CN113998359A - 数据校验方法、装置和设备、物流系统和存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种数据校验方法、装置和设备、物流系统和存储介质。该数据校验方法包括：在成品件烟托盘入库流程的特定环节，接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息；根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验。本公开通过在关键环节引入智能设备及方法，新增基于实物信息的校验，可以确保成品托盘在入库过程中，实物流与信息流的严格一致，将成品托盘输送到正确的货位存储。

Description

数据校验方法、装置和设备、物流系统和存储介质

技术领域

本公开涉及烟草自动化立体仓库物流仓储管理领域，特别涉及一种数据校验方法、装置和设备、物流系统和存储介质。

背景技术

相关技术自动化成品立体高架库在烟草工业企业已经普遍应用,自动化分拣线、穿梭车、堆垛机、辊道输送机等是最主要的搬运设备，这些设备在自动化物流系统的统一调度下实现成品件烟的有序进出，实现车间生产件烟的自动化入库以及成品的出库调拨。

相关技术成品件烟入库过程中是以托盘为单位的，入库必须确保“将正确的托盘入库到正确的目标货位”，一是托盘号与托盘上的件烟必须与实际相符，二是托盘存放的目标货位必须与系统分配的一致。

发明内容

发明人通过研究发现：相关技术成品件烟入库系统在运行过程中难免出现故障，同时托盘在出入库环节也涉及很多人工操作环节，如果处理不当，就会存在系统记录信息与实物不一致的情况，从而引发自动化高架库的空出、重入、货位信息错乱等现象，导致库存信息不准确，甚至影响销售调拨。

鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种数据校验方法、装置和设备、物流系统和存储介质，在关键环节引入智能设备及方法，新增基于实物信息的校验，确保成品托盘在入库过程中，实物流与信息流的严格一致。

根据本公开的一个方面，提供一种数据校验方法，包括：

在成品件烟托盘入库流程的特定环节，接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息；

根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验。

在本公开的一些实施例中，所述特定环节包括人工组盘环节、机器人自动码垛组盘环节、入库申请站台申请任务环节、堆垛机接货环节和堆垛机在货位上放货环节中的至少一个环节。

在本公开的一些实施例中，所述特定环节为人工组盘环节。

在本公开的一些实施例中，所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：接收第一图像采集装置拍摄和识别的托盘的四个立面的件烟条形码和托盘号，其中，所述第一图像采集装置设置在人工组盘入库站台上。

在本公开的一些实施例中，所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

人工组盘后，登记人工录入的人工组盘信息，其中，所述人工组盘信息包括托盘号、托盘上的件烟牌号和数量；

将第一图像采集装置识别的件烟条形码和托盘号与人工组盘信息进行比对校验；

根据比对结果控制托盘正常入库、或报警提醒人工干预处理。

在本公开的一些实施例中，所述特定环节为机器人自动码垛组盘环节。

在本公开的一些实施例中，所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：接收第二图像采集装置拍摄和识别的件烟上粘贴的条形码，其中，所述第二图像采集装置设置在机械手臂上。

在本公开的一些实施例中，所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

将第二图像采集装置识别的件烟上粘贴的条形码与系统下达的码垛工位牌号进行比对校验；

根据比对结果控制件烟继续码垛、或是将错误的件烟码垛后剔除到人工处理站台。

在本公开的一些实施例中，所述特定环节为入库申请站台申请任务环节。

在本公开的一些实施例中，所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：接收第三图像采集装置拍摄和识别托盘号，其中，所述第三图像采集装置设置在入库申请站台上。

在本公开的一些实施例中，所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

将第三图像采集装置识别的件烟条形码与托盘号与当前站台记录的托盘号进行比对；

在比对结果不一致的情况下，判定该托盘与实际不符，禁止该托盘申请入库，报警提醒人工干预处理。

在本公开的一些实施例中，所述特定环节为堆垛机接货环节。

在本公开的一些实施例中，所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：接收第四图像采集装置拍摄和识别的托盘的四个立面的件烟条形码和托盘号，其中，所述第四图像采集装置设置在堆垛机接货入库站台上。

