分拣处于异常状态，因此可以自动化的实现落件异常检测及预警，大大提高了物品分拣异常检测处理效率。

本发明实施例还提供一种工控设备，其集成了本发明实施例所提供的任一种物品分拣异常检测装置，所述工控设备包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行上述物品分拣异常检测方法实施例中任一实施例中所述的物品分拣异常检测方法中的步骤。

本发明实施例还提供一种工控设备，其集成了本发明实施例所提供的任一种物品分拣异常检测装置。如图7所示，其示出了本发明实施例所涉及的工控设备的结构示意图，具体来讲：

该工控设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器701、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器702、电源703和输入单元704等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的工控设备结构并不构成对工控设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

处理器701是该工控设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个工控设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器702内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器702内的数据，执行工控设备的各种功能和处理数据，从而对工控设备进行整体监控。可选的，处理器701可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器701可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器701中。

存储器702可用于存储软件程序以及模块，处理器701通过运行存储在存储器702的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器702可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据工控设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器702还可以包括存储器控制器，以提供处理器701对存储器702的访问。

工控设备还包括给各个部件供电的电源703，优选的，电源703可以通过电源管理系统与处理器701逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源703还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

该工控设备还可包括输入单元704，该输入单元704可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。

尽管未示出，工控设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，工控设备中的处理器701会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器702中，并由处理器701来运行存储在存储器702中的应用程序，从而实现各种功能，如下：

采集交叉带台车上的分拣物品图像；

若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory）、随机存取记忆体（RAM，Random Access Memory）、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种物品分拣异常检测方法中的步骤。例如，所述计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：

采集交叉带台车上的分拣物品图像；

若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。

具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。

以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

以上对本发明实施例所提供的一种物品分拣异常检测方法、装置、工控设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，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；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims

1.一种物品分拣异常检测方法，其特征在于，所述方法包括:采集交叉带台车上的分拣物品图像；根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；若发生碰撞，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常；所述根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞，包括：将所述分拣物品图像输入预设的物品检测模型，输出分拣物品信息，所述分拣物品信息包括分拣物品的边界框；当所述分拣物品的边界框满足预设要求时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞；所述当所述分拣物品的边界框满足预设要求时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞，包括：获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框；判断所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框是否发生重叠；若所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框发生重叠，计算所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的重叠面积；当所述重叠面积大于预设的重叠面积阈值时，计算所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的距离；当所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的距离小于预设距离阈值时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞。

2.根据权利要求1所述的物品分拣异常检测方法，其特征在于，所述采集交叉带台车上的分拣物品图像，包括：将所述交叉带台车与所述交叉带台车对应的每个格口之间的区域作为候选区域；扫码检测所述交叉带台车上的分拣物品；若所述交叉带台车上存在分拣物品，采集所述候选区域的图像；在所述候选区域的图像中，确定分拣物品图像。

3.根据权利要求2所述的物品分拣异常检测方法，其特征在于，所述在所述候选区域的图像中，确定分拣物品图像，包括：对所述候选区域的图像依次进行对象特征提取，得到特征图；在所述候选区域的图像中确定所述特征图对应的目标图像；将所述目标图像作为所述分拣物品图像。

4.根据权利要求1所述的物品分拣异常检测方法，其特征在于，在获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框之前，所述方法还包括：采集所述交叉带台车对应的所有分拣格口的图像；依次将每个分拣格口的图像输入预设的格口检测模型，输出每个分拣格口的边界框。

5.根据权利要求1中所述的物品分拣异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：当确定所述交叉带台车上的物品分拣异常时，保存分拣异常数据，所述分拣异常数据包括所述分拣物品图像及目标格口信息；将所述分拣异常数据反馈到异常处理终端。

6.一种物品分拣异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：采集单元，用于采集交叉带台车上的分拣物品图像；判断单元，用于根据所述分拣物品图像，判断分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板是否发生碰撞；确定单元，用于在所述分拣物品与交叉带台车对应的目标分拣格口转角处挡板发生碰撞时，确定所述交叉带台车上的物品分拣异常；所述判断单元具体用于：将所述分拣物品图像输入预设的物品检测模型，输出分拣物品信息，所述分拣物品信息包括分拣物品的边界框；当所述分拣物品的边界框满足预设要求时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞；所述判断单元具体还用于：获取所述目标分拣格口转角处挡板的边界框；判断所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框是否发生重叠；若所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框发生重叠，计算所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的重叠面积；当所述重叠面积大于预设的重叠面积阈值时，计算所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的距离；当所述分拣物品的边界框与所述挡板的边界框之间的距离小于预设距离阈值时，确定所述分拣物品与所述目标分拣格口转角处挡板发生碰撞。

7.一种工控设备，其特征在于，所述工控设备包括：

一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现权利要求1至5中任一项所述的物品分拣异常检测方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至5任一项所述的物品分拣异常检测方法中的步骤。