CN117010806A - 货物验收方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种货物验收方法、装置、设备及计算机可读存储介质，属于物流仓储的技术领域，其方法包括：获取货物的入库单，其中，所述入库单包括货物的入库编码和入库数量；获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息，所述扫描信息包括待入库货物的货物编码和货物数量；判断所述入库编码和入库数量与所述货物编码和货物数量是否完全一致；若是，则将所述入库单标记为正常入库，否则基于所述入库单和扫描信息生成异常信息。本申请具有提高对货物的验收效率的效果。
Description
技术领域
本申请涉及物流仓储的技术领域，尤其是涉及一种货物验收方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着电子商务的发展，各工厂、仓储中心或物流中心的货物流动越来越频繁，因此货物的验收越来越频繁。
目前，货物入库与出库的主流方式为：在载货车辆停靠后，由人工使用叉车等工具将商品运送到验收区，由验收人员人工扫码对货物进行验收。
但是，货物的数量往往是比较大，通过人工扫码对货物的验收方式效率较低。
发明内容
为了提高对货物的验收效率，本申请提供一种货物验收方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
第一方面，本申请提供一种货物验收方法，采用如下的技术方案：
一种货物验收方法，包括：
获取货物的入库单，其中，所述入库单包括货物的入库编码和入库数量；
获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息，所述扫描信息包括待入库货物的货物编码和货物数量；
判断所述入库编码和入库数量与所述货物编码和货物数量是否完全一致；
若是，则将所述入库单标记为正常入库，否则基于所述入库单和扫描信息生成异常信息。
通过采用上述技术方案，通过扫描信息和入库单对待入库货物进行验收，当入库编码和入库数量与货物编码和货物数量完全一致，入库单与待入库货物相匹配，入库单中的货物正常入库；当入库编码和入库数量与货物编码和货物数量不完全一致，入库单与待入库货物不相匹配，入库单中的货物未能正常入库，生成入库单的异常信息，相比于人工扫码对货物的验收的方式来说，大大提高了对货物验收的效率。
可选的，在所述获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息之前，还包括：
获取所述待入库货物位于传送装置上的图像信息；
基于所述图像信息判断所述待入库货物是否均处于位置标识上；
若所述待入库货物均处于位置标识上，则基于所述位置标识确定相邻两个所述待入库货物之间的第一距离信息；
基于所述第一距离信息计算相邻两个所述待入库货物扫描时间的第一时间差值。
通过采用上述技术方案，通过图像信息确定待入库货物的是否处于位置标识，从而确定相邻两个待入库货物之间的距离信息，通过距离信息以确定相邻两个待入库货物的扫描时间的第一时间差值。
可选的，若存在未处于位置标识上的待入库货物，则所述方法还包括：。
提取未处于位置标识上的待入库货物，将提取的待入库货物作为待处理物货；
基于所述图像信息确定与所述待处理货物相邻的两个待入库货物之间的第二距离信息；
基于所述第二距离信息确定第二时间差值；
获取所述待处理货物的第一位置编号以及与所述待处理货物相邻的待入库货物的第二位置编号；
将所述第二时间差值与所述第一位置编号和第二位置编号相绑定。
通过采用上述技术方案，当存在未处于位置标识上的待入库货物时，通过图像信息确定与待处理货物相邻的两个待入库货物之间的第二距离信息，通过第二距离信息确定第二时间差值，将第二时间差值与第一位置编号和第二位置编号相绑定，从而标识未处于位置标识上的待入库货物的位置标号与第二时间差值之间的关系。
可选的，在所述获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息之后，还包括：
获取当前待入库货物的当前扫描时间；
获取所述当前扫描时间的上一历史扫描时间；
计算所述当前扫描时间与上一历史扫描时间的第三时间差值；
基于所述第三时间差值判断是否存在漏扫情况；
若是，则控制移动机器人将所述漏扫的待入库货物从所述传送装置上取下。
通过采用上述技术方案，通过第三时间差值确定是否存在漏扫情况，从而减小漏扫情况对待入库货物验收的影响。
可选的，所述基于所述第三时间差值判断是否存在漏扫情况，包括：
判断所述第三时间差值是否与所述第一时间差值一致；
若所述第三时间差值与所述第一时间差值一致，则判定不存在漏扫情况；
若所述第三时间差值与所述第一时间差值不一致，则判断所述第三时差值是否与所述第二时间差值一致；
