CN113499996A - 一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法、系统及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法、系统及计算机存储介质，通过将商品包裹在包裹分拣机对应的输送区进行输送时，根据商品包裹对应的包裹类型对当前包裹分拣机输送区的运输速度进行针对性调控，并在包裹分拣机对应的各分拣隔口设置各卸货通道，以此在进行商品包裹分拣时采集商品包裹的运输地址和商品种类，进而据此分析得到商品包裹对应的目标分拣隔口及目标分拣隔口对应的指定卸货通道，从而将该商品包裹分拣到指定卸货通道，实现了对包裹分拣机对应输送区运输速度的灵活调控和对商品包裹的精细化分拣，提高了分拣效率，一方面保障生鲜类或易碎品类包裹的运输品质，另一方面保障了大件包裹的运输稳定度。
Description
技术领域
本发明属于商品包裹分拣技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法、系统及计算机存储介质。
背景技术
分拣作业是电商商品物流输送中的一项重要环节，随着互联网的快速发展，网购包裹的数量与日剧增，传统的人工分拣方式问题越来越凸显,这种分拣方式不仅需要耗费大量的人力成本,而且效率低下,错误率高。为了解决这个问题,很多物流公司现在都利用包裹分拣机进行包裹自动分拣,大大节约了人力成本，提高了分拣效率。
但是目前物流公司在利用包裹分拣机进行分拣时，由于当前包裹分拣机的分拣功能还不完善，导致在分拣过程中存在一些分拣缺陷，具体如下；
1.目前的包裹分拣主要是根据商品包裹的运输地址不同，将包裹分发至对应的分隔口，进而在对应的分隔口将分拣出来的包裹进行统一装车发货，这种分拣方式过于粗放，导致分拣精细化程度不足，忽略了对商品包裹种类分拣的考虑，当商品包裹种类为生鲜类或易碎品类时，其相对于普通包裹来说，其发货车辆及装车要求是存在差异的，若将其与其他包裹按照统一的发货车辆及装车要求进行装车发货，很大程度会影响该类包裹的运输品质；
2.目前商品包裹在包裹分拣机对应的输送区进行输送时，其输送区的运输速度通常是固定不变的，灵活调控度不够，没有考虑到包裹的类型，当大件包裹和小件包裹均采用统一运输速度进行输送时，若统一的运输速度过快时，对于大件包裹来说，由于其体积、重量大，使得重心高，在输送过程中很有可能因运输速度过快导致重心不稳而跌落；若统一的运输速度过慢时，会导致分拣效率降低，在指定的时间内难以完成规定的分拣量。
综上可见，目前的商品包裹分拣存在灵活调控度不够、分拣精细化程度不足的弊端，使得分拣智能化水平不高，难以满足现在的智能分拣需求。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提出一种灵活调控度高、分拣精细化程度高的基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法、系统及计算机存储介质，能够有效满足现在商品包裹分拣的智能分拣需求。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
本发明的第一方面提出一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，包括以下步骤：
步骤1.商品包裹类型识别:通过商品包裹类型识别模块在包裹分拣机的分拣入口端设置基本参数检测装置，用于当商品包裹进入分拣入口端时对商品包裹的基本参数进行检测，进而根据检测结果识别包裹类型；
步骤2.当前输送区运输速度调控:通过输送区运输速度自动调控模块根据识别的包裹类型对当前包裹分拣机输送区的运输速度进行调控；
步骤3.间隔包裹输送区运输速度调控:通过输送区运输速度自动调控模块根据识别的上一个进入包裹分拣机入口端的商品包裹对应的包裹类型对下一个商品包裹在输送区的运输速度进行判断调控；
