ES2952605T3 - Sistemas y métodos de percepción para identificar y procesar diversos objetos - Google Patents

Abstract

Se divulga un sistema de percepción de caída que incluye una estructura de alojamiento abierta que tiene un volumen interno, una parte superior abierta y una parte inferior abierta, y una pluralidad de unidades de percepción ubicadas para capturar datos de percepción dentro del volumen interno en una pluralidad de ubicaciones entre la parte superior abierta y la parte inferior abierta de la carcasa abierta. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Sistemas y métodos de percepción para identificar y procesar diversos objetos

PRIORIDAD

La presente solicitud reivindica la prioridad de la solicitud de patente provisional de EE.UU. con n.° de serie 62/269.640, presentada el 18 de diciembre de 2015.

ANTECEDENTES

La invención se refiere, en general, a sistemas de percepción, y concretamente a los sistemas de exploración para su uso en conexión con sistemas robóticos y otros sistemas de clasificación que están pensados para su uso en entornos dinámicos que requieren el sistema robótico u otro sistema de clasificación para acomodar el procesamiento de diversos tipos de objetos.

Por ejemplo, muchas operaciones de cumplimiento de pedidos logran una alta eficiencia mediante el empleo de un proceso denominado picking por oleadas. En el picking por oleadas, los pedidos se seleccionan de las estanterías del almacén y se colocan en ubicaciones (por ejemplo, en contenedores) que contienen varios pedidos que se clasifican aguas abajo. En la etapa de clasificación, se identifican los artículos individuales y se consolidan los pedidos de varios artículos, por ejemplo, en una solo contenedor o ubicación de estantería, de forma que puedan empaquetarse y enviarse después a los clientes. El proceso de clasificación de estos artículos se ha realizado tradicionalmente a mano. Un clasificador humano recoge un artículo de un contenedor entrante, encuentra un código de barras en el objeto, escanea el código de barras con un escáner de código de barras portátil, determina a partir del código de barras escaneado la ubicación adecuada del contenedor o estantería para el artículo y coloca después el artículo en la ubicación así determinada del contenedor o estantería donde se ha definido que pertenecen todos los artículos para ese pedido. También se han propuesto sistemas automatizados para el cumplimiento de pedidos. Véase, por ejemplo, la publicación de solicitud de patente de EE.UU. n.° 2014/0244026, que divulga el uso de un brazo robótico junto con una estructura arqueada que se puede mover hasta alcanzar el brazo robótico.

Otras formas de identificar ítems mediante el escaneo de códigos requieren un procesamiento manual o requieren que la ubicación del código se controle o restrinja para que un escáner de código fijo o controlado por un robot (por ejemplo, un escáner de código de barras) pueda detectarlo de forma confiable. Los lectores de códigos de barras operados manualmente son generalmente sistemas fijos o portátiles. Con sistemas fijos, tales como los que se utilizan en los sistemas de punto de venta, el operario sostiene el artículo y lo coloca frente al escáner de forma que el código de barras se oriente hacia los sensores del dispositivo de escaneo, y el escáner, que escanea continuamente y decodifica cualquier código de barras que pueda detectar. Si el artículo no se detecta de inmediato, la persona que sostiene el artículo normalmente necesita variar la posición o la rotación del objeto frente al escáner fijo, para que el código de barras sea más visible para el escáner. Para los sistemas portátiles, la persona que opera el escáner busca el código de barras en el artículo y sostiene después el escáner para que el código de barras del artículo sea visible para el escáner, y presiona después un botón en el escáner portátil para iniciar un escaneo del código de barras.

Del mismo modo, los lectores automáticos de códigos de barras son sistemas fijos o portátiles, y se aplican los mismos principios. En el caso de los escáneres de códigos de barras utilizados habitualmente en aplicaciones industriales, las posibles posiciones de los códigos de barras deben controlarse estrictamente para que sean visibles para uno o varios escáneres. Por ejemplo, uno o más escáneres de códigos de barras pueden colocarse en ubicaciones fijas con respecto a una cinta transportadora, de modo que puedan escanear artículos, normalmente cajas, a medida que pasan por los escáneres. Véase, por ejemplo, la patente estadounidense n.° 5.495.097. En estas instalaciones, la gama de colocación de los códigos de barras es comparativamente limitada, ya que los códigos de barras están en etiquetas fijadas en uno de los cuatro lados o en la parte superior o inferior (por ejemplo, si está boca abajo) de una caja, que pueden presentarse utilizando medios mecánicos sencillos, en orientaciones óptimas para el escaneado.

En todos estos casos, los sistemas emplean sensores, cámaras o sensores de reflectividad láser, así como programas informáticos para detectar los códigos de barras y descodificarlos. Estos métodos tienen limitaciones inherentes que incluyen el rango de distancias de orientaciones relativas al sistema de detección, sobre el que son capaces de escanear códigos de barras de forma fiable. En primer lugar, el código de barras debe estar orientado hacia el escáner; en segundo lugar, el alcance del código de barras debe ser tal que los elementos individuales puedan distinguirse con fiabilidad; y, en tercer lugar, la inclinación y el sesgo del código de barras deben ser tales que los elementos individuales puedan distinguirse con fiabilidad. Los tipos de sensores empleados y la robustez de los esquemas de detección y descodificación del software determinan estos parámetros de rendimiento.

Por lo tanto, sigue existiendo la necesidad de un sistema de identificación de objetos para sistemas robóticos y otros sistemas de clasificación que sea capaz de acomodar la identificación automatizada y el procesamiento de diversos objetos en diversas orientaciones.

El documento US 2013/0202195 A1 divulga un dispositivo y un método que permitirán la adquisición y posterior reconstrucción de objetos con volumen en toda su superficie externa total. El dispositivo y el método comprenden un modo de adquisición sobre el objeto en caída libre, de tal forma que no haya ninguna superficie de apoyo que impida la adquisición de la superficie ocultándola.

