CN114570658A - 一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法、系统及电子设备 - Google Patents

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李华
胡添
单咸春
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C3/00—Sorting according to destination
    • B07C3/10—Apparatus characterised by the means used for detection ofthe destination
    • B07C3/14—Apparatus characterised by the means used for detection ofthe destination using light-responsive detecting means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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Abstract

本发明公开一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法、系统及电子设备。一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法包括设定相机的视觉检测范围，判断包裹是否落入所述视觉检测范围，若是，则通过相机采集包裹位置信息，将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标，根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪，计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取。本发明的基于动态视觉的物流包裹分拣方法无需人为方式取放，实现了对动态物品包裹的取放，达到机代人的效果，而且取放的成本较低、效率较高，满足了动态物品包裹的市场需要。

Description

一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法、系统及电子设备
技术领域
本发明涉及物流分拣技术领域，特别是涉及一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法、系统及电子设备。
背景技术
随着电子商务的快速发展，物流快递行业每天都需要运送的包裹的规模也越来越大，对自动化分拣包裹的需求也越来越高。
目前快递分拣行业对于无序的动态的包裹抓取采用的是人为方式的取放，对于现有机械式抓取的案例大多也是针对有序且静态的物品包裹，来进行坐标定位的机械式抓取。伴随着物流快递行业体量的剧增和市场的需求，动态物品包裹的取放办法成为市场刚需，因此需要提供一种动态的物流包裹分拣方法。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法、系统及电子设备，用于解决现有技术中的对于无序的动态的包裹抓取采用的是人为方式的取放，对于现有机械式抓取的案例大多也是针对有序且静态的物品包裹，来进行坐标定位的机械式抓取的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法，包括：
S1、设定相机的视觉检测范围，判断包裹是否落入所述视觉检测范围，若是，则通过相机采集包裹位置信息；
S2、将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标；
S3、根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪；
S4、计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取。
在本发明的一实施例中，在步骤S2中，通过矩阵变换方法将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标。
在本发明的一实施例中，所述矩阵变换方法包括：
使用3×1列向量AP＝[px,py,pz]T表示在相机的坐标系A中，空间任意一点p的位置；
空间物体坐标即为抓取设备下的包裹位置坐标B的方位为一个固接于所述空间物体的坐标系{B}的主矢量[xB,yB,zB]相对于坐标系A的方向余弦组成的3×3矩阵；
坐标系A和空间物体坐标B之间的矩阵转换对应关系为：
Figure BDA0003533203950000021
在本发明的一实施例中，所述坐标系A和空间物体坐标B之间的关系为正交关系，即为
Figure BDA0003533203950000022
在本发明的一实施例中，步骤S3中的根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪包括：
S31、获取输送带的速度信息；
S32、通过编码器对包裹的四个抓取点和输送带的位移量进行动态追踪。
在本发明的一实施例中，步骤S4中的计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取包括：
S41、根据所述抓取设备下的包裹位置坐标、输送带的速度信息、位移量，得到包裹到达抓取设备的抓取范围的时间信息；
S42、将时间信息发送至抓取设备，通过抓取设备对包裹进行抓取。
本发明还提供一种基于动态视觉的物流包裹分拣系统，包括：
检测模块，用于设定相机的视觉检测范围，判断包裹是否落入所述视觉检测范围，若是，则通过相机采集包裹位置信息；
转换模块，用于将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标；
动态追踪模块，用于根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪；
计算模块，用于计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取。
本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有程序指令，所述处理器运行程序指令实现上述的基于动态视觉的物流包裹分拣方法。
如上所述，本发明的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法、系统及电子设备，具有以下有益效果：
本发明的基于动态视觉的物流包裹分拣方法无需人为方式取放，实现了对动态物品包裹的取放，达到机代人的效果，而且取放的成本较低、效率较高，满足了动态物品包裹的市场需要。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法的工作流程图。
图2为本申请实施例提供的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法的步骤S3的工作流程图。
图3为本申请实施例提供的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法的步骤S4的工作流程图。
图4为本申请实施例提供的一种基于动态视觉的物流包裹分拣系统的结构原理框图。
图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构原理框图。
图6为本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构原理框图。
元件标号说明
10 检测模块
20 转换模块
30 动态追踪模块
40 计算模块
50 处理器
60 存储器
70 计算机可读存储介质
