CN116583466A - 用于sku归纳、倾倒和自动化资格估计的系统和方法 - Google Patents

Abstract

公开了一种用于将搬运参数指派给物体的物体归纳系统。所述系统包括分析系统、关联系统和指派系统。分析系统包括至少一个特性感知系统以用于提供关于待处理物体的感知数据。所述关联系统包括物体信息数据库并且响应于所述特性感知数据中的任一者与特性记录数据中的任一者的共性而将关联数据指派给所述物体。所述指派系统用于基于所述关联数据来将可编程运动装置搬运参数指派给标记感知数据，并且包括工作流管理系统以及单独的可操作控制器。

Description

用于SKU归纳、倾倒和自动化资格估计的系统和方法

优先权

本申请要求2020年10月30日提交的美国临时专利申请号63/107,680的优先权，该专利申请的公开内容全文在此以引用方式并入。

背景技术

本发明总体上涉及可编程运动处理系统，并且具体地涉及旨在用于例如需要多种物体(例如，制品、包裹或包装)被处理(例如，分类和/或以其他方式分发)到几个输出目的地的环境中的可编程运动(例如，机器人)系统。

许多物体分发系统以有组织流或无组织流接收物体，这些物体可作为单独物体或聚集成组(诸如在袋中)的物体提供，从而到达几种不同运输工具中的任一种，通常是输送机、卡车、托盘、Gaylord或料箱。然后，每个物体必须分发到如由与该物体相关联的标识信息确定的正确目的地位置，该标识信息可由印刷在物体上的标签确定。目的地位置可采用多种形式，诸如袋或料箱或料框。

还提出了用于订单履行的自动化系统。然而，挑战在于，任何自动化系统必须能够在许多应用中搬运多种多样的不同大小、重量、体积、质心和形状的物体，以及具有低摆放权限(诸如用塑料袋包装的衣服)或低定位权限(诸如在被安置后可滚动或以其他方式移动的圆形或圆柱形物体)的物体和/或包装。

此外，许多物体分发系统从一个或多个装运实体接收物体(例如，SKU物品、包裹、包装等)，以分发到多种多样的目的地。因此，此类物体分发系统有时必须考虑对可用信息很少或没有的物体的归纳。此类未知物体可用手处理，但在自动化物体处理系统中，由人员进行的这种处理可能是有破坏性的或在其他方面不实际的。

物体分发系统仍需要一种更高效且更具成本效益的物体归纳系统，该物体归纳系统将多种大小和重量的物体分发到固定大小的适当的收集料箱或托盘中，但在搬运此类不同大小、重量、组成和标识的物体方面是高效的。

发明内容

根据一方面，本发明提供了一种用于将搬运参数指派给物体的物体归纳系统。该物体归纳系统包括分析系统、关联系统和指派系统。分析系统包括至少一个特性感知系统以用于提供关于待处理物体的感知数据。特性感知数据包括与重量、高度、宽度、长度、重量、质心、物体描述、物体类别和至少一个图像中的任一者相关的数据。关联系统包括具有特性记录数据的物体信息数据库，该特性记录数据包括与重量、高度、宽度、长度、重量、质心、物体描述、物体类别和多个物体的至少一个图像中的任一者相关的数据。关联系统用于响应于特性感知数据中的任一者与特性记录数据中的任一者的共性而将关联数据指派给物体。指派系统用于基于关联数据来将可编程运动装置搬运参数指派给标记感知数据。指派系统包括工作流管理系统以及单独的可操作控制器。可编程运动装置搬运参数包括以下任一项：末端执行器处的真空压力、末端执行器处的真空吸盘的大小、末端执行器的最大移动速度、末端执行器的最大角加速度、末端执行器的最大线性加速度、使物体与末端执行器接合的位置，以及在被抓取时由末端执行器将物体保持于的摆放。

根据另一个方面，本发明提供了一种用于包括至少一个可编程运动装置的物体处理系统的物体归纳系统。该物体归纳系统包括分析系统、搬运参数系统和指派系统。分析系统包括至少一个特性感知系统以用于提供关于待处理物体的感知数据。特性感知数据包括与重量、高度、宽度、长度、重量、质心、物体描述、物体类别和至少一个图像中的任一者相关的数据。搬运参数输入系统用于获得关于物体的搬运参数输入数据。搬运参数数据包括与以下任一项相关的数据：物体是否能够在安置后滚动、物体是否易碎、物体是否可堆叠、物体是否可压碎、物体是否可变形、物体是否太薄而无法处理、物体是否包括玻璃，以及物体是否非刚性。指派系统用于将可编程运动装置搬运参数指派给标记感知数据。指派系统包括工作流管理系统以及单独的可操作控制器。可编程运动装置搬运参数包括以下任一项：末端执行器处的真空压力、末端执行器处的真空吸盘的大小、末端执行器的最大移动速度、末端执行器的最大角加速度、末端执行器的最大线性加速度、使物体与末端执行器接合的位置，以及在被抓取时由末端执行器将物体保持于的摆放。

根据又一个方面，本发明提供了一种用于包括至少一个可编程运动装置的物体处理系统的物体归纳系统。该物体归纳系统包括标记感知系统、分析系统、搬运参数输入系统、非暂时性存储介质以及指派系统。标记感知系统用于提供关于待处理物体的识别标记的标记感知数据。分析系统包括至少一个特性感知系统以用于提供关于待处理物体的感知数据。特性感知数据包括与重量、高度、宽度、长度、重量、质心、物体描述、物体类别和至少一个图像中的任一者相关的数据。搬运参数输入系统用于获得关于物体的搬运参数输入数据。包括数据的搬运参数数据与以下任一项相关：物体是否能够在安置后滚动、物体是否易碎、物体是否可堆叠、物体是否可压碎、物体是否可变形、物体是否太薄而无法处理、物体是否包括玻璃，以及物体是否非刚性。非暂时性介质用于存储与标记感知数据相关联的特性感知数据和搬运参数输入数据。指派系统用于将可编程运动装置搬运参数指派给标记感知数据。可编程运动装置搬运参数包括以下任一项：末端执行器处的真空压力、末端执行器处的真空吸盘的大小、末端执行器的最大移动速度、末端执行器的最大角加速度、末端执行器的最大线性加速度、使物体与末端执行器接合的位置，以及在被抓取时由末端执行器将物体保持于的摆放。

附图说明

参考附图可进一步理解以下描述，在附图中：

图1示出了根据本发明的一方面的包括输入系统的归纳系统的说明性图解视图；

图2示出了图1的输入系统的重量感测输送机部段的说明性图解视图；

图3示出了图2的重量感测输送机部段的说明性图解侧视图；

图4示出了其上具有未知物体的图2的重量感测输送机部段的说明性图解视图；

图5示出了图4的重量感测输送机部段和物体的说明性图解侧视图；

图6示出了图4的重量感测输送机部段和物体的说明性图解平面图；

图7示出了图4的重量感测输送机部段和物体的说明性图解端视图；

图8示出了用于本发明的一方面的系统中的具有多个辊的秤系统的说明性图解视图；

图9示出了图8的秤系统的说明性图解侧视图；

图10示出了图8的秤系统的一部分的说明性图解放大视图；

图11示出了根据本发明的一方面的用于系统中的响应评估部段的说明性图解视图；

图12A至图12D示出了当物体在响应评估部段上移动时图11的响应评估部分的说明性图解侧视图；

图13示出了根据本发明的一方面的系统的说明性图解操作图；

图14示出了根据本发明的一方面的系统中的关于资格或搬运参数的特性的示例的说明性图解视图；

图15示出了根据本发明的一方面的包括归纳的物体处理系统的说明性图解视图；

图16A至图16C示出了根据本发明的一方面的料箱视图的说明性图解视图，示出了相机视图(图16A)、料箱的体积扫描(图16B)和使用边缘检测的3-D扫描(图16C)；