El documento US 2013/0051696 A1 divulga un sistema y método de obtención de imágenes de objetos que caen, mediante la captura de múltiples imágenes de un objeto que cae sustancialmente de forma simultánea utilizando múltiples cámaras situadas en múltiples ángulos alrededor del objeto que cae, y determinando una geometría epipolar de las imágenes capturadas. Las imágenes se rectifican para paralelizar las líneas epipolares de la geometría epipolar. Se identifican los puntos de correspondencia entre las imágenes. Al menos una parte del objeto que cae se reconstruye digitalmente utilizando los puntos de correspondencia identificados para crear una reconstrucción digital.

El documento JP H05 324662 A divulga una base de datos 10, un procesador 20, un medio de reconocimiento de formas 30, un medio de cambio de base de datos 40, y un dispositivo de clasificación y transporte 50. La forma y el tamaño de las piezas y el material que viajan en el dispositivo de transporte se introducen en el procesador 20 por los medios de reconocimiento de forma 30, y se comparan con los datos de forma y tamaño extraídos de la base de datos 10, y en el caso de no coincidencia, los datos de la base de datos 10 se corrigen, y el dispositivo de clasificación y transporte 50 se controla por los datos de forma y tamaño de la base de datos 10 después de la corrección, y el destino de transporte de las piezas y el material se clasifican.

El documento US 2015/224544 A1 divulga un método para manipular tubérculos cosechados. El método incluye los pasos de obtener imágenes ópticas (es decir, mediante el sistema de imágenes hiperespectrales) de un flujo a granel de un cultivo de tubérculos cosechado para producir datos de imagen y analizar los datos de imagen para identificar objetos individuales dentro del flujo a granel. Cada objeto identificado se clasifica como aceptable o inaceptable basándose en una comparación con al menos un discriminador y los objetos clasificados como inaceptables se retiran (mediante el actuador eyector) del flujo a granel para proporcionar un flujo clasificado del cultivo de tubérculos cosechado.

SUMARIO

La invención proporciona un sistema para clasificar objetos de acuerdo con la reivindicación independiente 1 anexa. Se proporcionan características opcionales adicionales en las reivindicaciones dependientes adjuntas.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

La siguiente descripción puede entenderse mejor con referencia a los dibujos adjuntos, en los que:

La Figura 1 muestra una vista esquemática ilustrativa isométrica de un sistema de percepción según una realización de la presente invención;

La Figura 2 muestra una vista esquemática ilustrativa del sistema de percepción de la Figura 1;

La Figura 3 muestra una vista esquemática ilustrativa isométrica de un sistema de percepción según otra realización de la presente invención;

La Figura 4 muestra una vista trasera en alzado ilustrativa del sistema de percepción de la Figura 3;

La Figura 5 muestra una vista frontal ilustrativa del sistema de percepción de la Figura 3 tomada a lo largo de la línea 5-5 de la misma;

La Figura 6 muestra una vista lateral ilustrativa del sistema de percepción de la Figura 3 tomada a lo largo de la línea 6-6 de la misma;

La Figura 7 muestra una vista superior ilustrativa del sistema de percepción de la Figura 3;

La Figura 8 muestra una vista esquemática lineal ilustrativa de una porción del interior del sistema de percepción de la Figura 3;

Las Figuras 9A - 9H muestran vistas esquemáticas lineales ilustrativas del interior del sistema de percepción de la Figura 3 mostrando diferentes etapas de iluminación y captura de datos de percepción;

Las Figuras 10A - 10C muestran vistas ilustrativas de un diagrama de flujo que muestra un funcionamiento del sistema de percepción de la Figura 3;

La Figura 11 muestra una vista esquemática ilustrativa de un sistema de iluminación utilizado en el sistema de percepción de la Figura 3;

La Figura 12 muestra una vista esquemática ilustrativa de un sistema de captura de imágenes utilizado en el sistema de percepción de la Figura 3;

Las Figuras 13A - 13R muestran vistas ilustrativas de imágenes tomadas por el sistema de percepción de la Figura 3 (Figuras 13A, 13C, 13E, 13G, 131, 13K, 13M, 130, 13Q), así como los datos de imagen procesados asociados (Figuras 13B, 13D, 13F, 13H, 13J, 13L, 13N, 13P, 13R);

La Figura 14 muestra un sistema de clasificación que incluye el sistema de percepción de la Figura 3 junto con dispositivos de alimentación y un dispositivo de clasificación;

La Figura 15 muestra un sistema de clasificación que incluye el sistema de percepción de la Figura 3 junto con un dispositivo de ajuste de la posición/orientación del artículo que incluye una unidad de percepción de la parte inferior, así como un dispositivo de clasificación; y

La Figura 16 muestra un sistema de clasificación que incluye el sistema de percepción de la Figura 3 junto con un dispositivo de ajuste de posición/orientación de artículos que incluye un ventilador, así como un dispositivo de clasificación.

Los dibujos se muestran únicamente con fines ilustrativos.

DESCRIPCIÓN DETALLADA

De acuerdo con una realización, la invención proporciona un novedoso sistema de percepción de objetos con el fin de clasificar automáticamente objetos individuales en un conjunto. En aplicaciones como la preparación de pedidos, los artículos o mercancías se reúnen en conjuntos heterogéneos y deben clasificarse. Los objetos individuales deben identificarse y, a continuación, dirigirse a ubicaciones específicas para cada objeto. Los sistemas descritos automatizan de forma fiable la identificación de dichos objetos mediante el empleo de escáneres automatizados. Los escáneres buscan diversos códigos, como indicios (por ejemplo, códigos de barras, etiquetas de radiofrecuencia, unidad de mantenimiento de existencias (SKU), código universal de producto (UPC), Digimarc DWCode, etc.).

