CN215390898U - 分拣用多格秤 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了分拣用多格秤。该分拣用多格秤的一具体实施方式包括：底座、设置到底座上的多个格秤单元以及交互终端，其中，多个格秤单元用于分别获取该格秤单元内的重量值，格秤单元与相邻的格秤单元和底座侧壁间隔地设置；交互终端通过支架与底座连接，其中，交互终端包括控制组件，控制组件与多个格秤单元通讯连接，交互终端能够显示每个格秤单元的重量值；在工作状态下，控制组件能够根据交互终端获取的目标重量值，确定相适配的一个或多个格秤单元。该实施方式能够对不同物品分别进行称量，以及确定与目标重量值相适配的一个或多个格秤单元。从而提高了称量和分拣的工作效率。

Description

分拣用多格秤

技术领域

本公开的实施例涉及物流仓储技术领域，具体涉及分拣用多格秤。

背景技术

物流行业的不断发展，为人们提供了诸多便利。人们可以足不出户地购买各种商品。其中，蔬菜以及生鲜是人们日常不可或缺的产品，因此需求量极大，从而对分拣和称重环节的工作效率带来挑战。

传统的称重方式主要依靠人工，进而导致人工的工作量极大，也会出现称重不准确的情况。

此外，在分拣过程中，当确定产品需要的重量的前提下，工作人员需要不断地放置或者取下产品以满足上述重量。进而影响工作效率。

相应地，本领域需要一种新型的称重装置来解决上述问题。

实用新型内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了分拣用多格秤，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

上述分拣用多格秤包括底座、设置到上述底座上的多个格秤单元以及交互终端，其中，上述多个格秤单元用于分别获取该格秤单元内的重量值，上述格秤单元与相邻的格秤单元和底座侧壁间隔地设置；上述交互终端通过支架与上述底座连接，其中，上述交互终端包括控制组件，上述控制组件与上述多个格秤单元通讯连接，上述交互终端能够显示每个上述格秤单元的重量值；在工作状态下，上述控制组件能够根据上述交互终端获取的目标重量值，确定相适配的一个或多个格秤单元，其中，上述一个格秤单元获取的重量值或多个格秤单元获取的重量值之和与上述目标重量值相应。

可选地，上述格秤单元包括秤盘和重力传感器，上述重力传感器的第一端连接到上述底座，上述重力传感器的第二端连接上述秤盘，其中，上述重力传感器与上述控制组件通讯连接，每个上述重力传感器设置有标注信息。

可选地，上述秤盘包括底板和围绕上述底板设置的侧板，上述底板与上述重力传感器的第一端连接。

可选地，上述秤盘还包括重量集中区段，上述重量集中区段凹陷地形成于上述底板中部，进而突出于上述底板的底部，上述重量集中区段与上述重力传感器的第一端连接。

可选地，上述交互终端还包括输入组件，上述输入组件用于输入上述目标重量值。

可选地，上述交互终端还包括通讯连接的识别组件和报警组件，上述识别组件还与上述控制组件连接，用于识别放置到所述格秤单元的物品的类别信息，以及将上述类别信息发送到上述控制组件，上述控制组件基于上述类别信息和上述物品的重量值，确定价格信息；上述报警组件也与上述控制组件连接，响应于上述识别组件检测到上述物品存在破损，上述控制组件控制上述报警组件进行警示操作。

可选地，上述分拣用多格秤还包括与上述多个格秤单元数量相应的多个指示灯，上述多个指示灯与上述控制组件通讯连接，上述多个指示灯一一对应地设置到上述多个格秤单元。

可选地，上述一个或多个格秤单元的标注信息是通过上述控制组件所包括的人工智能芯片对上述多个格秤单元的重量值集和上述目标重量值进行分析得到的，其中，上述人工智能芯片所承载的机器学习模型是通过训练样本集合训练得到的。

可选地，上述训练样本集合包括多个样本重量值集、样本重量值和样本标注信息，上述机器学习模型是以上述多个样本重量值作为输入并以上述样本标注信息作为期望输出训练得到的。

