KR20200002258A - 송장 출력 자동화 시스템, 송장 출력 자동화 장치 및 송장 출력 자동화 방법 - Google Patents
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Abstract
송장 출력 자동화 시스템이 제공된다. 시스템은, 택배 물품을 지지하여 상기 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치, 상기 무게 측정 장치의 상부에 상기 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되어 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 취득하는 카메라, 상기 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되고 상기 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 상기 투영점을 가로지르는 직선 형상의 레이저를 투사하는 라인 레이저 장치 및 상기 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 상기 택배 물품을 식별하고, 상기 영상 데이터에 포함된 상기 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 상기 택배 물품의 크기를 결정하고, 상기 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 상기 택배 물품의 무게를 결정하는 컴퓨팅 디바이스를 포함한다.
Description
본 발명은 물품 배송을 위한 송장 출력에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 송장 출력을 자동화하기 위한 시스템, 장치 및 방법에 관한 것이다.
온라인 전자 상거래 (이하, "쇼핑몰" 이라고도 함) 의 폭발적인 성장에 따른 주문량 증가로 인해 국내외의 많은 기업들이 물류 시스템 발전에 집중하고 있다. 온라인 전자 상거래를 통한 거래는 필연적으로 물품 배송으로 이어지므로, 늘어나는 택배 물량을 최대의 자동화 시스템을 기반으로 최소의 인력 리소스 투입에 의해 효율적으로 처리하는 것이 기업 가치 창출에 큰 기여가 되기 때문이다.
택배 물량을 소화하기 위해서는 쇼핑몰 또는 배송 업체 (예를 들어, 택배사) 자체에서 우선 한 개의 택배 물류를 발송하는 과정에 있어서 소요되는 시간을 단축시키는 것이 중요하며, 이는 결과적으로 많은 택배 물량을 소화함에 있어서 큰 효율의 변화를 가져올 수 있다. 즉, 빠른 물류 처리는 매 출고 시간 전까지 처리할 수 있는 물량의 수량에도 큰 차이를 가져오며, 또한 출고 횟수에도 변화를 줄 수 있는 기회가 될 수 있다. 하나의 택배 물류를 발송하는 과정에서의 소요 시간 단축을 위해서는, 수동 구간을 자동화하거나 수동 구간에서 소요되는 시간을 최대한 단축시키는 것이 고려될 수 있다.
통상적인 택배 물류 처리 과정에서는, 물품의 무게와 부피를 측정하고 바코드를 읽어 해당 송장에 기재한 후, 출력 및 부착하는 일련의 과정을 작업자가 수작업으로 모두 처리하게 된다. 여기서, 한 개의 택배 물품 당 소요되는 작업 시간을 최소화하는 것을 통해 작업자 1인당의 작업 능률에 큰 긍정적 영향을 줄 수 있다.
물리적으로 작업자가 바코드 스캐너로 바코드를 인식하고, 인식된 송장이 표시되면 송장에 무게와 부피를 입력하여 출력된 송장을 다시 물품에 부착하는 일련의 과정은 단면적으로 보았을 때 그리 긴 시간은 아니라고 볼 수도 있다. 그러나, 각 단위 과정을 하루 소화하는 물량으로 계산 및 분석하여 예를 들어 천 개 이상의 다수의 물품을 처리해야 하는 배송 업체의 입장에서 볼 경우, 한 개의 택배 작업에서의 몇 초의 시간 단축도 최종 전체 작업량으로 산정할 경우 큰 차이를 나타낸다.
전술한 바와 같이 하나의 택배 작업에 소요되는 시간을 조금만 단축시켜도 전체 택배 물류 처리 작업에서는 큰 효율의 증가를 가져올 수 있다. 따라서, 본 발명은 물리적으로 하나의 택배 작업에 소요되는 시간을 최소화하여 시간 단축 및 효율적 최대 물류 처리를 할 수 있도록 하는 것을 하나의 목적으로 한다.
이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 목적은, 종래 작업자가 수동으로 처리하였던 택배 물류 절차를 위한 송장 출력 프로세스를 자동으로 처리하고 소요 시간을 단축시키는 것에 의해 배송 업체에서 더 많은 물류를 빠르게 처리하고 더 많은 양을 소화할 수 있도록 하는, 송장 출력 자동화 시스템을 제공하는 것이다.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 종래 작업자가 수동으로 처리하였던 택배 물류 절차를 위한 송장 출력 프로세스를 자동으로 처리하고 소요 시간을 단축시키는 것에 의해 배송 업체에서 더 많은 물류를 빠르게 처리하고 더 많은 양을 소화할 수 있도록 하는, 송장 출력 자동화 장치를 제공하는 것이다.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 종래 작업자가 수동으로 처리하였던 택배 물류 절차를 위한 송장 출력 프로세스를 자동으로 처리하고 소요 시간을 단축시키는 것에 의해 배송 업체에서 더 많은 물류를 빠르게 처리하고 더 많은 양을 소화할 수 있도록 하는, 송장 출력 자동화 방법을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 시스템은, 택배 물품을 지지하여 상기 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치; 상기 무게 측정 장치의 상부에 상기 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되어 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 취득하는 카메라; 상기 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되고 상기 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 직선 형상의 레이저를 투사하는 라인 레이저 장치; 및 상기 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 상기 택배 물품을 식별하고, 상기 영상 데이터에 포함된 상기 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 상기 택배 물품의 크기를 결정하고, 상기 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 상기 택배 물품의 무게를 결정하는 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 택배 물품에 대한 식별을 기반으로 상기 택배 물품에 대한 송장 정보를 호출하여 상기 송장 정보에 상기 택배 물품의 무게 및 크기를 입력하고, 상기 송장 출력 자동화 시스템은, 상기 택배 물품의 무게 및 크기를 포함하는 송장 정보를 기반으로 상기 택배 물품에 대한 송장을 출력하는 송장 출력 장치를 더 포함할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 카메라는, 상기 무게 측정 장치에 상기 택배 물품이 놓여지는 것에 응답하여 상기 영상 데이터의 취득을 개시하고, 상기 라인 레이저 장치는, 상기 무게 측정 장치에 상기 택배 물품이 놓여지는 것에 응답하여 상기 직선 형상의 레이저 투사를 개시하도록 구성될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 무게 측정 장치는, 상기 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정을 완료하기 전의 상기 택배 물품의 무게에 대한 연속적인 측정값을 상기 컴퓨팅 디바이스로 전송하고, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 무게 측정 장치에 의한 상기 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정 이전에, 상기 연속적인 측정값들 중 제 1 값이 미리 결정한 횟수 이상 수신되는 것에 응답하여 상기 제 1 값을 상기 택배 물품의 무게로서 결정하도록 구성될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 택배 물품에 투사된 상기 직선 형상의 제 1 레이저와 상기 택배 물품이 지지되지 않을 경우 상기 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 제 2 레이저 사이의 거리인 레이저 간격 길이를 기반으로 상기 택배 물품의 높이를 결정하도록 구성될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품이 지지되지 않을 경우 상기 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 레이저는, 상기 무게 측정 장치의 상기 택배 물품에 의해 가려지지 않은 부분에 투사된 복수의 직선 형상의 레이저를 연결하는 것에 의해 도출될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 레이저 간격 길이는, 상기 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수를 결정하고, 1 픽셀 당 실제 길이를 상기 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수와 곱하는 것에 의해 도출될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 1 픽셀 당 실제 길이는, 상기 카메라의 화각을 상기 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하고, 상기 무게 측정 장치와 상기 카메라 사이의 제 1 높이, 상기 1 픽셀 당 실제 길이 및 상기 픽셀 당 화각 사이의 하기 수학식을 적용하는 것에 의해 도출될 수 있다.
LENGTH_PER_PIXEL = tan (FOV_PER_PIXEL / 2) * CAMERA_HEIGHT * 2
단, 여기서, LENGTH_PER_PIXEL 은 1 픽셀 당 실제 길이, FOV_PER_PIXEL 은 픽셀 당 화각, CAMERA_HEIGHT 는 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이를 나타낸다.
일 측면에 따르면, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 무게 측정 장치와 상기 카메라 사이의 제 1 높이 및 상기 카메라와 상기 라인 레이저 장치 사이의 제 1 거리 간의 관계와, 상기 택배 물품의 높이 및 상기 레이저 간격 길이 간의 관계를 기반으로 상기 택배 물품의 높이를 결정할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 하기 수학식의 LASER_DISTANCE_HEIGHT 와 LASER_DISTANCE_PIXEL 가 같아지도록 하는 IN_HEIGHT 의 값을 상기 택배 물품의 높이로서 결정할 수 있다.
LASER_DISTANCE_HEIGHT = tan (LASER_CAMERA_ANGLE) * IN_HEIGHT
LASER_DISTANCE_PIXEL=tan(FOV_PER_PIXEL*IN_PIXEL/2)*(h-IN_HEIGHT) * 2
단, 여기서 LASER_DISTANCE_HEIGHT 는 택배 물품의 높이에 의한 레이저 거리, LASER_DISTANCE_PIXEL 은 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수에 의한 레이저 거리, LASER_CAMERA_ANGLE 은 카메라의 무게 측정 장치에 대한 투영선과 라인 레이저 장치의 레이저 투사선이 이루는 각, FOV_PER_PIXEL 은 카메라의 화소 당 시야각, IN_PIXEL 은 카메라에 투영된 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수, h 는 카메라와 무게 측정 장치 사이의 제 1 높이, IN_HEIGHT 는 택배 물품의 높이를 나타낸다.