若所述第三时差值与所述第二时间差值一致，则获取当前待入库货物的待比对位置编码；
当所述待比对位置编码与所述第一位置编码和所述第二位置编码相匹配时，判定不存在漏扫情况；
当所述待比对位置编码与所述第一位置编码和所述第二位置编码不相匹配时，判定存在漏扫情况；
若所述第三时差值与所述第二时间差值不一致，则判定存在漏扫情况。
可选的，所述控制移动机器人将所述漏扫的待入库货物从所述传送装置上取下，包括：
获取漏扫的待入库商品的第一当前位置和移动机器人的第二当前位置；
获取传送装置的传送速度、移动机器人的移动速度以及当前时间；
基于所述第一当前位置、第二当前位置、当前时间、传送速度以及移动速度确定所述移动机器人的取货时间；
基于所述取货时间将漏扫的待入库货物从所述传送装置上取下。
通过采用上述技术方案，通过将漏扫的待入库货物取下，便于后期对漏扫的待入库货物与入库单进行核对，提高对入库单与待入库货物核对的准确性。
可选的，所述基于所述入库单和扫描信息生成异常信息，包括：
基于所述入库单和扫描信息确定异常的入库编码和入库数量；
将异常的入库编码和入库数量作为所述异常信息；
判断是否存在漏扫的待入库货物；
若是，则将漏扫的待入库的信息添加至所述异常信息。
通过采用上述技术方案，通过异常信息，便于工作人员快速知道存在异常的入库编码和入库数量，将漏扫的待入库的信息添加至异常信息中，后期可以人工对漏扫的待入库货物进行人工核对，以对存在异常的入库编码和入库数量进行更正，提高核对的准确性。
第二方面，本申请提供一种货物验收方装置，采用如下的技术方案：
一种货物验收方装置，包括：
第一获取模块，用于获取货物的入库单，其中，所述入库单包括货物的入库编码和入库数量；
第二获取模块，用于获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息，所述扫描信息包括待入库货物的货物编码和货物数量；
判断模块，用于判断所述入库编码和入库数量与所述货物编码和货物数量是否完全一致；若是，则将所述入库单标记为正常入库，否则基于所述入库单和扫描信息生成异常信息。
通过采用上述技术方案，通过扫描信息和入库单对待入库货物进行验收，当入库编码和入库数量与货物编码和货物数量完全一致，入库单与待入库货物相匹配，入库单中的货物正常入库；当入库编码和入库数量与货物编码和货物数量不完全一致，入库单与待入库货物不相匹配，入库单中的货物未能正常入库，生成入库单的异常信息，相比于人工扫码对货物的验收的方式来说，大大提高了对货物验收的效率。
第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器耦合；
所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如第一方面任一项所述的方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
附图说明
图1是本申请实施例中体现一种货物验收方法的流程示意图。
图2是本申请实施例中体现传送装置、摄像装置以及扫描器的位置关系的示意图。
图3是本申请实施例中体现计算相邻两个待入库货物扫描时间的第一时间差值的流程示意图。
图4是本申请实施例中体现步骤S15具体步骤的流程示意图。
图5是本申请实施例中体现确定是否存在漏扫情况的流程示意图。
图6是本申请实施例中体现一种货物验收装置的结构框图。
图7是本申请实施例中体现一种电子设备的结构示意图。
附图标记说明：1、传送装置；2、摄像装置；3、采集区域；4、扫描器。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
本具体实施例仅仅是对本申请的解释，其并不是对本申请的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。
本申请实施例提供一种货物验收方法，该货物验收方法可由电子设备执行，该电子设备可以为服务器也可以为终端设备，其中该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、台式计算机等，但并不局限于此。
如图1所示，一种货物验收方法，其方法的主要流程描述如下（步骤S101～S105）：
步骤S101，获取货物的入库单，其中，入库单包括货物的入库编码和入库数量；
步骤S102，获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息，扫描信息包括待入库货物的货物编码和货物数量；
如图2所示，在仓库内设置有传送装置1，传送装置1可以为传送带，还可以为其他能够传送待入库货物的装置，在本实施例中不做具体限定。在传送装置1远离仓库端的上方设置有摄像装置2，摄像装置2用于采集待入库货物位于传送装置1上的图像信息，其中摄像装置2能够采集的区域为采集区域3，在传送装置1上还设置有扫描器4，扫描器4位于采集区域3后方，扫描器4用于对传送装置1上的待入库货物的货物编码进行扫描。
