CN113800167A - 一种基于3d视觉的设备回收仓储方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于3D视觉的设备回收仓储方法和系统，涉及仓储系统领域。该方法包括：通过根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径，根据取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置，完成自动设备卸车；通过3D视觉相机识别出第一标签识对应的型号，识别出第i设备的当前位置和角度，根据上述信息计算第二机械臂的运动轨迹，根据运动轨迹驱动第二机械臂将第i设备从第一位置摆放到第二位置上，实现设备自动装笼、根据第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将第二位置上的第i设备运输到对应的仓库内实现设备自动入库。本方案提出以3D视觉为基础，将卸车、装笼、出入库等仓储流程无人化。

Description

一种基于3D视觉的设备回收仓储方法和系统
技术领域
本发明涉及仓储系统领域，尤其涉及一种基于3D视觉的设备回收仓储方法和系统。
背景技术
在现有的家电回收仓中，仍采用较为传统、落后的人工仓储方法，具体地，需要搬运工人从卡车上搬运待回收的家电到传送带上、需要传送线上的工人粘贴家电的条形码、搬运工人将同型号的家电归入同一铁笼、人工驾驶实笼叉车等，这种传统人工仓储的方法存在效率低、成本高和难度大的问题，不能适应当前物流仓库内繁重的分拣和运输工作，在大型和巨型仓库中已难以维持应有的仓储效率。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于3D视觉的设备回收仓储方法和系统。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种基于3D视觉的设备回收仓储方法，包括：
S1，根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径；
S2，根据所述取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置；
S3，在传动带上通过视觉识别获取所述第i设备的型号，根据所述型号制成第一标签，并将所述第一标签贴到所述第i设备上；
S4，通过3D视觉相机识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度；
S5，根据所述第一标签识对应的型号、当前位置和所述角度计算第二机械臂的运动轨迹，根据所述运动轨迹驱动第二机械臂将所述第i设备从所述第一位置摆放到第二位置上；
S6，根据所述第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到对应的仓库内。
进一步地，还包括：
接收待出库设备的出库请求；
根据所述待出库设备的型号和仓储存量调度叉车AGV系统将所述待出库设备运输到出库口。
进一步地，所述根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径具体包括：
将3D视觉相机的扫描结果通过快速搜索随机树算法计算出取件路径。
进一步地，所述通过3D视觉相机识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度具体包括：
通过3D视觉相机的扫描结果结合PointNet++算法，识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度。
进一步地，所述根据所述第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到对应的仓库内具体包括：
根据所述第i设备的型号和仓储余量获取目标位置，根据所述目标位置自动规划入库路线，根据所述入库路线通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到所述目标位置的仓库内。
本发明的有益效果是：本方案通过根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径，根据所述取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置，完成自动设备卸车；通过3D视觉相机识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度，根据该型号、当前位置和角度计算第二机械臂的运动轨迹，根据所述运动轨迹驱动第二机械臂将所述第i设备从所述第一位置摆放到第二位置上，实现设备自动装笼、根据所述第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到对应的仓库内实现设备自动入库。
本方案提出以3D视觉为基础，将卸车、装笼、出入库等仓储流程无人化，改善了传统人工仓储方法的仓储效率低、准确性差、稳定性低等缺点，采用3D视觉技术实现仓储回收，具有精度高、测量速度快、适配性强、抗干扰能力强、操作便捷、易于维护等效果，同时能够保持较好的可迁移性和兼容性，可根据后期仓储需求的发展进一步引入优化项；实现高精度、高稳定性的待回收家具定位、型号等信息识别。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：