일 측면에 따르면, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터로부터 상기 택배 물품의 상면 형상을 추출하고, 상기 추출된 상면 형상의 너비 및 깊이 각각에 대한 픽셀 수를 산출하고, 상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이를 상기 너비와 깊이 각각의 픽셀 수에 곱하는 것에 의해 상기 택배 물품의 너비 및 깊이를 결정할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이는, 상기 카메라의 화각을 상기 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하고, 상기 카메라와 상기 택배 물품 사이의 제 2 거리, 상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이 및 상기 픽셀 당 화각 사이의 하기 수학식을 적용하는 것에 의해 도출될 수 있다.
PRODUCT_LENGTH_PER_PIXEL=tan(FOV_PER_PIXEL/2) * PRODUCT_CAMERA_HEIGHT*2
PRODUCT_CAMERA_HEIGHT = CAMERA_HEIGHT - PRODUCT_HEIGHT
단, 여기서, PRODUCT_LENGTH_PER_PIXEL 은 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이, FOV_PER_PIXEL 은 픽셀 당 화각, PRODUCT_CAMERA_HEIGHT 는 카메라와 택배 물품 사이의 제 2 거리, CAMERA_HEIGHT 는 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이, PRODUCT_HEIGHT 는 택배 물품의 높이를 나타낸다.
일 측면에 따르면, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 택배 물품의 높이, 너비 및 깊이를 기반으로 상기 택배 물품의 부피를 결정할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 기계 학습된 추출 모델을 이용하여 상기 영상 데이터에서 식별 표지 영역을 추출하고, 상기 식별 표지 영역을 식별 가능 방향으로 회전시키고, 상기 회전된 식별 표지 영역의 식별 표지를 스캔하는 것에 의해 상기 택배 물품을 식별할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 식별 표지는 바코드 및 QR 코드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른, 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 송장 출력 자동화 방법은, 택배 물품을 지지하여 상기 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치로부터, 상기 택배 물품에 대한 무게 정보를 수신하는 단계; 상기 무게 측정 장치의 상부에 상기 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되는 카메라로부터, 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 수신하는 단계 - 여기서, 상기 영상 데이터는 상기 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되는 라인 레이저 장치로부터 상기 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 투사된, 직선 형상의 레이저 형상을 포함함 - ; 상기 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 상기 택배 물품을 식별하는 단계; 상기 영상 데이터에 포함된 상기 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계; 및 상기 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 상기 택배 물품의 무게를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 측면에 따르면, 방법은, 상기 택배 물품에 대한 식별을 기반으로 상기 택배 물품에 대한 송장 정보를 호출하여 상기 송장 정보에 상기 택배 물품의 무게 및 크기를 입력하는 단계; 및 상기 택배 물품에 대한 송장을 출력하는 송장 출력 장치로 상기 택배 물품의 무게 및 크기를 포함하는 송장 정보를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 카메라는, 상기 무게 측정 장치에 상기 택배 물품이 놓여지는 것에 응답하여 상기 영상 데이터의 취득을 개시하고, 상기 라인 레이저 장치는, 상기 무게 측정 장치에 상기 택배 물품이 놓여지는 것에 응답하여 상기 직선 형상의 레이저 투사를 개시하도록 구성될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 무게 측정 장치는, 상기 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정을 완료하기 전의 상기 택배 물품의 무게에 대한 연속적인 측정값을 상기 컴퓨팅 디바이스로 전송하고, 상기 택배 물품의 무게를 결정하는 단계는, 상기 무게 측정 장치에 의한 상기 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정 이전에, 상기 연속적인 측정값들 중 제 1 값이 미리 결정한 횟수 이상 수신되는 것에 응답하여 상기 제 1 값을 상기 택배 물품의 무게로서 결정할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는, 상기 택배 물품에 투사된 상기 직선 형상의 제 1 레이저와 상기 택배 물품이 지지되지 않을 경우 상기 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 제 2 레이저 사이의 거리인 레이저 간격 길이를 기반으로 상기 택배 물품의 높이를 결정할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품이 지지되지 않을 경우 상기 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 레이저는, 상기 무게 측정 장치의 상기 택배 물품에 의해 가려지지 않은 부분에 투사된 복수의 직선 형상의 레이저를 연결하는 것에 의해 도출될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 레이저 간격 길이는, 상기 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수를 결정하고, 1 픽셀 당 실제 길이를 상기 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수와 곱하는 것에 의해 도출될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 1 픽셀 당 실제 길이는, 상기 카메라의 화각을 상기 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하는 단계; 및 상기 무게 측정 장치와 상기 카메라 사이의 제 1 높이, 상기 1 픽셀 당 실제 길이 및 상기 픽셀 당 화각 사이의 하기 수학식을 적용하는 단계에 의해 도출될 수 있다.
LENGTH_PER_PIXEL = tan (FOV_PER_PIXEL / 2) * CAMERA_HEIGHT * 2
단, 여기서, LENGTH_PER_PIXEL 은 1 픽셀 당 실제 길이, FOV_PER_PIXEL 은 픽셀 당 화각, CAMERA_HEIGHT 는 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이를 나타낸다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는, 상기 무게 측정 장치와 상기 카메라 사이의 제 1 높이 및 상기 카메라와 상기 라인 레이저 장치 사이의 제 1 거리 간의 관계와, 상기 택배 물품의 높이 및 상기 레이저 간격 길이 간의 관계를 기반으로 상기 택배 물품의 높이를 결정할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는, 하기 수학식의 LASER_DISTANCE_HEIGHT 와 LASER_DISTANCE_PIXEL 가 같아지도록 하는 IN_HEIGHT 의 값을 상기 택배 물품의 높이로서 결정할 수 있다.
LASER_DISTANCE_HEIGHT = tan (LASER_CAMERA_ANGLE) * IN_HEIGHT
LASER_DISTANCE_PIXEL=tan(FOV_PER_PIXEL*IN_PIXEL/2)*(h-IN_HEIGHT) * 2
단, 여기서 LASER_DISTANCE_HEIGHT 는 택배 물품의 높이에 의한 레이저 거리, LASER_DISTANCE_PIXEL 은 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수에 의한 레이저 거리, LASER_CAMERA_ANGLE 은 카메라의 무게 측정 장치에 대한 투영선과 라인 레이저 장치의 레이저 투사선이 이루는 각, FOV_PER_PIXEL 은 카메라의 화소 당 시야각, IN_PIXEL 은 카메라에 투영된 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수, h 는 카메라와 무게 측정 장치 사이의 제 1 높이, IN_HEIGHT 는 택배 물품의 높이를 나타낸다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는, 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터로부터 상기 택배 물품의 상면 형상을 추출하는 단계; 상기 추출된 상면 형상의 너비 및 깊이 각각에 대한 픽셀 수를 산출하는 단계; 및 상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이를 상기 너비와 깊이 각각의 픽셀 수에 곱하는 것에 의해 상기 택배 물품의 너비 및 깊이를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이는, 상기 카메라의 화각을 상기 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하는 단계; 및 상기 카메라와 상기 택배 물품 사이의 제 2 거리, 상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이 및 상기 픽셀 당 화각 사이의 하기 수학식을 적용하는 단계에 의해 도출될 수 있다.
PRODUCT_LENGTH_PER_PIXEL=tan(FOV_PER_PIXEL/2) * PRODUCT_CAMERA_HEIGHT*2
PRODUCT_CAMERA_HEIGHT = CAMERA_HEIGHT - PRODUCT_HEIGHT
단, 여기서, PRODUCT_LENGTH_PER_PIXEL 은 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이, FOV_PER_PIXEL 은 픽셀 당 화각, PRODUCT_CAMERA_HEIGHT 는 카메라와 택배 물품 사이의 제 2 거리, CAMERA_HEIGHT 는 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이, PRODUCT_HEIGHT 는 택배 물품의 높이를 나타낸다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는, 상기 택배 물품의 높이, 너비 및 깊이를 기반으로 상기 택배 물품의 부피를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 택배 물품을 식별하는 단계는, 기계 학습된 추출 모델을 이용하여 상기 영상 데이터에서 식별 표지 영역을 추출하는 단계; 상기 식별 표지 영역을 식별 가능 방향으로 회전시키는 단계; 및 상기 회전된 식별 표지 영역의 식별 표지를 스캔하는 것에 의해 상기 택배 물품을 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 식별 표지는 바코드 및 QR 코드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 송장 출력 자동화 장치는, 프로세서 및 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는, 택배 물품을 지지하여 상기 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치로부터, 상기 택배 물품에 대한 무게 정보를 수신하고; 상기 무게 측정 장치의 상부에 상기 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되는 카메라로부터, 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 수신 - 여기서, 상기 영상 데이터는 상기 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되는 라인 레이저 장치로부터 상기 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 투사된, 직선 형상의 레이저 형상을 포함함 - 하고; 상기 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 상기 택배 물품을 식별하고; 상기 영상 데이터에 포함된 상기 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 상기 택배 물품의 크기를 결정하고; 그리고 상기 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 상기 택배 물품의 무게를 결정하도록 구성될 수 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는, 프로세서 실행 가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 명령어들은 상기 프로세서에 의해 실행되었을 때 상기 프로세서로 하여금, 택배 물품을 지지하여 상기 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치로부터, 상기 택배 물품에 대한 무게 정보를 수신하고; 상기 무게 측정 장치의 상부에 상기 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되는 카메라로부터, 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 수신 - 여기서, 상기 영상 데이터는 상기 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되는 라인 레이저 장치로부터 상기 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 투사된, 직선 형상의 레이저 형상을 포함함 - 하고; 상기 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 상기 택배 물품을 식별하고; 상기 영상 데이터에 포함된 상기 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 상기 택배 물품의 크기를 결정하고; 그리고 상기 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 상기 택배 물품의 무게를 결정하게 하도록 구성될 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 시스템, 장치 및 방법에 따르면, 종래 작업자가 수동으로 처리하였던 택배 물류 절차를 위한 송장 출력 프로세스를 자동으로 처리하고 소요 시간을 단축시키는 것에 의해 배송 업체에서 더 많은 물류를 빠르게 처리하고 더 많은 양을 소화하도록 할 수 있다.
