CN116776908A - 一种大场景多码识别方法、终端及系统 - Google Patents
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Abstract
一种大场景多码识别方法、终端及系统，涉及到货物中转过程中，对堆码在托盘上的货物进行扫码识别技术领域。解决现有的货物在快递中转运输时，逐个扫描条码信息存在效率低，容易漏扫，操作可靠性差的技术不足，包括：图像采集；三维建模；标贴识别；对从虚拟货物影像中四个侧面的图像进行去噪、滤波和二值化图像处理之后，再通过边缘检测算法检测出虚拟货物影像中四个侧面各标贴位置；识别码特征提取；对于有效的识别码，在虚拟货物影像中相应位置进行有效性标注；对于无法识别出有效识别码信息的各标贴，分别进行异常标注；补录扫码；有效提升识别码录入效率，有效避免传统人工逐个录入存在容易漏录的技术不足。
Description
技术领域
本发明涉及到货物中转过程中，对堆码在托盘上的货物进行扫码识别技术领域。
背景技术
货物在快递中转运输时，通常是将多个装有货物的包装箱堆码在托盘上形成堆垛，通过叉车将堆垛进行转移，而在转移时需逐个扫描读取每个包装箱上张贴的条码信息，为了便于对每个包装箱上的条码信息进行扫描读取，堆码货物时，包装箱贴有条码标贴的侧面一般置于堆垛的前、后、左或右侧表上。
目前，扫描包装箱上条码时，一般是通过智能终端对堆垛四个侧面上每个条码信息逐个扫描，不仅扫描效率低，容易漏扫或重复扫描的操作，操作可靠性差。
发明内容
综上所述，本发明的目的在于解决现有的货物在快递中转运输时，逐个扫描条码信息存在效率低，容易漏扫，操作可靠性差的技术不足，而提出一种大场景多码识别方法、终端及系统。
为解决本发明所提出的技术不足，采用技术方案为：
一种大场景多码识别方法，所述方法包括步骤：
步骤一、图像采集；采用摄影扫描设备对堆码在托盘上的货物的四个侧面分别进行图像采集，获得货物四个侧面的图像信息；
步骤二、三维建模 ；将步骤一所获得的各图像信息输入三维建模软件中，生成虚拟货物影像；
步骤三、标贴识别；对从虚拟货物影像中四个侧面的图像进行去噪、滤波和二值化图像处理之后，再通过边缘检测算法检测出虚拟货物影像中四个侧面各标贴位置；
步骤四、识别码特征提取；根据预设的识别码信息定义规则或数据库信息比对，对步骤三中各标贴位置进行识别码信息提出，并判断提取到的识别码信息的有效性，对于有效的识别码，在虚拟货物影像中相应位置进行有效性标注；对于无法识别出有效识别码信息的各标贴，分别进行异常标注；
步骤五、补录扫码；通过选择虚拟货物影像中异常标开启摄影扫描设备单码补录扫码图像采集，获得补录识别码信息，并与步骤四已识别有效识别码信息不重复后，对应异常标注改标为补录正常标注。
步骤一中对货物的每个侧面进行图像采集时，首先进行全景拍摄，之后分别进行四次局部拍摄，每次局部拍摄区域大于四分之一货物侧面区域，且每次包含有一个不同的货物边角内容。
作为对本发明作进一步限定的技术方案包括有：
所述的识别码为印于白色标贴上的条码或二维码。
所述的采用摄影扫描设备为手持式智能终端。
所述的采用摄影扫描设备为固定式扫描设备，包括有供托盘放置的托盘底座，托盘底座上设有环形齿轮轨道，环形齿轮轨道上设有由步进电机驱动行走的水平驱动机构，在水平驱动机构上通过升降驱动机构连接有摄像头。
所述的升降驱动机构上还设有补光灯具。
步骤四中，采用绿色线框对识别码进行有效性标注；采用红色线框对未检测到二维码信息的标贴框选的区域进行异常标注。
采用红色线框进行异常标注的同时，红色线框建立补录扫码启动入口。
一种大场景多码识别智能终端，包括有图像采集单元、图像处理单元、图像显示单元及无线网络传输单元；所述的图像处理单元采用所述的大场景多码识别方法执行识别码信息录入。
一种大场景多码识别系统，包括有所述的大场景多码识别智能终端和云端服务器；所述的大场景多码识别智能终端通过无线网络传输单元上传识别码信息至云端服务器；云端服务器存储管理识别码信息，以及对上传识别码信息与数据库信息进行匹配，在数据库中匹配不到相同识别码信息时，向大场景多码识别智能终端返回验证错误信息，由大场景多码识别智能终端对相应识别码采用黄色线框标注。