一种基于3D视觉的设备回收仓储系统，包括：取件路径规划模块、第一运输模块、第一识别模块、第二识别模块、第二运输模块和入库模块；
所述取件路径规划模块用于根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径；
所述第一运输模块用于根据所述取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置；
所述第一识别模块用于在传动带上通过视觉识别获取所述第i设备的型号，根据所述型号制成第一标签，并将所述第一标签贴到所述第i设备上；
所述第二识别模块用于通过3D视觉相机识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度；
所述第二运输模块用于根据所述第一标签识对应的型号、当前位置和所述角度计算第二机械臂的运动轨迹，根据所述运动轨迹驱动第二机械臂将所述第i设备从所述第一位置摆放到第二位置上；
所述入库模块用于根据所述第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到对应的仓库内。
进一步地，还包括：出库模块，用于接收待出库设备的出库请求；
根据所述待出库设备的型号和仓储存量调度叉车AGV系统将所述待出库设备运输到出库口。
进一步地，所述取件路径规划模块具体用于将3D视觉相机的扫描结果通过快速搜索随机树算法计算出取件路径。
进一步地，所述第二识别模块具体用于通过3D视觉相机的扫描结果结合PointNet++算法，识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度。
进一步地，所述入库模块具体用于根据所述第i设备的型号和仓储余量获取目标位置，根据所述目标位置自动规划入库路线，根据所述入库路线通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到所述目标位置的仓库内。
本发明的有益效果是：本方案通过根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径，根据所述取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置，完成自动设备卸车；通过3D视觉相机识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度，根据该型号、当前位置和角度计算第二机械臂的运动轨迹，根据所述运动轨迹驱动第二机械臂将所述第i设备从所述第一位置摆放到第二位置上，实现设备自动装笼、根据所述第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到对应的仓库内实现设备自动入库。
本方案提出以3D视觉为基础，将卸车、装笼、出入库等仓储流程无人化，改善了传统人工仓储方法的仓储效率低、准确性差、稳定性低等缺点，采用3D视觉技术实现仓储回收，具有精度高、测量速度快、适配性强、抗干扰能力强、操作便捷、易于维护等效果，同时能够保持较好的可迁移性和兼容性，可根据后期仓储需求的发展进一步引入优化项；实现高精度、高稳定性的待回收家具定位、型号等信息识别。
本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的一种基于3D视觉的设备回收仓储方法的流程示意图；
图2为本发明的实施例提供的一种基于3D视觉的设备回收仓储系统的结构框架图；
图3为本发明的其他实施例提供的3D视觉龙门架自动卸货的示意图；
图4为本发明的其他实施例提供的叉车AGV实笼无人化出入库路线规划示意图；
图5为本发明的其他实施例提供的WMS系统的通讯流程示意图；
图6为本发明的其他实施例提供的3D视觉机械臂无人化装笼模块系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实施例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，为本发明实施例提供的一种基于3D视觉的设备回收仓储方法，包括：
S1，根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径；多个设备可以为多个家电设备或其他设备。
S2，根据取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置；其中，第一位置可以是在家电装笼区域附近。
S3，在传动带上通过视觉识别获取第i设备的型号，根据型号制成第一标签，并将第一标签贴到第i设备上；其中，i＞1，i的值可以根据卡车装载数量或者仓库余量来确定。
在某一实施例中，如图5所示，3D视觉龙门架无人化卸车模块，通过3D视觉相机指导龙门架自动卸车至传送带，并通过型号识别装置控制自动贴标机贴标；
在某一实施例中，如图3所示，3D视觉龙门架无人化卸车模块包括：龙门架、3D视觉设备、传送带和贴标机，其中3D视觉设备可以安装在龙门架的机械臂上，传送带在龙门架放料位的延长线上，贴标机安装在传送带的末端。当满载废旧电视/洗衣机等家电的卡车停到指定位置后，模块的龙门架配合3D视觉相机扫描整个车体，开始自动卸货，将物件放置到传送带上；传送带运载物件通过识别设备，识别出物件的型号，上传WMS系统(仓储物流管理系统)，并控制自动贴标机进行贴标。