Operando en conjunción con un sistema robótico de recogida y colocación, los sistemas de acuerdo con diversas realizaciones de la invención automatizan parte del proceso de clasificación, en particular la etapa de identificación de los objetos recogidos. En lugar de que una persona recoja el objeto de un contenedor, por ejemplo, un brazo robótico recoge un artículo de un contenedor. El objeto pasa por delante de una pluralidad de escáneres de códigos de barras y, una vez obtenidos los códigos de identificación del objeto, éste se dirige al contenedor o estantería adecuados. Dado que los escáneres de códigos de barras emplean cámaras o láseres para escanear simbologías 1D o 2D impresas en etiquetas adheridas a objetos, los códigos de barras deben ser visibles para los sensores del escáner para que el escaneado tenga éxito, con el fin de identificar automáticamente elementos en un flujo heterogéneo de objetos arbitrarios, como en un conjunto desordenado de objetos que se encuentran en un contenedor.

Mientras que los escáneres industriales fijos requieren que el código de barras del objeto esté situado de forma que su código de barras sea visible para un escáner, el brazo robótico de la presente invención puede recoger un objeto de un conjunto heterogéneo de objetos donde el código de barras no es visible y dejar caer el objeto en un sistema de percepción de la presente invención. En otras realizaciones, el sistema puede prever que los objetos se dejen caer en el sistema de percepción proporcionando un transportador de alimentación situado por encima del sistema de percepción, y previendo que los objetos se individualicen en el transportador. El resultado es un sistema automatizado de lectura de códigos de barras de objetos arbitrarios en un flujo heterogéneo de objetos que puede utilizarse para identificar los objetos con precisión y fiabilidad.

La clasificación para la realización de pedidos es una aplicación para la identificación automática de objetos a partir de un flujo de objetos heterogéneo. Los escáneres de códigos de barras tienen una amplia variedad de usos adicionales, como la identificación de la unidad de mantenimiento de existencias de un artículo o el seguimiento de paquetes. Los sistemas descritos pueden tener muchos usos en la identificación y clasificación automática de objetos.

De acuerdo con varias realizaciones, por lo tanto, la invención proporciona un método para determinar la identidad de un objeto a partir de una colección de objetos, así como un método para escanear el código de barras de un objeto empleando uno o más escáneres y un sistema de clasificación para procesar de forma diferente diferentes objetos. La invención proporciona además un método para determinar la colocación de escáneres de códigos de barras fijos de modo que se maximice la probabilidad de escanear con éxito un objeto seleccionado por un efector final robótico de acuerdo con ciertas realizaciones, así como un método para determinar si se dejan caer múltiples objetos en el escáner al mismo tiempo.

Un aspecto importante es la capacidad de identificar mediante códigos de barras u otras marcas visuales de los objetos empleando un sistema de percepción en el que se pueden dejar caer los objetos. Los sistemas de escaneo automático no podrían ver los códigos de barras en los objetos que se presentan de manera que sus códigos de barras no estén expuestos o visibles. Como se muestra en la Figura 1, un sistema de percepción 10 de acuerdo con una realización de la presente invención puede incluir una carcasa 12 abierta a través de la cual se puede dejar caer un objeto. En el interior de la carcasa hay una pluralidad de unidades de percepción 14 (por ejemplo, ocho o doce) que se dirigen generalmente hacia el interior de la carcasa desde muchas direcciones diferentes. La carcasa también puede incluir una pluralidad de luces 16 que están programadas para proporcionar una luz brillante dispersa en los momentos en que cada una de las unidades de percepción 14 toma imágenes de un objeto 18 que cae. Cada unidad de percepción 14 puede, por ejemplo, tomar un centenar de imágenes mientras un objeto está cayendo de direcciones como se indica en A en la Figura 2. Las unidades de detección 14 pueden estar conectadas a un sistema de procesamiento 20 que revisa cada una de las imágenes en busca de un identificador único, como un código de barras. Las unidades de percepción pueden incluir cámaras (por ejemplo, 2D o 3D) o escáneres (por ejemplo, un escáner de reflectividad láser, otro tipo de lector de códigos de barras (como escáneres de códigos de barras 1D o 2D, o escáner de identificación por radiofrecuencia), y el sistema de procesamiento 20 puede incluir el software asociado para procesar los datos de percepción. Algunas cámaras están dirigidas horizontalmente, mientras que otras están dirigidas hacia arriba, y algunas están dirigidas hacia abajo, como se muestra. El sistema 10 también puede incluir unidades de detección de entrada que proporcionan una cortina de, por ejemplo, iluminación infrarroja por una fuente 22 a través de la abertura, así como un detector 24 para detectar una interrupción en la iluminación. Las unidades de detección proporcionan una señal de que un objeto ha entrado en el escáner de caída 10.

El sistema de percepción se puede usar en ciertas realizaciones, con un sistema robótico que puede incluir un brazo robótico equipado con sensores y computación, que cuando se combina se supone en la presente memoria que presenta las siguientes capacidades: (a) es capaz de recoger objetos de una clase específica de objetos y separarlos de una corriente de objetos heterogéneos, ya sea que estén revueltos en un contenedor o que estén individualizados en un sistema transportador motorizado o por gravedad; (b) es capaz de mover el objeto a lugares arbitrarios dentro de su espacio de trabajo; (c) es capaz de colocar objetos en un contenedor o ubicación de estantería de salida en su espacio de trabajo; y (d) es capaz de generar un mapa de objetos que puede tomar, representado como un conjunto candidato de puntos de agarre en la celda de trabajo, y como una lista de politopos que encierran el objeto en el espacio.