步骤4.商品包裹靠近距离采集:通过商品包裹靠近距离采集模块对包裹分拣机对应输送区内运输的商品包裹采集其距离输送区侧边的靠近距离；
步骤5.商品包裹预警判断:通过分析服务器将采集的商品包裹距离输送边的靠近距离与设定值进行对比，判断是否需要预警；
步骤6.商品包裹预警:通过预警终端对需要预警的商品包裹进行预警；
步骤7.商品包裹标准分拣参数识别:通过商品包裹标准分拣参数识别模块在包裹分拣机对应的分拣口位置设置激光扫码器，当商品包裹进入包裹分拣机的分拣口时，激光扫码器对商品包裹上的快递单进行激光扫描，以识别商品包裹对应的标准分拣参数；
步骤8.分拣分析:通过分析服务器根据识别的标准分拣参数分析商品包裹对应的目标分拣隔口及目标分拣隔口对应的指定卸货通道；
步骤9.商品包裹分拣:通过商品包裹分拣终端根据商品包裹对应的目标分拣隔口及目标分拣隔口对应的指定卸货通道将该商品包裹分拣到指定卸货通道。
在本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述包裹分拣机包括分拣入口端、输送区、分拣口、若干分拣隔口和各分拣隔口对应的若干卸货通道，且对各分拣隔口进行编号，同时对各分拣隔口对应的各卸货通道进行编号。
在本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述基本参数检测装置为量方称重一体机，所述基本参数包括重量和体积。
在本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述包裹类型的具体识别方法执行以下步骤：
S1:根据商品包裹的重量和体积计算该商品包裹对应的类型比值
ξ表示为该商品包裹对应的类型比值，W、V分别表示为该商品包裹对应的重量、体积，a、b分别表示为重量、体积对类型比值的影响权重值；
S2:将该商品包裹对应的类型比值与分拣数据库中各种包裹类型对应的类型比值范围进行对比，若该商品包裹对应的类型比值处于某种包裹类型对应的类型比值范围内，则该商品包裹对应的包裹类型即为该包裹类型。
在本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述对下一个商品包裹在输送区的运输速度进行判断调控的具体操作步骤如下：
R1:当上一个商品包裹进入分拣入口端时，记录分拣时间点，根据设定的相邻商品包裹分拣间隔，确定下一个商品包裹进入分拣入口端的分拣时间点；
R2:实时获取当前时间点，若当前时间点到达下一个商品包裹进入分拣入口端的分拣时间点时，将下一个商品包裹通过基本参数检测装置进行包裹类型识别；
R3:将下一个商品包裹与上一个商品包裹对应的包裹类型进行对比，若两者包裹类型一致，则不对该商品包裹在输送区上的运输速度进行调控，若两者包裹类型不一致，则此时获取上一个商品包裹在输送区的当前输送位置，判断其是否进入分拣口，若已经进入分拣口，则按照该下一个商品包裹对应的包裹类型进行输送区的运输速度调控，若未进入分拣口，则不对该商品包裹在输送区上的运输速度进行调控。
在本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述靠近距离的具体采集方法如下:
U1:在包裹分拣机对应输送区的侧边均匀布设检测点，并对布设的各检测点进行编号；
U2:在各检测点分别设置接触传感器和蜂鸣器，其中接触传感器用于感应经过对应检测点的商品包裹，其中蜂鸣器用于预警；
U3:当某检测点的接触传感器感应到商品包裹时，通过该检测点的接触传感器采集该商品包裹距离该检测点所在输送区侧边的距离，该距离记为靠近距离。
在本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述标准分拣参数包括运输地址和商品种类。
在本发明第一方面的一种能够实现的方式中，所述步骤6中通过分析服务器根据识别的标准分拣参数分析商品包裹对应的目标分拣隔口及目标分拣隔口对应的指定卸货通道，其具体分析过程包括以下步骤：