예를 들어, 종래 작업자가 수동으로 처리하였던 식별 표지 (예를 들어, 바코드) 의 스캔을 통한 인식 작업을 영상 인식을 통해 자동으로 처리할 수 있고, 택배 물품의 무게를 측정함에 있어서 종래 저울의 안정화 시점보다 앞선 시점에서 빠르게 무게 측정을 완료할 수 있어 송장 출력 프로세스를 단축시킬 수 있다.
또한, 라인 레이저 및 영상 인식을 통해 택배 물품의 부피 측정을 자동화할 수 있어, 종래 송장 출력 프로세스에 있어서의 수동 구간을 단축시킬 수 있다. 따라서, 배송 업체에서 더 많은 물류를 빠르게 처리하고 더 많은 양을 소화하도록 할 수 있다.
도 1 은 택배 물품에 대한 통상적인 송장 출력 프로세스를 나타낸다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 시스템의 개념도이다.
도 3 은 도 2 의 송장 출력 자동화 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스의 흐름도이다.
도 5 는 도 4 의 송장 출력 자동화 프로세스에서의 정보 흐름을 나타낸다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 측정 시간 개선 비교 그래프이다.
도 7 은 투사된 직선 형상의 레이저 및 택배 물품의 형상을 포함하는 영상 데이터의 예시도이다.
도 8 은 레이저 간격 길이를 나타낸다.
도 9 는 1 픽셀 당 실제 길이의 산출에 대한 개념도이다.
도 10 은 택배 물품의 높이 산출에 대한 개념도이다.
도 11 은 택배 물품의 너비 및 깊이 산출에 대한 예시도이다.
도 12 는 식별 표지를 기반으로 하는 택배 물품 인식의 예시도이다.
도 13 은 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 방법의 흐름도이다.
도 14 는 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 시스템의 개념도이다.
도 3 은 도 2 의 송장 출력 자동화 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스의 흐름도이다.
도 5 는 도 4 의 송장 출력 자동화 프로세스에서의 정보 흐름을 나타낸다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 측정 시간 개선 비교 그래프이다.
도 7 은 투사된 직선 형상의 레이저 및 택배 물품의 형상을 포함하는 영상 데이터의 예시도이다.
도 8 은 레이저 간격 길이를 나타낸다.
도 9 는 1 픽셀 당 실제 길이의 산출에 대한 개념도이다.
도 10 은 택배 물품의 높이 산출에 대한 개념도이다.
도 11 은 택배 물품의 너비 및 깊이 산출에 대한 예시도이다.
도 12 는 식별 표지를 기반으로 하는 택배 물품 인식의 예시도이다.
도 13 은 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 방법의 흐름도이다.
도 14 는 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1 은 택배 물품에 대한 통상적인 송장 출력 프로세스를 나타낸다. 도 1 에 도시된 바와 같이, 통상적으로는 택배 물품의 송장 출력을 위해서 바코드 스캔 (1), 무게 측정 (2), 부피 측정 (3), 송장 출력 및 부착 (4) 의 네 단계의 수작업을 거쳐야만 했다.
먼저, 바코드 스캔 (1) 절차에 있어서, 종래에는 레이저 방식의 핸드 스캐너로 바코드를 인식하는 것이 일반적이었으며, 이러한 과정에서 수 초의 시간이 소요되었다. 또한, 바코드의 상태에 따라 여러 번의 시도를 거친 후에야 바코드에 대응되는 정보가 입력되는 경우도 다수 발생하여 송장 출력 프로세스가 지연될 수 있었다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 절차에 따르면, 작업자가 수동으로 바코드를 찾아 스캔하는 공정을 자동화할 수 있다.
이어서, 택배 물품의 무게를 측정 (2) 함에 있어서, 전자 저울에 물건을 올린 후 측정치가 위아래로 변화하다가, 실제 무게로 안정화되기까지 저울에 따라 약 2~3 초 이상 소요되어, 송장 출력 프로세스가 지연되는 문제가 있었다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 절차에 따르면, 택배 물품의 무게 측정 절차를 개선하여 택배 물품의 무게 측정 절차를 1 초 이상 단축시킬 수 있다.
또한, 택배 물품의 부피를 측정 (3) 함에 있어서, 예를 들어 컨베이어 밸트에서 물품이 지나가는 과정에서 단면을 여러 번 스캔하여 부피를 측정하는 절차는 설비 구축에 많은 비용이 소요되고, 수작업이 필요한 경우에는 부적합한 과정이며 작업자가 직접 너비, 두께 및 높이를 측정하는 것은 상당한 시간을 소요하고 작업자의 작업 강도 역시 매우 증가시키는 문제가 있었다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 절차에 따르면, 택배 물품의 부피 측정 절차를 작업 환경에 맞추어 저비용으로 자동화할 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 절차에 따르면, 택배 물품의 식별 표지를 기반으로하는 택배 물품 식별 절차를 자동화하고 시간을 단축할 수 있으며, 종래 저울의 안정화 종료보다 짧은 시간 내에 택배 물품의 무게 측정 절차를 완료할 수 있으며, 보다 간편하게 택배 물품의 부피 측정 절차를 자동화할 수 있다. 이하, 본 발명의 실시예들에 따른 송장 출력 자동화 절차를 개시한다.
송장 출력 자동화 시스템
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 시스템의 개념도이고, 도 3 은 도 2 의 송장 출력 자동화 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다. 이하, 도 2 및 도 3 을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 시스템을 보다 구체적으로 설명한다.
도 2 및 도 3 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 시스템은, 무게 측정 장치 (100), 카메라 (200), 라인 레이저 장치 (300), 컴퓨팅 디바이스 (400) 및 송장 출력 장치 (500) 를 포함할 수 있다.
도 2 에 도시된 바와 같이, 무게 측정 장치 (100) 는 택배 물품 (10) 을 지지하여 택배 물품 (10) 의 무게를 측정하도록 구성되며, 카메라 (200) 는 무게 측정 장치 (100) 의 상부에 무게 측정 장치 (100) 로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되어 택배 물품 (10) 의 상면에 대한 영상 데이터를 취득할 수 있다. 라인 레이저 장치 (300) 는 카메라 (200) 로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되고, 무게 측정 장치 (100) 에 대한 카메라 (100) 의 투영점을 향해 직선 형상의 레이저를 투사할 수 있다. 무게 측정 장치 (100) 에 대한 카메라 (200) 의 투영점은, 대략 카메라 (200) 의 중점의 수직 하단을 의미할 수 있고, 라인 레이저 장치 (300) 는 카메라 (200) 로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되므로, 택배 물품 (10) 이 무게 측정 장치 (100) 에 지지되어 있을 경우 택배 물품 (10) 에 투사된 직선 형상의 레이저는 무게 측정 장치 (100) 에 투사된 직선 형상의 레이저보다 라인 레이저 장치 (300) 방향으로 가깝게 형성된다. 일 측면에 따르면, 라인 레이저 장치 (300) 에서 투사되는 직선 형상의 레이저는 카메라 (200) 및 라인 레이저 장치 (300) 를 이은 직선과 수직일 수 있다.
컴퓨팅 디바이스 (400) 는, 카메라 (200) 로부터 수신된 영상 데이터에 포함된 식별 표지 (예를 들어, 바코드) 를 기반으로 택배 물품 (10) 을 식별할 수 있으며, 영상 데이터에 포함된 택배 물품 (10) 의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 택배 물품 (10) 의 크기를 결정하고, 무게 측정 장치 (100) 로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 택배 물품 (10) 의 무게를 결정할 수 있다. 일 측면에 따르면, 무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품 (10) 이 올려지는 것에 응답하여 자동으로 식별 표지 인식과 무게 및 크기 측정이 수행될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스 400) 는, 택배 물품 (10) 에 대한 식별을 기반으로 택배 물품 (10) 에 대한 송장 정보를 호출하며, 호출된 송장 정보에 택배 물품 (10) 의 무게 및 크기를 입력하도록 구성될 수 있고, 무게 및 크기를 입력한 송장 정보를 송장 출력 장치 (500) 로 전송할 수 있다. 송장 출력 장치 (500) 는 택배 물품의 무게 및 크기를 포함하는 송장 정보를 기반으로 택배 물품 (10) 에 대한 송장을 출력한다. 따라서, 송장 출력 프로세스가 자동화 및 신속화될 수 있다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스의 흐름도이다. 도 4 를 기반으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스를 설명하면, 먼저 무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품 (10) 이 올려지는 것을 감지 (단계 410) 할 수 있다.