Los objetos permitidos están determinados por las capacidades del sistema robótico. Se supone que su tamaño, peso y geometría son tales que el sistema robótico puede recogerlos, moverlos y colocarlos. Estos pueden ser cualquier tipo de mercancía, paquetes, encomiendas u otros artículos pedidos que se beneficien de la clasificación automatizada. Cada objeto está asociado a una unidad de mantenimiento de existencias (SKU), que identifica el artículo.

La forma en que llegan los objetos entrantes puede ser, por ejemplo, en una de dos configuraciones: (a) los objetos entrantes llegan apilados en contenedores de objetos heterogéneos; o (b) los artículos entrantes llegan por un transportador en movimiento. La recogida de objetos incluye algunos que tienen códigos de barras expuestos y otros objetos que no tienen códigos de barras expuestos. Se supone que el sistema robótico puede recoger ítems del contenedor o del transportador. La corriente de objetos entrantes es la secuencia de objetos a medida que se descargan del contenedor o del transportador.

La forma en que se organizan los objetos salientes es tal que los objetos se colocan en un contenedor, ubicación de estantería o cubículo, en donde se consolidan todos los objetos correspondientes a un pedido dado. Estos destinos salientes pueden disponerse en conjuntos verticales, conjuntos horizontales, cuadrículas o de alguna otra forma regular o irregular, pero el sistema conoce tal disposición. Se supone que el sistema robótico de recoger y colocar puede colocar objetos en todos los destinos de salida, y el destino de salida correcto se determina a partir de la SKU del objeto.

Se supone que los objetos están marcados en uno o más lugares en su exterior con una marca distintiva visual tal como un código de barras o una etiqueta de identificación por radiofrecuencia (RFID) para que puedan ser identificados con un escáner. El tipo de marca depende del tipo de sistema de escaneo utilizado, pero puede incluir simbologías de códigos de barras 1D o 2D. Pueden emplearse múltiples simbologías o enfoques de etiquetado. Se supone que los tipos de escáneres empleados son compatibles con el enfoque de marcado. La marca, ya sea mediante código de barras, etiqueta RFID u otros medios, codifica una cadena de símbolos, que normalmente es una cadena de letras y números. La cadena de símbolos asocia de forma única el objeto con una SKU.

Las operaciones de los sistemas descritos anteriormente están coordinadas por el sistema de control central 20. Este sistema determina a partir de cadenas de símbolos la SKU asociada con un objeto, así como el destino de salida del objeto. El sistema de control central está compuesto por una o más estaciones de trabajo o unidades centrales de procesamiento (CPU). La correspondencia entre las SKU y los destinos de salida se mantiene mediante el sistema de control central en una base de datos denominada manifiesto. El sistema de control central mantiene el manifiesto comunicándose con un sistema de gestión de almacenes (WMS).

Durante la operación, el amplio flujo de trabajo puede ser generalmente como sigue. Primero, el sistema está equipado con un manifiesto que proporciona el destino de salida para cada objeto de entrada. A continuación, el sistema espera a que los objetos entrantes lleguen a un contenedor o a un transportador. El sistema robótico puede recoger un ítem a la vez del contenedor de entrada y puede colocar cada ítem en el sistema de percepción discutido anteriormente. Si el sistema de percepción reconoce con éxito una marca en el objeto, entonces el objeto se identifica y se envía a una estación de clasificación u otra estación de procesamiento. Si no se identifica el objeto, el sistema robótico puede volver a colocar el objeto en el transportador de entrada y volver a intentarlo, o el transportador puede desviar el objeto a un contenedor de clasificación humana para que lo revise una persona.

La secuencia de ubicaciones y orientaciones de las unidades de percepción se elige para minimizar la cantidad de tiempo promedio o máxima que lleva el escaneo. Nuevamente, si el objeto no se puede identificar, el objeto se puede transferir a un destino de salida especial para objetos no identificados, o se puede devolver a la corriente entrante. Todo este procedimiento funciona en un bucle hasta que se agotan todos los objetos del conjunto entrante. Los objetos en la corriente entrante se identifican, clasifican y enrutan automáticamente a los destinos de salida.

Por lo tanto, según una realización, la invención proporciona un sistema para clasificar objetos que llegan en contenedores entrantes y que deben colocarse en una estantería de contenedores de salida, donde la clasificación se basará en un símbolo identificador único. Las especializaciones clave en esta realización son el diseño específico del sistema de percepción para maximizar la probabilidad de un escaneo exitoso, mientras que simultáneamente se minimiza el tiempo de escaneo promedio. La probabilidad de un escaneo exitoso y el tiempo de escaneo promedio constituyen características clave de rendimiento. Estas características clave de rendimiento están determinadas por la configuración y las propiedades del sistema de percepción, así como por el grupo de objetos y cómo se marcan.

Las dos características clave de rendimiento pueden optimizarse para un grupo de ítems y un método de etiquetado de códigos de barras determinados. Los parámetros de la optimización para un sistema de códigos de barras incluyen cuántos lectores de códigos de barras, dónde y en qué orientación colocarlos, y qué resoluciones de sensor y campos de visión usarán los lectores. La optimización se puede realizar mediante prueba y error, o mediante simulación con modelos del objeto.

La optimización a través de la simulación emplea un modelo de rendimiento de escáner de código de barras. Un modelo de rendimiento de escáner de código de barras es el intervalo de posiciones, orientaciones y tamaño del elemento del código de barras que un símbolo de código de barras puede detectar y decodificar por un escáner de código de barras, donde el tamaño del elemento del código de barras es el tamaño de la característica más pequeña del código de barras. Por lo general, se clasifican en un intervalo mínimo y máximo, un ángulo de desviación máximo, un ángulo de paso máximo y un ángulo de inclinación mínimo y máximo.