本发明的有益效果为：本发明通过对堆垛在托盘货物进行图像采集，通过三维建模软件生成虚拟货物影像，然后先识别标贴，再标贴上如果存在有有效的识别码，则代表对应的包装箱上张贴的条码信息被扫描读取，在虚拟货物影像进行对应标出，而如果标贴上未识出有效的识别码，则代表可能因为大场景图像采集时，未清晰采集到识别码信息，对该标贴进行标注提醒人工确认，在人工确定需要补录时，再根据提示单个补录，有效提升识别码录入效率，有效避免传统人工逐个录入存在容易漏录的技术不足。
附图说明
图1为堆垛在托盘货物的结构示意图；
图2为本发明的工作流程图。
具体实施方式
以下结合附图和本发明优选的具体实施例对本发明的结构作进一步地说明。
参照图1和图2中所示，本发明公开的一种大场景多码识别方法，相对于现有单码逐个扫码方式，本发明可以实现大场景下多码同时识别，为了克服大场景下存在部分识别码因清晰度无法满足识别要求，从而导致的漏码的情况发生，本发明在大场景拍摄后，通过生成三维模型，对于已经成识别出的识别码在三维模型中进行标出，有利于人工快速排查出未识别出的识别码，能快速确定漏码位置，有效提升识别码录入效率，有效避免传统人工逐个录入容易存在漏录的技术不足，所采用的具体的方法步骤包括有：
步骤一、图像采集；采用摄影扫描设备对堆码在托盘1上的货物2的四个侧面分别进行图像采集，获得货物四个侧面的图像信息；由于一般货物是装于纸皮的包装箱中，堆码在方便叉车移动的托盘上，堆垛近似于一个正方体，而每个包装箱的识别码标贴3都置于堆垛的侧面上，而堆垛的底面和顶面是没有图像采集的需求，为了方便灵活地进行图像采集，所述的采用摄影扫描设备优选为手持式智能终端。对于货物较小，每个托盘上堆放的包装箱数量较多，识别码标贴面积小，对图像采集清晰度要求较高时，对货物的每个侧面进行图像采集时，按照程序提示，首先进行全景拍摄，之后分别进行四次局部拍摄，每次局部拍摄区域大于四分之一货物侧面区域，且每次包含有一个不同的货物边角内容。根据需要，还可以采用摄影扫描设备也可以用固定式扫描设备，包括有供托盘放置的托盘底座，托盘底座上设有环形齿轮轨道，环形齿轮轨道上设有由步进电机驱动行走的水平驱动机构，在水平驱动机构上通过升降驱动机构连接有摄像头。所述的升降驱动机构上还设有补光灯具。也即是在水平驱动机构和升降驱动机构的驱动下，摄像头以相对较近距离，分区域获取堆垛几何形状和识别码标贴细节，并将其转化为数字化的点云或网格数据。
步骤二、三维建模 ；将步骤一所获得的各图像信息输入三维建模软件中，生成虚拟货物影像；在步骤一中获得四个侧面的图像经现有技术转化为点云数据或网格数据，并进行优化几何形状和拓扑结构，去除噪点，并填补缺失的数据，形成数字模型。在具体实施过程中，比如可以选用Autodesk Maya、Blender、Rhino等建模软件实现三维建模。
步骤三、标贴识别；对从虚拟货物影像中四个侧面的图像进行去噪、滤波和二值化图像处理之后，再通过边缘检测算法检测出虚拟货物影像中四个侧面各标贴位置；由于纸皮的包装盒为黄色，而识别码标贴为白底色，二者具有明显的色差，在一个大场景下通过边缘检测算法识别识别码标贴轮廓所需的图像清晰度要求远低于寻找二维码位置或条码位置所需的图像清晰度要求，本发明利用的是一个识别码标贴的边框区域内包含至少有一个识别码的规则进行判断是否存在漏扫识别码。
步骤四、识别码特征提取；根据预设的识别码信息定义规则或数据库信息比对，对步骤三中各标贴位置进行识别码信息提出，并判断提取到的识别码信息的有效性，对于有效的识别码，在虚拟货物影像中相应位置进行有效性标注；对于无法识别出有效识别码信息的各标贴，分别进行异常标注；比如识别码为二维码时，对二维码特征提取，读取二维码信息的方法采用现有方法，即在每个标贴框选的区域，首先进行图像去噪、滤波、二值化等操作，以减少噪声和增强图像特征，之后进行通过边缘检测算法，检测出二维码图像中的边缘，根据二维码的编码规则，检测出二维码独有的标志符号，通过分析二维码图像中固定位置的黑白方格，提取的方格信息进行解码。成功解码后则代表该二维码是有效性的，可以通过一个绿色线框对该二维码进行有效性标注；如果不能成功解码，或者在该标贴框选的区域未检测到二维码信息，则代表有可能存在图像清晰度不足原因造成二维码信息无法读取，为了提醒人工对应补录，则将标贴框选采用红色线框进行异常标注，同时将红色线框建立补录扫码启动入口。如果识别码为条码时，工作原理基本相同，不同点在于采用条码识别规定进行条码定位和识别。