在本公开的一些实施例中，所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

根据第四图像采集装置识别的托盘号获取系统预先分配的入库巷道号以及登记的件烟牌号信息；

将第四图像采集装置识别的件烟条形码与系统预先登记的件烟牌号信息进行比对；

在比对结果不一致的情况下，判断系统预先分配的入库巷道号与当前站台对应的巷道是否相符；

在系统预先分配的入库巷道号与当前站台对应的巷道不符合的情况下，判定所述成品件烟托盘走错路径，报警提醒人工干预处理。

在本公开的一些实施例中，所述特定环节为堆垛机放货环节。

在本公开的一些实施例中，所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：在堆垛机在准备放货的情况下，接收第五图像采集装置拍摄和识别的粘贴在货架上的货位标签的货位号，其中，所述第五图像采集装置设置在载货站台上。

在本公开的一些实施例中，所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

根据堆垛机当前正在执行的任务信息获取到该托盘预分配入库的目标货位号；

将目标货位号与第五图像采集装置识别的货位号进行比对；

如果目标货位号与第五图像采集装置识别的货位号一致，则判定目标货位入库准确；

如果目标货位号与第五图像采集装置识别的货位号不一致，则判定该托盘入错货位，报警提醒人工干预处理。

根据本公开的另一方面，提供一种数据校验装置，包括：

实物信息接收模块，用于在成品件烟托盘入库流程的特定环节，接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息；

数据校验模块，用于根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验。

在本公开的一些实施例中，所述数据校验装置用于执行实现如上述任一实施例所述的数据校验方法的操作。

根据本公开的另一方面，提供一种数据校验装置，包括：

存储器，用于存储指令；

处理器，用于执行所述指令，使得所述数据校验装置执行实现如上述任一实施例所述的数据校验方法的操作。

根据本公开的另一方面，提供一种数据校验设备，包括图像采集装置和如上述任一实施例所述的数据校验装置。

根据本公开的另一方面，提供一种物流系统，包括如上述任一实施例所述的数据校验装置、或包括如上述任一实施例所述的数据校验设备。

根据本公开的另一方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，其中，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的数据校验方法。

本公开通过在关键环节引入智能设备及方法，新增基于实物信息的校验，可以确保成品托盘在入库过程中，实物流与信息流的严格一致，将成品托盘输送到正确的货位存储。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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为相关技术成品件烟入库流程一些实施例的示意图。

图2为本公开数据校验方法一些实施例的示意图。

图3为本公开成品件烟入库流程一些实施例的示意图。

图4为本公开数据校验方法另一些实施例的示意图。

图5为本公开数据校验方法另一些实施例的示意图。

图6为本公开数据校验方法又一些实施例的示意图。

图7为本公开数据校验方法又一些实施例的示意图。

图8为本公开数据校验方法又一些实施例的示意图。

图9为本公开一些实施例中成品高架库自动化物流系统的示意图。

图10为本公开数据校验装置一些实施例的示意图。

图11为本公开数据校验装置另一些实施例的结构示意图。

图12为本公开数据校验设备一些实施例的示意图。

具体实施方式

下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，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，都属于本公开保护的范围。

除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

图1为相关技术成品件烟入库流程一些实施例的示意图。

发明人通过研究发现：相关技术入库流程无法完全保障托盘入库之后库存信息准确性，原因包括：

1、物料信息校验点少，校验手段有限。当前校验点只有在件烟输送到分拣口以及入库申请站台时校验牌号，在人工组盘、机器人自动码垛组盘、堆垛机接放货等关键点都没有物料信息校验。校验手段主要在传统的件烟条码和托盘号是否重复等信息层面的方面，缺少真正对实物信息是否与系统记录信息一致进行校验。

2、当前的信息校验手段是基于托盘信息流的内部校验，即如果系统给出的物料信息流已经出错，那后续环节系统再怎么校验，都是基于错误信息的校验，校验的结果就有可能“正确”或是无效。

鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种数据校验方法、装置和设备、物流系统和存储介质，下面通过具体实施例对本公开进行说明。

图2为本公开数据校验方法一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开数据校验装置、数据校验设备或物流系统执行。该方法可以包括步骤21-步骤22中的至少一个步骤，其中：

步骤21，在成品件烟托盘入库流程的特定环节，接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息。

在本公开的一些实施例中，所述特定环节可以包括人工组盘环节、机器人自动码垛组盘环节、入库申请站台申请任务环节、堆垛机接货环节和堆垛机在货位上放货环节等环节中的至少一个环节。

图3为本公开成品件烟入库流程一些实施例的示意图。与图1实施例相关技术的成品托盘入库流程相比，本公开新增五个实物信息校验点，(1)人工组盘环节；(2)机器人自动码垛组盘环节；(3)入库申请站台申请任务环节；(4)堆垛机接货环节；(5)堆垛机在货位上放货环节。