El rendimiento normal de los lectores de códigos de barras basados en cámaras es que pueden detectar símbolos de códigos de barras dentro de cierto intervalo de distancias, siempre que tanto el paso como la desviación del plano del símbolo estén dentro del intervalo de más o menos 45 grados, mientras que la inclinación de el símbolo puede ser arbitraria (entre 0 y 360 grados). El modelo de rendimiento del escáner de código de barras predice si se detectará un símbolo de código de barras determinado en una posición y orientación determinadas.

El modelo de rendimiento del escáner de códigos de barras se combina con un modelo de dónde se esperaría que se situaran y orientaran los códigos de barras. Un modelo de emplazamiento de símbolo de código de barras es el intervalo de todas las posiciones y orientaciones, en otras palabras, emplazamientos en las que se espera encontrar un símbolo de código de barras. Para el escáner, el modelo de emplazamiento del símbolo de código de barras es en sí mismo una combinación de un modelo de sujeción de artículos, que predice cómo sujetará los objetos el sistema robótico, así como un modelo de apariencia del ítem-código de barras, que describe las posibles ubicaciones del símbolo de código de barras sobre el objeto. Para el escáner, el modelo de emplazamiento del símbolo de código de barras es en sí mismo una combinación del modelo de apariencia del ítem de código de barras, así como un modelo de emplazamiento del objeto entrante, que modela la distribución de emplazamientos sobre los que los artículos entrantes se presentan al escáner. Estos modelos pueden construirse empíricamente, modelarse usando un modelo analítico, o pueden emplearse modelos aproximados usando modelos de esfera simples para objetos y distribuciones uniformes sobre la esfera como un modelo de apariencia del ítem de código de barras.

La Figura 3 muestra un sistema de percepción 30 de acuerdo con otra realización de la presente invención que incluye una estructura 32 que tiene una abertura 34. La estructura 32 incluye una pluralidad de filas de fuentes (por ejemplo, fuentes de iluminación tales como LED) 36, así como una pluralidad de unidades de percepción de imagen (por ejemplo, cámaras) 38. Las fuentes 36 están dispuestas en filas y cada una está dirigida hacia el centro de la abertura. Las unidades de percepción 38 están también generalmente dirigidas hacia la abertura, aunque, como con la realización de las Figuras 1 y 2, algunas cámaras están dirigidas horizontalmente, mientras que otras están dirigidas hacia arriba y algunas están dirigidas hacia abajo. El sistema 30 incluye también una fuente de entrada (por ejemplo, una fuente de infrarrojos) 40, así como un detector de entrada (por ejemplo, un detector de infrarrojos 42) para detectar cuando un objeto ha entrado en el sistema de detección 30.

Por lo tanto, los LED y las cámaras rodean el interior de la estructura 32, y las cámaras están situadas para ver el interior a través de ventanas que pueden incluir una cubierta de vidrio o plástico (por ejemplo, 44). La estructura 32 puede suspenderse mediante ganchos de bucle 46 o colocarse sobre una abertura y colgarse mediante soportes 48.

La Figura 8 muestra una porción del interior del escáner 30, donde las secciones se muestran dispuestas linealmente. Cada una de las cámaras 38' incluye una porción de cámara 50, así como un espejo 52 en ángulo que proporciona el campo de visión deseado dentro de la estructura 32. De forma similar, las Figuras 9A - 9H muestran, de forma diagramática y lineal, el interior de la estructura 32 dentro de la región de exploración. Tan pronto como el detector de entrada 40, 42 detecta que un artículo ha entrado en la región de escaneado, los LED y las cámaras siguen una secuencia de pasos que capturan muchas imágenes. En particular, como se muestra en 51 en la Figura 9A, se ilumina un primer grupo de LED 36, y se activa un primer grupo de cámaras 38 para tomar una serie de fotografías (un primer grupo de imágenes) del interior del escáner. Como se muestra en 53 en la Figura 9B, se ilumina un segundo grupo de LED 36, y se activa un segundo grupo de cámaras 38 (en este caso una cámara) para tomar una serie de fotografías (un segundo grupo de imágenes) del interior del escáner. Como se muestra en 54 en la Figura 9C, se ilumina un tercer grupo de LED 36, y se activa un tercer grupo de cámaras 38 para tomar una serie de fotografías (un tercer grupo de imágenes) del interior del escáner. Como se muestra en 55 en la Figura 9D, se ilumina un cuarto grupo de LED 36, y se activa un cuarto grupo de cámaras 38 para tomar una serie de fotografías (un cuarto grupo de imágenes) del interior del escáner. Como se muestra en 56 en la Figura 9E, se ilumina un quinto grupo de LED 36, y se activa un quinto grupo de cámaras 38 para tomar una serie de fotografías (un quinto grupo de imágenes) del interior del escáner. Como se muestra en 57 en la Figura 9F, se ilumina un sexto grupo de LED 36, y se activa un sexto grupo de cámaras 38 para tomar una serie de fotografías (un sexto grupo de imágenes) del interior del escáner. Como se muestra en 58 en la Figura 9G, se ilumina un séptimo grupo de LED 36, y se activa un séptimo grupo de cámaras 38 para tomar una serie de fotografías (un séptimo grupo de imágenes) del interior del escáner. Como se muestra en 59 en la Figura 9H, se ilumina un octavo grupo de LED 36, y se activa un octavo grupo de cámaras 38 para tomar una serie de fotografías (un octavo grupo de imágenes) del interior del escáner. Una vez más, las aberturas de la estructura a través de las cuales las cámaras captan imágenes pueden incluir un cristal o plástico 44 transparente. Cada una de las filas de LED 36 puede incluir también una cubierta de vidrio o plástico transparente separada del vidrio o plástico 44 de las aberturas para evitar que la luz se transmita a través del vidrio a cualquier detector 38. Además, el exterior de la estructura puede cubrirse (excepto las aberturas superior e inferior) con una película protectora 33 (por ejemplo, una película ámbar), como se muestra en la Figura 5, que filtra algunas de las longitudes de onda de los l Ed para la protección de las personas que se encuentren en la zona.