图17示出了根据本发明的又一方面的包括封闭式扫描系统的归纳系统的说明性图解视图；

图18示出了图17的封闭式扫描系统的说明性图解侧视图(为清楚起见，外壳的一部分被移除)；

图19示出了图17的封闭式扫描系统中的多频检查站的说明性图解侧视图；

图20示出了图19的多频检查站的示意性图解底视图；

图21A和图21B示出了图19的封闭式扫描系统的低压x射线扫描系统的侧视剖视图；

图22示出了具有带负电的探针的图19的封闭式扫描系统的摩擦电扫描系统的说明性图解侧视图；

图23示出了具有带正电的探针的图19的封闭式扫描系统的摩擦电扫描系统的说明性图解侧视图；

图24示出了图19的摩擦电扫描系统中的探针移动的说明性图解平面图；

图25A至图25H示出了根据本发明的一方面的SKU归纳处理系统的说明性图解视图；

图26示出了根据本发明的一方面的归纳系统中的功能控制系统的说明性图解视图；

图27示出了根据本发明的一方面的用于系统中的参数估计应用程序的说明性图解视图；并且

图28示出了根据本发明的一方面的具有归纳系统的处理系统的说明性示意图，该归纳系统包括多个处理站。

附图仅为了说明性目的而示出。

具体实施方式

根据某些方面，本发明提供了一种用于将物体归纳到自动化物体处理系统中的系统和过程。例如，仓库人员接收先前未处理的SKU。人员扫描条形码以识别物体。然后该人用测量物体的高度、宽度、长度和重量的机器(诸如用犹他州法明顿的Quantronix公司出售的Cubiscan扫描器)扫描物体。然后，人员可添加关于SKU的附加信息(诸如它是否是易碎物品)，该信息可有助于SKU的分类或搬运参数的确定。可在GUI中或通过扫描显示图片和条形码的表单(如下所讨论)来输入附加信息。然后，人员将该新SKU的箱倾倒入料框中，并且因为整个过程都与SKU条形码和料框条形码相关联，所以数据库现在具有关于料框内容物的信息。

在后台，使用重量和尺寸数据以及人员提供的附加信息在单独的服务器处计算SKU是否有资格自动化，以及搬运参数是什么(例如，任选地涉及进行机器学习来在新SKU上外推)。然后使用这些参数将SKU输送到手动拣选单元或特定的自动化拣选单元。

当前的物体处理仓库拥有完全围绕已经使用数十年的手动过程构建的现有设备和过程。虽然一些自动化系统迫使仓库围绕新的自动化设备进行调整(例如，在地板上添加线以供机器人四处行驶、使用X扫描器、将物品放在Y高度……等)，但本发明的各个方面的系统提供适应现有仓库的设备。

当将机器人拣选系统添加到现有仓库时，需要有适当的系统来使物品准备好进行机器人拣选。一些仓库接收成卡车的密封纸板盒并且完全手动地处理里面的任何东西(例如，人将移动盒、将其切开并将单独的物品放入新的盒中)。在这些情况下，机器人不能直接替代人。需要进行其他过程优化以保证机器人的效率和功能。通常需要完成的任务包括以下各项。首先，需要选择有资格进行机器人拣选的物体。有些物品会过重、过大、过小、过轻等，而其他物品则会包装不当。有时可通过使用物品数据来了解资格，但其他时候，必须对从供应商处收到的物体进行目视检查。其次，然后必须将物体安置在最佳容器中，以便传送并呈现给机器人以进行机器人拣选。机器人不能从任何容器拣选物体。例如，紧密地包装到纸板盒中的物品可能难以使用机器人拣选。

本文公开的系统列举了处理这两个任务(以及可被认为是仓库和/或机器人拣选的附加价值的其他任务)的方式。许多公开的想法将自动化和手动过程相结合，从而使用平衡来捕获每一者的优势。结果是劳动力净减少而系统效率提高。目标是增加吞吐率。

SKU是库存单位并且代表一种物品。每一种和每个大小的洗发水代表不同的SKU。物体(例如，单元或每者)是某物之一。箱通常是容纳多个相同SKU的单元的纸板盒。质量保证(QA)典型地是指零售商组织中任务是确保将正确的货物完好无损地送达正确地点的部分。仓库管理系统(WMS)是与机器人单元通信的计算机系统。WMS告诉机器人要履行什么订单，例如，“从带有条形码Z的料框中挑选一件物品，并将其放入空容器中，然后指出其条形码是什么”。机器人控制系统(RCS)集中关于SKU的信息，并向在站点处操作的所有机器人传达在接收到SKU(新的或先前遇到的)时该做什么。自动化存储和检索系统(AS/RS)是存储和检索料框的自动化系统；在商店补货或电子商务的仓库环境中，这些料框容纳一个SKU，或被细分为隔间，每个隔间容纳一个SKU。

有两个重要参数：自动化资格和搬运参数。自动化资格涉及使用指示是否将给定的SKU发送给机器人(或如果存在多种不同类型的机器人，则发送给一种类型的机器人)的标志。搬运参数涉及(在物体有资格自动化的情况下)在搬运SKU时将采用什么参数，诸如机器人速度、吸盘或真空压力以及任何其他参数。需要为机器人单元可能遇到的所有SKU设置这两个参数。仓库通常有数百或数千个SKU，因此手动设置这些参数通常很棘手。

根据各个方面，提供了用于通过执行单元评估来确定SKU自动化的资格的系统和过程。在一种方法中，仓库管理系统(WMS)假定所有新SKU有资格自动化并可被输送到机器人。然后，机器人尝试拣选所有SKU并根据以下项而检测出它在拣选特定SKU时做的糟糕：(a)掉落；(b)错误拣选；(c)多次拣选；(d)无法将料框取空；或者(e)任何其他指示性能不正常的度量。在这种情况下，可标记SKU或容纳SKU的料框并自动地发送到QA(建筑物QA、倾倒站或其他位置)以手动地做出自动化资格决策。

可优化或调度何时执行上述这些评估拣选。存在浪费时间进行首次评估拣选的风险，因为机器人系统可能会错误拣选、掉落等。根据一方面，可在一天中系统更空闲的时间评估这些新SKU。可评估这些新SKU，而同时权衡成本(单元处的错误和手动干预的可能性)和收益(扩大可被自动地拣选的SKU的数量)，而同时达到运营度量(满足每日吞吐量目标)，并且这些新SKU可依赖于如基于关于SKU速度的信息(即，订购频率)可能会多久拣选一次给定物的度量。

当处于这种评估新SKU的模式时，系统也可能比先前遇到的SKU更保守地操作。机器人可能会移动得更慢，或者以其他方式更改参数而例如花费更长的时间。系统还可执行探索性运动，例如轻摇物品，而实际上不进行完整的转移运动，以便进一步评估对SKU的搬运能力。在这些评估拣选期间，单元可向人员或操作员通知它处于评估模式，使得他们可在需要时更快地进行取回。

根据另一方面，系统和方法涉及使用客户返回数据或其他客户反馈(好或坏)。这样的系统和方法可使用客户返回信息来通知搬运参数或自动化资格。在这种情况下，WMS将来自接收客户或零售商店的分类或定性信息发送到RCS，诸如：对收到的物品满意、物品被损坏或收到的物品数量错误。此信息可与特定SKU相关联，或者在电子商务的情况下与特定客户订单相关联，或者与发送到商店的一箱/盒物品相关联。当可确定确切单元时，该特定单元的所有传感器数据和搬运参数便都可与其他物体相关联，并且用作机器学习算法的输入，所述机器学习算法更好地选择搬运参数以避免损坏，或通常提高客户满意度。