Z1:从该商品包裹对应的运输地址中提取运输目的城市；
Z2:将提取的运输目的城市与分拣数据库中各运输目的城市对应的分拣隔口编号进行匹配，得到该商品包裹对应的分拣隔口编号，该分拣隔口记为目标分拣隔口；
Z3:将该商品包裹对应的商品种类分别与分拣数据库中各种运输类型对应的若干商品种类进行匹配，从中筛选出该商品包裹对应的运输类型，其中运输类型包括精密运输类型和普通运输类型；
Z4:将该商品包裹对应的运输类型与分拣数据库中目标分拣隔口对应各运输类型对应的卸货通道编号进行匹配，得到该商品包裹对应的卸货通道编号，该卸货通道记为指定卸货通道。
本发明的第二方面提出一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣系统，包括商品包裹类型识别模块、输送区运输速度自动调控模块、商品包裹靠近距离采集模块、分拣数据库、商品包裹标准分拣参数识别模块、分析服务器、预警终端和商品包裹分拣终端，其中商品包裹类型识别模块与输送区运输速度自动调控模块连接，输送区运输速度自动调控模块与商品包裹靠近距离采集模块连接，商品包裹靠近距离采集模块和商品包裹标准分拣参数识别模块均与分析服务器连接，分析服务器分别与预警终端和商品包裹分拣终端连接。
本发明的第三方面提出一种计算机存储介质，所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现本发明所述的一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法。
基于上述任一方面，本发明的有益效果为：
1.本发明通过在包裹分拣机对应的各分拣隔口设置各卸货通道，以此在进行商品包裹分拣时采集商品包裹的运输地址和商品种类，进而根据商品包裹的运输地址获取该商品包裹的目标分拣隔口，再根据商品包裹的商品种类获取该商品包裹对应目标分拣隔口的指定卸货通道，从而将该商品包裹分拣到指定卸货通道，进而在指定卸货通道将分拣出来的包裹按照对应的包裹类型进行统一装车发货，实现了对商品包裹的精细化分拣，弥补了目前包裹分拣过于粗放的弊端，有效避免了将生鲜类或易碎品类包裹与普通包裹统一装车发货情况的发生，有利于保障生鲜类或易碎品类包裹的运输品质，进而提高购买生鲜类或易碎品类商品的消费者购物体验感。
2.本发明在将商品包裹在包裹分拣机对应的输送区进行输送时，根据商品包裹对应的包裹类型对当前包裹分拣机输送区的运输速度进行针对性调控，使得输送区的运输速度能够适宜商品包裹对应的包裹类型，实现了对包裹分拣机对应输送区运输速度的灵活调控，克服了目前商品包裹在包裹分拣机对应输送区进行输送时其运输速度灵活调控度不够的不足，一方面有效提高了分拣效率，另一方面保障了大件包裹的运输稳定度，大大减少了大件包裹运输跌落情况的发生。
3.本发明在将商品包裹在包裹分拣机对应的输送区进行输送过程中，还对商品包裹距离输送区侧边的靠近距离进行采集，从而当靠近距离小于设定值时进行预警，进而及时提醒分拣管理人员进行人工处理，避免了当商品包裹距离输送区侧边过近时存在从输送区跌落的隐患，实现了对商品包裹在输送区运输稳定度的进一步强化管理，使得商品包裹在输送区的运输稳定度得到了双重保障。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的方法实施步骤流程图；
图2为本发明的系统模块连接示意图。
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。
参照图1所示，本发明的第一方面提出一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，包括以下步骤：
步骤1.商品包裹类型识别:通过商品包裹类型识别模块在包裹分拣机的分拣入口端设置基本参数检测装置，其中基本参数检测装置为量方称重一体机，用于当商品包裹进入分拣入口端时对商品包裹的重量和体积进行检测，进而根据检测结果识别包裹类型，其具体识别方法执行以下步骤：