80 计算机指令
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法的工作流程图。本发明提供一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法，包括：
步骤S1、设定相机的视觉检测范围，判断包裹是否落入所述视觉检测范围，若是，则通过相机采集包裹位置信息。
步骤S2、将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标。具体的，所述抓取设备可以但不限于为蜘蛛手抓取设备，步骤S2的目的为把相机坐标转化为蜘蛛手抓取设备坐标。
步骤S3、根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪。具体的，蜘蛛手抓取设备通过计算相机和蜘蛛手抓取设备之间的输送带速度，当视觉采集到的包裹位置信息时，蜘蛛手抓取设备可以有效的判断何时抓取包裹。标定完结后，进行包裹视觉检测，包裹视觉检测根据视觉的高度等因素，视觉会划定一个检测范围，当包裹通过检测范围时，包裹位置信息会被视觉所获取。
步骤S4、计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取。具体的，蜘蛛手抓取设备迅速进行动态抓取。蜘蛛手抓取设备按照事先轨迹路径规划进行动态转移放置。
具体的，在步骤S2中，通过矩阵变换方法将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标。所述矩阵变换方法包括：
使用3×1列向量(位置矢量)AP＝[px,py,pz]T表示在相机的坐标系A中，空间任意一点p的位置；
空间物体坐标即为抓取设备下的包裹位置坐标B的方位为一个固接于所述空间物体的坐标系{B}的主矢量[xB,yB,zB]相对于坐标系A的方向余弦组成的3×3矩阵；
坐标系A和空间物体坐标B之间的矩阵转换对应关系为：
Figure BDA0003533203950000041
所述坐标系A和空间物体坐标B之间的关系为正交关系，即为
Figure BDA0003533203950000042
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法的步骤S3的工作流程图。步骤S3中的根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪包括：
步骤S31、获取输送带的速度信息。
步骤S32、通过编码器对包裹的四个抓取点和输送带的位移量进行动态追踪。
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法的步骤S4的工作流程图。步骤S4中的计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取包括：
步骤S41、根据所述抓取设备下的包裹位置坐标、输送带的速度信息、位移量，得到包裹到达抓取设备的抓取范围的时间信息；
步骤S42、将时间信息发送至抓取设备，通过抓取设备对包裹进行抓取。
具体的，蜘蛛手抓取设备通过计算相机和蜘蛛手抓取设备之间的输送带的速度，当视觉采集到的包裹位置信息时，蜘蛛手抓取设备可以有效的判断何时抓取包裹。具体为：进行相机与蜘蛛手抓取设备的坐标转换标定，然后采集蜘蛛手抓取设备的4个点，将蜘蛛手抓取设备与输送带通过编码器进行动态追踪：编码器可以记录采集的4个点的位置，通过蜘蛛手抓取设备的4个点的X轴变化与编码器数值得出线性比例关系，然后就通过线性比例关系进行包裹追踪。
具体的，设备开启后，软件启动，控制显示屏进入设置页面进行蜘蛛手手眼标定及动态追踪标定，标定主要依靠相机检测区域和蜘蛛手抓取区域的位置关系，以及二者之间输送带的长度及速度。完成标定后，当运行方向输送过来包裹后，会必经视觉相机的视觉检测位置，在相机下的包裹位置信息被获取，再通过标定法则转化成蜘蛛手抓取设备位置发送给蜘蛛手程序，在通过动态追踪标定法则计算出该包裹到达抓取范围的时间，把时间再通过信号发送到蜘蛛手抓取设备程序，从而进行有效抓取。抓取完成后，会根据设定好的放置轨迹路径规划，蜘蛛手抓取设备按照路径进行放置，整个流程结束，下一个包裹依次循环进行。
请参阅图4，图4为本申请实施例提供的一种基于动态视觉的物流包裹分拣系统的结构原理框图。与本发明的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法原理相似的是，本发明还提供一种基于动态视觉的物流包裹分拣系统，包括检测模块10、转换模块20、动态追踪模块30以及计算模块40，所述检测模块10用于设定相机的视觉检测范围，判断包裹是否落入所述视觉检测范围，若是，则通过相机采集包裹位置信息，所述转换模块20用于将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标，所述动态追踪模块30用于根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪，所述计算模块40用于计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取。
请参阅图5，图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构原理框图。本发明还提出一种电子设备，所述电子设备包括处理器50和存储器60，所述存储器60存储有程序指令，所述处理器50运行程序指令实现上述的基于动态视觉的物流包裹分拣方法。所述处理器50可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)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；所述存储器60可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory)，例如至少一个磁盘存储器。所述存储器60也可以为随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)类型的内部存储器，所述处理器50、存储器60可以集成为一个或多个独立的电路或硬件，如：专用集成电路(Application SpecificIntegratedCircuit，ASIC)。需要说明的是，上述的存储器60中的计算机程序可以通过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部分可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，电子设备，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。
请参阅图6，图6为本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构原理框图。本发明还提出一种计算机可读存储介质70，所述计算机可读存储介质70存储有计算机指令80，所述计算机指令80用于使所述计算机执行上述的基于动态视觉的物流包裹分拣方法。计算机可读存储介质70可以是，电子介质、磁介质、光介质、电磁介质、红外介质或半导体系统或传播介质。计算机可读存储介质70还可以包括半导体或固态存储器、磁带、可移动计算机磁盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬磁盘和光盘。光盘可以包括光盘-只读存储器(CD-ROM)、光盘-读/写(CD-RW)和DVD。
综上所述，本发明的基于动态视觉的物流包裹分拣方法无需人为方式取放，实现了对动态物品包裹的取放，达到机代人的效果，而且取放的成本较低、效率较高，满足了动态物品包裹的市场需要。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (8)