무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품 (10) 이 올려지는 것을 감지하면, 무게 측정 장치 (100) 또는 컴퓨팅 디바이스 (400) 는 카메라 (200) 및/또는 라인 레이저 장치 (300) 로 측정 시작 신호를 전송할 수 있다. 또한, 카메라 (200) 및/또는 라인 레이저 장치 (300) 는 택배 물품 (10) 의 지지 여부와 무관하게 작동 상태를 유지하되, 무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품 (10) 이 놓여지는 것에 대한 응답으로 무게 측정 장치 (100) 가 컴퓨팅 디바이스 (400) 로 측정 시작 신호를 송신하도록 구성될 수도 있다 (단계 420).
컴퓨팅 디바이스 (400) 의 프로세서는 영상 데이터로부터 식별 표지를 인식하여 택배 물품 (10) 을 식별하고, 영상 데이터를 기반으로 택배 물품 (10) 의 크기를 측정한다 (단계 430). 여기서, 택배 물품 (10) 의 식별은 컴퓨팅 디바이스 (400) 에 포함된 식별 표지 인식부 (미도시) 에 의해 수행되고, 택배 물품 (10) 의 크기 측정은 컴퓨팅 디바이스 (400) 에 포함된 크기 측정부 (미도시) 에 의해 수행될 수도 있다. 식별 표지 인식부 및 크기 측정부는 컴퓨팅 디바이스 (400) 의 프로세서에 포함된 소프트웨어 모듈로서 구현될 수 있고, 별도의 하드웨어로서 구현될 수도 있다.
한편, 무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품 (10) 이 올려지는 것에 응답하여 택배 물품 (10) 의 무게가 결정될 수 있다 (단계 440). 앞서 살핀 바와 같이 무게 측정 장치 (100) 를 통한 택배 물품 (10) 의 무게 측정 절차는 안정화에 따른 시간이 소요된다. 지지된 택배 물품 (10) 의 무게에 대한 측정값은 반력 및 진동 등의 여파로 높은 값과 낮은 값을 반복하게 되며 통상적인 저울은 안정화까지 수 초 이상이 소요된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스에서는, 도 4 에 도시된 바와 같이, 무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품 (10) 이 올려지는 것에 대한 응답으로 택배 물품 (10) 에 대한 식별 및 크기 측정이 바로 개시되므로, 전체적인 송장 출력 프로세스가 병렬 처리되어 최종적인 소요 시간이 단축될 수 있다. 나아가, 후술하는 바와 같이 무게 측정 장치 (100) 의 안정화 이전에도 무게 정보를 수신하여 컴퓨팅 디바이스 (400) 가 무게를 측정하도록 할 수 있어 무게 측정 절차 자체의 소요 시간도 단축시킬 수 있다.
택배 물품 (10) 에 대한 식별을 기반으로 해당 택배 물품 (10) 에 대한 송장 정보를 호출하고, 측정된 무게 및 크기를 그 택배 물품 (10) 의 송장 정보에 입력할 수 있다 (단계 450). 이후, 송장 정보를 송장 출력 장치 (500) 로 전송하여 송장 출력이 수행된다 (단계 460).
도 5 는 도 4 의 송장 출력 자동화 프로세스에서의 정보 흐름을 나타낸다. 도 5 를 참조하여, 도 4 의 송장 출력 자동화 프로세스에서의 각 구성 요소 간의 정보 전달 흐름을 보다 상세히 설명한다.
도 5 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스는, 무게 측정 장치 (100) 상에 택배 물품 (10) 이 거치되는 것을 감지하는 것 (단계 505) 에 의해 개시된다. 무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품 (10) 이 거치되면, 무게 측정 장치 (100) 는 컴퓨팅 디바이스 (400) 로 개시 신호를 송신할 수 있다. 무게 측정 장치 (100) 는 택배 물품 (10) 의 무게 측정에 대한 안정화가 종료되기 전이라도, 택배 물품 (10) 의 무게에 대한 연속적인 측정값을 컴퓨팅 디바이스 (400) 로 송신 (단계 510-1, 510-2, …, 501-n) 하도록 구성될 수 있으며, 일 측면에 따르면 최초의 무게 측정값 송신 (단계 510-1) 이 컴퓨팅 디바이스 (400) 에 대한 프로세스 개시 신호로서 사용될 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (400) 는 무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품 (10) 이 놓여지는 것에 응답하여 라인 레이저 장치 (300) 로 측정 개시 신호를 전송할 수 있고 (단계 515), 카메라 (200) 로도 측정 개시 신호를 송신할 수 있다 (단계 520). 측정 개시 신호에 응답하여, 라인 레이저 장치 (300) 는 무게 측정 장치 (100) 및 택배 물품 (10) 을 향해 직선 형상의 레이저 조사를 개시하고 (단계 525), 카메라 (200) 는 택배 물품 (10) 의 상부에서, 투사된 라인 레이저를 포함하는 택배 물품 (10) 의 상면에 대한 영상 데이터를 취득한다 (단계 530). 취득된 영상 데이터는 컴퓨팅 디바이스 (400) 로 송신된다 (단계 535). 다만, 다른 측면에 따르면 라인 레이저 장치 (300) 및 카메라 (200) 는 별도 온/오프를 통해 동작 상태를 유지하도록 구성되어 컴퓨팅 디바이스로 라인 레이저 형상이 포함된 영상 데이터를 상시 전송하되, 컴퓨팅 디바이스 (400) 의 처리 절차만 택배 물품 (10) 거치에 응답하여 개시되도록 구성될 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (400) 는, 수신된 영상 데이터를 기반으로 영상 데이터에 포함된 식별 표지 (예를 들어, 바코드) 를 인식하여 택배 물품 (10) 을 식별할 수 있고 (단계 540), 영상 데이터에 포함된 라인 레이저의 형상 및 택배 물품 (10) 의 형상을 기반으로 택배 물품 (10) 의 크기를 결정한다 (단계 545). 또한, 무게 측정 장치 (100) 로부터 수신한 연속적인 무게 측정 값들을 기반으로 택배 물품 (10) 의 무게를 결정한다 (단계 550). 식별 정보를 기반으로 택배 물품 (10) 에 대한 송장을 호출하여 무게 및 크기를 입력 (단계 555) 하여 이를 송장 출력 장치 (500) 로 전송 (단계 560) 하면, 송장 출력 장치 (500) 가 송장을 출력 (단계 565) 함으로써 송장 출력 자동화 프로세스가 종료될 수 있다.
여기서, 컴퓨팅 디바이스 (400) 는 데스크탑 PC 와 같은 고정형 디바이스 또는 노트북, 랩탑과 같은 이동형 디바이스 중 어느 하나일 수도 있다. 나아가, 스마트폰, 태블릿 PC 와 같은 스마트 디바이스가 활용될 수도 있다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스에서, 택배 물품 (10) 의 무게 측정, 크기 측정 및 택배 물품 (10) 식별에 대해서 보다 상세히 설명한다.
택배 물품의 무게 측정
앞서 살핀 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스에서, 택배 물품 (10) 의 무게 측정을 위해서는 무게 측정 장치 (100) 가 사용될 수 있다. 무게 측정 장치 (100) 가 획득한 택배 물품 (10) 에 대한 무게 측정 값은 컴퓨팅 디바이스 (400) 로 전송될 수 있다. 무게 측정 장치 (100) 와 컴퓨팅 디바이스 (400) 간의 통신은, 예를 들어 RS-232 통신을 기반으로 이루어질 수 있다.
종래 전자 저울은 저울 상에 물품이 놓여졌을 때 저울 내부적으로 외부에서 가해진 힘이나 진동이 사라져서 측정치가 하나의 값으로 안정되게 수렴된다고 판단할 때, 그 최종적인 결과값을 컴퓨팅 디바이스로 송신하게 된다. 그러나, 저울의 제조사에 따라 편차를 가지지만 물품의 무게 측정 값에 대한 안정화를 완료하여 최종적인 물품의 무게 값을 결정하기까지는 수 초 이상이 소요되며, 다량의 택배 물품을 처리하는 물류 시스템의 입장에서 하나의 택배당 소요되는 수 초의 시간은 전체 시스템의 효율성에 지대한 영향을 미친다. 따라서, 물품의 무게 측정에 대한 안정화 시간을 1 초 가량 단축하는 것만으로도 실제 작업 효율을 눈에 띄게 높여주는 효과를 기대할 수 있다.
앞서 살핀 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스에서, 무게 측정 장치 (100) 는, 택배 물품 (10) 의 무게에 대한 최종 결정을 완료하기 전의 택배 물품의 무게에 대한 연속적인 측정값을 컴퓨팅 디바이스 (400) 로 전송하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스 (400) 는 무게 측정 장치 (100) 에 의한 택배 물품 (10) 의 무게에 대한 최종 결정 이전에, 수신된 연속적인 측정값들 중 제 1 값이 미리 결정한 횟수 이상 수신되는 것에 응답하여 제 1 값을 택배 물품 (10) 의 무게로서 결정할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 디바이스 (400) 는 택배 물품 (10) 의 무게 측정값이 안정화되었다고 저울에서 판정하는 것을 기다리지 않고, 연속된 측정치를 받아서 컴퓨팅 디바이스 (400) 가 자체적으로 판단하여 시간을 단축하도록 구성될 수 있다. 제 1 값을 무게로서 결정하기 위한 미리 결정한 횟수는 무게 측정 장치 (100) 의 안정화보다 컴퓨팅 디바이스 (400) 에서의 무게 결정이 빨리 완료되도록 결정될 수 있다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 측정 시간 개선 비교 그래프이다. 도 6 에 도시된 바와 같이, 위아래로 반복되는 무게 측정값들을 기반으로, 종래 무게 측정 장치 (100) 에서의 안정화 시점 (620) 에서보다, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 디바이스 (400) 기반 무게 결정 시점 (610) 이 앞서도록 구현될 수 있다.