Con referencia adicional a las Figuras 10A - 10C, el proceso comienza (paso 1000) con los detectores de entrada 40, 42 detectando si un objeto ha entrado en el escáner (paso 1002). Una vez que esto sucede, el primer grupo de luces se enciende y el primer grupo de cámaras comienza a capturar imágenes (paso 1004). A continuación, se apagan los primeros grupos de luces y cámaras. A continuación, se envía un primer grupo de imágenes capturadas a un núcleo de procesamiento para su tratamiento (paso 1006). El segundo grupo de luces se enciende y el segundo grupo de cámaras comienza a capturar imágenes (paso 1008). A continuación, se apagan los segundos grupos de luces y cámaras. A continuación, se envía un segundo grupo de imágenes capturadas a otro núcleo de procesamiento para que las procese (paso 1010). El tercer grupo de luces se enciende y el tercer grupo de cámaras comienza a capturar imágenes (paso 1012). A continuación, se apagan los terceros grupos de luces y cámaras. A continuación, se envía un tercer grupo de imágenes capturadas a otro núcleo de procesamiento para que las procese (paso 1014). El cuarto grupo de luces se enciende y el cuarto grupo de cámaras comienza a capturar imágenes (paso 1016). A continuación, se apagan los cuartos grupos de luces y cámaras. A continuación, se envía un cuarto grupo de imágenes capturadas a otro núcleo de procesamiento para que las procese (paso 1018). El quinto grupo de luces se enciende y el quinto grupo de cámaras comienza a capturar imágenes (paso 1020). A continuación, se apagan los quintos grupos de luces y las cámaras. A continuación, se envía un quinto grupo de imágenes capturadas a otro núcleo de procesamiento para que las procese (paso 1022). El sexto grupo de luces se enciende y el sexto grupo de cámaras comienza a capturar imágenes (paso 1024). A continuación, se apagan los sextos grupos de luces y cámaras. A continuación, se envía un sexto grupo de imágenes capturadas a otro núcleo de procesamiento para que las procese (paso 1026). El séptimo grupo de luces se enciende y el séptimo grupo de cámaras comienza a capturar imágenes (paso 1028). A continuación, se apagan los séptimos grupos de luces y cámaras. A continuación, se envía un séptimo grupo de imágenes capturadas a otro núcleo de procesamiento para que las procese (paso 1030). El octavo grupo de luces se enciende y el octavo grupo de cámaras comienza a capturar imágenes (paso 1032). A continuación, se apagan los octavos grupos de luces y las cámaras. A continuación, se envía un octavo grupo de imágenes capturadas a otro núcleo de procesamiento para que las procese (paso 1034).

El proceso anterior puede repetirse cualquier número, m, de veces (por ejemplo, 50) (paso 1036). Una vez finalizadas las m repeticiones, el sistema confirma que el elemento ha salido del escáner (paso 1038). A continuación, el sistema determina si se ha encontrado algún código (paso 1040) y, en caso contrario, informa de que no se ha encontrado ningún código (paso 1046). Si se encontró un código, el sistema recopila todos los códigos encontrados (paso 1042) y determina si todos los códigos coinciden entre sí (paso 1044). En caso contrario, el sistema informa de que se ha colocado más de un artículo en el escáner (paso 1050). Si todos los códigos encontrados coinciden entre sí, el sistema determina si se ha colocado más de un artículo en el escáner (paso 1048) determinando si existe demasiado espacio entre las regiones de un artículo. Si es así, el sistema informa de que se ha colocado más de un artículo en el escáner (paso 1050). Si no, el sistema informa de la identificación del código que se encontró (paso 1052) y activa una ruta de clasificación asociada con el código que se encontró (paso 1054). Si no se encontró ningún código (paso 1046) o si el sistema detecta que había más de un ítem en el escáner (paso 1050), el sistema puede preguntar si el operador desea intentar el escaneo nuevamente (o puede estar programado para hacerlo) (paso 1056). En caso afirmativo, el sistema devuelve el/los artículo(s) al flujo de entrada por delante del escáner de caída (paso 1058). Si no es así, el sistema mueve los artículos a una ubicación de clasificación manual para que los clasifique una persona (paso 1060).

La Figura 11 muestra una vista esquemática ilustrativa del sistema de control para las luces en el sistema de la Figura 3. En particular, un procesador 62 está acoplado a la estructura 32 de tal manera que un controlador de luz 66 es dirigido por una unidad de temporización 60 para proporcionar señales de control de iluminación a una unidad de control de distribución 64 en la estructura 32, donde la unidad de control de distribución 64 proporciona control individual a cada uno de la pluralidad de conjuntos de LED 36. Como se muestra en la Figura 11, el procesador 62 también incluye un controlador de cámara 74 que está acoplado a la unidad de temporización 60. El controlador de cámara se comunica a través de los procesadores centrales 72 con los controladores de cámara 70 de la estructura 32, y cada controlador de cámara se comunica con los conjuntos 68 de cámaras 38. Los controladores 70 controlan tanto el disparo de las cámaras como la recepción de los datos de las imágenes capturadas para su procesamiento por cada uno de los respectivos procesadores centrales 72. Los resultados de los procesadores centrales 72 se proporcionan a una unidad de identificación de salida 76.

