CN113387189A - 一种码垛垛型自动生成方法 - Google Patents

一种码垛垛型自动生成方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种码垛垛型自动生成方法，包括如下步骤：S1：获取原始数据信息，所述原始数据信息包括产品编号、产品尺寸信息和托盘尺寸信息；S2：根据产品尺寸信息与托盘尺寸信息计算得出奇数层的预排布垛型；S3：将预排布垛型按照优先级规则筛选得到目标选择垛型；S4：将目标选择垛型采用分散排布策略进行垛型调整，通过图像变换得到偶数层目标垛型；S5：生成最终优化垛型。本发明能够避免塌垛问题，尤其是当码垛的层数较多时，能够提高码垛的整体稳定性能，不易产生倾斜或晃动问题。

Description

一种码垛垛型自动生成方法
技术领域
本发明涉及码垛生成技术领域，具体涉及一种码垛垛型自动生成方法。
背景技术
随着科技和工业的不断发展，机器人技术日渐成熟，而码垛机器人在各行各业中也起着更加重要的作用。但目前码垛机器人的编程对操作人员比较高，即使类似的产品尺寸，在垛型发生变化的时候，操作人员需要重新编程，反复示教机器人才能实现新的垛型。不仅仅极大浪费了操作人员的时间，示教工作也影响了正常的产品生产。
进而伴随着工业产品的多样化，产品的尺寸多种多样，针对上千种的产品SKU信息，如何生成合理的垛型，如何把垛型信息转换成机器人能够识别的码垛文件，变成了一个急需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明要解决的问题是提供一种码垛垛型自动生成方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种码垛垛型自动生成方法，包括如下步骤：
S1：获取原始数据信息，所述原始数据信息包括产品编号、产品尺寸信息和托盘尺寸信息；
S2：根据产品尺寸信息与托盘尺寸信息计算得出奇数层的预排布垛型；
S3：将预排布垛型按照优先级规则筛选得到目标选择垛型；
S4：将目标选择垛型采用分散排布策略进行垛型调整，通过图像变换得到偶数层目标垛型；
S5：生成最终优化垛型。
在本发明中，优选地，所述优先级规则配置有第一筛选策略、第二筛选策略和第三筛选策略，所述第一筛选策略、第二筛选策略和所述第三筛选策略分别对应第一优先级、第二优先级和第三优先级，所述第一筛选策略为判断并选取第一优先级的正整数最大值，所述第二筛选策略为判断并选取第二优先级为真，所述第三筛选策略为判断并选取第三优先级的数值的最大值。
在本发明中，优选地，筛选得到目标选择垛型的过程为：对预排布垛型调用第一筛选策略得到满足第一优先级条件的初级垛型，判断初级垛型的数量是否为一，若是，则令该初级垛型为目标选择垛型，进入步骤S3；否则，对初级垛型调用第二筛选策略得到满足第二优先级条件的次级垛型，判断次级垛型的数量是否为一，若是，则令该次级垛型为目标选择垛型，进入步骤S3，否则，对次级垛型调用第三筛选策略，直接获得满足第三优先级条件的目标选择垛型，进入步骤S3。
在本发明中，优选地，所述第一优先级设置为码垛数量，所述第二优先级设置为码垛排布方向，所述第三优先级设置为坍塌风险系数。
在本发明中，优选地，按照逐行逐列的顺序进行码垛，当码垛排布方向为交错码垛时，第二优先级判定条件为真。
在本发明中，优选地，当产品的长边与其相邻行或列的产品的长边夹角为90度时，码垛排布方向为交错码垛；当产品的长边与其相邻行或列的产品的长边夹角为0度时，码垛排布方向为工整码垛。
在本发明中，优选地，坍塌风险系数设置为产品边框所围合成的矩形面积与产品实际面积的差占该产品边框所围合成的矩形面积的比值。
在本发明中，优选地，所述分散排布策略为移动目标选择垛型使得其各行列产品外缘距离托盘的边缘相等，记录移动时的偏置值。
在本发明中，优选地，所述图像变换为对目标选择垛型以其中心旋转90度，更新各个产品编号对应的顶点坐标是否均位于托盘以内，是则将得到的垛型作为偶数层目标垛型；否则继续旋转90度，再将得到的垛型作为偶数层目标垛型。
在本发明中，优选地，所述预排布垛型的得出要满足产品的边框处于所述托盘的边框以内的条件。