特别说明的是，在传送装置1上设置有多个位置标识，其中，多个位置标识是等间隔设置的，待入库货物先经过摄像装置2再经过扫描器4，每个待入库货物均附有一个货物编码，货物编码包括但不限于待入库货物的产品名称、产品类型和生产日期，其中货物编码可以是二维码，还可以是RFID标签，对此不做具体限定。
在本实施例中，可以将入库单导入电子设备中，还可以将入库单的电子版发送至电子设备上，对此不做具体限定。
扫描器实时将待入库货物的扫描信息上传至电子设备上，扫描信息包括但不限于货物编码、产品名称、产品类型和生产日期，电子设备获取扫描信息时，对扫描信息中的货物编码和货物编码对应的货物数量进行统计。
其中，在利用扫描器对于待入库货物进行扫描之前还包括以下内容：
具体的，如图3所示，包括以下步骤（步骤S11～S15）：
步骤S11，获取待入库货物位于传送装置上的图像信息；
在本实施例中，摄像装置实时将采集到的图像信息上传至电子设备上，其中，可以设置摄像装置的拍摄频率，从而使多张图像信息中不存在同一待入库货物。
步骤S12，基于图像信息判断待入库货物是否均处于位置标识上；若是，则执行步骤S13，否则执行步骤S15；
在本实施例中，电子设备将图像信息输入至第一图像识别模型中进行识别，从而确定待入库货物是否均处于位置标识，其中，第一图像识别模型可以是用于图像识别的神经网络模型。
步骤S13，基于位置标识确定相邻两个待入库货物之间的第一距离信息；
当所有的待入库货物均处于位置标识上时，获取相邻两个位置标识之间的第一距离信息，其中，两个位置标识之间的距离是固定。
步骤S14，基于第一距离信息计算相邻两个待入库货物扫描时间的第一时间差值。
在本实施例中，电子设备获取传送装置的传送速度，通过传送速度和第一距离信息即可计算出一个时间，例如可以同t=s/v计算时间，计算出的时间即为第一时间差值。
其中，如图4所示，步骤S15具体包括以下子步骤（步骤a～d）：
步骤a，提取未处于位置标识上的待入库货物，将提取的待入库货物作为待处理物货；
步骤b，基于图像信息确定与待处理货物相邻的两个待入库货物之间的第二距离信息；
步骤c，基于第二距离信息确定第二时间差值；获取待处理货物的第一位置编号以及与待处理货物相邻的待入库货物的第二位置编号；
在本实施例中，当识别图像信息中存在不在位置标识上的待入库货物时，将该图像信息输入第二图像识别模型中，第二图像识别模型可以是用于图像识别的神经网络模型。
通过第二识别模型识别待处理货物与相邻的待入库货物的第一理论距离，获取位置标识之间的第二理论距离，计算第一理论距离和第二理论距离之间的比值，从而确定待处理货物与相邻两个待入库货物的实际距离，将实际距离作为第二距离信息，其中第一理论距离和第二理论距离为图像信息中的距离，通过传送速度和第二距离信息即可计算出第二时间差值。
步骤d，将第二时间差值与第一位置编号和第二位置编号相绑定。
在本实施例中，通过图像信息确定待处理货物的第一位置编号和与待处理货物相邻的待入库货物的第二位置编号，其中，对待入库货物进行位置编码的方式可以按照货物进入仓库的顺序进行位置编码。
在获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息之后，还包括以下内容：
具体的，如图5所示，包括以下步骤（步骤S21～S25）：
步骤S21，获取当前待入库货物的当前扫描时间；
在本实施例中，扫描信息还包括扫描时间，当电子设备接收扫描信息时，提取扫描信息对应的扫描时间，将最新提取的扫描时间作为当前扫描时间。
步骤S22，获取当前扫描时间的上一历史扫描时间；
在本实施例中，电子设备获取当前扫描时间的上一扫描时间，将上一扫描时间作为上一历史扫描时间。
步骤S23，计算当前扫描时间与上一历史扫描时间的第三时间差值；
将当前扫描时间与上一历史扫描时间作差即可得到第三时间差值。
步骤S24基于第三时间差值判断是否存在漏扫情况；若是，则执行步骤S25；
具体的，判断第三时间差值是否与第一时间差值一致；若第三时间差值与第一时间差值一致，则判定不存在漏扫情况；若第三时间差值与第一时间差值不一致，则判断第三时差值是否与第二时间差值一致；若第三时差值与第二时间差值一致，则获取当前待入库货物的待比对位置编码；当待比对标识与第一位置编码和第二位置编码相匹配时，判定不存在漏扫情况；当待比对标识与第一位置编码和第二位置编码不相匹配时，判定存在漏扫情况；若第三时差值与第二时间差值不一致，则判定存在漏扫情况。
在本实施例中，当电子设备获取第三时间差值时，将第三时间差值与第一时间差值进行比较，当第三时间差值与第一时间差值相同时，判定扫描器对待入库货物正常扫描，不存在漏扫情况；当第三时间差值与第一时间差值不相同时，将第三时间差值与第二时间差值进行比较，当第三时间差值与第二时间差值不一致时，判定存在漏扫情况，当第三时间差值与第二时间差值一致时，验证当前待入库货物的对比位置编码与第一位置编码和第二位置编码是否相同，相同即确定不存在漏扫情况，不相同，即存在漏扫情况。