根据又一方面，提供了使用拣选和倾倒测试站来训练人员和机器人的系统和方法。在这种情况下，不是假定所有新SKU都有资格自动化，而是通过单独的自动化系统来检查新SKU。例如，该系统可重复自动地拣选物品以测试其自动化资格。这将是不在贯穿仓库的通常货物流中的测试单元。操作可以是料箱到料箱，即，用SKU填充左侧料框，并且将所有单元转移到右侧料框。一旦左侧料框空了，就将这些物品转移回到右侧料框；重复多次以确定新SKU的兼容性和其他拣选参数。此单元处的错误成本要低得多，并且不会影响操作。替代地，这可以是半自动化或完全手动过程。可使用手动抓取器测试台来尝试拣选(相当于上面带有吸盘的软管)，这将评估系统是否可抓取物品。在这个系统中，人员也可训练机器人如何抓住物品。测试台可用于人员确定倾倒决策(最好面朝上)，包括例如其他倾倒指示(每个料框的最大箱数等)，以及是否可在没有测试台的情况下处理物体。

例如，图1示出了SKU归纳系统10，该系统处理并记录关于被馈送到物体处理系统的物体的数据。归纳系统10包括输入站14，向该输入站呈现新物体11、13、15，例如，在输送机40上的单个流中。例如，可在同类新物体的情况下提供物体。来自每个这种情况的一个物体可被呈现用于进入系统。本文所讨论的系统的任何输送机都可以是花纹式或非花纹式输送机，并且系统可经由多个传感器和/或输送机速度控制系统来监测输送机的移动(并由此监测其上的物体)。归纳系统包括重量感测输送机系统12、响应评估部段16、信息输入系统18和料箱准备系统20，例如，该料箱准备系统包括用于将物体安置到料箱21中以供物体处理系统处理的可编程运动装置19。

重量感测输送机系统包括安装在辊24、26上的输送机部段22，每个辊在两端处安装在一对称重传感器28、30上(仅在每个辊24、26的一端处示出其中一个称重传感器)，如图2的侧视图和图3的等距视图所示。损坏的包装也可被感知系统识别，例如，如果包装看起来是湿的或泄漏的话。通过使称重传感器28、30包括湿度传感器，可在本文讨论的任何预处理系统中结合输送机40使用湿度敏感传感器。在其他实施方案中，能够检测湿度的相机(例如，能够跟踪光子的万亿fps相机)也可用于这样的归纳系统中。检测到任何潮湿都表明该物体可能已损坏，从而需要例外处理。

参考图4，根据本发明的又一方面，系统可进一步提供具有输送机部段22的处理系统(其中物体32位于输送机部段22上)不仅可确定物体32的重量，而且(进一步参考图5至图7)可进一步使用长度端部和宽度端部之间的差异以及每个称重传感器28至31感知到的重量来确定物体32的质心区域。图5示出了输送机上的物体沿着输送机部段的长度L的侧视图，并且图7示出了输送机上的物体沿着输送机部段的宽度W的端视图。图6示出了输送机部段的平面图。

图8示出了秤系统40，该秤系统包括安装在底座46上的框架44内的多个辊42。进一步参考图9的侧视图和图10的放大视图，每个辊42经由每个辊42的任一端上的称重传感器或力矩传感器48安装到框架44。系统40可用于本文讨论的任何系统中。通过监测称重传感器或力矩传感器48中的每一者的输出，可确定辊上的物体的质量中心。

因此，在呈现输送机中提供重量感测的此类系统可包括嵌入表面的一个或多个称重传感器或重量敏感机构，在该表面上将物体呈现给可编程运动装置，诸如铰接臂。每个物体的重量和/或观察到的密度(重量/体积)可使用可感知体积的可编程运动系统的相机或距离传感器来估计。

图1的响应评估部段16包括一组或多组运输辊50以及一个或多个扰动辊52，如图11所示。进一步参考图12A至图12D，感知单元(例如，相机或扫描器)54水平地指向输送机部段16，并且感知单元(例如，相机或扫描器)56向下指向输送机部段16上。当物体58沿着运输辊30行进时(如图12A所示)，它将接触扰动辊52(如图12B所示)。扰动辊52可以是任何较大直径的辊，或者可相对于运输辊50升高，并且可以比运输辊50更快的旋转速度旋转。图12C示出了扰动辊52上的物体，并且图12D示出了已经从扰动辊52排出的物体。观察物体在行进到扰动辊上和离开扰动辊时的响应移动可提供关于物体的重量、组成和平衡的信息。以这种方式，并且使用感知单元54、56，系统可确定(与计算机处理系统100一起)物体58的多种特性。例如，辊52可安装在力矩传感器上(如上文进一步讨论)，并且当确定(使用感知单元54)物体58在辊52上平衡时，系统可确定估计的重量。因此，力矩传感器上的辊52可用于确定物体经过辊时的重量。

此外，如果辊52以更快的旋转速度旋转，则当辊接合物体和从辊排出物体时，系统可确定物体58的惯性值。还可结合感知单元使用辊来确定或估计各种其他特性，例如，诸如质心(COM)，如本文和下文进一步讨论。该系统还可使用感知单元和辊52(连同计算机处理系统100)以同样结合辊使用感知单元通过观察物体是否分开移动和/或物体的形状在跨过辊52时是否改变来确定该物体是否是可折叠袋，和/或假定的物体58实际上是否是多次拣选(包括多于一个物体)。根据本发明的其他方面，运输辊50可由位于扰动辊52的高度以下的输送机部段代替。

根据另一方面，提供了以半自动化方式生成提供信息的搬运参数的系统和方法。在这种情况下，人员检查SKU，进行诸如恢复重量和产品尺寸的测量，然后还提供关于SKU的分类信息，并且然后软件系统接收所有这些信息，然后确定自动化资格和搬运参数(使用回归、机器学习或其他算法)。人员扫描物品条形码以获得SKU，然后将其放入称重和尺寸标注系统(例如，还是如上所述的Cubiscan扫描器)。然后，人员将关于SKU的所有相关分类信息称为特性，诸如：易碎、易脆或易损(这可暗示移动或向下推物品有多猛)、在塑料袋中(这可暗示移动有多快)、卷起(这在安置时可能滚动)、不可堆叠(这可意味着不要将其放在一堆东西的底部)、玻璃(因此不要用机器人搬运，或者非常轻柔地搬运)、非常薄(因此如果不兼容就不要搬运，或者使用特殊类型的抓取器)以及在拾起时打开(像书或牛仔裤，并且因此不应由机器人搬运)。

例如，图1 3示出了根据本发明的一方面的系统的操作图。如在60处所示，过程开始于(在62处示出)接收SKU的新箱，然后(在64处示出)扫描新箱的SKU。系统然后(在66处示出)测量重量和尺寸信息，如上文所讨论(或使用上文提到的Cubiscan扫描器系统)。然后将重量和尺寸信息提供给本地WMS 68以及单独的可操作控制器70。然后由人员(例如，在图1的信息输入系统18处)输入(在72处示出)分类信息，并且将该分类信息提供给本地WMS 68。然后将箱(在74处示出)倾倒到存货料框。

单独的可操作控制器70然后可将输送指令76以及物体的搬运参数信息发送到各种可编程运动装置90、92、94中的任一者(以及指示物体没有资格自动化搬运96的数据)。系统还可对要重新称重并分析它们的尺寸的先前登记的SKU进行周期性地标记以用于质量控制，如在98处示出。