在某一实施例中，识别设备识别物件型号的过程可以包括：
步骤1：识别设备的相机采集家电的条码贴标图像。
步骤2：将条码图像进行灰度化、边缘检测、均值滤波、阈值分割、闭操作等预处理，实现条码的定位。
步骤3：识别设备的图像采集卡将图像信息的模拟信号转化为其表示的数字信息，根据条码的条、空宽度来判断条码符号，同时通过与条码数据库的比对分析，判别不同的条码码制。
步骤4：通过解码、校对、纠错等处理来识读条码，从而解除条码印刷质量及条码污染等因素对识读率的影响，提升条形码的识读率。
在某一实施例中，自动卸货过程可以包括：将3D视觉扫描结果通过RRT(Rapidly-exploring Random Trees，结合快速搜索随机树)算法实现路径规划，获得取件路径，龙门架机械臂根据规划路径进行取件、放件等卸货流程；
在某一实施例中，龙门架机械臂通过RRT算法实现路径规划过程可以包括：
步骤1：在D-H坐标系上建立6自由度串联机械臂模型，求解机械臂正逆运动学，获取龙门架机械臂的初始位置和目标位置。
步骤2：若节点树上新生节点等于目标位置，则结束生长，否则进入下一步。
步骤3：以一定概率随机采样生成机械臂的待选节点。
步骤4：进行待选节点的碰撞检测，若发生碰撞则退回步骤2，否则进行下一步。
步骤5：在已选节点方向生成新节点并添加到RRT节点树，随机树在该方向继续延伸直到碰撞或达到目标位置，回到步骤2。至此获得机械臂从初始位置到目标位置的一条无碰撞路径。
在某一实施例中，龙门架机械臂卸货流程可以包括:
步骤1：龙门架机械臂处于待机位置，等待卡车运行到位。
步骤2：安装于机械手上的3D视觉相机扫描整个车身，规划取件路径。
步骤3：根据取件路径机械臂横走、下行，至指定位置进行吸盘、抱具的取件。
步骤4：取件完成，机械臂上行，横走运行至放料输送线指定位置。
步骤5：机械手下行到位，吸盘、抱具释放待回收家具，机械手上行，进入下一个循环，待回收家具则由输送线输送出龙门库区。
S4，通过3D视觉相机识别出第一标签识对应的型号，识别出第i设备的当前位置和角度；
S5，根据第一标签识对应的型号、当前位置和角度计算第二机械臂的运动轨迹，根据运动轨迹驱动第二机械臂将第i设备从第一位置摆放到第二位置上；其中，第二位置可以是第i设备将要装箱的铁笼中。
在某一实施例中，如图5所示，3D视觉机械臂无人化装笼模块，通过3D视觉相机，结合PointNet++算法定位并识别家电型号，上传至WMS，WMS调度机械臂和滑轨以实现家电装笼；
在某一实施例中，如图6所示，3D视觉机械臂无人化装笼模块可以包括：机械臂、滑轨和3D视觉设备，通过流水线上方的3D视觉相机，结合PointNet++算法识别出当前电视/洗衣机的型号、位置和角度，发送给WMS；WMS根据实时获取的家电位置信息和入笼需求，结合RRT轨迹规划算法，在线远程调度滑轨和机械臂对物件进行抓取，控制滑轨运动到相应铁笼的前方；机械臂根据铁笼上方的3D视觉相机计算得到的待摆放位置，将物件装到笼中。
在某一实施例中，通过3D视觉相机结合PointNet++算法识别家电型号、位置和角度的过程可以包括：
步骤1：流水线上方的3D视觉相机采集家电的点云数据。
步骤2：人工对常见家电型号的点云轮廓进行标注，并利用常见家电训练PointNet++深度学习网络。
步骤3：将点云数据输入训练好的PointNet++网络，通过采样层、分组层和PointNet++层提取特征点。
步骤4：将特征点与原始点云差值融合，输出家电型号、位置和角度信息。在某一实施例中，通过3D视觉相机识别家电位置和型号并上传至WMS，WMS调度机械臂和滑轨以实现家电装笼可以包括：
步骤1：流水线上方的3D视觉相机识别出当前家电的型号、位置和角度，并发送给WMS。
步骤2：WMS调度滑轨和机械臂抓取家电，并控制滑轨运动到该家电型号所对应铁笼的前方，等待装箱。
步骤3：铁笼上方的3D视觉相机扫描铁笼内的装箱情况，结合PointNet++算法判断当前物件的摆放位置和姿态，并计算机械臂的运动轨迹，驱动机械臂将家电摆放到相应位置。
S6，根据第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将第二位置上的第i设备运输到对应的仓库内。
在某一实施例中，叉车AGV实笼无人化出入库模块，由WMS根据实时获取的装箱情况、叉车AGV位置信息和出入库需求，结合交通管制方法，在线远程调度叉车AGV将实笼运输至目标储位或出库链条输送机上，实现实笼的出入库；
在某一实施例中，叉车AGV实笼无人化出入库模块可以包括：堆垛叉车AGV(Automated Guided Vehicle)、入库托盘输送机、出库托盘输送机、仓储控制系统(WCS)及WMS。其中堆垛叉车AGV用于仓库内实笼的无人化移动；入库托盘输送机和出库托盘输送机分别位于入库口和出库口，并将堆垛叉车AGV上的实笼运送至仓库内和仓库外；WMS是有效调度、跟踪仓库业务全过程的核心结构；仓储控制系统(WCS)是介于WMS和柴垛叉车AGV、入库托盘输送机、出库托盘输送机之间的一层管理控制系统。根据当前仓储区存量情况和出库型号，通过WMS调度叉车AGV自动导航，将实笼运输至目标储位或出库链条输送机上，实现实笼的入库或出库过程。
在某一实施例中，叉车AGV实笼无人化入库过程可以包括：叉车AGV通过WMS获取实笼所在的位置信息，自动规划路线并导航至目标位置，插取实笼，叉车AGV实笼无人化出入库路线规划如图4所示，WMS根据该实笼内物件型号和仓储情况，计算出存储位置，调度叉车AGV自动导航至该位置；叉车AGV到达目标货架后，控制属具升降将货物存放到目标储位。
