CN114596041A - 基于提高agv精度验证方式的智能仓储运输系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输系统及方法，首先对获取的物资订单进行处理，所述处理为通过对订单进行分析，确定订单性质，进一步对其进行相应处理；确定物资储存路径以及具体仓位后，AGV小车按照出入库计划，遵循规划路径对物资进行运输；通过引入对比算子、对比度拉伸操作、变换域处理、匹配因子对获取的二维码进行处理，随后对AGV小车进行循环微动调整，获得精准值，按照路径计划进行执行；当AGV完成订单任务后，将自身状态从忙碌状态重置为空闲状态，为下一次任务做准备。解决了现有技术中分拣速度低，准确度相对较低的技术问题，实现了分拣速度快，准确度相对较高的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及仓储物流、数据处理及二维码识别技术领域，尤其涉及一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓库运输系统及方法。
背景技术
近年来，随着我国经济互联网产业的蓬勃发展，传统仓库系统服务水平低，并存在拣选时间长，订单响应速度慢订单准确性低等问题，为了提高分拣准确性和分拣效率的同时降低高昂的人力成本，人们迫切需要构建一个更加智能的自动化仓库系统，使整个仓储物流系统中的资源点和需求点的连接更加高效节能。马玉林等学者的发明申请号“CN2020112235696”，题目为“一种智能仓库存取系统及方法”，通过码垛机码放垛子，并通过码垛机的传送单元将垛子传送至移垛机的传送单元；控制移垛机沿水平方向行走移动至合适的对接位置，并通过移垛机的传送单元将垛子传送至对接机构的传送单元；通过对接机构的传送单元将垛子传送至存垛机构的传送单元，存垛完成；通过存垛机构的传送单元将垛子传送至对接机构的传送单元；通过对接机构的传送单元将垛子传送至移垛机的传送单元；控制移垛机沿水平方向行走移动至合适的对接位置，并通过移垛机的传送单元将垛子传送至待垛机；通过移动运输机构将待垛机上的垛子运出。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：分拣速度低，准确度相对较低的技术问题。
发明内容
本申请实施例通过提供一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输系统及方法，解决了现有技术中分拣速度低，准确度相对较低的技术问题，实现了分拣速度快，准确度相对较高的技术效果。
本发明提供了一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓库运输系统及方法，具体包括以下技术方案：
一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输系统，具体包括以下部分：
基础数据模块，库存管理模块，统计报表模块，入库管理模块，出库管理模块，库存盘点模块，任务缓存模块；
所述基础数据模块，包含物资管理，分级管理，仓库库位设置，系统规则定义；
所述库存管理模块，可以实现库存查询，库存数量预警，库存期限预警等部分；
所诉统计报表模块，根据时间、数量等要素，形成统计报表，明晰周转周期和效率，方便对库存管理业务流程的计划和控制，统筹运行能够加快物资出入库速度；
所述入库管理模块，接到入库订单后，按照一定的规则将物资进行入库；
所述出库管理模块，根据先入后出原则，制定出库计划；根据出库计划，出库物资，同时，将物资信息上传库存管理模块；
所述库存盘点模块，按照仓库管理的要求，进行定期或不定期的盘点；
所述任务缓存模块，当存在多个出入库任务时，对入库订单以及出库订单进行缓存，并制定对应的规则进行优先级排列，为系统进行有条不紊的运行提供依据。
一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输执行方法，包括以下步骤：
S1.首先对获取的物资订单进行处理，所述处理为通过对订单进行分析，确定订单性质，进一步对其进行相应处理；
S2.确定物资储存路径以及具体仓位后，AGV小车按照出入库计划，遵循规划路径对物资进行运输；
S3.当AGV完成订单任务后，将自身状态从忙碌状态重置为空闲状态，为下一次任务做准备。
优选的，所述步骤S2具体包括：
通过引入对比算子，对二维码图像进行灰度处理，利用图像的分量平均值以及加权平均值来对图像进行灰度处理。
优选的，所述步骤S2具体包括：