图14示出了可用于通知资格或搬运参数(诸如摆放权限或安置权限)的特性的实例。摆放权限是将物品安置在期望位置和取向的能力。一些物品可能不容易取向，或者最终的摆放可能无法预测。例如，松散地包装在袋中的物品可能会自行折皱或折叠，或者它可能在安置前不受控制地摇荡/摆动，从而使其最终的大小和取向无法预测。安置权限是物体保持其安置的位置和取向上的能力。可通过扫描扫描表单100来输入信息(例如，经由图1的信息输入站18数字地输入)。特别地，可在扫描SKU之后扫描(例如，使用扫描器110)扫描表单上的代码以提供关于物体的信息。图14在102处示出了可(在扫描SKU之后)扫描以指示物品可滚动(具有低安置权限)的代码，并且在104处示出了可扫描以指示物品不可堆叠的代码。图14在106处示出了可扫描以指示物品易碎或可压碎的代码，并且在108处示出了可扫描以指示物品可变形(具有低摆放权限)的代码。

图14在112处示出了可(在扫描SKU之后)扫描以指示物品太薄或太细而无法可靠地抓住的代码，并且在114处示出了可扫描以指示物品是玻璃或其他易碎品的代码。图14在116处示出了可扫描以指示物品打开(具有低摆放权限)的代码，并且在118处示出了可扫描以指示物品太重而无法由自动化处理系统处理的代码。

末端执行器可与物体处理系统中的可编程运动装置一起使用。例如，图15示出了物体处理系统120，该物体处理系统包括位于承载进料料箱126的进料输送机124与承载目的地容器130的目的地输送机128之间的物体处理站122。物体处理站122包括可编程运动装置(例如，铰接臂132)，该可编程运动装置具有附接的末端执行器以及相关联的感知系统134。感知系统134被定位成感知选定进料料箱126’中的物体(和/或相关联的标记)，所述进料料箱被双向输送机136转向(选择)以移动到选定的进料输送机部段124’上。感知系统134也被定位成经由一个或多个转向器来感知设置在目的地输送机128的处理目的地输送机部段128’上的目的地容器130’，该一个或多个转向器选择性地将选定的目的地容器130’转向到处理目的地输送机部段128’上。系统的操作由一个或多个计算机处理系统200控制，该一个或多个计算机处理系统与输送机124、124’、136、128、128’和可编程运动装置132(包括末端执行器)以及感知系统134通信。

物体处理站122包括进料输送机部段124’，该进料输送机部段使用转向器双向输送机136使选定的供应料箱126’循环往返于进料输送机124。可编程运动装置132的末端执行器被编程为从供应料箱126’抓取物体，并且移动物体以通过在目的地输送机装载区域处将物体安置或投放到目的地输送机128’上的目的地容器130’中来将其递送到目的地输送机装载区域128’上的期望目的地料箱130’。供应箱储物126’然后可返回到输入输送机124，并且任选地被带到另外的处理站。因此，在处理站122处，将一个或多个供应商供应料箱126’输送到输入区域，并且可编程运动装置132被致动以从料箱126’抓取物体，并且将物体安置到选定的目的地容器130’中。经处理的供应商料箱126’然后返回到输送机124上的公共输入流，并且目的地容器126’沿着目的地输送机124进一步移动。

系统120还可包括位于进料输送机上或附近的一个或多个感知单元138，以用于识别每个料箱外部的标记、提供可从中识别料箱的内容物的感知数据，并且然后了解其在输送机124上的相对位置，跟踪其位置。根据一方面，假定物体的料箱在其外部的一个或多个位置上标有视觉上独特的标记，诸如条形码(例如，提供UPC代码)、QR码或射频识别(RFID)标记或邮寄标签，使得它们可用扫描器充分识别以进行处理。标记的类型取决于所使用的扫描系统的类型，但可包括1D或2D代码符号。可采用多种符号法或加标签方法。假定采用的扫描器类型与标记方法兼容。例如通过条形码、RFID标记、邮寄标签或其他手段进行的标记对识别标记(例如，符号串)进行编码，该识别标记通常是一串字母和/或数字。符号串唯一地将供应商料箱与一组特定的同类物体相关联。基于进料料箱124上的识别代码，系统可准许料箱124继续沿进料输送机124，或者可将选定的料箱126’引导到选定的进料输送机124’上。

在物体处理站122处的选定的进给输送机124’上，感知系统134协助(使用中央控制系统200，例如，一个或多个计算机处理系统)包括末端执行器的可编程运动装置132来定位和抓取进料料箱126’中的物体。根据其他方面，每个物体同样也可标记有视觉上独特的标记，诸如条形码(例如，提供UPC代码)、QR码或射频识别(RFID)标记或邮寄标签，使得它们可用扫描器充分识别以进行搬运。标记的类型取决于所使用的扫描系统的类型，但可包括1D或2D代码符号。同样，可在每个物体上采用多种符号法或加标签方法。

系统120还包括现场摄入感知系统140，该感知系统包括向下指向进料输送机124上的每个进料料箱126中的一个或多个物体上的多个感知单元142、144、146、148，以及在感知系统下方的输送机124的重量感测部段139。此外，重量感测部段139还可包括振动装置137，该振动装置用于摇晃料箱以便使料箱内的物体在料箱内彼此分开，如下面更详细地讨论。感知系统朝向接下来要搬运的物体的每个料箱安装在输送机上方，从而向下查看每个料箱126。感知单元例如可包括相机、深度传感器和灯。获取2D和3D(深度)数据的组合。深度传感器可提供深度信息，该深度信息可与相机图像数据一起使用以确定关于视图中的各种物体的深度信息。灯可用于去除阴影并促进识别物体的边缘，并且可在使用期间全部打开，或者可根据期望的顺序被点亮以帮助物体识别。该系统使用这种图像和各种算法来为料箱中的物体生成一组候选抓取位置，如下面更详细地讨论。

图16A示出了来自感知系统140的料箱126的视图，该感知系统包括感知单元142、144、146和148。图16A的图像视图示出了料箱126(例如，在输送机124上)，并且料箱126容纳物体150、152、154、156、158。虽然在某些系统中，每个进料料箱中的物体可能是非同类的(多个SKU)，但在其他系统中，如图16A所示，物体可能是同类的(单个SKU)。系统将识别一个或多个物体上的候选抓取位置，并且可能不会尝试识别被其他物体部分地遮挡的物体的抓取位置。可使用机器人末端执行器的3D模型来指示候选抓取位置，该机器人末端执行器安置在实际末端执行器将用作抓取位置的位置。例如，如果抓取位置靠近物体的质心以在抓取和运输期间提供更大的稳定性，和/或如果抓取位置避免物体上的其中可能无法获得良好真空密封的位置(诸如盖子、接缝等)，则抓取位置可被认为良好。

感知系统140在感知单元142至148中包括扫描和接收单元以及边缘检测单元，以用于捕获整个料箱的选定物体的各种特性。同样，图16A示出了来自捕获系统的视图，根据一个实施例，该捕获系统可包括一组相似或相似的物体150、152、154、156、158。扫描到的体积差异(如果有的话)在图16B中示出，并且与关于由SKU归纳系统的检测系统提供的识别标记识别的物品的记录数据或记录的物体数据进行比较。特别地，将扫描的体积与识别的SKU的体积乘以已知在料箱中的物体的数量进行比较。

根据其他方面，扫描和接收单元还可用于确定料箱中的物体集合的密度，将该密度与识别的SKU的已知密度乘以料箱中的物体的已知数量进行比较以知道物体的质量和体积。体积数据可例如使用光探测和测距(激光雷达)扫描器、脉冲飞行时间相机、连续波飞行时间相机、结构光相机或无源立体相机中的任一者获得。