1.一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法，其特征在于，包括：
S1、设定相机的视觉检测范围，判断包裹是否落入所述视觉检测范围，若是，则通过相机采集包裹位置信息；
S2、将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标；
S3、根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪；
S4、计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法，其特征在于：在步骤S2中，通过矩阵变换方法将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标。
3.根据权利要求2所述的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法，其特征在于，所述矩阵变换方法包括：
使用3×1列向量AP＝[px,py,pz]T表示在相机的坐标系A中，空间任意一点p的位置；
空间物体坐标即为抓取设备下的包裹位置坐标B的方位为一个固接于所述空间物体的坐标系{B}的主矢量[xB,yB,zB]相对于坐标系A的方向余弦组成的3×3矩阵；
坐标系A和空间物体坐标B之间的矩阵转换对应关系为：
Figure FDA0003533203940000011
4.根据权利要求3所述的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法，其特征在于：所述坐标系A和空间物体坐标B之间的关系为正交关系，即为
Figure FDA0003533203940000012
5.根据权利要求1所述的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法，其特征在于，步骤S3中的根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪包括：
S31、获取输送带的速度信息；
S32、通过编码器对包裹的四个抓取点和输送带的位移量进行动态追踪。
6.根据权利要求5所述的一种基于动态视觉的物流包裹分拣方法，其特征在于，步骤S4中的计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取包括：
S41、根据所述抓取设备下的包裹位置坐标、输送带的速度信息、位移量，得到包裹到达抓取设备的抓取范围的时间信息；
S42、将时间信息发送至抓取设备，通过抓取设备对包裹进行抓取。
7.一种基于动态视觉的物流包裹分拣系统，其特征在于，包括：
检测模块，用于设定相机的视觉检测范围，判断包裹是否落入所述视觉检测范围，若是，则通过相机采集包裹位置信息；
转换模块，用于将所述相机采集的包裹位置信息转换为抓取设备下的包裹位置坐标；
动态追踪模块，用于根据所述抓取设备下的包裹位置坐标，利用抓取设备对包裹进行动态追踪；
计算模块，用于计算包裹到达抓取设备的时间，进行动态抓取。
8.一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有程序指令，其特征在于：所述处理器运行程序指令实现如权利要求1-6任意一项所述的基于动态视觉的物流包裹分拣方法。
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