本发明具有的优点和积极效果是：通过对列举得到的预排布垛型按照重要程度进行分级排序，优先级的判断指标分别为码垛的产品数量、码垛排布方向以及坍塌风险系数，第一筛选策略的过程是找出所有预排布垛型中产品数量最大的垛型，如果产品数量最大值有两个以上，则在这些垛型的基础上通过第二筛选策略找出码垛排布方向为交错的垛型，若通过这一步骤得到的垛型数量为两个以上，再调用第三筛选策略得到坍塌风险系数最大的垛型作为目标选择垛型。这样码垛得到的目标选择垛型的排布为空间利用率最大的垛型情况，使得同样尺寸规格下的托盘条件下码放的产品数量是最大的，选择码垛排布方向是交错的垛型，利用了相邻交错产品间产生的相互作用力，从而能够避免塌垛问题，尤其是当码垛的层数较多时，能够提高码垛的整体稳定性能，不易产生倾斜或晃动问题。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的一种码垛垛型自动生成方法的整体流程示意图；
图2是本发明的一种码垛垛型自动生成方法的筛选得到目标选择垛型的过程示意图；
图3是本发明的一种码垛垛型自动生成方法的分散排布策略判断目标选择垛型为托盘长边重叠的示意图；
图4是本发明的一种码垛垛型自动生成方法的分散排布策略判断目标选择垛型为托盘宽边重叠的示意图。
图5是本发明的一种码垛垛型自动生成方法的坍塌风险系数仿真示意图；
图6是本发明的一种码垛垛型自动生成方法的奇数层的预排布垛型的获取过程示意图；
图7是本发明的一种码垛垛型自动生成方法的分散排布策略的垛型变化示意图；
图8是本发明的一种码垛垛型自动生成方法的图像变换的垛型变化示意图。
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，本领域普通技术人员在没有做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。
需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、 “ 水平的”、“ 左”、“ 右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例一：
如图1所示，本发明提供一种码垛垛型自动生成方法，包括如下步骤：
S1：获取原始数据信息，原始数据信息包括产品编号、产品尺寸信息和托盘尺寸信息；
S2：根据产品尺寸信息与托盘尺寸信息计算得出奇数层的预排布垛型；
S3：将预排布垛型按照优先级规则筛选得到目标选择垛型；
S4：将目标选择垛型采用分散排布策略进行垛型调整，通过图像变换得到偶数层目标垛型；
S5：生成最终优化垛型。
在本实施例中，进一步地，优先级规则配置有第一筛选策略、第二筛选策略和第三筛选策略，第一筛选策略、第二筛选策略和第三筛选策略分别对应第一优先级、第二优先级和第三优先级，第一筛选策略为判断并选取第一优先级的正整数最大值，第二筛选策略为判断并选取第二优先级为真，第三筛选策略为判断并选取第三优先级的数值的最大值。
如图2所示，在本实施例中，进一步地，筛选得到目标选择垛型的过程为：对预排布垛型调用第一筛选策略得到满足第一优先级条件的初级垛型，判断初级垛型的数量是否为一，若是，则令该初级垛型为目标选择垛型，进入步骤S3；否则，对初级垛型调用第二筛选策略得到满足第二优先级条件的次级垛型，判断次级垛型的数量是否为一，若是，则令该次级垛型为目标选择垛型，进入步骤S3，否则，对次级垛型调用第三筛选策略，直接获得满足第三优先级条件的目标选择垛型，进入步骤S3。
在本实施例中，进一步地，第一优先级设置为码垛数量，第二优先级设置为码垛排布方向，第三优先级设置为坍塌风险系数。
在本实施例中，进一步地，按照逐行逐列的顺序进行码垛，当码垛排布方向为交错码垛时，第二优先级判定条件为真。
在本实施例中，进一步地，当产品的长边与其相邻行或列的产品的长边夹角为90度时，码垛排布方向为交错码垛；当产品的长边与其相邻行或列的产品的长边夹角为0度时，码垛排布方向为工整码垛。
如图5所示，在本实施例中，进一步地，坍塌风险系数定义为产品边框所围合成的矩形面积与产品实际面积的差占该产品边框所围合成的矩形面积的比值。
如图3和图4所示，在本实施例中，进一步地，分散排布策略为移动目标选择垛型使得其各行列产品外缘距离托盘的边缘相等，记录移动时的偏置值。
在本实施例中，进一步地，图像变换为对目标选择垛型以其中心旋转90度，更新各个产品编号对应的顶点坐标是否均位于托盘以内，是则将得到的垛型作为偶数层目标垛型；否则继续旋转90度，再将得到的垛型作为偶数层目标垛型。