在某一实施例中，叉车AGV路径自动规划过程可以包括：
步骤1：在D-H坐标系上建立2自由度叉车AGV模型，求解叉车AGV正逆运动学，获取叉车AGV的初始位置和目标位置。
步骤2：若节点树上新生节点等于目标位置，则结束生长，否则进入下一步。
步骤3：以一定概率随机采样生成叉车AGV的待选节点。
步骤4：进行待选节点的碰撞检测，若发生碰撞则退回步骤2，否则进行下一步。
步骤5：在已选节点方向生成新节点并添加到RRT节点树，随机树在该方向继续延伸直到碰撞或达到目标位置，回到步骤2。至此获得叉车AGV从初始位置到目标位置的一条无碰撞路径。
在某一实施例中，如图4所示，叉车AGV实笼无人化出库过程可以包括：WMS接受到出库请求时，根据当前仓储区存量情况和出库型号，调度叉车AGV导航至目标货架前方；二次定位后插取目标实笼，运送到仓库出库口，将实笼货物放置到出库链条输送机上，WMS控制出库链条输送机将实笼运送至仓外。
优选地，在上述任意实施例中，还包括：
接收待出库设备的出库请求；
根据待出库设备的型号和仓储存量调度叉车AGV系统将待出库设备运输到出库口。
优选地，在上述任意实施例中，根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径具体包括：
将3D视觉相机的扫描结果通过快速搜索随机树算法计算出取件路径。
优选地，在上述任意实施例中，通过3D视觉相机识别出第一标签识对应的型号，识别出第i设备的当前位置和角度具体包括：
通过3D视觉相机的扫描结果结合PointNet++算法，识别出第一标签识对应的型号，识别出第i设备的当前位置和角度。
优选地，在上述任意实施例中，根据第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将第二位置上的第i设备运输到对应的仓库内具体包括：
根据第i设备的型号和仓储余量获取目标位置，根据目标位置自动规划入库路线，根据入库路线通过调度叉车AGV系统将第二位置上的第i设备运输到目标位置的仓库内。
本方案通过根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径，根据取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置，完成自动设备卸车；通过3D视觉相机识别出第一标签识对应的型号，识别出第i设备的当前位置和角度，根据该型号、当前位置和角度计算第二机械臂的运动轨迹，根据运动轨迹驱动第二机械臂将第i设备从第一位置摆放到第二位置上，实现设备自动装笼、根据第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将第二位置上的第i设备运输到对应的仓库内实现设备自动入库。
本方案提出以3D视觉为基础，将卸车、装笼、出入库等仓储流程无人化，改善了传统人工仓储方法的仓储效率低、准确性差、稳定性低等缺点，采用3D视觉技术实现仓储回收，具有精度高、测量速度快、适配性强、抗干扰能力强、操作便捷、易于维护等效果，同时能够保持较好的可迁移性和兼容性，可根据后期仓储需求的发展进一步引入优化项；实现高精度、高稳定性的待回收家具定位、型号等信息识别。
在某一实施例中，如图2所示，一种基于3D视觉的设备回收仓储系统，包括：取件路径规划模块1101、第一运输模块1102、第一识别模块1103、第二识别模块1104、第二运输模块1105和入库模块1106；
取件路径规划模块1101用于根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径；
第一运输模块1102用于根据取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置；
第一识别模块1103用于在传动带上通过视觉识别获取第i设备的型号，根据型号制成第一标签，并将第一标签贴到第i设备上；
第二识别模块1104用于通过3D视觉相机识别出第一标签识对应的型号，识别出第i设备的当前位置和角度；
第二运输模块1105用于根据第一标签识对应的型号、当前位置和角度计算第二机械臂的运动轨迹，根据运动轨迹驱动第二机械臂将第i设备从第一位置摆放到第二位置上；
入库模块1106用于根据第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将第二位置上的第i设备运输到对应的仓库内。
优选地，在上述任意实施例中，还包括：出库模块，用于接收待出库设备的出库请求；
根据待出库设备的型号和仓储存量调度叉车AGV系统将待出库设备运输到出库口。
优选地，在上述任意实施例中，取件路径规划模块1101具体用于将3D视觉相机的扫描结果通过快速搜索随机树算法计算出取件路径。
优选地，在上述任意实施例中，第二识别模块1104具体用于通过3D视觉相机的扫描结果结合PointNet++算法，识别出第一标签识对应的型号，识别出第i设备的当前位置和角度。
优选地，在上述任意实施例中，入库模块1106具体用于根据第i设备的型号和仓储余量获取目标位置，根据目标位置自动规划入库路线，根据入库路线通过调度叉车AGV系统将第二位置上的第i设备运输到目标位置的仓库内。
可以理解，在一些实施例中，可以包含如上述各实施例中的部分或全部可选实施方式。