通过对二维码图像灰度值进行线性变换，即使用线性函数对灰度值不同等级的灰度区域进行分段调节；通过对比度拉伸提高图像处理时灰度值的大小区间，使得原图像的灰度值大小扩充至整个灰度级别的区间内，即0至255之间；
定义原图像中任意点
的灰度为h，灰度值的区间为
，变换后的图像灰度值为d，变换后的灰度区间范围为[0，255]，对比度拉伸后原灰度图像中灰度值为
处的期望灰度值为
，原灰度图像中灰度值为
处的期望灰度值为
，则对比度拉伸曲线的线性变换函数表达式为
优选的，所述步骤S2具体包括：
在对比度拉伸后的图像的几何位置进行变换域处理，通过定义简化变换阵，经过变换阵后，得到重定义的几何位置集合，再对其进行后续的处理。
优选的，所述步骤S2具体包括：
在对变换域处理后的二维码图像进行精准处理中的图像平滑时，通过引入匹配因子，提取出各点的像素值，得到各点准确的像素值。
优选的，所述步骤S2具体包括：
在平滑后的二维码图像中获取定位点，通过读取PGV当前值再次矫正提高AGV精度；首先获取基准值，通过现有技术对精准处理后的二维码图像获取AGV二维码定位点，然后外围控制器通过控制器获取PGV值
，将
记录于外围控制器作为标准值，所述标准值包含X/Y/角度信息；然后进行具体定位调整：在AGV二维码重发定位完成后，读取包含X/Y/角度信息的PGV值，作为当前值
，计算获取当前值
与基准值
差值
，定义偏差值为
，比较
与
的大小，当
时，定位结束，当
时，根据差值
，对AGV进行微动操作，再次利用外围控制器通过控制器获取PGV当前值Pn进行循环调整直至结束。
本发明的有益效果是：
1、本发明通过引入对比算子，利用图像的分量平均值以及加权平均值来对图像进行灰度处理，使得该过程更准确，图像轮廓更清晰，为后面处理做好准备，同时使得处理过程更加准确。
2、本发明通过对比度拉伸之后的图像更加清楚，降低无效部分的噪声，图像之间的对比度增加，为后面图像分析提供了很好的条件。
3、本发明引入简化转换变换对比度拉伸后的图像的几何位置进行改变变换域处理，转换到多空间域进行处理，可以有效的减少计算工作量，使得处理过程更简单。
4. 本发明引入匹配因子，有效提取出各点的像素值，可以有效保证图像的清晰度，同时也可以提高图像的质量。
5、本发明通过循环对AGV进行微调该表PGV当前值，降低与标准值之间的差距进行多次矫正，提高了AGV精度，同时提高了仓储系统的高效性。
6、本发明的技术方案能够有效解决现有技术中分拣速度低，准确度相对较低的技术问题，并且，上述系统或方法经过了一系列的效果调研，通过引入对比算子，利用图像的分量平均值以及加权平均值来对图像进行灰度处理，使得该过程更准确，图像轮廓更清晰，为后面处理做好准备，同时使得处理过程更加准确；通过对比度拉伸之后的图像更加清楚，降低无效部分的噪声，图像之间的对比度增加，为后面图像分析提供了很好的条件；引入简化转换变换对比度拉伸后的图像的几何位置进行改变变换域处理，转换到多空间域进行处理，可以有效的减少计算工作量，使得处理过程更简单；引入匹配因子，有效提取出各点的像素值，可以有效保证图像的清晰度，同时也可以提高图像的质量；通过循环对AGV进行微调该表PGV当前值，降低与标准值之间的差距进行多次矫正，提高了AGV精度，同时提高了仓储系统的高效性。
附图说明
图1为本发明所述智能仓储运输执行方法步骤图；
图2为本发明基准值获取的流程图；
图3为本发明定位调整的流程图。
具体实施方式
本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：
首先对获取的物资订单进行处理，所述处理为通过对订单进行分析，确定订单性质，进一步对其进行相应处理；确定物资储存路径以及具体仓位后，AGV小车按照出入库计划，遵循规划路径对物资进行运输；通过引入对比算子、对比度拉伸操作、变换域处理、匹配因子对获取的二维码进行处理，随后对AGV小车进行循环微动调整，获得精准值，按照路径计划进行执行；当AGV完成订单任务后，将自身状态从忙碌状态重置为空闲状态，为下一次任务做准备。通过引入对比算子，利用图像的分量平均值以及加权平均值来对图像进行灰度处理，使得该过程更准确，图像轮廓更清晰，为后面处理做好准备，同时使得处理过程更加准确；通过对比度拉伸之后的图像更加清楚，降低无效部分的噪声，图像之间的对比度增加，为后面图像分析提供了很好的条件；引入简化转换变换对比度拉伸后的图像的几何位置进行改变变换域处理，转换到多空间域进行处理，可以有效的减少计算工作量，使得处理过程更简单；引入匹配因子，有效提取出各点的像素值，可以有效保证图像的清晰度，同时也可以提高图像的质量；通过循环对AGV进行微调该表PGV当前值，降低与标准值之间的差距进行多次矫正，提高了AGV精度，同时提高了仓储系统的高效性。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输系统，主要包括以下部分：