当第三时间差值与第二时间差值一致时，电子设备获取当前待入库货物的位置编码，将获取的位置编码作为对比位置编码，以便于与第一位置编码和第二位置编码进行比较。
步骤S25，控制移动机器人将漏扫的待入库货物从传送装置上取下。
具体的， 获取漏扫的待入库商品的第一当前位置和移动机器人的第二当前位置；获取传送装置的传送速度、移动机器人的移动速度以及当前时间；基于第一当前位置、第二当前位置、当前时间、传送速度以及移动速度确定移动机器人的取货时间；基于取货时间将漏扫的待入库货物从传送装置上取下。
在本实施例中，在仓库位于传送装置的固定位置上设置有移动机器人，移动机器人用于将漏扫的待入库货物取下，以减小漏扫的待入库货物对货物验收的干扰。
当第三时间差值与第一时间差值和第二时间均不一致时，证明在上一历史扫描时间与当前扫描时间之间存在漏扫情况，此时可以获取当前待扫描货物的位置编码，基于位置编码确定漏扫的待入库货物与当前待入库货物之间的距离信息，通过当前距离信息即可确定漏扫的待入库商品的第一当前位置。
通过传送速度和第一当前位置，以及移动速度和第二当前位置即可计算移动机器人的取货时间，以将漏扫的待入库货物从传送装置上取下。
步骤S103，判断入库编码和入库数量与货物编码和货物数量是否完全一致；若是，则执行步骤S104，否则执行步骤S105；
在本实施例中，当待入库货物全部进入仓库之后，电子设备将对扫描信息的统计信息与入库单中的入库编码和入库数量进行核对，以验证入库单中的货物是否全部入库。
其中，统计信息是电子设备根据扫描信息进行统计的，例如，货物编码以及货物编码对应的货物数量。
步骤S104，将入库单标记为正常入库；
在本实施例中，当入库编码和入库数量与货物编码和货物数量完全一致时，证明入库单中的货物全部入库，此时将对应的入库单进行打标，标记为正常入库。
步骤S105，基于入库单和扫描信息生成异常信息。
具体的，基于入库单和扫描信息确定异常的入库编码和入库数量；将异常的入库编码和入库数量作为异常信息；判断是否存在漏扫的待入库货物；若是，则将漏扫的待入库的信息添加至异常信息。
在本实施例中，当入库编码和入库数量与货物编码和货物数量不完全一致时，证明缺货或多货，此时将多货情况或少货情况作为入库单的异常信息，以使工作人员及时了解入库单中货物的入库状况。
当存在漏扫情况时，电子设备将漏扫情况添加至异常信息中，其中，漏扫情况包括漏扫个数。
当漏扫个数与少货个数一致时，可以判定入库单中的货物正常入库，还可以通过工作人员对漏扫的待入库货物进行人工验货，通过验货结果及时对入库单的异常信息进行更改。
图6为本申请提供的一种货物验收装置200的结构框图。
如图6所示，一种货物验收装置200，该货物验收装置200包括：
第一获取模块201，用于获取货物的入库单，其中，入库单包括货物的入库编码和入库数量；
第二获取模块202，用于获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息，扫描信息包括待入库货物的货物编码和货物数量；
判断模块203，用于判断入库编码和入库数量与货物编码和货物数量是否完全一致；若是，则将入库单标记为正常入库，否则基于入库单和扫描信息生成异常信息
作为本实施例的一种可选实施方式，该货物验收装置200，还包括：
信息获取模块，用于在获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息之前，获取待入库货物位于传送装置上的图像信息；
标识判断模块，用于基于图像信息判断待入库货物是否均处于位置标识上；若待入库货物均处于位置标识上，则基于位置标识确定相邻两个待入库货物之间的第一距离信息；
差值计算模块，用于基于第一距离信息计算相邻两个待入库货物扫描时间的第一时间差值。
作为本实施例的一种可选实施方式，该货物验收装置200，还包括：
货物提取模块，用于若存在未处于位置标识上的待入库货物，则提取未处于位置标识上的待入库货物，将提取的待入库货物作为待处理物货；
信息确定模块，用于基于图像信息确定与待处理货物相邻的两个待入库货物之间的第二距离信息；
时间差值确定模块，基于第二距离信息确定第二时间差值；
编号获取模块，用于获取待处理货物的第一位置编号以及与待处理货物相邻的待入库货物的第二位置编号；
绑定模块，用于将第二时间差值与第一位置编号和第二位置编号相绑定。
作为本实施例的一种可选实施方式，该货物验收装置200，还包括：
第一扫描时间获取模块，用于在获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息之后，获取当前待入库货物的当前扫描时间；
第二扫描时间获取模块，用于获取当前扫描时间的上一历史扫描时间；