步骤22，根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验。

基于本公开上述实施例提供的数据校验方法，新增的校验点都是托盘在入库过程中最容易出错的环节，且贯穿入库的整个流程能够满足卷烟成品仓储系统绝大部分的入库业务的数据校验场景化需求，真正意义上实现托盘在入库到高架库过程中的基于实物的信息校验，为避免托盘信息与实际不符、库存不准、托盘输送路径出错等提供了有效的保障。

下面通过具体实施例对五个实物信息校验点各自对应的数据校验方法进行说明。

图4为本公开数据校验方法另一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开数据校验装置、数据校验设备或物流系统执行。在本公开图4实施例中，所述特定环节可以为人工组盘环节。该方法可以包括步骤41-步骤44中的至少一个步骤，其中：

步骤41，人工组盘后，通过物流系统，采用人工信息录入信息手段，登记托盘号以及托盘上的件烟牌号和数量等信息。

步骤42，在人工组盘入库站台上安装第一图像采集装置，对托盘的四个立面的件烟条形码、托盘号进行摄像及识别。

在本公开的一些实施例中，第一图像采集装置可以为智能摄像头。

步骤43，物流系统将第一图像采集装置识别的件烟条形码以及托盘号信息同系统登记的人工组盘信息进行自动比对校验。

步骤44，物流系统根据比对结果，控制托盘正常入库、或系统报警提醒人工干预处理。

本公开上述实施例可以确保托盘上所有的人工组盘的件烟都是同一个牌号，不混牌，且托盘号与实际一致。

图5为本公开数据校验方法另一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开数据校验装置、数据校验设备或物流系统执行。在本公开图5实施例中，所述特定环节可以为机器人自动码垛组盘环节。该方法可以包括步骤51-步骤54中的至少一个步骤，其中：

步骤51，在机械手臂上安装第二图像采集装置。

在本公开的一些实施例中，第二图像采集装置可以为智能摄像头。

步骤52，机械手准备抓烟时，第二图像采集装置对件烟进行摄像，识别件烟上粘贴的条形码。

步骤53，物流系统将摄像头识别的件烟条形码与物流系统下达的码垛工位牌号(即实际生产牌号)进行比对。

步骤54，物流系统根据比对结果，控制件烟继续码垛或是将错误的件烟码垛后剔除到人工处理站台。

本公开上述实施例可以确保托盘上所有的码垛件烟都与实际生产的牌号一致。

图6为本公开数据校验方法又一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开数据校验装置、数据校验设备或物流系统执行。在本公开图6实施例中，所述特定环节可以为入库申请站台申请任务环节。该方法可以包括步骤61-步骤64中的至少一个步骤，其中：

步骤61，在入库申请站台上安装第三图像采集装置。

在本公开的一些实施例中，第三图像采集装置可以为智能摄像头。

步骤62，第三图像采集装置对托盘号进行摄像及识别并告知物流系统。

步骤63，物流系统将智能摄像头识别的托盘号与当前站台记录的托盘号(该托盘号由空托盘组拆垛时传递而来)进行比对。

步骤64，如果比对结果不一致，则说明该托盘与实际不符，禁止申请入库，物流系统立即报警提醒人工干预处理。

本公开上述实施例可以确保入库托盘号与实际一致。

图7为本公开数据校验方法又一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开数据校验装置、数据校验设备或物流系统执行。在本公开图7实施例中，所述特定环节可以为堆垛机接货环节。该方法可以包括步骤71-步骤75中的至少一个步骤，其中：

步骤71，在堆垛机接货入库站台上安装第四图像采集装置。

在本公开的一些实施例中，第四图像采集装置可以为智能摄像头。

步骤72，第四图像采集装置对托盘的四个立面的件烟条形码、托盘号进行摄像及识别并告知物流系统。

步骤73，物流系统根据该托盘号获取系统预先分配的入库巷道号以及登记的件烟牌号信息，其中件烟牌号与智能摄像头识别的件烟条形码进行比对。

步骤74，如果结果不一致，说明该托盘的件烟牌号与实际不符，判断系统预先分配的入库巷道号与当前站台对应的巷道是否相符。

步骤75，如果系统预先分配的入库巷道号与当前站台对应的巷道不符，说明该托盘走错路径；如果结果比对校验失败，物流系统可立即报警提醒人工干预处理。

本公开上述实施例不仅可以校验入库托盘物料信息是否准确，还可校验出托盘是否进入错误的堆垛机巷道。

图8为本公开数据校验方法又一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开数据校验装置、数据校验设备或物流系统执行。在本公开图8实施例中，所述特定环节可以为堆垛机放货环节。该方法可以包括步骤81-步骤85中的至少一个步骤，其中：