可选地，上述控制组件根据上述标注信息，控制所对应的指示灯亮起。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的分拣用多格秤，能够分别显示产品重量，以及满足预设重量的需求，从而提供物品称量和分拣的工作效率，降低工作人员的工作量。具体来说，造成相关的分拣和称重效率低的原因在于：工作人员的工作量极大。基于此，本公开的一些实施例的分拣用多格秤包括多个格秤单元。该格秤单元与交互终端的控制组件相连接。上述多个格秤单元间隔设置，因此，能够对放置在不同格秤单元中的不同物品分别进行称量，同时将重量值显示到上述交互终端。进而提高了称重的工作效率。

此外，当向该交互终端输入目标重量值时，上述控制单元能够从多个格秤单元提供的重量值进行筛选和组合，使得一个格秤单元的重量值或者多个格秤单元的重量值之和与上述目标重量值相适配。从而提高了分拣的工作效率。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的分拣用多格秤的一些实施例的结构示意图；

图2是根据本公开的格秤单元的一些实施例的结构示意图；

图3是根据本公开的格秤单元的另一些实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关实用新型相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

首先，请参见图1，图1是根据本公开的分拣用多格秤的一些实施例的结构示意图。如图1所示，该分拣用多格秤可以包括底座1、多个格秤单元2、交互终端4和支架3。

具体而言，上述支架3连接底座1和交互终端4。上述多个格秤单元2的相邻的格秤单元间隔地设置到上述底座1中。上述底座1可以包括底座侧壁。格秤单元2不与上述底座侧壁接合。上述每个格秤单元2能够单独地称量物品的重量。

接下来将结合图2和图3对格秤单元进行说明。图2是根据本公开的格秤单元的一些实施例的结构示意图。图3是根据本公开的格秤单元的另一些实施例的结构示意图。如图2和图3所示，上述格秤单元可以包括秤盘和重力传感器24，上述重力传感器24的第一端(图3所示的上端)连接到上述底座1，上述重力传感器24的第二端(图3所示的下端)连接上述秤盘。上述秤盘可以包括底板21和围绕上述底板设置的侧板22，上述底板1与上述重力传感器24的第一端连接。

为了使上述重力传感器24能够准确地称量物品重量，可以在上述秤盘中部设置重量集中区段23。上述重量集中区段23凹陷地形成于上述底板21中部，进而突出于上述底板21的底部，上述重量集中区段23与上述重力传感器24的第一端连接。进而提高称量的准确度。

上述交互终端4可以包括显示功能组件和控制组件。上述控制组件与多个格秤单元2的重力传感器24相连接。进而通过显示功能模块显示每个格秤单元2称量的重量值。如此一来，工作人员可以将不同的物品放置到不同的格秤单元2中，进而通过显示功能模块获取物品的重量值。提高了称重的工作效率。进一步地，上述重力传感器24还可以设置标注信息，该标注信息可以是重力传感器24的序号或者标号。进而可以在显示功能组件上对应地显示该重力传感器24的序号和重量值。上述显示功能组件可以是显示屏。上述控制组件可以包括放大器、信号转换器和位处理器芯片等对上述多个重力传感器发送的包括重量值的信息进行处理。

再进一步地，上述交互终端4还可以包括输入组件。该输入组件可以是键盘、触摸屏等。使得工作人员能够将目标重量值传输给控制组件。上述目标重量值可以是订单需求的重量或者其他情形需求的重量。当上述控制芯片接收到上述目标重量值时，可以对接收的多个重力传感器反馈的重量值进行筛选。例如当某一个重量值与该目标重量值的差值满足预设阈值时，可以确定该格秤单元中的物品与该目标重量值相适配。或者，当多个重量值之和与该目标重量值的差值满足预设阈值时，可以确定上述多个格秤单元的物品与上述目标重量值相适配。