基础数据模块，库存管理模块，统计报表模块，入库管理模块，出库管理模块，库存盘点模块，任务缓存模块；
所述基础数据模块，包含物资管理组件，分级管理组件，仓库库位设置组件，系统规则定义组件；
所述物资管理组件，可对物资的属性进行管理，主要功能有添加、编辑、删除、查询仓库中存储物资的基本属性；
所述分级管理组件，各层级仓库管理人员针对不同维度的仓库信息，进行查询与相关的业务操作；
所述仓库库位设置组件，以单个仓库、区域、货位等为单位进行划分位置及编码，从而对大型仓库做到精细化管理；
所述系统规则定义组件，业务流程配置及业务规则设定，规范及优化仓储作业操作流程；
所述库存管理模块，可以实现库存查询，库存数量预警，库存期限预警等部分；
所述库存查询，是用来查询当前物资实时库存数量和其他相关信息；
所述库存数量预警，是为仓库物资总量、单个品种设置上下警戒线，当库存数量接近或超出警戒线时，库存管理系统进行智能提示，及时地进行补充物资或出库原有物资；
所述库存期限预警，是指用户可以设置物资库存期限，可以是一种或多种物资，当物资实际库存期限超过设置期限，管理系统会发消息智能提醒管理人员；管理人员可使用RFID手持机查找超过期限的物资；
所诉统计报表模块，根据时间、数量等要素，形成统计报表，明晰周转周期和效率，方便对库存管理业务流程的计划和控制，统筹运行能够加快物资出入库速度；
所述入库管理模块，接到入库订单后，按照一定的规则将物资进行入库；
所述出库管理模块，根据先入后出原则，制定出库计划；根据出库计划，出库物资，同时，将物资信息上传库存管理模块；
所述库存盘点模块，按照仓库管理的要求，进行定期或不定期的盘点；
所述任务缓存模块，当存在多个出入库任务时，对入库订单以及出库订单进行缓存，并制定对应的规则进行优先级排列，为系统进行有条不紊的运行提供依据。
参照附图1，一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输的执行方法，具体包括以下步骤：
S1.首先对获取的物资订单进行处理，所述处理为通过对订单进行分析，确定订单性质，进一步对其进行相应处理；
S11.当获取的物资订单为入库订单时，对入库管理模块接收到新的物资入库订单，将订单信息传送给基础数据模块，通过基础数据模块中的物资管理组件查询，对物资信息性质进行确认，并将物资信息传送至库存管理模块，库存管理模块对物资仓位进行确定，并反馈给入库管理模块，入库管理模块根据仓位进行AGV小车路径规划，将任务发布；
S12. 当获取的物资订单为出库订单时，对出库管理模块接收到新的物资出库订单，将订单信息传送给基础数据模块，通过基础数据模块中的物资管理组件查询，对物资信息进行调用，并将物资信息传送至库存管理模块，库存管理模块对物资仓位进行确定，并反馈给入库管理模块，入库管理模块根据仓位进行AGV小车路径规划，将任务发布；
S13.当存在多个任务时，将任务暂存至任务缓存模块，采用先入后出原则进行出入库计划，同时在每次有订单任务时，统计报表模块都会根据时间、数量等要素，形成统计报表，明晰周转周期和效率，方便对库存管理业务流程的计划和控制，统筹运行能够加快物资出入库速度。
S2.确定物资储存路径以及具体仓位后，AGV小车按照出入库计划，遵循规划路径对物资进行运输；
在对物资进行运输过程中，AGV通过识别沿途中的二维码，对路径进行确认，具体过程如下：
S21.首先对二维码图像进行采集，对采集到的二维码图像进行灰度处理；
二维码图像可以分为R、G、B三种分量，其中R为红色分量，G为绿色分量，B为蓝色分量。灰度大小为0~255之间，灰度图像每个像素点都有对应的灰度值。
将每个图像的进行灰度处理，具体实现过程如下：令R、G、B三个分量的大小取三个值的平均大小，即
，同时令R、G、B三个分量的大小取三个值的加权平均值，即
，其中
为R，G，B三个分量的加权值。
本发明引入对比算子，
最后有：
本发明通过引入对比算子，利用图像的R、G、B三个分量的平均值以及加权平均值来对图像进行灰度处理，使得该过程更准确，图像轮廓更清晰，为后面处理做好准备，同时使得处理过程更加准确。
S22.将通过灰度处理后的二维码图像进行对比度拉伸；