在本实施例中，进一步地，预排布垛型的得出要满足产品的边框处于托盘的边框以内的条件。
为了更加直观地理解本发明的实施方式，接下来结合实例对进行具体说明，已知产品的规格尺寸为420mm*320mm*250mm的纸箱，托盘尺寸为1200mm*1000mm*150mm。规格尺寸一样会存在不同的SKU产品，每一个SKU都会有一个单独的产品编号，并不是用尺寸进行的划分。以托盘为中心构建坐标系，以托盘左下角的点作为坐标系的原点a（0,0），得出托盘其余各顶点坐标b（1200,0）、c（1200,1000）、d（0,1000），使得产品编号为1的产品的其一顶点A1（0,0）与原点重合，计算并取得托盘长边与产品宽边的比值的最大正整数为3、托盘宽边与产品宽边的比值的最大正整数为3，然后分别按照托盘长边重叠方式完成第一行排布或者按照托盘宽边重叠方式完成第一列排布，得到如图6中的（a）和（b）的垛型，以图（a）为例记录产品编号为1、2、3的产品各角点的坐标：A1（0,0）、B1（420,0）、C1（420,320）、D1（0,320）、A2（0,320）、B2（420,320）、C2（420,640）、D2（0,640）、A3（0,640）、B3（420,640）、C3（420,960）、D3（0,960）。
接下来，在以上排布方式的基础上分别以第一行上宽边、第一列右侧宽边为基准继续进行第二行或第二列的垛型排布，又各自得到两种排布方式，同时得到产品各顶点的坐标，托盘长边重叠以及托盘宽边重叠两种排布方式分别如图3和图4所示，在本实施例中即由（a）、（b）分别得到（c）和（d）、（e）和（f）的过程，总共为四种排布方式，对这四种排布方式继续横纵排布产品得到（g）、（h）、（i）三种垛型，直至产品各顶点坐标均满足在托盘内或托盘上的条件，当产品的顶点坐标超出托盘顶点坐标数值时，则此时的垛型排布已不符合实际码垛要求，此时码垛停止，在本实施例中得到五个预排布垛型（g）、（h）、（i）、（e）、（f），并记录当前各预排布垛型垛型与之对应的产品编号累积出的最大值8、7、8、5、6，以及各产品的顶点坐标。然后对这五个预排布垛型按照优先级规则进行筛选，按照重要程度排序分别为第一优先级、第二优先级和第三优先级，三者的判断指标分别为码垛的产品数量、码垛排布方向以及坍塌风险系数，第一筛选策略的过程是找出所有预排布垛型中产品数量最大的垛型，在本实施例中产品数量为8即为最大的垛型，在本实施例中与之对应的垛型为（g）和（i），由于产品数量最大值有两个，因而在此基础上通过第二筛选策略找出码垛排布方向为真的情况（码垛排布方向交错的情形为真），即为垛型（g），此时得到结果值仅为一个，我们将（g）作为目标选择垛型，进而进入步骤S4，先进行垛型调整再通过图像变换得到偶数层目标垛型。当然，若通过这一步骤得到的垛型数量为两个以上，再调用第三筛选策略得到坍塌风险系数最大的垛型作为目标选择垛型，我们将坍塌风险系数定义为产品边框所围合成的矩形面积与产品实际面积的差占该产品边框所围合成的矩形面积的比值，在本实施例中，以垛型（g）为例计算其坍塌风险系数为：420*320*8/320*3*(420*2+320)≈ 0.965517，保留小数点后两位数值得到该垛型的坍塌风险系数为0.97，坍塌风险系数越大意味着垛型的稳定性越高，越接近我们想要的理想垛型。
为了使得垛型相对于托盘的码放更加紧凑，便于后续得到的偶数层垛型与奇数层垛型多层配合不易发生倾倒的问题，在步骤S4中先对经由步骤S3得到的目标选择垛型进行调整使得整体垛型相对于托盘是居中的，具体如图7所示，（g）是托盘长边重叠的情形，先整体移动垛型使得产品编号为1的左宽边距托盘的左宽边与产品编号为6的右宽边距托盘的右宽边的距离相等，即向右移动得到垛型（j），再整体移动垛型使得产品编号为3的上长边距托盘的上长边与产品编号为1的下长边距托盘的下长边距离相等，即向上移动得到垛型（k），紧接整体移动第二列产品使得产品编号5的上宽边距托盘的上长边与产品编号为4的下宽边距托盘的下长边的距离相等，即向上移动得到垛型（l），更新每次移动后的各产品顶点坐标以及托盘长边、宽边偏置值。