步骤81，在堆垛机载货站台上安装第五图像采集装置。

在本公开的一些实施例中，第五图像采集装置可以为智能摄像头。

步骤82，堆垛机在准备放货时，启动第五图像采集装置对粘贴在货架上的货位标签进行摄像，识别货位号。

步骤83，物流系统根据堆垛机当前正在执行的任务信息获取到该托盘预分配入库的目标货位号。

步骤84，物流系统将标货位号与智能摄像头识别的货位号进行比对校验，

步骤85，如果两者一致，说明目标货位入库准确，否则说明该托盘入错货位；如果结果比对校验失败，物流系统可立即报警提醒人工干预处理。

本公开上述实施例可以校验托盘是否入错目标货位。

下面通过具体实施例对本公开数据校验方法进行说明。

图9为本公开一些实施例中成品高架库自动化物流系统的示意图。如图9所示，本公开某厂区的成品高架库自动化物流系统分为两层设计，共包括9条入库自动分拣线、3台自动码垛机器人(分别管理9个自动组盘站台5116，5113,5108，5066，5063，5062，5054，5051，5046)、一台穿梭车(站台5104)、3台堆垛机等自动化设备，其中一楼主要负责成品调拨出库，二楼主要负责生产入库，如下图所示的是该系统的工艺流程图。其中一楼包括1个人工组盘入库站台(5002)和3个堆垛机接货站台(5006，5018，5027)，二楼包括1个人工组盘入库站台(5071)、3个堆垛机接货站台(5077，5083，5089)。

本公开在这些站台上部署了智能摄像头，同时对物流系统进行配套的改造，对托盘在入库过程中实现了基于实物信息的校验，本公开系统使用效果较好、稳定。

本公开属于烟草自动化立体仓库物流仓储管理领域，特别涉及卷烟成品立体高架库物流入库业务领域。

本公开提供了一种确保成品件烟准确入库的数据校验方法。本公开上述实施例通过对成品高架库入库流程进行梳理，在关键环节引入智能设备及方法，新增基于实物信息的校验，从而确保了成品托盘在入库过程中，实物流与信息流的严格一致，将成品托盘输送到正确的货位存储。

图10为本公开数据校验装置一些实施例的示意图。如图10所示，本公开数据校验装置可以包括实物信息接收模块101和数据校验模块102，其中：

实物信息接收模块101，用于在成品件烟托盘入库流程的特定环节，接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息。

在本公开的一些实施例中，所述特定环节可以包括人工组盘环节、机器人自动码垛组盘环节、入库申请站台申请任务环节、堆垛机接货环节和堆垛机在货位上放货环节等环节中的至少一个环节。

数据校验模块102，用于根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验。

在本公开的一些实施例中，实物信息接收模块101可以用于在人工组盘环节，接收第一图像采集装置拍摄和识别的托盘的四个立面的件烟条形码和托盘号，其中，所述第一图像采集装置设置在人工组盘入库站台上。

在本公开的一些实施例中，数据校验模块102可以用于在人工组盘环节，在人工组盘后，登记人工录入的人工组盘信息，其中，所述人工组盘信息包括托盘号、托盘上的件烟牌号和数量；将第一图像采集装置识别的件烟条形码和托盘号与人工组盘信息进行比对校验；根据比对结果控制托盘正常入库、或报警提醒人工干预处理。

在本公开的另一些实施例中，实物信息接收模块101可以用于在机器人自动码垛组盘环节，接收第二图像采集装置拍摄和识别的件烟上粘贴的条形码，其中，所述第二图像采集装置设置在机械手臂上。

在本公开的另一些实施例中，数据校验模块102可以用于在机器人自动码垛组盘环节，将第二图像采集装置识别的件烟上粘贴的条形码与系统下达的码垛工位牌号进行比对校验；根据比对结果控制件烟继续码垛、或是将错误的件烟码垛后剔除到人工处理站台。

在本公开的又一些实施例中，实物信息接收模块101可以用于在入库申请站台申请任务环节，接收第三图像采集装置拍摄和识别托盘号，其中，所述第三图像采集装置设置在入库申请站台上。