步骤五、补录扫码；通过选择虚拟货物影像中异常标开启摄影扫描设备单码补录扫码图像采集，获得补录识别码信息，并与步骤四已识别有效识别码信息不重复后，对应异常标注改标为补录正常标注。
本发明公开的一种大场景多码识别智能终端，包括有图像采集单元、图像处理单元、图像显示单元及无线网络传输单元；所述的图像处理单元采用所述的大场景多码识别方法执行识别码信息录入。
本发明一种大场景多码识别系统，所述系统包括有所述的大场景多码识别智能终端和云端服务器；所述的大场景多码识别智能终端通过无线网络传输单元上传识别码信息至云端服务器；云端服务器存储管理识别码信息，以及对上传识别码信息与数据库信息进行匹配，在数据库中匹配不到相同识别码信息时，向大场景多码识别智能终端返回验证错误信息，由大场景多码识别智能终端对相应识别码采用黄色线框标注。由于一个识别码标贴中可能包含多个不同用途的识别码，避免识别码标贴框选区域中成功读取识出一个非目标识别码而对进行异常标注而漏码未提醒，本发明通过黄色线框标注进行提醒人工复核该识别码标贴中是否存在漏码，有效提升信息录入的可靠性。
Claims (10)
1.一种大场景多码识别方法，其特征在于所述方法包括步骤：
步骤一、图像采集；采用摄影扫描设备对堆码在托盘上的货物的四个侧面分别进行图像采集，获得货物四个侧面的图像信息；
步骤二、三维建模 ；将步骤一所获得的各图像信息输入三维建模软件中，生成虚拟货物影像；
步骤三、标贴识别；对从虚拟货物影像中四个侧面的图像进行去噪、滤波和二值化图像处理之后，再通过边缘检测算法检测出虚拟货物影像中四个侧面各标贴位置；
步骤四、识别码特征提取；根据预设的识别码信息定义规则或数据库信息比对，对步骤三中各标贴位置进行识别码信息提出，并判断提取到的识别码信息的有效性，对于有效的识别码，在虚拟货物影像中相应位置进行有效性标注；对于无法识别出有效识别码信息的各标贴，分别进行异常标注；
步骤五、补录扫码；通过选择虚拟货物影像中异常标开启摄影扫描设备单码补录扫码图像采集，获得补录识别码信息，并与步骤四已识别有效识别码信息不重复后，对应异常标注改标为补录正常标注。
2.根据权利要求1所述的一种大场景多码识别方法，其特征在于：步骤一中对货物的每个侧面进行图像采集时，首先进行全景拍摄，之后分别进行四次局部拍摄，每次局部拍摄区域大于四分之一货物侧面区域，且每次包含有一个不同的货物边角内容。
3.根据权利要求1所述的一种大场景多码识别方法，其特征在于：所述的识别码为印于白色标贴上的条码或二维码。
4.根据权利要求1所述的一种大场景多码识别方法，其特征在于：所述的采用摄影扫描设备为手持式智能终端。
5.根据权利要求1所述的一种大场景多码识别方法，其特征在于：所述的采用摄影扫描设备为固定式扫描设备，包括有供托盘放置的托盘底座，托盘底座上设有环形齿轮轨道，环形齿轮轨道上设有由步进电机驱动行走的水平驱动机构，在水平驱动机构上通过升降驱动机构连接有摄像头。
6.根据权利要求5所述的一种大场景多码识别方法，其特征在于：所述的升降驱动机构上还设有补光灯具。
7.根据权利要求1所述的一种大场景多码识别方法，其特征在于：步骤四中，采用绿色线框对识别码进行有效性标注；采用红色线框对未检测到二维码信息的标贴框选的区域进行异常标注。
8.根据权利要求7所述的一种大场景多码识别方法，其特征在于：采用红色线框进行异常标注的同时，红色线框建立补录扫码启动入口。
9.一种大场景多码识别智能终端，包括有图像采集单元、图像处理单元、图像显示单元及无线网络传输单元；其特征在于：所述的图像处理单元采用权利要求1至8任一项所述的大场景多码识别方法执行识别码信息录入。
10.一种大场景多码识别系统，其特征在于所述系统包括有权利要求9所述的大场景多码识别智能终端和云端服务器；所述的大场景多码识别智能终端通过无线网络传输单元上传识别码信息至云端服务器；云端服务器存储管理识别码信息，以及对上传识别码信息与数据库信息进行匹配，在数据库中匹配不到相同识别码信息时，向大场景多码识别智能终端返回验证错误信息，由大场景多码识别智能终端对相应识别码采用黄色线框标注。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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