S1:根据商品包裹的重量和体积计算该商品包裹对应的类型比值
ξ表示为该商品包裹对应的类型比值，W、V分别表示为该商品包裹对应的重量、体积，a、b分别表示为重量、体积对类型比值的影响权重值；
S2:将该商品包裹对应的类型比值与分拣数据库中各种包裹类型对应的类型比值范围进行对比，其中各种包裹类型包括大件类型、中件类型和小件类型，若该商品包裹对应的类型比值处于某种包裹类型对应的类型比值范围内，则该商品包裹对应的包裹类型即为该包裹类型；
本实施例中商品包裹对应类型比值的计算有效融合了商品包裹的重量和体积，相比较以商品包裹的重量和体积分别进行包裹类型识别，该识别方式更加简便；
本实施例中提到的包裹分拣机包括分拣入口端、输送区、分拣口、若干分拣隔口和各分拣隔口对应的若干卸货通道，且对各分拣隔口进行编号，同时对各分拣隔口对应的各卸货通道进行编号；
本实施例通过对商品包裹的包裹类型进行识别，为后续进行商品包裹在包裹分拣机对应输送区的运输速度调控提供调控目标；
步骤2.当前输送区运输速度调控:通过输送区运输速度自动调控模块根据识别的包裹类型对当前包裹分拣机输送区的运输速度进行调控，其具体调控方法如下：
H1:根据该商品包裹对应的包裹类型从分拣数据库中提取该种包裹类型对应的适宜运输速度；
H2:在包裹分拣机输送区上设置速度传感器，用于实时检测输送区的运输速度，并将检测得到的当前输送区的运输速度与该种包裹类型对应的适宜运输速度进行对比，若当前输送区的运输速度与该种包裹类型对应的适宜运输速度相同，则不进行调控，若不相同，则调控当前输送区的运输速度，使其达到该包裹类型对应的适宜运输速度；
本实施例在将商品包裹在包裹分拣机对应的输送区进行输送时，根据商品包裹对应的包裹类型对当前包裹分拣机输送区的运输速度进行针对性调控，使得输送区的运输速度能够适宜商品包裹对应的包裹类型，实现了对包裹分拣机对应输送区运输速度的灵活调控，克服了目前商品包裹在包裹分拣机对应输送区进行输送时其运输速度灵活调控度不够的不足，一方面有效提高了分拣效率，另一方面保障了大件包裹的运输稳定度，大大减少了大件包裹运输跌落情况的发生；
步骤3.间隔包裹输送区运输速度调控:通过输送区运输速度自动调控模块根据识别的上一个进入包裹分拣机入口端的商品包裹对应的包裹类型对下一个商品包裹在输送区的运输速度进行判断调控，其具体操作步骤如下：
R1:当上一个商品包裹进入分拣入口端时，记录分拣时间点，根据设定的相邻商品包裹分拣间隔，确定下一个商品包裹进入分拣入口端的分拣时间点；
R2:实时获取当前时间点，若当前时间点到达下一个商品包裹进入分拣入口端的分拣时间点时，将下一个商品包裹通过基本参数检测装置进行包裹类型识别；
R3:将下一个商品包裹与上一个商品包裹对应的包裹类型进行对比，若两者包裹类型一致，则不对该商品包裹在输送区上的运输速度进行调控，若两者包裹类型不一致，则此时获取上一个商品包裹在输送区的当前输送位置，判断其是否进入分拣口，若已经进入分拣口，则按照该下一个商品包裹对应的包裹类型进行输送区的运输速度调控，若未进入分拣口，则不对该商品包裹在输送区上的运输速度进行调控；
本实施例在上一个商品包裹在输送区的运输速度进行调控后，还对相邻商品包裹在输送区的运输速度进行判断调控，使得下一个商品包裹对应的包裹类型不影响上一个商品包裹的运输稳定度，解决了当相邻两个商品包裹的包裹类型不一致时如何调控输送区运输速度的问题，对输送区的运输速度调控实现了优化；
步骤4.商品包裹靠近距离采集:通过商品包裹靠近距离采集模块对包裹分拣机对应输送区内运输的商品包裹采集其距离输送区侧边的靠近距离，其具体采集方法如下:
U1:统计包裹分拣机对应输送区的长度，进而在包裹分拣机对应输送区的侧边均匀布设检测点，并对布设的各检测点进行编号；
U2:在各检测点分别设置接触传感器和蜂鸣器，其中接触传感器用于感应经过对应检测点的商品包裹，其中蜂鸣器用于预警；
U3:当某检测点的接触传感器感应到商品包裹时，通过该检测点的接触传感器采集该商品包裹距离该检测点所在输送区侧边的距离，该距离记为靠近距离；