택배 물품의 크기 측정
앞서 살핀 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스에서는 직선 형상의 투사된 레이저를 포함하는 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 기반으로 택배 물품 (10) 의 크기를 결정할 수 있다. 도 2 에 도시된 바와 같이, 카메라 (200) 는 무게 측정 장치 (100) 의 상부에 무게 측정 장치 (100) 로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되어 택배 물품 (10) 의 상면에 대한 영상 데이터를 취득하고, 라인 레이저 장치 (300) 는 카메라 (200) 로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되어 무게 측정 장치 (100) 에 대한 카메라 (100) 의 투영점을 향해 직선 형상의 레이저를 투사하므로, 택배 물품 (10) 이 무게 측정 장치 (100) 에 지지되어 있을 경우 택배 물품 (10) 에 투사된 직선 형상의 레이저는 무게 측정 장치 (100) 에 투사된 직선 형상의 레이저보다 라인 레이저 장치 (300) 방향으로 가깝게 형성되므로, 택배 물품 (10) 에 투사된 선형 레이저와 무게 측정 장치 (100) 에 투사된 선형 레이저 간의 간격이 존재할 수 있다.
도 7 은 투사된 직선 형상의 레이저 및 택배 물품의 형상을 포함하는 영상 데이터의 예시도이다. 도 7 의 (a) 에 도시된 바와 같이, 택배 물품 (10) 상에 투시된 선형 레이저는 무게 측정 장치 (100) 상에 투사된 선형 레이저보다 도 7 의 (a) 를 기준으로 하단에 형성되어, 양 레이저 간에 간격이 존재하는 것을 확인할 수 있다. 도 8 은 레이저 간격 길이를 나타낸다. 도 8 을 참조하여 보다 상세히 설명하면, 택배 물품 상에 투사된 레이저 (810) 는 무게 측정 장치 (100) 상에 투사된 레이저 (820a, 820b) 보다 하단에 위치하게 되고, 택배 물품 (10) 이 지지되지 않았을 때 투사되었을 레이저 (820) 와 택배 물품 (10) 상에 투사된 레이저 (810) 는 간격 (830) 을 가진다. 이하, 이러한 간격 (830) 은 레이저 간격 길이라고 지칭될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스에서, 컴퓨팅 디바이스 (400) 는, 택배 물품 (10) 에 투사된 직선 형상의 제 1 레이저 (810) 와 택배 물품이 지지되지 않을 경우 무게 측정 장치 (100) 에 투사되었을 직선 형상의 제 2 레이저 (820) 사이의 거리인 레이저 간격 길이 (830) 를 기반으로 택배 물품 (10) 의 높이를 결정할 수 있다. 일 측면에 따르면, 택배 물품이 지지되지 않을 경우 무게 측정 장치 (100) 에 투사되었을 직선 형상의 레이저 (820) 는, 무게 측정 장치 (100) 의 택배 물품 (10) 에 의해 가려지지 않은 부분에 투사된 복수의 직선 형상의 레이저 (820a, 820b) 를 연결하는 것에 의해 도출될 수 있다. 다른 측면에 따르면, 레이저 간격 길이 (830) 는 복수의 직선 형상의 레이저 (820a, 820b) 중 어느 하나의 중앙 방향 말단점과, 제 1 레이저 (810) 의 대응되는 말단점 간의 거리를 측정하는 것에 의해 도출될 수도 있다.
도 10 은 택배 물품의 높이 산출에 대한 개념도이다. 도 10 을 참조하여, 레이저 간격 길이 (830) 를 기반으로 하는 택배 물품 (10) 의 높이 산출에 대해 보다 상세히 설명한다. 도 2 및 도 10 에 도시된 바와 같이, 카메라 (200) 는 무게 측정 장치 (100) 의 상부에 제 1 높이 (h) 를 가지도록 배치되고, 라인 레이저 장치 (300) 는 카메라 (200) 로부터 수평 방향으로 제 1 거리 (d) 를 가지도록 배치되어, 카메라 (200) 의 무게 측정 장치 (100) 에 대한 투영점을 향해 직선 형상의 레이저를 조사한다. 즉, 제 1 높이 (h) 와 제 1 거리 (d) 는 송장 출력 자동화 시스템의 설계값이므로 알려진 값이고, 후술되는 바와 같이 카메라 (200) 의 영상 데이터를 기반으로 레이저 간격 길이 (830) 를 도출할 수 있다.
먼저, 레이저 간격 길이 (830) 의 산출에 대해서 구체적으로 설명한다. 이하, 사용되는 용어를 정의한다.
CAMERA_FOV : 카메라의 화각
CAMERA_MAX_PIXEL : 카메라의 최대 픽셀 (pixel)
CAMERA_HEIGHT : 무게 측정 장치에 대한 카메라 (200) 의 제 1 높이 (h)
FOV_PER_PIXEL : 카메라의 1 픽셀 당 화각
LENTH_PER_PIXEL : 영상 데이터에서의 1 픽셀 당 실제 길이
도 9 는 1 픽셀 당 실제 길이의 산출에 대한 개념도이다. 도 9 의 (a) 에 도시된 바와 같이, 카메라 (200) 는 고유의 화각 (210) 을 가지고 영상 데이터 (910) 를 획득하게 된다. 또한 카메라 (200) 는 고유의 최대 픽셀 수를 가지고 있으므로, 실제 길이 (910) 를 가지는 피사체에 대한 영상 데이터는 고유의 최대 픽셀 수로 구성된다. 따라서, 도 9 의 (b) 에 도시된 바와 같이, 카메라 (200) 의 화각 (210) 을 카메라의 최대 픽셀 수로 나누면 카메라 (200) 의 1 픽셀 당 화각 (230) 을 산출할 수 있다. 보다 단순하게 도식화된 도 9 의 (c) 를 참조하면, 무게 측정 장치 (100) 와 카메라 (200) 사이의 제 1 높이 (h) 는 시스템의 설계값이므로 알려진 값이고, 카메라 (200) 1 픽셀 당 화각 (230) 역시 도출되었으므로, 영상 데이터에서의 1 픽셀에 대응하는 실제 길이 (920), 제 1 높이 (h) 및 카메라 (200) 의 1 픽셀 당 화각 (230) 의 관계로부터 1 픽셀 당 실제 길이를 도출할 수 있다. 이는 아래의 수학식 1 로서 표현될 수 있다.
한편, 일 측면에 따르면, 레이저 간격 간의 실제 길이 (830) 는 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수를 결정하고, 1 픽셀 당 실제 길이를 앞서 결정한 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수와 곱하는 것에 의해 도출될 수 있다. 이는 아래의 수학식 2 로서 표현될 수 있다.
용어의 정의는 아래와 같다.
LASER_INTERVAL_PIXEL : 레이저 사이의 픽셀 수
LASER_INTERVAL : 레이저 간격의 실제 길이
영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수는 통상의 영상 처리 프로세싱 중 어느 하나를 선택하는 것에 의해 수행될 수 있다. 일 측면에 따르면, 도 7 의 (a) 와 같은 직선 형상의 투사된 레이저를 포함하는 영상 데이터에 대해서, 도 7 (b) 와 같이 레이저가 투사된 영역만 인식하도록 이진화 처리를 거치고, 도 7 (b) 와 같은 이진화된 영상 데이터를 기반으로 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 영상 데이터에서의 픽셀 수를 결정할 수도 있다.
다시 도 10 을 참조하면, 제 1 높이 (h), 제 1 거리 (d) 및 레이저 간격 길이 (830) 는 확보 가능한 값이다. 따라서, 컴퓨팅 디바이스 (400) 는, i) 무게 측정 장치 (100) 와 카메라 (200) 사이의 제 1 높이 (h) 및 카메라 (200) 와 라인 레이저 장치 (300) 사이의 제 1 거리 (d) 간의 관계와, ii) 택배 물품의 높이 (1040) 및 레이저 간격 길이 (830) 간의 관계를 기반으로 택배 물품의 높이 (1040) 를 결정할 수 있다. 도 10 에 도시되는 바와 같이, 카메라 (200) 의 무게 측정 장치 (100) 에 대한 투영선 (1010) 과 라인 레이저 장치 (300) 의 레이저 투사선 (1020) 이 이루는 각은 θ 이며, 택배 물품 (10) 의 높이 (1040) 와 레이저 투사선 (1020) 이 이루는 각 역시 θ 이다.
따라서, 일 측면에 따르면, i) 무게 측정 장치 (100) 와 카메라 (200) 사이의 제 1 높이 (h) 및 카메라 (200) 와 라인 레이저 장치 (300) 사이의 제 1 거리 (d) 간의 비와, ii) 택배 물품의 높이 (1040) 및 레이저 간격 길이 (830) 간의 비를 기반으로 하는 비례식을 이용하여 택배 물품의 높이 (1040) 를 결정할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 컴퓨팅 디바이스 (400) 는, 택배 물품 (10) 에 투사된 선형 레이저와 카메라 투영점 간의 거리 (이하, "레이저 거리"라고 함) 가 택배 물품 (10) 의 높이에 따라 픽셀 값이 다르게 측정되고, 카메라에서 바라보는 거리와 실제 거리가 상이한 점을 더 고려하여 택배 물품 (10) 의 높이 (1040) 를 결정할 수 있다. 용어의 정의는 아래와 같다.