至此，我们得到奇数层的目标选择垛型，便于接下来在通过图像变换得到偶数层目标垛型之后能够使得多层码放更加稳定，图像变换的过程如图8所示，对当前奇数层的目标选择垛型（l）以其中心旋转90度得到垛型（m），更新各个产品编号对应的顶点坐标判断是否均位于托盘以内，由于垛型（m）存在超出托盘范围的顶点，因而我们顺着之前的旋转方向继续转过90度，得到垛型（n），该垛型即为符合我们需求的偶数层目标垛型，通过将垛型（l）与（n）进行奇偶层交叉叠加排布结合预设的垛型层数得到最终优化垛型，该优化垛型能够更进一步地提高码垛的整体稳定性，码垛的垛型垛高通过产品高度尺寸乘以垛型设定层高计算即可求得，在本实施例中，预先设定的码垛垛型层数为5层，计算垛高=托盘高度+纸箱高度*码垛层数=150mm+250mm*5=1400mm，可得最终优化垛型的垛高为1.4米。在实际工业生产过程中，通常将垛高设置为1.5米左右，避免出现由于垛型垛高过高引发的塌垛问题。在实际工业码垛过程中，根据机械臂抓手抓取方向判断产品顺着托盘的长边放置还是宽边放置，该码垛数据发送反馈回机械臂。系统包括工控机和显示器，根据最终优化垛型的参数进行垛型绘制，生成能够编辑的可视化垛型生成界面。该实施环境中包括WMS服务器、自动垛型服务器以及人机交互平台。其中，WMS服务器为生产数据服务器，部署在工控机。自动垛型服务器以及人机交互平台既可以配置在同一个工控机内，也可以在不同的工控机上。本发明实施例对此不进行具体限定。
本发明的工作原理和工作过程如下：使用时，首先获取原始数据信息，其中，原始数据信息包括产品编号、产品尺寸信息和托盘尺寸信息，通过输入原始数据信息以托盘为中心构建坐标系，以托盘左下角的点作为坐标系的原点，得出托盘其余各顶点坐标，使得产品编号为1的产品的其一顶点与原点重合，计算并取得托盘长边与产品宽边的比值的最大正整数、托盘宽边与产品宽边的比值的最大正整数，然后分别按照托盘长边重叠方式完成第一行排布或按照托盘宽边重叠方式完成第一列排布，得到产品各顶点的坐标，两种排布方式分别如图3和图4所示，在以上排布方式的基础上分别以第一行上宽边、第一列右侧宽边为基准继续进行第二行或第二列的垛型排布，又各自得到两种排布方式，得出目前垛型的所有产品顶点的坐标，总共为四种排布方式，直至产品各顶点坐标均满足在托盘内或托盘上的条件，当产品的顶点坐标超出托盘顶点坐标数值时，则此时的垛型排布已不符合实际码垛要求，此时码垛停止，得到若干个预排布垛型，并记录当前各预排布垛型垛型与之对应的产品编号累积出的最大值，各产品的顶点坐标。对各预排布垛型按照优先级规则进行筛选，优先级规则配置有第一筛选策略、第二筛选策略和第三筛选策略，第一筛选策略、第二筛选策略和第三筛选策略分别对应第一优先级、第二优先级和第三优先级，按照重要程度排序分别为第一优先级、第二优先级和第三优先级，三者的判断指标分别为码垛的产品数量、码垛排布方向以及坍塌风险系数，第一筛选策略的过程是找出所有预排布垛型中产品数量最大的垛型，如果产品数量最大值有两个以上，则在这些垛型的基础上通过第二筛选策略找出码垛排布方向为交错的垛型，若通过这一步骤得到的垛型数量为两个以上，再调用第三筛选策略得到坍塌风险系数最大的垛型作为目标选择垛型。这样码垛得到的目标选择垛型的排布为空间利用率最大的垛型情况，使得同样尺寸规格下的托盘条件下码放的产品数量是最大的，选择码垛排布方向是交错的垛型，利用了相邻交错产品间产生的相互作用力，从而能够避免塌垛问题，尤其是当码垛的层数较多时，能够提高码垛的整体稳定性能，不易产生倾斜或晃动问题。
得到目标选择垛型之后还要通过分散排布策略对垛型进行调整，使得垛型相对于托盘变得更加居中紧密，并得到最终的奇数层的码放垛型，便于接下来在通过图像变换得到偶数层目标垛型之后能够使得多层码放更加稳定，奇数层与偶数层的垛型交叉排布，能够更进一步地提高码垛的整体稳定性，码垛的垛型垛高通过产品高度尺寸乘以垛型设定层高计算即可求得，在实际工业生产过程中，通常将垛高设置为1.5米左右，避免出现由于垛型垛高过高引发的塌垛问题。
本发明适用于箱式产品，根据产品的不同尺寸或者规格，自动生成优化的码垛垛型，生成的垛型设置为能够便于用户进行编辑的可视化界面，用户能够直接看到产品的垛型布局，也便于维护垛型管理，最大程度上满足了客户的实际需求，减轻了工程师设计码垛垛型的工作负担，提高了生产效率的同时也提高了垛型的稳定性。
以上对本发明的实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本专利涵盖范围之内。

Claims (10)