Las Figuras 13A - 13R muestran imágenes capturadas así como datos de imagen procesados asociados para nueve imágenes durante el movimiento de dos artículos a través del escáner de caída de la Figura 3. En particular, en la Figura 13A no se ve ningún elemento, y los datos de imagen de procesamiento asociados que se muestran en la Figura 13B no muestran ninguna señal. En la Figura 13C, aparece un elemento en la imagen, y los datos de imagen procesados asociados en la Figura 13D muestran la imagen del elemento. Como se muestra en la Figura 13E, aparece un segundo elemento en el campo de visión, y los datos de imagen de procesamiento asociados que se muestran en la Figura 13F muestran el segundo elemento. En esta imagen (así como en los datos de imagen procesados de las figuras 13H y 13J), el sistema detectaría que se ha dejado caer más de un artículo en el escáner porque aparecería demasiada área entre los dos artículos. Como se muestra en la Figura 13G, el segundo elemento sigue apareciendo en el campo de visión, y los datos de imagen de procesamiento asociados se muestran en la Figura 13H. Del mismo modo, como se muestra en la Figura 13I, el segundo elemento sigue apareciendo en el campo de visión, pero comienza a acercarse al primer elemento, y los datos de imagen de procesamiento asociados se muestran en la Figura 13J. Como se muestra en la Figura 13K, el segundo elemento se ha acercado aún más al primer elemento, y los datos de imagen de procesamiento asociados se muestran en la Figura 13L. Como se muestra en las Figuras 13M y 130, el segundo elemento se ha movido muy cerca del primer elemento, y los datos de imagen de procesamiento asociados se muestran respectivamente en las Figuras 13N y 13P. La Figura 13Q muestra que los artículos están saliendo o han salido del escáner, y los datos de imagen de procesamiento asociados se muestran en la Figura 13R. La captura de múltiples imágenes es, por tanto, importante para identificar si se presenta más de un artículo a la vez en el escáner 32.

Como se ha comentado anteriormente, la salida del procesador proporciona una señal indicativa del código identificado del artículo en el escáner, y basándose en esto, un sistema de clasificación puede tomar inmediatamente una acción consistente con el encaminamiento del artículo en la dirección o ruta de procesamiento deseada. Por ejemplo, la figura 14 muestra un sistema de clasificación que emplea una unidad de escaneado de la Figura 3. Los artículos se pueden dejar caer en el escáner por cualquier medio, como por ejemplo, pero sin incluir, un brazo robótico 86 (dejando caer un artículo 84) o un transportador de entrada 90 (dejando caer un artículo 88). En el caso de un brazo robótico 86, el efector final puede emplear sensores de deflexión 85 para detectar si el artículo 84 se está moviendo (por ejemplo, balanceándose) con respecto al brazo robótico 86 (y si es así, esperar hasta que cese el movimiento) antes de dejar caer el artículo en el escáner 32.

El escáner 32 está acoplado al procesador 62 como se discutió anteriormente, y una señal de control de clasificación de salida 63 se proporciona a un sistema de clasificación, como por ejemplo, un controlador 96 de un transportador 94 que proporciona el enrutamiento de dirección de los artículos (por ejemplo, 92) a cualquiera de una pluralidad de contenedores, recipientes o ubicaciones 98, 104, por ejemplo, moviéndose en cualquier dirección como se indica en C. Los artículos 100 y 102, por ejemplo, habían sido enrutados a la ubicación 98, y el artículo 106 había sido enrutado a la ubicación 104.

El sistema también puede incluir un sistema de interrupción que interrumpe la caída de un objeto a través del sistema de percepción. El sistema de interrupción puede ser útil, por ejemplo, cuando el artículo a escanear es una bolsa de plástico (ya sea opaca o transparente), y en particular, cuando el código identificador (como un código de barras) no es visible o fácilmente visible por las unidades de percepción, por ejemplo, si la bolsa está doblada y oscurece el código de barras. Con referencia a la Figura 15, en este caso, el elemento de interrupción puede hacer que la bolsa quede aplastada por una placa de interrupción 120. La placa de interrupción 120 puede incluir otra unidad de detección 124 debajo de una ventana transparente en el elemento de interrupción 120 para detectar indicios identificadores que estén orientados hacia el elemento de interrupción, así como luces 126 que se iluminan cuando la unidad de detección 124 está capturando imágenes como se ha comentado anteriormente. La unidad de interrupción 120 también puede estar provista de un soporte con bisagras 122 que permite que el elemento de interrupción se mueva dentro o fuera de la trayectoria de un elemento que cae de la unidad de escaneado 32. La unidad de interrupción 120 puede estar dentro o debajo de la unidad de exploración 32. De nuevo, el escáner 32 se acopla al procesador 62 como se ha comentado anteriormente, y se proporciona una señal de control de clasificación de salida a un sistema de clasificación, como por ejemplo, un controlador de un transportador 94 que proporciona el enrutamiento de dirección de los artículos (por ejemplo, 92) a cualquiera de una pluralidad de contenedores, recipientes o ubicaciones 98, 104, por ejemplo, moviéndose en cualquier dirección como se indica en C.

En otras realizaciones, el sistema puede incluir un elemento de interrupción que impulsa los artículos más ligeros hacia arriba en dirección inversa durante un breve periodo de tiempo. Con referencia a la Figura 16, en este caso, el elemento interruptor puede hacer que una bolsa de luz sea impulsada hacia arriba por un ventilador 144 unido a un motor 142 que proporciona presión de aire hacia arriba a través de una pantalla 140. El ventilador 144 puede estar situado dentro o debajo de la unidad de exploración 32. De nuevo, el escáner 32 se acopla al procesador 62 como se ha comentado anteriormente, y se proporciona una señal de control de clasificación de salida a un sistema de clasificación, como por ejemplo, un controlador de un transportador 94 que proporciona el enrutamiento de dirección de los artículos (por ejemplo, 92) a cualquiera de una pluralidad de contenedores, recipientes o ubicaciones 98, 104, por ejemplo, moviéndose en cualquier dirección como se indica en C.

Los expertos en la materia apreciarán que pueden realizarse numerosas modificaciones y variaciones a las realizaciones divulgadas anteriormente sin desviarse del alcance de la presente invención definida en las reivindicaciones adjuntas.