步骤5.商品包裹预警判断:通过分析服务器将采集的商品包裹距离输送边的靠近距离与设定值进行对比，若大于设定值，则判断不需要进行预警，反之，则判断需要进行预警，此时获取该检测点的编号；
步骤6.商品包裹预警:通过预警终端根据该检测点的编号启动该检测点的蜂鸣器进行预警；
本实施例在将商品包裹在包裹分拣机对应的输送区进行输送过程中，还对商品包裹距离输送区侧边的靠近距离进行采集，从而当靠近距离小于设定值时进行预警，进而及时提醒分拣管理人员进行人工处理，避免了当商品包裹距离输送区侧边过近时存在从输送区跌落的隐患，实现了对商品包裹在输送区运输稳定度的进一步强化管理，使得商品包裹在输送区的运输稳定度得到了双重保障；
步骤7.商品包裹标准分拣参数识别:通过商品包裹标准分拣参数识别模块在包裹分拣机对应的分拣口位置设置激光扫码器，当商品包裹进入包裹分拣机的分拣口时，激光扫码器对商品包裹上的快递单进行激光扫描，以识别商品包裹对应的标准分拣参数，其中标准分拣参数包括运输地址和商品种类；
本实施例通过识别商品包裹对应的标准分拣参数，为后续进行商品包裹精细化分拣提供分拣依据；
步骤8.分拣分析:通过分析服务器根据识别的标准分拣参数分析商品包裹对应的目标分拣隔口及目标分拣隔口对应的指定卸货通道，其具体分析过程包括以下步骤：
Z1:从该商品包裹对应的运输地址中提取运输目的城市；
Z2:将提取的运输目的城市与分拣数据库中各运输目的城市对应的分拣隔口编号进行匹配，得到该商品包裹对应的分拣隔口编号，该分拣隔口记为目标分拣隔口；
Z3:将该商品包裹对应的商品种类分别与分拣数据库中各种运输类型对应的若干商品种类进行匹配，从中筛选出该商品包裹对应的运输类型，其中运输类型包括精密运输类型和普通运输类型，这里所述的精密运输类型对应的若干商品种类包括生鲜水果种类、生鲜蔬菜种类、瓷器商品种类、电子商品种类等；
Z4:将该商品包裹对应的运输类型与分拣数据库中目标分拣隔口对应各运输类型对应的卸货通道编号进行匹配，得到该商品包裹对应的卸货通道编号，该卸货通道记为指定卸货通道；
步骤9.商品包裹分拣:通过商品包裹分拣终端根据商品包裹对应的目标分拣隔口及目标分拣隔口对应的指定卸货通道将该商品包裹分拣到指定卸货通道，同时在各卸货通道分别设置包裹计数器，用于对分拣到对应卸货通道的商品包裹进行计数。
本实施例通过在包裹分拣机对应的各分拣隔口设置各卸货通道，以此在进行商品包裹分拣时采集商品包裹的运输地址和商品种类，进而根据商品包裹的运输地址获取该商品包裹的目标分拣隔口，再根据商品包裹的商品种类获取该商品包裹对应目标分拣隔口的指定卸货通道，从而将该商品包裹分拣到指定卸货通道，进而在指定卸货通道将分拣出来的包裹按照对应的包裹类型进行统一装车发货，实现了对商品包裹的精细化分拣，弥补了目前包裹分拣过于粗放的弊端，有效避免了将生鲜类或易碎品类包裹与普通包裹统一装车发货情况的发生，有利于保障生鲜类或易碎品类包裹的运输品质，进而提高购买生鲜类或易碎品类商品的消费者购物体验感。
本实施例通过对分拣到对应卸货通道的商品包裹进行计数，大大减轻了分拣人员的工作负担，同时也提高了计数准确度和计数效率。
参照图2所示，本发明的第二方面提出一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣系统，包括商品包裹类型识别模块、输送区运输速度自动调控模块、商品包裹靠近距离采集模块、分拣数据库、商品包裹标准分拣参数识别模块、分析服务器、预警终端和商品包裹分拣终端，其中分拣数据库用于存储各种包裹类型对应的类型比值范围，存储各运输目的城市对应的分拣隔口编号，存储各种运输类型对应的若干商品种类，存储各分拣隔口对应各运输类型的卸货通道编号，并存储重量、体积对类型比值的影响权重值。
商品包裹类型识别模块与输送区运输速度自动调控模块连接，输送区运输速度自动调控模块与商品包裹靠近距离采集模块连接，商品包裹靠近距离采集模块和商品包裹标准分拣参数识别模块均与分析服务器连接，分析服务器分别与预警终端和商品包裹分拣终端连接。