LASER_CAMERA_DISTANCE : 카메라와 라인 레이저 장치 간의 제 1 거리 (d)
LASER_CAMERA_ANGLE : 카메라 (200) 의 무게 측정 장치 (100) 에 대한 투영선 (1010) 과 라인 레이저 장치 (300) 의 레이저 투사선 (1020) 이 이루는 각 (θ)
IN_PIXEL : 카메라에 투영된 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수
IN_HEIGHT : 최대 높이 (h) 이하인 택배 물품의 높이 (1040)
LASER_DISTANCE_HEIGHT : 택배 물품의 높이에 의한 레이저 거리
LASER_DISTANCE_PIXEL : 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수에 의한 레이저 거리
여기서, 제 1 거리 (d) 와 제 1 높이 (h) 는 설계값으로서 알려져 있으므로, 하기 수학식 3 을 이용하여 카메라 (200) 의 무게 측정 장치 (100) 에 대한 투영선 (1010) 과 라인 레이저 장치 (300) 의 레이저 투사선 (1020) 이 이루는 각, 이하 "카메라와 레이저 사이 각도", θ 를 구할 수 있다.
물체에 투사된 레이저와 카메라 투영점 간의 거리인 레이저 거리는 물체의 높이에 따라 변경되고, 그 사이의 각도는 카메라와 레이저 사이 각도와 동일하므로 레이저 거리에 따른 택배 물품 (10) 의 높이를 구할 수 있다. 그러나, 물체에 투사된 레이저 거리는 카메라에서 바라보는 거리와 실제 거리가 동일하지 않으며, 카메라에 의해 획득된 영상 데이터 내의 길이는 같은 길이라도 높이에 따라 이를 구성하는 픽셀의 수가 다르게 측정된다. 이는 거리에 따라 물체의 보이는 크기가 다른 것과 같은 이유이다. 이러한 점을 고려하여 본 발명의 일 실시예에 따르면, 택배 물품의 높이에 의해 산출되는 레이저 거리와 영상 데이터 내의 레이저 거리의 픽셀 수에 의해 산출되는 레이저 거리를 동일하게 하는 IN_HEIGHT 값을 택배 물품의 높이로 결정함으로써, 오차를 감소시킬 수 있다. 보다 구체적으로, 하기 수학식 4 와 수학식 5 의 LASER_DISTANCE_HEIGHT 와 LASER_DISTANCE_PIXEL 의 값을 동일하게 하는 IN_HEIGHT 값을 택배 물품의 높이로 결정할 수 있다.
수학식 4 는, 도 10 에서 레이저 거리와 택배 물품의 높이 및 카메라와 레이저 사이 각도 θ 의 tan 함수로부터 유도될 수 있다. 수학식 5 는 앞서 설명한 픽셀 당 시야각 (FOV_PER_PIXEL) 에 카메라에 투영된 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수를 곱하고 2 를 나누어, 카메라로부터 택배 물품 까지의 거리 (h - IN_HEIGHT) 와, 레이저 거리의 절반이 직각을 이루는 직각 삼각형에 대한 tan 함수로부터 유도될 수 있다.
따라서, 수학식 4 와 수학식 5 에 따른 레이거 거리 값이 같아지도록 하는 IN_HEIGHT 의 값을 택배 물품의 실제 높이로서 결정할 수 있다.
한편, 컴퓨팅 디바이스 (400) 는 카메라 (200) 로부터 수신한 영상 데이터를 기반으로 택배 물품 (10) 의 너비 (Width) 및 깊이 (Depth) 를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 컴퓨팅 디바이스 (400) 는, 먼저 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터로부터 택배 물품 (10) 의 상면 형상을 추출할 수 있다. 도 11 은 택배 물품의 너비 및 깊이 산출에 대한 예시도이다. 도 11 을 참조하면, 일 예시적인 실시예에서 컴퓨팅 디바이스 (400) 는 영상 데이터로부터 택배 물품 (10) 에 핏 (Fit) 되는 사각형 (1110) 을 결정할 수 있다. 일 측면에 따르면, 택배 물품 (10) 이 놓여지지 않은 무게 측정 장치 (100) 에 대한 영상 데이터와, 택배 물품 (10) 이 놓여진 무게 측정 장치 (100) 에 대한 영상 데이터를 비교하는 것에 의해 상기 택배 물품 (10) 의 상면 형상 영역 (1110) 을 결정하도록 구성될 수 있다. 또는, 머신 러닝에 의해 생성된 영역 추출 모델을 기반으로 택배 물품 (10) 의 영역을 결정하도록 구성될 수도 있다.
이후, 컴퓨팅 디바이스 (400) 는 추출된 상면 형상의 너비 (1130) 및 깊이 (1120) 각각에 대한 픽셀 수를 산출하고, 택배 물품 (10) 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이를 너비와 깊이 각각의 픽셀 수에 곱하는 것에 의해 택배 물품 (10) 의 너비 및 깊이를 결정할 수 있다. 앞서 설명한 레이저 간격 길이를 산출하기 위한 1 픽셀 당 실제 길이는 무게 측정 장치 (100) 의 상면을 기준으로 결정되었으므로, 도 9 의 (d) 에 도시된 바와 같이, 택배 물품 (10) 의 높이 (1040) 에서의 1 픽셀 당 실제 길이와는 서로 상이할 수 있다.
도 9 의 (d) 에 도시된 바와 같이, 택배 물품 (10) 의 높이에서의 1 픽셀당 실제 길이는, 카메라의 화각을 상기 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각 (230) 을 결정하고, 카메라와 상기 택배 물품 사이의 제 2 거리 (제 1 높이 (h) 에서 택배 물품의 높이 (1040) 을 뺀 값), 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이 및 픽셀 당 화각 (230) 사이의 하기 수학식 6 을 적용하는 것에 의해 도출될 수 있다.
용어의 정의는 다음과 같다.
PRODUCT_LENGTH_PER_PIXEL : 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이
FOV_PER_PIXEL : 픽셀 당 화각
PRODUCT_CAMERA_HEIGHT : 카메라와 택배 물품 사이의 제 2 거리
CAMERA_HEIGHT : 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이
PRODUCT_HEIGHT : 택배 물품의 높이
이상과 같이 택배 물품 (10) 의 높이, 너비 및 깊이가 결정되면, 컴퓨팅 디바이스 (400) 는 상기 택배 물품 (10) 의 높이, 너비 및 깊이를 기반으로 택배 물품 (10) 의 부피를 결정할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스에서는 택배 물품 (10) 에 대한 수작업 없이 자동으로 택배 물품 (10) 의 크기 및/또는 부피 측정이 가능하다.
식별 표지 기반 택배 물품 인식
전술한 바와 같이, 종래 택배 물류 처리를 위한 수작업 환경에서는 핸드 바코드 스캐너를 이용하여 작업자가 직접 바코드를 찾아 핸드 스캐너의 가이드라인을 맞추어 스캔하는 방식이 사용되어왔다. 그러나, 이러한 방식은 작업자의 노동 효율을 저하시킬 뿐만 아니라 많은 시간이 소요되는 단점이 있고 인식 오류가 발생하는 경우에 특히 작업 지연이 문제되었다.
도 12 는 식별 표지를 기반으로 하는 택배 물품 인식의 예시도이다. 도 12 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세스에서 식별 표지의 인식은, 종래 식별 절차를 좀더 빠르게 수행하기 위해 카메라로 입력되는 영상을 통해 식별 표지 (예를 들어, 바코드) 의 위치를 찾은 후 수직이 되도록 회전하여 식별 코드 스캔 라이브러리에서 인식하도록 구현할 수 있다. 즉, 택배 물품 (10) 에 대한 영상을 입력 (1210) 하고, 기계 학습된 식별 표지 트레이닝 데이터 셋으로부터 식별 표지 영역을 인식하고 (1220), 인식된 식별 표지 영역을 식별 가능 방향으로 회전시키고 (1230) 회전된 식별 표지 영역의 식별 표지를 스캔하는 것 (1240) 에 의해 택배 물품을 식별하도록 구성될 수 있다. 여기서, 식별 표지는 바코드 및 QR 코드 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다. 바코드가 사용되는 경우, 물품 영상을 입력 (1210) 하면 영상에서 기계 학습된 바코드 트레이닝 데이터 셋으로부터 바코드 영역을 인식 (1220) 하고, 인식된 영역의 바코드를 구성하는 라인들이 수직이 되도록 회전 (1230) 하여, 바코드 스캔 라이브러리를 통해 디코딩 하는 것에 의해 택배 물품 (10) 을 식별할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 프로세서에서는 보다 빠르고 작업자의 수동 조작 없이 자동으로 택배 물품 (10) 에 대한 식별이 가능하다.
송장 출력 자동화 장치
도 14 는 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 14 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 장치는 프로세서 (410), 메모리 (420) 및 송수신부 (430) 를 포함할 수 있다. 메모리 (420) 에는 송장 정보가 저장될 수 있다. 송수신부 (430) 는 무게 측정 장치 (100), 카메라 (200), 라인 레이저 장치 (300) 및 송장 출력 장치 (500) 중 적어도 하나로 데이터를 송신하거나, 그로부터 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.