进一步地，上述交互终端还包括通讯连接的识别组件和报警组件，上述识别组件还与上述控制组件连接，用于识别放置到格秤单元的物品的类别信息，以及将上述类别信息发送到上述控制组件，上述控制组件基于上述类别信息和上述物品的重量值，确定价格信息。具体而言，上述识别组件可以是能够对图像进行处理的模块。通过获取上述物品的图像并进行图像特征分析，以确定该物品的类别。可以将物品类别和单价信息的对应关系表预存到上述控制组件中。上述控制组件通过该物品的类别能够获取该物品的单价信息，进而通过重力传感器检测的重量值，确定该物品的价格。进而实现了该分拣用多格秤的自动化计价功能。工作人员无需输入物品的单价，就可以自动显示出价格。上述报警组件也与上述控制组件连接，响应于上述识别组件检测到上述物品存在破损，上述控制组件控制上述报警组件进行警示操作。上述报警组件可以是蜂鸣器、闪烁灯等等。

进一步地，还可以在每个格秤单元上设置指示灯。上述多个指示灯与控制组件通讯连接。当确定一个格秤单元中的物品重量值或者多个格秤单元的物品之和的重量值与上述目标重量值相适配时，上述控制单元控制对应的指示灯亮起，以提醒工作人员。

可选地，确定适配上述目标重量值的一个或多个格秤单元的标注信息可以是通过上述控制组件所包括的人工智能芯片对上述多个格秤单元的重量值集和目标重量值进行分析得到的。其中，上述人工智能芯片所承载的机器学习模型是通过训练样本集合训练得到的。需要说明的是，上述重量值集中配置有该重量值的标注信息。

作为示例，机器学习模型可以是基于训练样本集合执行以下训练步骤得到的：将训练样本集合中的至少一个样本重量值集和样本目标重量值分别输入至初始机器学习模型，得到所对应的标注信息；将上述至少一个训练样本中的每个样本标注信息与对应的样本放电位置信息进行比较；根据比较结果确定上述初始机器学习模型的预测准确率；确定上述预测准确率是否大于预设准确率阈值；响应于确定上述准确率大于上述预设准确率阈值，则将上述初始机器学习模型作为训练完成的机器学习模型；响应于确定上述准确率不大于上述预设准确率阈值，调整上述初始机器学习模型的参数，以及使用未使用过的训练样本组成训练样本集合，使用调整后的初始机器学习模型作为初始机器学习模型，再次执行上述训练步骤。可以理解的是，经过上述训练之后，机器学习模型可以用于表征重量值集和目标重量值与标注信息的对应关系。上述提及的机器学习模型可以是卷积神经网络模型。

作为示例，上述机器学习模型可以包括重量值集、目标重量值和对应关系表。其中，对应关系表可以是本领域技术人员基于对大量的重量值集、目标重量值与标注信息的对应关系的对应关系表。这样，将重量值集、目标重量值与对应关系表中的多个标注信息依次进行比较，若对应关系表中的某一个标注信息与该标注信息相同，则将对应关系表中的标注信息作为控制组件所指示的标注信息。

作为另一示例，上述初始机器学习模型可以是未经训练的深度学习模型或未训练完成的深度学习模型，初始的深度学习模型的各层可以设置有初始参数，参数在深度学习模型的训练过程中可以被不断地调整。初始深度学习模型可以是各种类型的未经训练或未训练完成的人工神经网络或者对多种未经训练或未训练完成的人工神经网络进行组合所得到的模型，例如，初始深度学习模型可以是未经训练的卷积神经网络，也可以是未经训练的循环神经网络，还可以是对未经训练的卷积神经网络、未经训练的循环神经网络和未经训练的全连接层进行组合所得到的模型。这样，可以将重量值集、目标重量值从深度学习模型的输入侧输入，依次经过深度学习模型中的各层的参数的处理，并从深度学习模型的输出侧输出，输出侧输出的信息即为标注信息。

如此一来，可以通过上述控制组件的人工智能芯片直接确定适配上述目标重量值的一个或多个格秤单元的标注信息。最后再通过控制与上述标注信息对应的指示灯亮起，进而能够提醒工作人员，提高了分拣的工作效率。