根据其他方面，该系统可另外地使用边缘检测传感器，所述边缘检测传感器(同样与处理系统200一起)用来检测料箱中的任何物体的边缘，例如使用关于强度、阴影检测或回波检测等中的任一者的数据，并且可用来例如确定如图16C所示的大小、形状和/或轮廓中任一者以帮助确认料箱中的物体的数量。在某些方面，系统可识别料箱中的特定物体并通过这种边缘检测来确认其形状和大小。因此，上述系统可用于确认料箱中的物体数量，并且在某些方面，最初估计料箱中的(单个SKU)物体的数量和/或确认任何特定SKU的记录数据。

同样，上述系统的操作与中央控制系统200协调，该中央控制系统同样与铰接臂132、感知系统134、138、140以及进料输送机124、124’、双向输送机136、目的地输送机128、128’和任何转向器通信(例如，无线地通信)。该系统根据符号字符串来确定与供应商料箱相关联的UPC，以及每个物体的出站目的地。中央控制系统200由一个或多个工作站或中央处理单元(CPU)组成。例如，UPC或邮寄标签与出站目的地之间的对应关系由中央控制系统维护在称为清单的数据库中。中央控制系统通过与仓库管理系统(WMS)通信来维护清单。清单为每个入站物体提供出站目的地。

图17示出了根据本发明的另一个方面的SKU归纳系统150，该归纳系统包括如上文参考图1所讨论的输入站14，向该输入站呈现新物体11、13、15，例如，在输送机40上的单个流中。可从同类或非同类物体的箱中提供物体，其中一次呈现一个物体以归纳到处理系统中。同样，任何输送机可以是花纹式或非花纹式的，并且系统可经由速度控制来监视和控制输送机的移动。归纳系统150包括如上所讨论的重量感测输送机部段12、如上所讨论的响应评估系统16以及料箱准备系统20，所有这些都如上所讨论，例如，该料箱准备系统包括用于将物体安置到料箱21中以供物体处理系统处理的可编程运动装置19。归纳系统150还包括封闭式扫描系统152，输送机154通过该封闭式扫描系统将物体在途中运送到料箱准备系统20。

参考图18，封闭式扫描系统152可包括多个扫描系统160、162、164，例如，该多个扫描系统在物体通过系统152时对物体进行扫描。扫描系统160、162、164可被定时以在不同的时间操作，并且可被隔离器166、168分开，并且在某些方面，可进一步被封闭在单独的外壳中。

进一步参考图19和图20，系统160可包括多个光源170(例如，不同频率的激光源)。从物体174的(高反射性)表面反射的照明可立即返回到靠近的传感器172，而进入物体174并从该物体返回的照明可返回到更径向远侧的传感器176。系统160可学习不同类型的塑料(例如，袋)在不同频率下的响应以确定物体材料的各种特性，包括例如不同波长下的反射率和折射率。另外地，该系统不仅采用各种波长的光源，而且还采用红外线或紫外线辐射。

图21A和图21B示出了包括x射线源的一部分的扫描系统162，该x射线源可包括在壳体182内的x射线管180，使得x射线管可通过壳体182的x射线输出区域184来发射x射线。x射线管包括阳极端186、阴极端188以及在阳极端186与阴极端188之间的中间部段190。x射线管10的阳极端186包括阳极罩192、x射线产生靶194和x射线透射窗196。阴极端188包括阴极护罩198、电子发射器204以及电连接件206和208，加热器功率通过所述电连接件施加到电子发射器204。中间部段190可由诸如陶瓷或玻璃的电绝缘体形成。电绝缘体被密封到x射线管的阳极端和阴极端，从而产生x射线管的内部区域，在该内部区域中可产生和保持真空。

扫描系统162定位在检测器200上方，并且物体202(诸如装运袋的一部分，例如边缘或拐角)可定位在检测器200上方。当扫描系统162位于物体202附近时，x射线扫描器启动，并且加热器功率被供应到阴极电子发射器204。由此，在阴极端188和阳极端186之间施加高电压(例如，30至50kV)。由施加的高电压产生的电场加速电子从电子发射器通过真空到达x射线产生靶194。在靶处产生的x射线的强度随着高电压、电子束电流和靶材料的原子量的增加而增加。在靶中产生的x射线的一部分经由x射线透射窗196离开管，并且经由壳体182的x射线输出区域184离开壳体182。阴极端处的高电压通常作为负高电压(例如，-50kV)提供，并且阳极端处的电压电势通常在系统的参考接地电势下提供。这准许管180的阳极端186直接耦合到壳体182。x射线管180可被包装在往复装置中，该往复装置包括高电压电源和驱动电子发射器的电源。

根据功率水平调整，扫描系统162可用于确定装运袋和/或任何内容物的材料和密度中的任一者。例如，在某些实施方案中，系统162可用于区分低密度聚乙烯(0.917至0930g/cm³)和高密度聚乙烯(0.944至0.065g/cm³)。这种系统还可用于确定物体的密度是否太大以至于铰接臂无法安全地提升或移动物体，或者在其他方面确定对各种已知材料的比较响应以用于机器学习目的。

在图22至图24中示出了扫描系统164，该扫描系统包括摩擦电扫描系统，该摩擦电扫描系统包括附接到可移动轴222的带电摩擦探针220。如图22所示，探针220可带负电，并且如图23所示，根据本发明的不同方面，探针220’可带正电。系统164还包括在细长导电杆226上的一个或多个(例如，如图24所示的四个)检测探针224。当探针220、220’被安置在物体229的表面上时，如图24的顶视图所示，探针220、220’被移动(例如，以使其靠近和远离各种检测探针224的循环运动进行移动，任何检测到的正电荷或负电荷(电子损失或电子增益)都由一个或多个检测探针224检测。由于不同的材料对附加电子的存在或不存在表现不同，因此可确定材料的区别。例如，已知材料(例如，塑料材料)在丙烯酸、聚苯乙烯、聚氨酯、聚乙烯、聚丙烯、乙烯树脂的列表中变得更带负电。同样，使用机器学习，不同材料对探针220和/或220’的响应可与后来学习或得知的材料响应相关联以促进识别物体或物体的装运包装的材料。

参考图25A至图25H，根据一方面，用于提供SKU归纳的过程可涉及如果识别出物体的SKU，则处理该物体，并且这样的处理可涉及识别SKU是否需要由专用可编程运动装置进行任何特殊搬运，或者SKU是否可由通用可编程运动装置搬运。参考图25A，因此，该过程可通过确定是否识别出SKU来开始(步骤1000)。如果SKU是未知的，择系统可试图识别物体的重量、大小和/或形状(步骤1002)，并且参考图25B，系统可试图确定(例如，从物体的每个视图，参考步骤1018))关于物体的不同表面和/或视图的特性。例如，系统可确定来自每个视图的任何形状或表面是否包括矩形形状(步骤1020)，并且如果是的话，则将增加定位权限(安置时保持在适当位置的能力)因子(步骤1022)。系统还可确定来自每个视图的任何形状或表面是否包括圆形或修圆的表面(步骤1024)，并且如果是的话，则将降低定位权限因子(步骤1026)。此外，系统可确定来自每个视图的任何形状或表面是否包括尺寸明显大于其他尺寸的形状(步骤1028)，并且如果是的话，则系统可增加与物体是否太薄或太细而无法处理相关的因子(步骤1030)。另外地，系统可确定物体的任何形状或表面在被提升时是否明显地改变(步骤1032)，并且如果是的话，则将降低摆放权限(喘气时保持在适当位置的能力)因子(步骤1034)。进一步参考图25C，系统然后可使用以上信息通过与其他已知的SKU相关联来估计物体的形状(步骤1036)，可确定物体的重量(步骤1038)和质心(步骤1040)，并且可确定物体的质心是否不恒定(步骤1042)，例如，物体是否不稳定。