差值计算模块，用于计算当前扫描时间与上一历史扫描时间的第三时间差值；
判断模块，用于基于第三时间差值判断是否存在漏扫情况；若是，则控制移动机器人将漏扫的待入库货物从传送装置上取下。
在本可选实施例中，判断模块具体用于：
判断第三时间差值是否与第一时间差值一致；若第三时间差值与第一时间差值一致，则判定不存在漏扫情况；若第三时间差值与第一时间差值不一致，则判断第三时差值是否与第二时间差值一致；若第三时差值与第二时间差值一致，则获取当前待入库货物的待比对位置编码；当待比对位置编码与第一位置编码和第二位置编码相匹配时，判定不存在漏扫情况；当待比对位置编码与第一位置编码和第二位置编码不相匹配时，判定存在漏扫情况；若第三时差值与第二时间差值不一致，则判定存在漏扫情况。
作为本实施例的一种可选实施方式，判断模块还具体用于：
获取漏扫的待入库商品的第一当前位置和移动机器人的第二当前位置；获取传送装置的传送速度以及移动机器人的移动速度以及当前时间；基于第一当前位置、第二当前位置、当前时间、传送速度以及移动速度确定移动机器人的取货时间；基于取货时间将漏扫的待入库货物从传送装置上取下。
在本可选实施例中，判断模块203具体用于：
基于入库单和扫描信息确定异常的入库编码和入库数量；将异常的入库编码和入库数量作为异常信息；判断是否存在漏扫的待入库货物；若是，则将漏扫的待入库的信息添加至异常信息。
本申请实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。功能如果以软件功能模块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取存储介质中。基于这样的理解，本申请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电子设备(可以是个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例的一种货物验收方法的全部或部分步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图7为本申请实施例提供的一种电子设备300的结构框图。如图7所示，电子设备300包括存储器301、处理器302和通信总线303；存储器301、处理器302通过通信总线303相连。存储器301上存储有能够被处理器302加载并执行如上述实施例提供的一种货物验收方法。
存储器301可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器301可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令以及用于实现上述实施例提供的一种货物验收方法的指令等；存储数据区可存储上述实施例提供的一种货物验收方法中涉及到的数据等。
处理器302可以包括一个或者多个处理核心。处理器302通过运行或执行存储在存储器301内的指令、程序、代码集或指令集，调用存储在存储器301内的数据，执行本申请的各种功能和处理数据。处理器602可以为特定用途集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(ProgrammableLogic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器302功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。
通信总线303可包括一通路，在上述组件之间传送信息。通信总线303可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA (ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。通信总线303可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类的总线。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上述实施例提供的一种货物验收方法的计算机程序。
本实施例中，计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。具体的，计算机可读存储介质可以是便携式计算机盘、硬盘、U盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、讲台随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、光盘、磁碟、机械编码设备以及上述任意组合。