本发明的第三方面提出一种计算机存储介质，所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现本发明所述的一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法。
本发明通过在包裹分拣机上设置各种传感器，进而通过机器视觉的分拣方式对商品包裹进行分拣，有效提高了商品包裹的分拣调控灵活度和分拣精细度，进而提升了分拣智能化水平，较大程度降低了分拣人力成本，充分满足了现在对商品包裹的智能分拣需求。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1.商品包裹类型识别:通过商品包裹类型识别模块在包裹分拣机的分拣入口端设置基本参数检测装置，用于当商品包裹进入分拣入口端时对商品包裹的基本参数进行检测，进而根据检测结果识别包裹类型；
步骤2.当前输送区运输速度调控:通过输送区运输速度自动调控模块根据识别的包裹类型对当前包裹分拣机输送区的运输速度进行调控；
步骤3.间隔包裹输送区运输速度调控:通过输送区运输速度自动调控模块根据识别的上一个进入包裹分拣机入口端的商品包裹对应的包裹类型对下一个商品包裹在输送区的运输速度进行判断调控；
步骤4.商品包裹靠近距离采集:通过商品包裹靠近距离采集模块对包裹分拣机对应输送区内运输的商品包裹采集其距离输送区侧边的靠近距离；
步骤5.商品包裹预警判断:通过分析服务器将采集的商品包裹距离输送边的靠近距离与设定值进行对比，判断是否需要预警；
步骤6.商品包裹预警:通过预警终端对需要预警的商品包裹进行预警；
步骤7.商品包裹标准分拣参数识别:通过商品包裹标准分拣参数识别模块在包裹分拣机对应的分拣口位置设置激光扫码器，当商品包裹进入包裹分拣机的分拣口时，激光扫码器对商品包裹上的快递单进行激光扫描，以识别商品包裹对应的标准分拣参数；
步骤8.分拣分析:通过分析服务器根据识别的标准分拣参数分析商品包裹对应的目标分拣隔口及目标分拣隔口对应的指定卸货通道；
步骤9.商品包裹分拣:通过商品包裹分拣终端根据商品包裹对应的目标分拣隔口及目标分拣隔口对应的指定卸货通道将该商品包裹分拣到指定卸货通道。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，其特征在于：所述包裹分拣机包括分拣入口端、输送区、分拣口、若干分拣隔口和各分拣隔口对应的若干卸货通道，且对各分拣隔口进行编号，同时对各分拣隔口对应的各卸货通道进行编号。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，其特征在于：所述基本参数检测装置为量方称重一体机，所述基本参数包括重量和体积。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，其特征在于：所述包裹类型的具体识别方法执行以下步骤：
S1:根据商品包裹的重量和体积计算该商品包裹对应的类型比值
ξ表示为该商品包裹对应的类型比值，W、V分别表示为该商品包裹对应的重量、体积，a、b分别表示为重量、体积对类型比值的影响权重值；
S2:将该商品包裹对应的类型比值与分拣数据库中各种包裹类型对应的类型比值范围进行对比，若该商品包裹对应的类型比值处于某种包裹类型对应的类型比值范围内，则该商品包裹对应的包裹类型即为该包裹类型。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，其特征在于：所述对下一个商品包裹在输送区的运输速度进行判断调控的具体操作步骤如下：
R1:当上一个商品包裹进入分拣入口端时，记录分拣时间点，根据设定的相邻商品包裹分拣间隔，确定下一个商品包裹进入分拣入口端的分拣时间点；
R2:实时获取当前时间点，若当前时间点到达下一个商品包裹进入分拣入口端的分拣时间点时，将下一个商品包裹通过基本参数检测装置进行包裹类型识别；