需要说明的是，上述各实施例是与在先方法实施例对应的产品实施例，对于产品实施例中各可选实施方式的说明可以参考上述各方法实施例中的对应说明，在此不再赘述。
读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”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必针对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一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于3D视觉的设备回收仓储方法，其特征在于，包括：
S1，根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径；
S2，根据所述取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置；
S3，在传动带上通过视觉识别获取所述第i设备的型号，根据所述型号制成第一标签，并将所述第一标签贴到所述第i设备上，其中，i＞1；
S4，通过3D视觉相机识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度；
S5，根据所述第一标签识对应的型号、当前位置和所述角度计算第二机械臂的运动轨迹，根据所述运动轨迹驱动第二机械臂将所述第i设备从所述第一位置摆放到第二位置上；
S6，根据所述第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到对应的仓库内。
2.根据权利要求1所述的一种基于3D视觉的设备回收仓储方法，其特征在于，还包括：
接收待出库设备的出库请求；
根据所述待出库设备的型号和仓储存量调度叉车AGV系统将所述待出库设备运输到出库口。
3.根据权利要求1所述的一种基于3D视觉的设备回收仓储方法，其特征在于，所述根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径具体包括：
将3D视觉相机的扫描结果通过快速搜索随机树算法计算出取件路径。
4.根据权利要求1所述的一种基于3D视觉的设备回收仓储方法，其特征在于，所述通过3D视觉相机识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度具体包括：
通过3D视觉相机的扫描结果结合PointNet++算法，识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度。
5.根据权利要求1所述的一种基于3D视觉的设备回收仓储方法，其特征在于，所述根据所述第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到对应的仓库内具体包括：
根据所述第i设备的型号和仓储余量获取目标位置，根据所述目标位置自动规划入库路线，根据所述入库路线通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到所述目标位置的仓库内。
6.一种基于3D视觉的设备回收仓储系统，其特征在于，包括：取件路径规划模块、第一运输模块、第一识别模块、第二识别模块、第二运输模块和入库模块；
所述取件路径规划模块用于根据扫描到的装载多个设备的车体规划取件路径；
所述第一运输模块用于根据所述取件路径控制龙门架第一机械臂将第i设备放置到传送带，并通过传送带运输到第一位置；
所述第一识别模块用于在传动带上通过视觉识别获取所述第i设备的型号，根据所述型号制成第一标签，并将所述第一标签贴到所述第i设备上；
所述第二识别模块用于通过3D视觉相机识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度；
所述第二运输模块用于根据所述第一标签识对应的型号、当前位置和所述角度计算第二机械臂的运动轨迹，根据所述运动轨迹驱动第二机械臂将所述第i设备从所述第一位置摆放到第二位置上；
所述入库模块用于根据所述第i设备的型号和仓储余量通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到对应的仓库内。
7.根据权利要求6所述的一种基于3D视觉的设备回收仓储系统，其特征在于，还包括：出库模块，用于接收待出库设备的出库请求；
根据所述待出库设备的型号和仓储存量调度叉车AGV系统将所述待出库设备运输到出库口。
8.根据权利要求6所述的一种基于3D视觉的设备回收仓储系统，其特征在于，所述取件路径规划模块具体用于将3D视觉相机的扫描结果通过快速搜索随机树算法计算出取件路径。
9.根据权利要求6所述的一种基于3D视觉的设备回收仓储系统，其特征在于，所述第二识别模块具体用于通过3D视觉相机的扫描结果结合PointNet++算法，识别出所述第一标签识对应的型号，识别出所述第i设备的当前位置和角度。
10.根据权利要求6所述的一种基于3D视觉的设备回收仓储系统，其特征在于，所述入库模块具体用于根据所述第i设备的型号和仓储余量获取目标位置，根据所述目标位置自动规划入库路线，根据所述入库路线通过调度叉车AGV系统将所述第二位置上的所述第i设备运输到所述目标位置的仓库内。
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