在本公开的又一些实施例中，数据校验模块102可以用于在入库申请站台申请任务环节，将第三图像采集装置识别的件烟条形码与托盘号与当前站台记录的托盘号进行比对；在比对结果不一致的情况下，判定该托盘与实际不符，禁止该托盘申请入库，报警提醒人工干预处理。

在本公开的另一些实施例中，实物信息接收模块101可以用于在堆垛机接货环节，接收第四图像采集装置拍摄和识别的托盘的四个立面的件烟条形码和托盘号，其中，所述第四图像采集装置设置在堆垛机接货入库站台上。

在本公开的另一些实施例中，数据校验模块102可以用于在堆垛机接货环节，根据第四图像采集装置识别的托盘号获取系统预先分配的入库巷道号以及登记的件烟牌号信息；将第四图像采集装置识别的件烟条形码与系统预先登记的件烟牌号信息进行比对；在比对结果不一致的情况下，判断系统预先分配的入库巷道号与当前站台对应的巷道是否相符；在系统预先分配的入库巷道号与当前站台对应的巷道不符合的情况下，判定所述成品件烟托盘走错路径，报警提醒人工干预处理。

在本公开的又一些实施例中，实物信息接收模块101可以用于在堆垛机接货环节，在堆垛机在准备放货的情况下，接收第五图像采集装置拍摄和识别的粘贴在货架上的货位标签的货位号，其中，所述第五图像采集装置设置在载货站台上。

在本公开的一些实施例中，数据校验模块102可以用于在堆垛机接货环节，根据堆垛机当前正在执行的任务信息获取到该托盘预分配入库的目标货位号；将目标货位号与第五图像采集装置识别的货位号进行比对；如果目标货位号与第五图像采集装置识别的货位号一致，则判定目标货位入库准确；如果目标货位号与第五图像采集装置识别的货位号不一致，则判定该托盘入错货位，报警提醒人工干预处理。

在本公开的一些实施例中，所述数据校验装置用于执行实现如上述任一实施例(例如图2-图9任一实施例)所述的数据校验方法的操作。

基于本公开上述实施例提供的数据校验装置，新增的校验点都是托盘在入库过程中最容易出错的环节，且贯穿入库的整个流程能够满足卷烟成品仓储系统绝大部分的入库业务的数据校验场景化需求，真正意义上实现托盘在入库到高架库过程中的基于实物的信息校验，为避免托盘信息与实际不符、库存不准、托盘输送路径出错等提供了有效的保障。

图11为本公开数据校验装置另一些实施例的结构示意图。如图11所示，计算机装置包括存储器111和处理器112。

存储器111用于存储指令，处理器112耦合到存储器111，处理器112被配置为基于存储器存储的指令执行实现上述任一实施例(例如图2-图9任一实施例)所述的数据校验方法的。

如图11所示，该数据校验装置还包括通信接口113，用于与其它设备进行信息交互。同时，该计算机装置还包括总线114，处理器112、通信接口113、以及存储器111通过总线114完成相互间的通信。

存储器111可以包含高速RAM存储器，也可还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器111也可以是存储器阵列。存储器111还可能被分块，并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。

此外，处理器112可以是一个中央处理器CPU，或者可以是专用集成电路ASIC，或是被配置成实施本公开实施例的一个或多个集成电路。

本公开提供了一种确保成品件烟准确入库的数据校验装置。本公开上述实施例通过对成品高架库入库流程进行梳理，在关键环节引入智能设备及方法，新增基于实物信息的校验，从而确保了成品托盘在入库过程中，实物流与信息流的严格一致，将成品托盘输送到正确的货位存储。

图12为本公开数据校验设备一些实施例的示意图。如图12所示，本公开数据校验设备可以包括数据校验装置100和图像采集装置200，其中：

数据校验装置100可以为如上述任一实施例(例如图10或图11实施例)所述的数据校验装置。

图像采集装置200可以包括如上述任一实施例所述的第一图像采集装置、第二图像采集装置、第三图像采集装置、第四图像采集装置和第五图像采集装置中的至少一个。

根据本公开的另一方面，提供一种物流系统，包括如上述任一实施例(例如图10或图11实施例)所述的数据校验装置、或包括如上述任一实施例(例如图12实施例)所述的数据校验设备。

根据本公开的另一方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，其中，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例(例如图2-图9任一实施例)所述的数据校验方法。

本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在上面所描述的数据校验装置可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、可编程逻辑控制器(PLC)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。

至此，已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指示相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种非瞬时性计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

本公开的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本公开限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本公开的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本公开从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (13)