术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的申请范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种货物验收方法，其特征在于，包括：
获取货物的入库单，其中，所述入库单包括货物的入库编码和入库数量；
获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息，所述扫描信息包括待入库货物的货物编码和货物数量；
判断所述入库编码和入库数量与所述货物编码和货物数量是否完全一致；
若是，则将所述入库单标记为正常入库，否则基于所述入库单和扫描信息生成异常信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息之前，还包括：
获取所述待入库货物位于传送装置上的图像信息；
基于所述图像信息判断所述待入库货物是否均处于位置标识上；
若所述待入库货物均处于位置标识上，则基于所述位置标识确定相邻两个所述待入库货物之间的第一距离信息；
基于所述第一距离信息计算相邻两个所述待入库货物扫描时间的第一时间差值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若存在未处于位置标识上的待入库货物，则所述方法还包括：
提取未处于位置标识上的待入库货物，将提取的待入库货物作为待处理物货；
基于所述图像信息确定与所述待处理货物相邻的两个待入库货物之间的第二距离信息；
基于所述第二距离信息确定第二时间差值；
获取所述待处理货物的第一位置编号以及与所述待处理货物相邻的待入库货物的第二位置编号；
将所述第二时间差值与所述第一位置编号和第二位置编号相绑定。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息之后，还包括：
获取当前待入库货物的当前扫描时间；
获取所述当前扫描时间的上一历史扫描时间；
计算所述当前扫描时间与上一历史扫描时间的第三时间差值；
基于所述第三时间差值判断是否存在漏扫情况；
若是，则控制移动机器人将所述漏扫的待入库货物从所述传送装置上取下。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三时间差值判断是否存在漏扫情况，包括：
判断所述第三时间差值是否与所述第一时间差值一致；
若所述第三时间差值与所述第一时间差值一致，则判定不存在漏扫情况；
若所述第三时间差值与所述第一时间差值不一致，则判断所述第三时差值是否与所述第二时间差值一致；
若所述第三时差值与所述第二时间差值一致，则获取当前待入库货物的待比对位置编码；
当所述待比对位置编码与所述第一位置编码和所述第二位置编码相匹配时，判定不存在漏扫情况；
当所述待比对位置编码与所述第一位置编码和所述第二位置编码不相匹配时，判定存在漏扫情况；
若所述第三时差值与所述第二时间差值不一致，则判定存在漏扫情况。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述控制移动机器人将所述漏扫的待入库货物从所述传送装置上取下，包括：
获取漏扫的待入库商品的第一当前位置和移动机器人的第二当前位置；
获取传送装置的传送速度、移动机器人的移动速度以及当前时间；
基于所述第一当前位置、第二当前位置、当前时间、传送速度以及移动速度确定所述移动机器人的取货时间；
基于所述取货时间将漏扫的待入库货物从所述传送装置上取下。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述入库单和扫描信息生成异常信息，包括：
基于所述入库单和扫描信息确定异常的入库编码和入库数量；
将异常的入库编码和入库数量作为所述异常信息；
判断是否存在漏扫的待入库货物；
若是，则将漏扫的待入库的信息添加至所述异常信息。
8.一种货物验收方装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取货物的入库单，其中，所述入库单包括货物的入库编码和入库数量；
第二获取模块，用于获取扫描器在待入库货物进入仓库过程中的扫描信息，所述扫描信息包括待入库货物的货物编码和货物数量；
判断模块，用于判断所述入库编码和入库数量与所述货物编码和货物数量是否完全一致；若是，则将所述入库单标记为正常入库，否则基于所述入库单和扫描信息生成异常信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器耦合；
所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140116645A (ko) * | 2013-03-25 | 2014-10-06 | 엘지히다찌 주식회사 | 물류정보 동기오류 검출 보정 시스템 |
| CN106296063A (zh) * | 2015-06-05 | 2017-01-04 | 冠研（上海）企业管理咨询有限公司 | 物联网的产品物流管理系统 |