系统然后可返回到图25A中的文本/图像/袋分析例程(步骤1004)，并且然后分析物体包装，如下并参考图25D。系统可确定物体的最外点(步骤1044)，并且然后确定哪些点形成直角点或锐角点(步骤1046)。然后确定此类点之间的距离(步骤1048)，并且估计周边(步骤1052)，该周边用于估计物体的形状(步骤1052)。然后评估沿输送机方向的长度轮廓(步骤1054)，评估宽度轮廓(步骤1056)，并且然后评估高度轮廓(步骤1058)，并且这个信息可用于估计物体的体积大小(步骤1060)。

此外，并且参考图25E，对于每个视图(步骤1062)，系统将采用文本和图像辨识(步骤1064)来检测任何词语“易碎”、“易破”、“玻璃”、“有害”、“危险”、“易燃”和“此端向上”(步骤1066)。如果发现这些术语中的任一者，则系统将该物体识别为不可由可编程运动装置处理(步骤1068)，并且该物体将被输送到例外料箱。系统还可检测也可指示物体是易碎的或包含有害物质中的任一者的各种图像中的任何图像，如图25E所示。如果在物体上发现这些中的任一者，则将该物体标记为不适合由可编程运动装置处理。

另外地，并且参考图25F，系统可采用图像和文本辨识的组合(步骤1070)以首先识别塑料回收符号以及其中的数字。由于数字标识塑料的类型，因此系统将进行以下关联(步骤1072)：如果数字为1，则材料＝聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)，如果数字为2，则材料＝高密度聚乙烯(HDPE)，如果数字为3，则材料＝聚氯乙烯(PVC)，如果数字为4，则材料＝低密度聚乙烯(LDPE)，如果数字为5，则材料＝聚丙烯(PP)，如果数字为6，则材料＝聚苯乙烯(PS)，并且如果数字为7，则材料仍然未知。系统还将搜索任何术语：“LDPE”、“LD-PE”、“PE-LD”、“HDPE”、“HD-PE”、“PE-HD”、“PET”、“PVC”、“PP”和“PS”(步骤1074)。

系统然后可(并且参考图17至图24、图25G和图25H)确定物体的边缘(步骤1076)并且选择边缘以进行分析(步骤1078)。然后可使用光学检测头来查询物体(步骤1080)，如上所述，例如，使用红外线、可见光或紫外线辐射(步骤1082)。可执行各种分析，包括光散射和折射率分析(步骤1084)。

系统然后可采用边缘的x射线分析(步骤1086)、x射线散射(步骤1088)，并且应用x射线检测分析(步骤1090)来表征任何散射或透射检测以进一步表征物体。系统还可(并且参考图25H)可与电极接触(步骤1092)，然后采用静电感应分析(步骤1094)以确定对在材料的表面上施加(或不存在)电子的摩擦电响应(步骤1096)。系统然后可估计物体的密度(步骤1098)、粘度(步骤1100)、分子质量(步骤1102)和材料成分(步骤1104)中的任一者。再次参考图25A，系统然后可基于排名因子来将物体与相似或最相似的SKU相关联(步骤1006)，并且确定与下一个最接近的物体的相似度排名是否足够高(步骤1008)以处理新SKU。如果相似度排名太低，则系统将物体转向到例外料箱中(步骤1012)。如果要处理物体，则系统将确定是否需要进行任何特殊搬运(步骤1010)。如果是的话，则用特殊搬运来处理物体(步骤1014)，并且如果不是的话，则用通用可编程运动装置来处理物体(步骤1016)。

根据其他方面，本发明提供了用于通过机器人、自动化系统或人员进行倾倒的策略，以便提高拣选性能。倾倒是将到达箱中的单元转移到料框的操作；然后，料框直接地转送到一个或多个机器人单元，或者是用于自动化存储和检索系统(AS/RS)的存储单元。机器人单元的性能可取决于料框内的物体的组织。如果物体整齐地平铺并且彼此相邻，则抓取检测算法可能难以生成只拣选一个物品的拣选。例如，如果系统从上方捕获料框的图片，然后选择画圆圈的地方(对于吸盘所在的位置)，则圆圈包含两个物体的可能性可能很高(从而导致多次拣选)。根据各个方面，因此，机器人或自动化倾倒站或用于提高拣选能力的站可例如摇晃料框以减少平铺的影响，并且例如将料框中的物体展开以帮助机器人做出更好的抓取决策。根据各种其他方面，人员可选择图像上的一些抓取点来帮助训练机器人，例如，如在美国专利号10,625,432中所公开的，该专利的公开内容在此以全文引用方式并入。

根据其他方面，可提供类似于图1的SKU归纳系统10的用于SKU调谐的多个特殊归纳系统。不同的归纳系统专用于搬运不同类型的SKU。例如，需要额外工作的SKU(例如，由于其大小、低摆放权限或低安置权限)。其他SKU在更快的SKU归纳系统处倾倒。在其他方面，为了向人员提供可有助于这种区分的信息，本发明的一方面的系统可经由照片来记录物体以及成功和不成功的倾倒料框。根据其他方面，系统可向倾倒器提供成功拣选的热图，以帮助系统做出取向决策，并且准许人员展示机器人稍后可使用的抓取点。系统还可提供在屏幕上呈现给用户的关于机器人的最佳倾倒或拣选的指令，这可能取决于SKU。根据其他方面，系统可用相机来检测物体是否被正确地处理，和/或将指令投射到工作空间中，例如，从而提供投射在待倾倒的盒上的切割位置。根据其他方面，根据人员的速度以及机器人在他们的料框上的拣选失败次数来评估人员，并且因此激励人员以对机器人有利而不仅是对人来说更快的方式倾倒。

根据其他方面，系统可提供关于SKU的与数据库中的信息不匹配的次佳拣选性能或特性，并且自动地标记SKU或料框以被输送到QA站。这可在可操作控制器70检测到可疑数据并要求人员使用上面公开的系统或上面提到的与站通信以供使用的Cubiscan扫描器称重或测量物体(SKU)的情况下进行。根据其他方面，人员可对包装类型的菜单或在兼容性中使用的其他项目进行分类，诸如采用压碎因子，压碎因子是被压碎物体的易感性的量度。

根据其他方面，系统可评估将提高拣选性能的料框特征。例如，系统可记录料框颜色或纹理，例如，使得料框的底部具有已知的纹理或背景。手提箱的颜色(例如，背景或内表面的颜色)可以用于识别目的，诸如对料框进行分类，或者可提供已知的背景，相对于该背景可更容易地识别物体。此外，带纹理的内表面(例如，波浪形)可提供不平坦的底部以帮助拣选，和/或可包括使物品远离边缘的形状(例如，插入物)，从而再次提供更像碗的形状以帮助拣选。根据其他方面，系统可提供带有孔和推动叶片的料框，所述推动叶片可推动料框内的物体以帮助拣选。

根据其他方面，系统可提供反馈以向供应链通知更好的包装选择。此信息中的一些可用于为供应商反馈提供自动化假设推荐。人员会拍摄不良包装示例的照片以生成报告来发回给供应商。此外，系统可从照片生成抓取以让伙伴看到抓取的样子。

也可在整个归纳处理中(例如，在训练和评分模式期间)进行参数估计。评分模式使用当前搬运参数估计模型为单个SKU或一组SKU生成计划参数。在接收到新的或更新的SKU数据后，产品管理器将调用估计器应用程序。

训练模式将具有以下功能：参数估计模型的训练、新训练模型的离线评估(参见下文)、新模型与生产模型的离线性能的比较以及是否将新模型推广到生产的决策，以及为数据存储中的产品集合中的所有SKU生成计划参数。