本公开提供的分拣用多格秤，通过在秤盘中部社会重量集中区段，能够使得重量集中区段与上述重力传感器的第一端连接，使重力传感器承载该秤盘的全部重力，进而提高了称量的准确度。

通过设置与多个格秤单元一一对应的多个指示灯，能够通过亮起指示灯的方式提醒工作人员，与目标重量值相适配的一个或者多个格秤单元。从而提高了分拣效率。

最后，通过上述控制组件的人工智能芯片直接确定适配上述目标重量值的一个或多个格秤单元的标注信息。最后再通过控制与上述标注信息对应的指示灯亮起，进而能够提醒工作人员，提高了分拣的工作效率。

以上描述仅为本公开的一些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，本公开的实施例中所涉及的发明范围，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上述发明构思的情况下，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。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(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)

1.一种分拣用多格秤，其特征在于，包括：底座、设置到所述底座上的多个格秤单元以及交互终端，其中，

所述多个格秤单元用于分别获取该格秤单元内的重量值，所述格秤单元与相邻的格秤单元和底座侧壁间隔地设置；

所述交互终端通过支架与所述底座连接，其中，所述交互终端包括控制组件，所述控制组件与所述多个格秤单元通讯连接；

在工作状态下，所述控制组件能够根据所述交互终端获取的目标重量值，确定相适配的一个或多个格秤单元，其中，所述一个格秤单元获取的重量值或多个格秤单元获取的重量值之和与所述目标重量值相应。

2.根据权利要求1所述的分拣用多格秤，其特征在于，所述格秤单元包括秤盘和重力传感器，所述重力传感器的第一端连接到所述底座，所述重力传感器的第二端连接所述秤盘，其中，每个所述重力传感器设置有标注信息。

3.根据权利要求2所述的分拣用多格秤，其特征在于，所述秤盘包括底板和围绕所述底板设置的侧板，所述底板与所述重力传感器的第一端连接。

4.根据权利要求3所述的分拣用多格秤，其特征在于，所述秤盘还包括重量集中区段，所述重量集中区段凹陷地形成于所述底板中部，进而突出于所述底板的底部，所述重量集中区段与所述重力传感器的第一端连接。

5.根据权利要求4所述的分拣用多格秤，其特征在于，所述交互终端还包括输入组件，所述输入组件用于输入所述目标重量值。

6.根据权利要求5所述的分拣用多格秤，其特征在于，所述交互终端还包括通讯连接的识别组件和报警组件，所述识别组件还与所述控制组件连接，用于识别放置到所述格秤单元的物品的类别信息，以及将所述类别信息发送到所述控制组件，所述控制组件基于所述类别信息和所述物品的重量值，确定价格信息；所述报警组件也与所述控制组件连接，响应于所述识别组件检测到所述物品存在破损，所述控制组件控制所述报警组件进行警示操作。

7.根据权利要求6所述的分拣用多格秤，其特征在于，所述分拣用多格秤还包括与所述多个格秤单元数量相应的多个指示灯，所述多个指示灯与所述控制组件通讯连接，所述多个指示灯一一对应地设置到所述多个格秤单元。

8.根据权利要求7所述的分拣用多格秤，其特征在于，所述一个或多个格秤单元的标注信息是通过所述控制组件所包括的人工智能芯片对所述多个格秤单元的重量值集和所述目标重量值进行分析得到的，其中，所述人工智能芯片所承载的机器学习模型是通过训练样本集合训练得到的。

9.根据权利要求8所述的分拣用多格秤，其特征在于，所述训练样本集合包括样本重量值集、样本重量值和样本标注信息，所述机器学习模型是以所述样本重量值集作为输入并以所述样本标注信息作为期望输出训练得到的。

10.根据权利要求9所述的分拣用多格秤，其特征在于，所述控制组件根据所述标注信息，控制所对应的指示灯亮起。

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