| CN109409454A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-03-01 | 快脉信息科技(上海)有限公司 | 一种智能分拣方法 |
| CN111707182A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-25 | 上海中商网络股份有限公司 | 一种产品间距检测系统、方法和装置 |
| CN113743858A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-12-03 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种信息确定方法、设备和计算机可读存储介质 |
| CN114444963A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-05-06 | 美锐智云(广东)科技有限公司 | 货物库存管理系统的控制方法、货物库存管理设备及介质 |
| CN114493413A (zh) * | 2021-11-28 | 2022-05-13 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 智能仓储分发方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115796741A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-03-14 | 四川启睿克科技有限公司 | 一种基于仓库智能化管理系统 |
| CN116090952A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-05-09 | 合肥市链码腾云信息技术有限公司 | 一种入库即出库的业务流程控制方法及系统 |
-
2023
- 2023-07-11 CN CN202310847239.1A patent/CN117010806B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140116645A (ko) * | 2013-03-25 | 2014-10-06 | 엘지히다찌 주식회사 | 물류정보 동기오류 검출 보정 시스템 |
| CN106296063A (zh) * | 2015-06-05 | 2017-01-04 | 冠研（上海）企业管理咨询有限公司 | 物联网的产品物流管理系统 |
| CN109409454A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-03-01 | 快脉信息科技(上海)有限公司 | 一种智能分拣方法 |
| CN111707182A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-25 | 上海中商网络股份有限公司 | 一种产品间距检测系统、方法和装置 |
| CN113743858A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-12-03 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种信息确定方法、设备和计算机可读存储介质 |
| CN114493413A (zh) * | 2021-11-28 | 2022-05-13 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 智能仓储分发方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114444963A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-05-06 | 美锐智云(广东)科技有限公司 | 货物库存管理系统的控制方法、货物库存管理设备及介质 |
| CN115796741A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-03-14 | 四川启睿克科技有限公司 | 一种基于仓库智能化管理系统 |
| CN116090952A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-05-09 | 合肥市链码腾云信息技术有限公司 | 一种入库即出库的业务流程控制方法及系统 |
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