本发明对二维码图像灰度值进行线性变换，即使用线性函数对灰度值不同等级的灰度区域进行分段调节。对比度拉伸主要是为了提高图像处理时灰度值的大小区间，使得原图像的灰度值大小扩充至整个灰度级别的区间内，即0~255之间。
作为一个具体实施例，定义原图像中任意点
的灰度为h，灰度值的区间为
，变换后的图像灰度值为d，变换后的灰度区间范围为[0，255]，对比度拉伸后原灰度图像中灰度值为
处的期望灰度值为
，原灰度图像中灰度值为
处的期望灰度值为
，则对比度拉伸曲线的线性变换函数表达式为
本发明通过对比度拉伸之后的图像更加清楚，降低无效部分的噪声，图像之间的对比度增加，为后面图像分析提供了很好的条件。
在对比度拉伸后的图像的几何位置进行变换域处理，即本发明引入简化变换，记图像某点位置表示
，则二维码图像所有点的位置组成二维集合[X，Y]，X与Y的个数均为M，对其进行二维简化变换处理，定义简化变换阵，其中递推关系如下：
其中，M表示简化变换阵的维度也表示图像位置集合的点数。
变换后处理得到：
本发明引入简化转换变换对比度拉伸后的图像的几何位置进行改变变换域处理，转换到多空间域进行处理，可以有效的减少计算工作量，使得处理过程更简单。
S23.将预处理后的二维码图像进行精准处理，得到更清晰准确的二维码图像信息，为最后AGV小车精确获取二维码定位点提供依据。
在经过预处理之后的二维码图像仍然存在许多噪点与干扰，利用模糊处理对图像进行精准处理，得到更准确图像信息。
S231.对预处理后的二维码图像进行图像平滑，利用均值滤波与中值滤波进行图像滤波；
作为一个具体实施例，定义二维码图像的像素中心点的正方形区域
，然后将
邻域中每个点的灰度大小排序，生成二维数组
取所有灰度值的中间大小作为中心点的灰度大小，则中值滤波函数
。将
邻域（这里成为窗口）在图像中的各点进行移动，可以将每个点的灰度大小重新赋值，得到新的像素集合表示为
在同样的正方形区域
内，取均值滤波的核值为a，以当前像素点为中心，读取行数和列数为a的一块区域内的所有像素点求平均。将计算得到的结果作为该点的像素，将区域
内所有像素点遍历完全得到新的像素集合
其中，
表示该点的像素值，
表示第i位置上的x坐标，
表示第j位置的y坐标。
本发明引入匹配因子，
将中值滤波与均值滤波后的像素进行组合计算，得到
本发明引入匹配因子，有效提取出各点的像素值，可以有效保证图像的清晰度，同时也可以提高图像的质量。
S232.在平滑后的二维码图像中获取定位点，通过读取PGV当前值再次矫正提高AGV精度。
参照附图2、3，首先获取基准值：通过现有技术对精准处理后的二维码图像获取AGV二维码定位点，然后外围控制器通过控制器获取PGV值
，将
记录于外围控制器作为标准值，所述标准值包含X/Y/角度信息。
然后进行具体定位调整：在AGV二维码重发定位完成后，读取包含X/Y/角度信息的PGV值，作为当前值
，计算获取当前值
与基准值
差值
，本发明定义偏差值为
，比较
与
的大小，当
时，定位结束，当
时，根据差值
，对AGV进行微动操作，再次利用外围控制器通过控制器获取PGV当前值Pn进行循环调整直至结束。
本发明通过循环对AGV进行微调该表PGV当前值，降低与标准值之间的差距进行多次矫正，提高了AGV精度，同时提高了仓储系统的高效性。
S3.当AGV完成订单任务后，将自身状态从忙碌状态重置为空闲状态，为下一次任务做准备。
同时，可人为或系统设置在一定周期后，通过库存盘点模块，按照仓库管理的要求，进行定期或不定期的盘点。
综上所述，便完成了本发明所述的一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输系统及方法。
效果调研：
本发明通过引入对比算子，利用图像的分量平均值以及加权平均值来对图像进行灰度处理，使得该过程更准确，图像轮廓更清晰，为后面处理做好准备，同时使得处理过程更加准确；通过对比度拉伸之后的图像更加清楚，降低无效部分的噪声，图像之间的对比度增加，为后面图像分析提供了很好的条件；引入简化转换变换对比度拉伸后的图像的几何位置进行改变变换域处理，转换到多空间域进行处理，可以有效的减少计算工作量，使得处理过程更简单；引入匹配因子，有效提取出各点的像素值，可以有效保证图像的清晰度，同时也可以提高图像的质量；通过循环对AGV进行微调该表PGV当前值，降低与标准值之间的差距进行多次矫正，提高了AGV精度，同时提高了仓储系统的高效性。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输系统，其特征在于，包括以下部分：