1.一种数据校验方法，其特征在于，包括：

在成品件烟托盘入库流程的特定环节，接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息；

根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验。

2.根据权利要求1所述的数据校验方法，其特征在于，

所述特定环节包括人工组盘环节、机器人自动码垛组盘环节、入库申请站台申请任务环节、堆垛机接货环节和堆垛机在货位上放货环节中的至少一个环节。

3.根据权利要求1或2所述的数据校验方法，其特征在于，所述特定环节为人工组盘环节；

所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：接收第一图像采集装置拍摄和识别的托盘的四个立面的件烟条形码和托盘号，其中，所述第一图像采集装置设置在人工组盘入库站台上；

所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

人工组盘后，登记人工录入的人工组盘信息，其中，所述人工组盘信息包括托盘号、托盘上的件烟牌号和数量；

将第一图像采集装置识别的件烟条形码和托盘号与人工组盘信息进行比对校验；

根据比对结果控制托盘正常入库、或报警提醒人工干预处理。

4.根据权利要求1或2所述的数据校验方法，其特征在于，所述特定环节为机器人自动码垛组盘环节；

所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：接收第二图像采集装置拍摄和识别的件烟上粘贴的条形码，其中，所述第二图像采集装置设置在机械手臂上；

所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

将第二图像采集装置识别的件烟上粘贴的条形码与系统下达的码垛工位牌号进行比对校验；

根据比对结果控制件烟继续码垛、或是将错误的件烟码垛后剔除到人工处理站台。

5.根据权利要求1或2所述的数据校验方法，其特征在于，所述特定环节为入库申请站台申请任务环节；

所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：接收第三图像采集装置拍摄和识别托盘号，其中，所述第三图像采集装置设置在入库申请站台上；

所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

将第三图像采集装置识别的件烟条形码与托盘号与当前站台记录的托盘号进行比对；

在比对结果不一致的情况下，判定该托盘与实际不符，禁止该托盘申请入库，报警提醒人工干预处理。

6.根据权利要求1或2所述的数据校验方法，其特征在于，所述特定环节为堆垛机接货环节；

所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：接收第四图像采集装置拍摄和识别的托盘的四个立面的件烟条形码和托盘号，其中，所述第四图像采集装置设置在堆垛机接货入库站台上；

所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

根据第四图像采集装置识别的托盘号获取系统预先分配的入库巷道号以及登记的件烟牌号信息；

将第四图像采集装置识别的件烟条形码与系统预先登记的件烟牌号信息进行比对；

在比对结果不一致的情况下，判断系统预先分配的入库巷道号与当前站台对应的巷道是否相符；

在系统预先分配的入库巷道号与当前站台对应的巷道不符合的情况下，判定所述成品件烟托盘走错路径，报警提醒人工干预处理。

7.根据权利要求1或2所述的数据校验方法，其特征在于，所述特定环节为堆垛机放货环节；

所述接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息包括：在堆垛机在准备放货的情况下，接收第五图像采集装置拍摄和识别的粘贴在货架上的货位标签的货位号，其中，所述第五图像采集装置设置在载货站台上；

所述根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验包括：

根据堆垛机当前正在执行的任务信息获取到该托盘预分配入库的目标货位号；

将目标货位号与第五图像采集装置识别的货位号进行比对；

如果目标货位号与第五图像采集装置识别的货位号一致，则判定目标货位入库准确；

如果目标货位号与第五图像采集装置识别的货位号不一致，则判定该托盘入错货位，报警提醒人工干预处理。

8.一种数据校验装置，其特征在于，包括：

实物信息接收模块，用于在成品件烟托盘入库流程的特定环节，接收图像采集装置获取的成品件烟托盘的实物信息；

数据校验模块，用于根据所述实物信息对成品件烟托盘的相关信息进行校验。

9.根据权利要求8所述的数据校验装置，其特征在于，所述数据校验装置用于执行实现如权利要求1-7中任一项所述的数据校验方法的操作。

10.一种数据校验装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存储指令；

处理器，用于执行所述指令，使得所述数据校验装置执行实现如权利要求1-7中任一项所述的数据校验方法的操作。

11.一种数据校验设备，其特征在于，包括图像采集装置和如权利要求8-10中任一项所述的数据校验装置。

12.一种物流系统，其特征在于，包括如权利要求8-10中任一项所述的数据校验装置、或包括如权利要求11所述的数据校验设备。

13.一种非瞬时性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的数据校验方法。

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