1.一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取原始数据信息，所述原始数据信息包括产品编号、产品尺寸信息和托盘尺寸信息；
S2：根据产品尺寸信息与托盘尺寸信息计算得出奇数层的预排布垛型；
S3：将预排布垛型按照优先级规则筛选得到目标选择垛型；
S4：将目标选择垛型采用分散排布策略进行垛型调整，通过图像变换得到偶数层目标垛型；
S5：生成最终优化垛型。
2.根据权利要求1所述的一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，所述优先级规则配置有第一筛选策略、第二筛选策略和第三筛选策略，所述第一筛选策略、第二筛选策略和所述第三筛选策略分别对应第一优先级、第二优先级和第三优先级，所述第一筛选策略为判断并选取第一优先级的正整数最大值，所述第二筛选策略为判断并选取第二优先级为真，所述第三筛选策略为判断并选取第三优先级的数值的最大值。
3.根据权利要求2所述的一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，筛选得到目标选择垛型的过程为：对预排布垛型调用第一筛选策略得到满足第一优先级条件的初级垛型，判断初级垛型的数量是否为一，若是，则令该初级垛型为目标选择垛型，进入步骤S3；否则，对初级垛型调用第二筛选策略得到满足第二优先级条件的次级垛型，判断次级垛型的数量是否为一，若是，则令该次级垛型为目标选择垛型，进入步骤S3，否则，对次级垛型调用第三筛选策略，直接获得满足第三优先级条件的目标选择垛型，进入步骤S3。
4.根据权利要求2所述的一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，所述第一优先级设置为码垛数量，所述第二优先级设置为码垛排布方向，所述第三优先级设置为坍塌风险系数。
5.根据权利要求2所述的一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，按照逐行逐列的顺序进行码垛，当码垛排布方向为交错码垛时，第二优先级判定条件为真。
6.根据权利要求5所述的一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，当产品的长边与其相邻行或列的产品的长边夹角为90度时，码垛排布方向为交错码垛；当产品的长边与其相邻行或列的产品的长边夹角为0度时，码垛排布方向为工整码垛。
7.根据权利要求4所述的一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，坍塌风险系数定义为产品边框所围合成的矩形面积与产品实际面积的差占该产品边框所围合成的矩形面积的比值。
8.根据权利要求1所述的一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，所述分散排布策略为移动目标选择垛型使得其各行列产品外缘距离托盘的边缘相等，记录移动时的偏置值。
9.根据权利要求1所述的一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，所述图像变换为对目标选择垛型以其中心旋转90度，更新各个产品编号对应的顶点坐标是否均位于托盘以内，是则将得到的垛型作为偶数层目标垛型；否则继续旋转90度，再将得到的垛型作为偶数层目标垛型。
10.根据权利要求1所述的一种码垛垛型自动生成方法，其特征在于，所述预排布垛型的得出要满足产品的边框处于所述托盘的边框以内的条件。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114084683A (zh) * 2021-12-02 2022-02-25 长沙长泰智能装备有限公司 确定垛型的方法和装置
CN114925913A (zh) * 2022-05-20 2022-08-19 梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司 混码方法以及电子设备
CN115571643A (zh) * 2022-09-05 2023-01-06 梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司 垛型确定方法、装置及设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000302322A (ja) * 1999-04-16 2000-10-31 Canon Inc シート処理装置及びこれを備える画像形成装置