数据存储将存储具有已知数量的掉落、多次拣选和损坏的单独的实验测试集。在此集中，每个测试SKU将进行具有多个吸盘大小和多个标度持续时间的实验。该测试集将是损坏和24/7实验的子集。模型(生产模型或新训练的模型)将为每个测试SKU选择在进行测试集中的实验的参数中的最佳参数。然后训练应用程序将对由所选择的参数生成的不良事件的数量进行计数。

对于产品集合中的每个SKU，数据存储将存储两个计划参数集，一个用于归纳和单次拣选单元，并且另一个用于多次拣选单元。大型数据库还将存储两个序列化模型，一个用于归纳和单次拣选单元，并且另一个用于多次拣选单元。训练将按需和周期性地运行，例如，在将新的训练数据上传到数据存储之后，人员将能够发起训练过程(数据上传和训练的发起都将通过训练应用程序控制台来完成)。另外地，训练可注册为调度工作并且例如每周一次。

图26在270处示出了与根据本发明的一方面的系统一起使用的功能控制系统，该功能控制系统包括中央控制数据中心272，该中央控制数据中心与多个SKU归纳站274、276通信，从而将来自(中央控制数据中心272的)数据存储278的计划参数提供到分离站280、282。来自分离站的拣选结果被提供回数据存储278，该数据存储还接收对24/7实验结果的手动上传以及来自产品管理器286的每种类型的单元的产品计划参数。

数据存储278还与参数估计器应用程序284通信，并且特别地将例如拣选结果和损坏实验的结果提供给训练模块290，该训练模块将参数估计模型和离线评估结果提供回数据存储278。数据存储278还将参数估计模型提供给参数估计器应用程序278的评分模块292，并且评分模块292与产品管理器286通信，从而提供每种类型的单元的计划参数并从产品管理器286接收产品信息。产品管理器286还从工作流管理系统288接收用于生成现有产品的参数的通知，以及新产品信息和现有产品的更新信息。

根据采用最终生产模型的又一方面提供闭环训练，该最终生产模型用于评分，并且无法访问掉落和多次拣选数据并仅根据SKU特征来进一步预测不良事件评分。该多次拣选和掉落数据在本文中称为特权特征。该数据可在训练期间使用，但在评分期间不可用。下表总结了将在训练和评分模式中使用的四种类型的数据。

表1

数据集A是通过移除特权特征而从数据集C获得的。参数估计应用程序将使用自训练方法来训练图27的生产模型，该图在350处示出了用于数据集评分和训练的SKU处理步骤。特别地，数据集C(具有特权特征的带标签的训练数据)360被提供给训练模块362，该训练模块与中间模块364通信，并且进而与评分模块368通信。评分模块368还与包括具有特权特征的无标签的训练数据的数据集D 366通信。评分模块368与分析模块370通信，该分析模块包括结果数据集D加标签372以及来自数据集C 360的数据集C(具有特权特征的带标签的训练数据)374。

分析模块370提供移除了特权特征的数据376以提供数据集A(带标签的训练数据)378，该数据集A与又一训练模块380通信。训练模块380的输出被提供给候选预测模型382，并且候选预测模型382与又一评分模块384通信，该评分模块接收数据集B(无标签的评分数据)386并且提供SKU参数388。

图28在400处示出了包括多个物体处理系统420、460、470、480、490的系统，如上文参考图15所讨论，并且任何一个或两个或更多这样的处理系统可包括相关联的现场摄入感知系统440、450，也如上文参考上面参考图15所讨论的现场摄入感知系统440所讨论。每个现场摄入感知系统440、450可在料框通过每个系统440、450时提供对料框的检查，不仅在视觉和体积上检查内容物，而且还提供关于料框内容物的重量的信息以及重新分配料框内的物体以便于机器人稍后抓取。每个物体处理系统420、460、470、480、490与在其上提供进料料框502的公共进料输送机504以及在其上提供输出容器506的公共输出输送机508通信。

本领域技术人员将理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可对以上公开的实施方案进行多种修改和变化。

Claims (34)

1.一种用于为物体指派搬运参数的物体归纳系统，所述物体归纳系统包括：

分析系统，所述分析系统包括至少一个特性感知系统以用于提供关于待处理物体的感知数据，所述特性感知数据包括与重量、高度、宽度、长度、重量、质心、物体描述、物体类别和至少一个图像中的任一者相关的数据；

关联系统，所述关联系统包括具有特性记录数据的物体信息数据库，所述特性记录数据包括与重量、高度、宽度、长度、重量、质心、物体描述、物体类别和多个物体的至少一个图像中的任一者相关的数据，所述关联系统响应于所述特性感知数据中的任一者与所述特性记录数据中的任一者的共性而将关联数据指派给所述物体；以及

指派系统，所述指派系统用于基于所述关联数据来将可编程运动装置搬运参数指派给标记感知数据，所述指派系统包括工作流管理系统以及单独的可操作控制器，所述可编程运动装置搬运参数包括以下任一项：末端执行器处的真空压力、所述末端执行器处的真空吸盘的大小、所述末端执行器的最大移动速度、所述末端执行器的最大角加速度、所述末端执行器的最大线性加速度、使所述物体与所述末端执行器接合的位置，以及在被抓取时由所述末端执行器将所述物体保持于的摆放。

2.如权利要求1所述的物体归纳系统，其中准许人员将附加特性感知数据和特性记录数据中的任一者输入到所述物体归纳系统中。

3.如权利要求1至2中任一项所述的物体归纳系统，其中所述物体设置为有多个同类物体在箱中，并且其中所述箱包括在其上的箱识别标记，所述箱识别标记由箱感知系统感知以生成箱感知数据，所述箱感知数据被提供给所述物体归纳系统。

4.如权利要求1至3中任一项所述的物体归纳系统，其中所述系统还包括搬运参数输入系统以用于获得关于所述物体的搬运参数输入数据，所述搬运参数数据包括与以下任一项相关的数据：所述物体是否能够在安置后滚动、所述物体是否易碎、所述物体是否可堆叠、所述物体是否可压碎、所述物体是否可变形、所述物体是否太薄而无法处理、所述物体是否包括玻璃，以及所述物体是否非刚性。

5.如权利要求4所述的物体归纳系统，其中不同的先前归纳的物体的先前记录的特性感知数据和搬运参数输入数据中的任一者由所述物体归纳系统访问，以帮助生成所述物体的可编程运动装置搬运参数。

6.如权利要求4至5中任一项所述的物体归纳系统，其中可编程运动装置搬运参数包括关于用于将所述物体输送到多个可编程运动装置中的选定可编程运动装置的输送指令的数据。

7.如权利要求4至6任一项所述的物体归纳系统，其中所述分析系统包括至少一个工作流管理系统服务器，并且所述搬运参数输入系统和所述指派系统包括与所述工作流管理系统服务器分开并通信的至少一个归纳处理服务器。

8.如权利要求4至7中任一项所述的物体归纳系统，其中物体处理系统与所述物体归纳系统一起使用，所述物体归纳系统与多个其他物体处理系统通信以用于处理物体。

9.如权利要求8所述的物体归纳系统，其中所述其他物体处理系统包括具有专用搬运参数的至少一个物体处理系统。

10.如权利要求9所述的物体归纳系统，其中所述专用搬运参数包括大小、重量、摆放权限或安置权限中的任一者。

11.一种用于包括至少一个可编程运动装置的物体处理系统的物体归纳系统，所述物体归纳系统包括：

分析系统，所述分析系统包括至少一个特性感知系统以用于提供关于待处理物体的感知数据，所述特性感知数据包括与重量、高度、宽度、长度、重量、质心、物体描述、物体类别和至少一个图像中的任一者相关的数据；