Claims (15)

REIVINDICACIONES

1. Un sistema de clasificación de objetos, que comprende:

un sistema de percepción de caídas (10, 30); y

un transportador (94),

en donde el sistema de percepción de caídas (10, 30) comprende:

una estructura de carcasa abierta (12, 32) que tiene un volumen interno, una parte superior abierta en la que se dejan caer uno o más objetos (18) y una parte inferior abierta desde la que caen uno o más objetos (18), en donde los uno o más objetos están marcados en uno o más lugares de su exterior con un código identificador;

una pluralidad de fuentes de iluminación (16) situadas para dirigir la iluminación hacia el volumen interno;

una pluralidad de unidades de percepción (14, 38, 38') situadas para capturar datos de percepción de uno o más objetos que caen dentro del volumen interno, estando dicha pluralidad de unidades de percepción (14, 38, 38') situadas en una pluralidad de ubicaciones (98, 104) entre la parte superior abierta y la parte inferior abierta de la estructura de carcasa abierta (12, 32); y

un procesador (62) acoplado a la pluralidad de unidades de percepción (1438, 38'),

caracterizado porque el procesador está configurado para:

determinar si se encuentra algún código identificador en los datos de percepción capturados por la pluralidad de unidades de percepción (14, 38, 38') de uno o más objetos (18) que caen a través del sistema de percepción de caídas (10, 30);

si no se encuentran códigos identificadores en los datos de percepción, informar de un error de que no se encuentran códigos, y si se encuentran uno o más códigos identificadores en los datos de percepción, recopilar los uno o más códigos identificadores encontrados en los datos de percepción y determinar si todos los uno o más códigos identificadores coinciden entre sí;

si los uno o más códigos identificadores no coinciden entre sí, informar de que se ha dejado caer más de un objeto a través del sistema de percepción de caídas (10, 30), y si los uno o más códigos encontrados en los datos de percepción coinciden entre sí, determinar si se ha colocado más de un objeto en el sistema de percepción de caídas (10, 30) determinando si existe demasiado espacio entre las regiones de un objeto detectado en cualquiera de los datos de percepción;

si existe demasiado espacio entre las regiones del objeto detectadas en cualquiera de los datos de percepción, informar de que se ha dejado caer más de un objeto a través del sistema de percepción de caídas (10, 30) y si no existe demasiado espacio entre las regiones del objeto, emitir una señal indicativa del código identificado del objeto y activar una ruta de clasificación asociada al código identificado;

si no se encuentran códigos identificadores en los datos de percepción o si se determinó que más de un objeto cayó a través del sistema de percepción de caídas (10, 30), o bien dirigir el uno o más objetos para ser devueltos a un flujo de entrada por delante del sistema de percepción de caídas (10, 30) para recapturar los datos de percepción del uno o más objetos que cayeron a través del sistema de percepción de caídas o mover el uno o más objetos a una ubicación de clasificación manual para su clasificación por una persona.

2. El sistema según la reivindicación 1, en donde la pluralidad de unidades de percepción (14, 38, 38') incluye una pluralidad de cámaras (38, 38') y en donde los datos de percepción incluyen datos de imagen.

3. El sistema según la reivindicación 1, en donde la pluralidad de unidades de percepción (14, 38, 38') incluye una pluralidad de escáneres y los datos de percepción incluyen datos de escáner.

4. El sistema según la reivindicación 3, en donde la pluralidad de escáneres son escáneres de identificación por radiofrecuencia.

5. El sistema según la reivindicación 3, en donde la pluralidad de escáneres son escáneres de códigos de barras.

6. El sistema según la reivindicación 5, en donde cada uno de los escáneres de códigos de barras es un escáner de reflectividad láser.

7. El sistema según la reivindicación 1, en donde la pluralidad de fuentes de iluminación (16) están montadas en lados opuestos de la estructura de carcasa abierta (12, 32).

8. El sistema según la reivindicación 1, en donde la pluralidad de fuentes de iluminación incluye una pluralidad de LED (36).

9. El sistema según la reivindicación 1, en donde el sistema de percepción (10, 30) incluye además un elemento de interrupción (120) que es acoplable por un objeto que cae a través del sistema de percepción (10, 30) para alterar una posición u orientación del objeto que cae (18).

10. El sistema según la reivindicación 1, en donde el sistema de percepción de caídas (10, 30) incluye al menos un sistema de sensores (22, 24) para detectar si un objeto ha entrado en la estructura abierta (12, 32).

11. El sistema según la reivindicación 1, en donde la pluralidad de unidades de percepción (14, 38, 38') se proporcionan al menos en las regiones inferior y central de la estructura de carcasa abierta (12, 32).

12. El sistema según la reivindicación 1, en donde la pluralidad de unidades de percepción (14, 38, 38') incluye al menos una unidad de percepción (38') que incluye un espejo (52) situado para permitir que la al menos una unidad de percepción (38') se dirija de manera efectiva sustancialmente a lo largo de la trayectoria del objeto.

13. El sistema según la reivindicación 1, en donde la ruta de clasificación incluye un transportador (94) que está acoplado a un controlador de clasificación (96) que recibe del procesador (62) del sistema de percepción de caídas (10, 30) una señal para controlar el transportador (94).

14. El sistema según la reivindicación 1, en donde la señal de salida del procesador (62) del sistema de percepción de caídas (10, 30) controla el transportador (94) para mover el objeto a una de dos direcciones opuestas.

15. El sistema según la reivindicación 1, en donde el procesador (62) activa una ruta de clasificación asociada con el código identificado proporcionando una señal de control de clasificación de salida (63) a un controlador (96) de un transportador (94) para dirigir el objeto a cualquiera de una pluralidad de depósitos, contenedores o ubicaciones (98, 104).