R3:将下一个商品包裹与上一个商品包裹对应的包裹类型进行对比，若两者包裹类型一致，则不对该商品包裹在输送区上的运输速度进行调控，若两者包裹类型不一致，则此时获取上一个商品包裹在输送区的当前输送位置，判断其是否进入分拣口，若已经进入分拣口，则按照该下一个商品包裹对应的包裹类型进行输送区的运输速度调控，若未进入分拣口，则不对该商品包裹在输送区上的运输速度进行调控。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，其特征在于：所述靠近距离的具体采集方法如下:
U1:在包裹分拣机对应输送区的侧边均匀布设检测点，并对布设的各检测点进行编号；
U2:在各检测点分别设置接触传感器和蜂鸣器，其中接触传感器用于感应经过对应检测点的商品包裹，其中蜂鸣器用于预警；
U3:当某检测点的接触传感器感应到商品包裹时，通过该检测点的接触传感器采集该商品包裹距离该检测点所在输送区侧边的距离，该距离记为靠近距离。
7.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，其特征在于：所述标准分拣参数包括运输地址和商品种类。
8.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法，其特征在于：所述步骤6中通过分析服务器根据识别的标准分拣参数分析商品包裹对应的目标分拣隔口及目标分拣隔口对应的指定卸货通道，其具体分析过程包括以下步骤：
Z1:从该商品包裹对应的运输地址中提取运输目的城市；
Z2:将提取的运输目的城市与分拣数据库中各运输目的城市对应的分拣隔口编号进行匹配，得到该商品包裹对应的分拣隔口编号，该分拣隔口记为目标分拣隔口；
Z3:将该商品包裹对应的商品种类分别与分拣数据库中各种运输类型对应的若干商品种类进行匹配，从中筛选出该商品包裹对应的运输类型，其中运输类型包括精密运输类型和普通运输类型；
Z4:将该商品包裹对应的运输类型与分拣数据库中目标分拣隔口对应各运输类型对应的卸货通道编号进行匹配，得到该商品包裹对应的卸货通道编号，该卸货通道记为指定卸货通道。
9.一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣系统，其特征在于：包括商品包裹类型识别模块、输送区运输速度自动调控模块、商品包裹靠近距离采集模块、分拣数据库、商品包裹标准分拣参数识别模块、分析服务器、预警终端和商品包裹分拣终端，其中商品包裹类型识别模块与输送区运输速度自动调控模块连接，输送区运输速度自动调控模块与商品包裹靠近距离采集模块连接，商品包裹靠近距离采集模块和商品包裹标准分拣参数识别模块均与分析服务器连接，分析服务器分别与预警终端和商品包裹分拣终端连接。
10.一种计算机存储介质，其特征在于：所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述权利要求1-8任一项所述的方法。
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|---|---|---|---|
| CN202110788997.1A CN113499996B (zh) | 2021-07-13 | 2021-07-13 | 一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法、系统及计算机存储介质 |
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| CN202110788997.1A CN113499996B (zh) | 2021-07-13 | 2021-07-13 | 一种基于机器视觉的商品包裹智能分拣方法、系统及计算机存储介质 |
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