搬运参数输入系统，所述搬运参数输入系统用于获得关于所述物体的搬运参数输入数据，所述搬运参数数据包括与以下任一项相关的数据：所述物体是否能够在安置后滚动、所述物体是否易碎、所述物体是否可堆叠、所述物体是否可压碎、所述物体是否可变形、所述物体是否太薄而无法处理、所述物体是否包括玻璃，以及所述物体是否非刚性；以及

指派系统，所述指派系统用于将可编程运动装置搬运参数指派给标记感知数据，所述指派系统包括工作流管理系统以及单独的可操作控制器，所述可编程运动装置搬运参数包括以下任一项：末端执行器处的真空压力、所述末端执行器处的真空吸盘的大小、所述末端执行器的最大移动速度、所述末端执行器的最大角加速度、所述末端执行器的最大线性加速度、使所述物体与所述末端执行器接合的位置，以及在被抓取时由所述末端执行器将所述物体保持于的摆放。

12.如权利要求11所述的物体归纳系统，其中准许人员将附加特性感知数据和搬运参数输入数据中的任一者输入到所述物体归纳系统中。

13.如权利要求11至12中任一项所述的物体归纳系统，其中所述物体设置为有多个同类物体在箱中，并且其中所述箱包括在其上的箱识别标记，所述箱识别标记由箱感知系统感知以生成箱感知数据，所述箱感知数据被提供给所述物体归纳系统。

14.如权利要求11至13中任一项所述的物体归纳系统，其中所述可编程运动装置搬运参数包括关于所述物体是否可接受由所述可编程运动装置处理的数据。

15.如权利要求11至14中任一项所述的物体归纳系统，其中不同的先前归纳的物体的先前记录的特性感知数据和搬运参数输入数据中的任一者由所述物体归纳系统访问，以帮助生成所述物体的可编程运动装置搬运参数。

16.如权利要求11至15中任一项所述的物体归纳系统，其中可编程运动装置搬运参数包括关于用于将所述物体输送到多个可编程运动装置中的选定可编程运动装置的输送指令的数据。

17.如权利要求11至16任一项所述的物体归纳系统，其中所述分析系统包括至少一个工作流管理系统服务器，并且所述搬运参数输入系统和所述指派系统包括与所述工作流管理系统服务器分开并通信的至少一个归纳处理服务器。

18.如权利要求11至17中任一项所述的物体归纳系统，其中物体处理系统与所述物体归纳系统一起使用，所述物体归纳系统与多个其他物体处理系统通信以用于处理物体。

19.如权利要求1 8所述的物体归纳系统，其中所述其他物体处理系统包括具有专用搬运参数的至少一个物体处理系统。

20.如权利要求19所述的物体归纳系统，其中所述专用搬运参数包括大小、重量、摆放权限或安置权限中的任一者。

21.一种用于包括至少一个可编程运动装置的物体处理系统的物体归纳系统，所述物体归纳系统包括：

标记感知系统，所述标记感知系统用于提供关于待处理物体的识别标记的标记感知数据；

分析系统，所述分析系统包括至少一个特性感知系统以用于提供关于所述待处理物体的感知数据，所述特性感知数据包括与重量、高度、宽度、长度、重量、质心、物体描述、物体类别和至少一个图像中的任一者相关的数据；

搬运参数输入系统，所述搬运参数输入系统用于获得关于所述物体的搬运参数输入数据，所述搬运参数数据包括与以下任一项相关的数据：所述物体是否能够在安置后滚动、所述物体是否易碎、所述物体是否可堆叠、所述物体是否可压碎、所述物体是否可变形、所述物体是否太薄而无法处理、所述物体是否包括玻璃，以及所述物体是否非刚性；

非暂时性介质，所述非暂时性介质用于存储与所述标记感知数据相关联的所述特性感知数据和所述搬运参数输入数据；以及

指派系统，所述指派系统用于将可编程运动装置搬运参数指派给所述标记感知数据，所述可编程运动装置搬运参数包括以下任一项：末端执行器处的真空压力、所述末端执行器处的真空吸盘的大小、所述末端执行器的最大移动速度、所述末端执行器的最大角加速度、所述末端执行器的最大线性加速度、使所述物体与所述末端执行器接合的位置，以及在被抓取时由所述末端执行器将所述物体保持于的摆放。

22.如权利要求21所述的物体归纳系统，其中准许人员将附加特性感知数据和搬运参数输入数据中的任一者输入到所述物体归纳系统中。

23.如权利要求21至22中任一项所述的物体归纳系统，其中所述物体设置为有多个同类物体在箱中，并且其中所述箱包括在其上的箱识别标记，所述箱识别标记由箱感知系统感知以生成箱感知数据，所述箱感知数据被提供给所述物体归纳系统。

24.如权利要求21至23中任一项所述的物体归纳系统，其中所述可编程运动装置搬运参数包括关于所述物体是否可接受由所述可编程运动装置处理的数据。

25.如权利要求21至24中任一项所述的物体归纳系统，其中不同的先前归纳的物体的先前记录的特性感知数据和搬运参数输入数据中的任一者由所述物体归纳系统访问，以帮助生成所述物体的可编程运动装置搬运参数。

26.如权利要求21至25中任一项所述的物体归纳系统，其中可编程运动装置搬运参数包括关于用于将所述物体输送到多个可编程运动装置中的选定可编程运动装置的输送指令的数据。

27.如权利要求21至26任一项所述的物体归纳系统，其中所述分析系统包括至少一个工作流管理系统服务器，并且所述搬运参数输入系统和所述指派系统包括与所述工作流管理系统服务器分开并通信的至少一个归纳处理服务器。

28.如权利要求21至27中任一项所述的物体归纳系统，其中物体处理系统与所述物体归纳系统一起使用，所述物体归纳系统与多个其他物体处理系统通信以用于处理物体。

29.如权利要求28所述的物体归纳系统，其中所述其他物体处理系统包括具有专用搬运参数的至少一个物体处理系统。

30.如权利要求29所述的物体归纳系统，其中所述专用搬运参数包括大小、重量、摆放权限或安置权限中的任一者。

31.一种操作用于包括至少一个可编程运动装置的物体处理系统的物体归纳系统的方法，所述方法包括：

提供关于待处理物体的识别标记的标记感知数据；

提供关于所述待处理物体的感知数据，所述特性感知数据包括与重量、高度、宽度、长度、重量、质心、物体描述、物体类别和至少一个图像中的任一者相关的数据；

获得关于所述物体的搬运参数输入数据，所述搬运参数数据包括与以下任一项相关的数据：所述物体是否能够在安置后滚动、所述物体是否易碎、所述物体是否可堆叠、所述物体是否可压碎、所述物体是否可变形、所述物体是否太薄而无法处理、所述物体是否包括玻璃，以及所述物体是否非刚性；

存储与所述标记感知数据相关联的所述特性感知数据和所述搬运参数输入数据；以及

将可编程运动装置搬运参数指派给所述标记感知数据，所述可编程运动装置搬运参数包括以下任一项：末端执行器处的真空压力、所述末端执行器处的真空吸盘的大小、所述末端执行器的最大移动速度、所述末端执行器的最大角加速度、所述末端执行器的最大线性加速度、使所述物体与所述末端执行器接合的位置，以及在被抓取时由所述末端执行器将所述物体保持于的摆放。

32.如权利要求31所述的方法，其中所述方法还包括准许人员将附加特性感知数据和搬运参数输入数据中的任一者输入到所述物体归纳系统中。

33.如权利要求31至32中任一项所述的方法，其中所述物体设置为有多个同类物体在箱中，并且其中所述箱包括在其上的箱识别标记，所述箱识别标记由箱感知系统感知以生成箱感知数据，所述箱感知数据被提供给所述物体归纳系统。

34.如权利要求31至33中任一项所述的方法，其中所述可编程运动装置搬运参数包括关于所述物体是否可接受由所述可编程运动装置处理的数据。