基础数据模块，库存管理模块，统计报表模块，入库管理模块，出库管理模块，库存盘点模块，任务缓存模块；
所述基础数据模块，包含物资管理，分级管理，仓库库位设置，系统规则定义；
所述库存管理模块，可以实现库存查询，库存数量预警和库存期限预警；
所诉统计报表模块，根据时间和数量，形成统计报表，明晰周转周期和效率，方便对库存管理业务流程的计划和控制，统筹运行能够加快物资出入库速度；
所述入库管理模块，接到入库订单后，按照规则将物资进行入库；
所述出库管理模块，根据先入后出原则，制定出库计划；根据出库计划，出库物资，同时，将物资信息上传库存管理模块；
所述库存盘点模块，按照仓库管理的要求，进行定期或不定期的盘点；
所述任务缓存模块，当存在多个出入库任务时，对入库订单以及出库订单进行缓存，并制定对应的规则进行优先级排列，为系统进行有条不紊的运行提供依据。
2.一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输执行方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.首先对获取的物资订单进行处理，所述处理为通过对订单进行分析，确定订单性质，进一步对其进行相应处理；
S2.确定物资储存路径以及具体仓位后，AGV小车按照出入库计划，遵循规划路径对物资进行运输；
S3.当AGV完成订单任务后，将自身状态从忙碌状态重置为空闲状态，为下一次任务做准备。
3.如权利要求2所述的一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输执行方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
通过引入对比算子，对二维码图像进行灰度处理，利用图像的分量平均值以及加权平均值来对图像进行灰度处理。
4.如权利要求2所述的一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输执行方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
通过对二维码图像灰度值进行线性变换，即使用线性函数对灰度值不同等级的灰度区域进行分段调节；通过对比度拉伸提高图像处理时灰度值的大小区间，使得原图像的灰度值大小扩充至整个灰度级别的区间内，即0至255之间；
定义原图像中任意点
的灰度为h，灰度值的区间为
，变换后的图像灰度值为d，变换后的灰度区间范围为[0，255]，对比度拉伸后原灰度图像中灰度值为
处的期望灰度值为
，原灰度图像中灰度值为
处的期望灰度值为
，则对比度拉伸曲线的线性变换函数表达式为
5.如权利要求2所述的一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输执行方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
在对比度拉伸后的图像的几何位置进行变换域处理，通过定义简化变换阵，经过变换阵后，得到重定义的几何位置集合，再对其进行后续的处理。
6.如权利要求2所述的一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输执行方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
在对变换域处理后的二维码图像进行精准处理中的图像平滑时，通过引入匹配因子，提取出各点的像素值，得到各点准确的像素值。
7.如权利要求2所述的一种基于提高AGV精度验证方式的智能仓储运输执行方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
在平滑后的二维码图像中获取定位点，通过读取PGV当前值再次矫正提高AGV精度；首先获取基准值，通过现有技术对精准处理后的二维码图像获取AGV二维码定位点，然后外围控制器通过控制器获取PGV值
，将
记录于外围控制器作为标准值，所述标准值包含X/Y/角度信息；然后进行具体定位调整：在AGV二维码重发定位完成后，读取包含X/Y/角度信息的PGV值，作为当前值
，计算获取当前值
与基准值
差值
，定义偏差值为
，比较
与
的大小，当
时，定位结束，当
时，根据差值
，对AGV进行微动操作，再次利用外围控制器通过控制器获取PGV当前值Pn进行循环调整直至结束。
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