CN103761635A (zh) * 2014-01-14 2014-04-30 大连理工大学 一种三维多箱异构货物装载优化方法
CN108275293A (zh) * 2017-01-06 2018-07-13 北京京东尚科信息技术有限公司 码垛方法、码垛装置、计算机可读存储介质及电子设备
CN109436821A (zh) * 2018-10-18 2019-03-08 埃夫特智能装备股份有限公司 一种实现多边形物体自定义码垛的方法
CN110378951A (zh) * 2018-09-10 2019-10-25 天津京东深拓机器人科技有限公司 确定堆垛物品支撑面积的方法和装置
CN110861925A (zh) * 2019-10-10 2020-03-06 广州秉优信息科技有限公司 一种用于相同货物的码垛方法及系统
CN112085385A (zh) * 2020-09-09 2020-12-15 广东力生智能有限公司 基于订单的稳定混箱垛型供箱序列的生成系统及其方法
CN112850013A (zh) * 2021-01-04 2021-05-28 西安中科光电精密工程有限公司 一种适用于多规格纸箱随机来料的混合码垛规划方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000302322A (ja) * 1999-04-16 2000-10-31 Canon Inc シート処理装置及びこれを備える画像形成装置
CN103761635A (zh) * 2014-01-14 2014-04-30 大连理工大学 一种三维多箱异构货物装载优化方法
CN108275293A (zh) * 2017-01-06 2018-07-13 北京京东尚科信息技术有限公司 码垛方法、码垛装置、计算机可读存储介质及电子设备
CN110378951A (zh) * 2018-09-10 2019-10-25 天津京东深拓机器人科技有限公司 确定堆垛物品支撑面积的方法和装置
CN109436821A (zh) * 2018-10-18 2019-03-08 埃夫特智能装备股份有限公司 一种实现多边形物体自定义码垛的方法
CN110861925A (zh) * 2019-10-10 2020-03-06 广州秉优信息科技有限公司 一种用于相同货物的码垛方法及系统
CN112085385A (zh) * 2020-09-09 2020-12-15 广东力生智能有限公司 基于订单的稳定混箱垛型供箱序列的生成系统及其方法
CN112850013A (zh) * 2021-01-04 2021-05-28 西安中科光电精密工程有限公司 一种适用于多规格纸箱随机来料的混合码垛规划方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114084683A (zh) * 2021-12-02 2022-02-25 长沙长泰智能装备有限公司 确定垛型的方法和装置
CN114084683B (zh) * 2021-12-02 2023-09-01 中轻长泰(长沙)智能科技股份有限公司 确定垛型的方法和装置
CN114925913A (zh) * 2022-05-20 2022-08-19 梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司 混码方法以及电子设备
CN114925913B (zh) * 2022-05-20 2023-08-15 梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司 混码方法以及电子设备
CN115571643A (zh) * 2022-09-05 2023-01-06 梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司 垛型确定方法、装置及设备

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