프로세서 (410) 는, 택배 물품 (10) 을 지지하여 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치 (100) 로부터, 택배 물품 (10) 에 대한 무게 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 또한, 프로세서 (420) 는 무게 측정 장치 (100) 의 상부에 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되는 카메라 (200) 로부터, 택배 물품 (10) 의 상면에 대한 영상 데이터를 수신 - 여기서, 영상 데이터는 카메라 (200) 로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되는 라인 레이저 장치 (300) 로부터 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 투사된, 직선 형상의 레이저 형상을 포함함 - 하도록 구성된다. 또한, 프로세서 (420) 는 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 택배 물품 (10) 을 식별하고, 영상 데이터에 포함된 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 택배 물품의 크기를 결정하며, 그리고 무게 측정 장치 (100) 로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 택배 물품 (10) 의 무게를 결정하도록 구성될 수 있다. 송장 출력 자동화 장치의 구체적인 작동 태양은, 전술한 송장 출력 자동화 시스템의 컴퓨팅 디바이스 (400) 의 동작을 따를 수도 있다.
송장 출력 자동화 방법
도 13 은 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 방법의 흐름도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 방법은 예를 들어 컴퓨팅 디바이스 (400), 또는 컴퓨팅 디바이스 (400) 에 포함된 프로세서 (420) 에 의해 수행될 수 있다. 도 13 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 송장 출력 자동화 방법은, 먼저 택배 물품 (10) 을 지지하여 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치 (100) 로부터, 택배 물품에 대한 무게 정보를 수신한다 (단계 1310).
이후, 무게 측정 장치 (100) 의 상부에 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되는 카메라 (100) 로부터, 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 수신할 수 있다 (단계 1320). 일 측면에 따르면, 카메라 (200) 는 무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품 (10) 이 놓여지는 것에 응답하여 영상 데이터의 취득을 개시하고, 라인 레이저 장치 (300) 는, 무게 측정 장치 (100) 에 택배 물품이 놓여지는 것에 응답하여 직선 형상의 레이저 투사를 개시할 수 있다. 따라서, 영상 데이터는 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되는 라인 레이저 장치 (200) 로부터 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 투사된, 직선 형상의 레이저 형상을 포함하게 된다.
영상 데이터가 수신되면, 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 택배 물품 (10) 을 식별할 수 있다 (단계 1330). 택배 물품을 식별하는 단계 (단계 1330) 는, 기계 학습된 추출 모델을 이용하여 상기 영상 데이터에서 식별 표지 영역을 추출하는 단계, 식별 표지 영역을 식별 가능 방향으로 회전시키는 단계; 및 회전된 식별 표지 영역의 식별 표지를 스캔하는 것에 의해 택배 물품 (10) 을 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 식별 표지는 바코드 및 QR 코드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다시 도 13 을 참조하면, 수신된 영상 데이터에 포함된 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 택배 물품의 크기를 결정할 수 있다 (단계 1340). 택배 물품의 크기를 결정하는 단계 (단계 1340) 는, 택배 물품 (10) 에 투사된 직선 형상의 제 1 레이저 (810) 와 택배 물품이 지지되지 않을 경우 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 제 2 레이저 (820) 사이의 거리인 레이저 간격 길이 (830) 를 기반으로 택배 물품 (10) 의 높이를 결정할 수 있다. 여기서, 택배 물품이 지지되지 않을 경우 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 레이저 (820) 는, 무게 측정 장치의 택배 물품에 의해 가려지지 않은 부분에 투사된 복수의 직선 형상의 레이저 (820a, 820b) 를 연결하는 것에 의해 도출될 수도 있다.
레이저 간격 길이 (830) 는, 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수를 결정하고, 1 픽셀 당 실제 길이를 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수와 곱하는 것에 의해 도출될 수 있다. 여기서,
1 픽셀 당 실제 길이는, 카메라의 화각을 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하고, 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이, 1 픽셀 당 실제 길이 및 픽셀 당 화각 사이의 전술한 수학식 1 을 적용하는 것에 의해 도출될 수 있다.
이후, 택배 물품의 크기를 결정하는 단계 (단계 1340) 는, 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이 (h) 및 카메라와 라인 레이저 장치 사이의 제 1 거리 (d) 간의 관계와, 택배 물품의 높이 (1040) 및 레이저 간격 길이 (830) 간의 관계를 기반으로 택배 물품의 높이 (1040) 를 결정할 수 있다. 한편, 택배 물품의 크기를 결정하는 단계 (단계 1340) 는, 전술한 수학식 4 및 5 를 기반으로 택배 물품의 높이를 결정할 수도 있다.
한편, 택배 물품의 크기를 결정하는 단계 (단계 1340) 는, 수신된 택배 물품 (10) 의 상면에 대한 영상 데이터로부터 택배 물품의 상면 형상을 추출하고, 추출된 상면 형상의 너비 및 깊이 각각에 대한 픽셀 수를 산출한 뒤, 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이를 너비와 깊이 각각의 픽셀 수에 곱하는 것에 의해 택배 물품의 너비 및 깊이를 결정하도록 구성될 수 있다. 여기서, 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이는, 카메라의 화각을 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하고, 카메라와 택배 물품 사이의 제 2 거리, 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이 및 픽셀 당 화각 사이의 전술한 수학식 6 을 적용하는 것에 의해 도출될 수 있다. 택배 물품의 크기를 결정하는 단계 (단계 1340) 는, 택배 물품의 높이, 너비 및 깊이를 기반으로 택배 물품 (10) 의 부피를 결정하도록 구성될 수도 있다.
다시 도 13 을 참조하면, 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 택배 물품의 무게를 결정할 수 있다 (단계 1350). 전술한 무게 측정 장치 (100) 는, 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정을 완료하기 전의 택배 물품의 무게에 대한 연속적인 측정값을 컴퓨팅 디바이스로 전송할 수 있으며, 택배 물품의 무게를 결정하는 단계 (단계 1350) 는, 무게 측정 장치에 의한 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정 이전에, 연속적인 측정값들 중 제 1 값이 미리 결정한 횟수 이상 수신되는 것에 응답하여 제 1 값을 택배 물품의 무게로서 결정할 수 있다.
도 13 에는 택배 물품의 식별 (단계 1330), 택배 물품의 크기 결정 (단계 1340) 및 택배 물품의 무게 결정 (단계 1350) 이 순서대로 도시되어 있지만, 상기 단계 1330, 단계 1340 및 단계 1350 은 순서에 구속되지 않으며, 도 13 에 도시된 바와 다른 순서대로 수행되거나, 각 단계의 적어도 일부가 동시에 수행될 수도 있다.
식별, 무게 및 크기 결정이 완료되면, 예를 들어 메모리 (420) 로부터, 택배 물품에 대한 식별을 기반으로 택배 물품에 대한 송장 정보를 호출하여 상기 송장 정보에 결정된 택배 물품의 무게 및 크기를 입력할 수 있으며 (단계 1360), 택배 물품에 대한 송장을 출력하는 송장 출력 장치 (500) 로 택배 물품의 무게 및 크기를 포함하는 송장 정보를 전송하여 송장이 출력되도록 할 수 있다.
상술한 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
이상, 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명의 보호범위가 상기 도면 또는 실시예에 의해 한정되는 것을 의미하지는 않으며 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
구체적으로, 설명된 특징들은 디지털 전자 회로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 또는 그들의 조합들 내에서 실행될 수 있다. 특징들은 예컨대, 프로그래밍 가능한 프로세서에 의한 실행을 위해, 기계 판독 가능한 저장 디바이스 내의 저장장치 내에서 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품에서 실행될 수 있다. 그리고 특징들은 입력 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 설명된 실시예들의 함수들을 수행하기 위한 지시어들의 프로그램을 실행하는 프로그래밍 가능한 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 설명된 특징들은, 데이터 저장 시스템으로부터 데이터 및 지시어들을 수신하기 위해, 및 데이터 저장 시스템으로 데이터 및 지시어들을 전송하기 위해 결합된 적어도 하나의 프로그래밍 가능한 프로세서, 적어도 하나의 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 출력 디바이스를 포함하는 프로그래밍 가능한 시스템 상에서 실행될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들 내에서 실행될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 소정 결과에 대해 특정 동작을 수행하기 위해 컴퓨터 내에서 직접 또는 간접적으로 사용될 수 있는 지시어들의 집합을 포함한다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 해석된 언어들을 포함하는 프로그래밍 언어 중 어느 형태로 쓰여지고, 모듈, 소자, 서브루틴(subroutine), 또는 다른 컴퓨터 환경에서 사용을 위해 적합한 다른 유닛으로서, 또는 독립 조작 가능한 프로그램으로서 포함하는 어느 형태로도 사용될 수 있다.
지시어들의 프로그램의 실행을 위한 적합한 프로세서들은, 예를 들어, 범용 및 특수 용도 마이크로프로세서들 둘 모두, 및 단독 프로세서 또는 다른 종류의 컴퓨터의 다중 프로세서들 중 하나를 포함한다. 또한 설명된 특징들을 구현하는 컴퓨터 프로그램 지시어들 및 데이터를 구현하기 적합한 저장 디바이스들은 예컨대, EPROM, EEPROM, 및 플래쉬 메모리 디바이스들과 같은 반도체 메모리 디바이스들, 내부 하드 디스크들 및 제거 가능한 디스크들과 같은 자기 디바이스들, 광자기 디스크들 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함하는 비휘발성 메모리의 모든 형태들을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 ASIC들(application-specific integrated circuits) 내에서 통합되거나 또는 ASIC들에 의해 추가되어질 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 일련의 기능 블록들을 기초로 설명되고 있지만, 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
전술한 실시 예들의 조합은 전술한 실시 예에 한정되는 것이 아니며, 구현 및/또는 필요에 따라 전술한 실시예들 뿐 아니라 다양한 형태의 조합이 제공될 수 있다.
전술한 실시 예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
전술한 실시 예는 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.
Claims (32)
- 송장 출력 자동화 시스템으로서,
택배 물품을 지지하여 상기 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치;
상기 무게 측정 장치의 상부에 상기 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되어 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 취득하는 카메라;
상기 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되고 상기 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 직선 형상의 레이저를 투사하는 라인 레이저 장치; 및
상기 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 상기 택배 물품을 식별하고, 상기 영상 데이터에 포함된 상기 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 상기 택배 물품의 크기를 결정하고, 상기 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 상기 택배 물품의 무게를 결정하는 컴퓨팅 디바이스를 포함하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 택배 물품에 대한 식별을 기반으로 상기 택배 물품에 대한 송장 정보를 호출하여 상기 송장 정보에 상기 택배 물품의 무게 및 크기를 입력하고,
상기 송장 출력 자동화 시스템은, 상기 택배 물품의 무게 및 크기를 포함하는 송장 정보를 기반으로 상기 택배 물품에 대한 송장을 출력하는 송장 출력 장치를 더 포함하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 카메라는, 상기 무게 측정 장치에 상기 택배 물품이 놓여지는 것에 응답하여 상기 영상 데이터의 취득을 개시하고,
상기 라인 레이저 장치는, 상기 무게 측정 장치에 상기 택배 물품이 놓여지는 것에 응답하여 상기 직선 형상의 레이저 투사를 개시하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 무게 측정 장치는, 상기 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정을 완료하기 전의 상기 택배 물품의 무게에 대한 연속적인 측정값을 상기 컴퓨팅 디바이스로 전송하고,
상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 무게 측정 장치에 의한 상기 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정 이전에, 상기 연속적인 측정값들 중 제 1 값이 미리 결정한 횟수 이상 수신되는 것에 응답하여 상기 제 1 값을 상기 택배 물품의 무게로서 결정하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 택배 물품에 투사된 상기 직선 형상의 제 1 레이저와 상기 택배 물품이 지지되지 않을 경우 상기 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 제 2 레이저 사이의 거리인 레이저 간격 길이를 기반으로 상기 택배 물품의 높이를 결정하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 택배 물품이 지지되지 않을 경우 상기 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 레이저는, 상기 무게 측정 장치의 상기 택배 물품에 의해 가려지지 않은 부분에 투사된 복수의 직선 형상의 레이저를 연결하는 것에 의해 도출되는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 레이저 간격 길이는, 상기 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수를 결정하고, 1 픽셀 당 실제 길이를 상기 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수와 곱하는 것에 의해 도출되는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 7 항에 있어서,
상기 1 픽셀 당 실제 길이는,
상기 카메라의 화각을 상기 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하고,
상기 무게 측정 장치와 상기 카메라 사이의 제 1 높이, 상기 1 픽셀 당 실제 길이 및 상기 픽셀 당 화각 사이의 하기 수학식을 적용하는 것에 의해 도출되는, 송장 출력 자동화 시스템.
LENGTH_PER_PIXEL = tan (FOV_PER_PIXEL / 2) * CAMERA_HEIGHT * 2
단, 여기서, LENGTH_PER_PIXEL 은 1 픽셀 당 실제 길이, FOV_PER_PIXEL 은 픽셀 당 화각, CAMERA_HEIGHT 는 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이를 나타냄.
- 제 5 항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 무게 측정 장치와 상기 카메라 사이의 제 1 높이 및 상기 카메라와 상기 라인 레이저 장치 사이의 제 1 거리 간의 관계와, 상기 택배 물품의 높이 및 상기 레이저 간격 길이 간의 관계를 기반으로 상기 택배 물품의 높이를 결정하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는, 하기 수학식의 LASER_DISTANCE_HEIGHT 와 LASER_DISTANCE_PIXEL 가 같아지도록 하는 IN_HEIGHT 의 값을 상기 택배 물품의 높이로서 결정하는, 송장 출력 자동화 시스템.
LASER_DISTANCE_HEIGHT = tan (LASER_CAMERA_ANGLE) * IN_HEIGHT
LASER_DISTANCE_PIXEL=tan(FOV_PER_PIXEL*IN_PIXEL/2)*(h-IN_HEIGHT) * 2
단, 여기서 LASER_DISTANCE_HEIGHT 는 택배 물품의 높이에 의한 레이저 거리, LASER_DISTANCE_PIXEL 은 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수에 의한 레이저 거리, LASER_CAMERA_ANGLE 은 카메라의 무게 측정 장치에 대한 투영선과 라인 레이저 장치의 레이저 투사선이 이루는 각, FOV_PER_PIXEL 은 카메라의 화소 당 시야각, IN_PIXEL 은 카메라에 투영된 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수, h 는 카메라와 무게 측정 장치 사이의 제 1 높이, IN_HEIGHT 는 택배 물품의 높이를 나타냄.
- 제 5 항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터로부터 상기 택배 물품의 상면 형상을 추출하고, 상기 추출된 상면 형상의 너비 및 깊이 각각에 대한 픽셀 수를 산출하고, 상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이를 상기 너비와 깊이 각각의 픽셀 수에 곱하는 것에 의해 상기 택배 물품의 너비 및 깊이를 결정하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 11 항에 있어서,
상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이는,
상기 카메라의 화각을 상기 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하고,
상기 카메라와 상기 택배 물품 사이의 제 2 거리, 상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이 및 상기 픽셀 당 화각 사이의 하기 수학식을 적용하는 것에 의해 도출되는, 송장 출력 자동화 시스템.
PRODUCT_LENGTH_PER_PIXEL=tan(FOV_PER_PIXEL/2) * PRODUCT_CAMERA_HEIGHT*2
PRODUCT_CAMERA_HEIGHT = CAMERA_HEIGHT - PRODUCT_HEIGHT
단, 여기서, PRODUCT_LENGTH_PER_PIXEL 은 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이, FOV_PER_PIXEL 은 픽셀 당 화각, PRODUCT_CAMERA_HEIGHT 는 카메라와 택배 물품 사이의 제 2 거리, CAMERA_HEIGHT 는 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이, PRODUCT_HEIGHT 는 택배 물품의 높이를 나타냄.
- 제 11 항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는, 상기 택배 물품의 높이, 너비 및 깊이를 기반으로 상기 택배 물품의 부피를 결정하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는,
기계 학습된 추출 모델을 이용하여 상기 영상 데이터에서 식별 표지 영역을 추출하고,
상기 식별 표지 영역을 식별 가능 방향으로 회전시키고,
상기 회전된 식별 표지 영역의 식별 표지를 스캔하는 것에 의해 상기 택배 물품을 식별하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 제 14 항에 있어서,
상기 식별 표지는 바코드 및 QR 코드 중 적어도 하나를 포함하는, 송장 출력 자동화 시스템.
- 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 송장 출력 자동화 방법으로서,
택배 물품을 지지하여 상기 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치로부터, 상기 택배 물품에 대한 무게 정보를 수신하는 단계;
상기 무게 측정 장치의 상부에 상기 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되는 카메라로부터, 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 수신하는 단계 - 여기서, 상기 영상 데이터는 상기 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되는 라인 레이저 장치로부터 상기 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 투사된, 직선 형상의 레이저 형상을 포함함 - ;
상기 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 상기 택배 물품을 식별하는 단계;
상기 영상 데이터에 포함된 상기 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계; 및
상기 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 상기 택배 물품의 무게를 결정하는 단계를 포함하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 16 항에 있어서,
상기 택배 물품에 대한 식별을 기반으로 상기 택배 물품에 대한 송장 정보를 호출하여 상기 송장 정보에 상기 택배 물품의 무게 및 크기를 입력하는 단계; 및
상기 택배 물품에 대한 송장을 출력하는 송장 출력 장치로 상기 택배 물품의 무게 및 크기를 포함하는 송장 정보를 전송하는 단계를 더 포함하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 16 항에 있어서,
상기 카메라는, 상기 무게 측정 장치에 상기 택배 물품이 놓여지는 것에 응답하여 상기 영상 데이터의 취득을 개시하고,
상기 라인 레이저 장치는, 상기 무게 측정 장치에 상기 택배 물품이 놓여지는 것에 응답하여 상기 직선 형상의 레이저 투사를 개시하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 16 항에 있어서,
상기 무게 측정 장치는, 상기 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정을 완료하기 전의 상기 택배 물품의 무게에 대한 연속적인 측정값을 상기 컴퓨팅 디바이스로 전송하고,
상기 택배 물품의 무게를 결정하는 단계는, 상기 무게 측정 장치에 의한 상기 택배 물품의 무게에 대한 최종 결정 이전에, 상기 연속적인 측정값들 중 제 1 값이 미리 결정한 횟수 이상 수신되는 것에 응답하여 상기 제 1 값을 상기 택배 물품의 무게로서 결정하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 16 항에 있어서,
상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는, 상기 택배 물품에 투사된 상기 직선 형상의 제 1 레이저와 상기 택배 물품이 지지되지 않을 경우 상기 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 제 2 레이저 사이의 거리인 레이저 간격 길이를 기반으로 상기 택배 물품의 높이를 결정하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 20 항에 있어서,
상기 택배 물품이 지지되지 않을 경우 상기 무게 측정 장치에 투사되었을 직선 형상의 레이저는, 상기 무게 측정 장치의 상기 택배 물품에 의해 가려지지 않은 부분에 투사된 복수의 직선 형상의 레이저를 연결하는 것에 의해 도출되는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 20 항에 있어서,
상기 레이저 간격 길이는, 상기 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수를 결정하고, 1 픽셀 당 실제 길이를 상기 영상 데이터에 포함된 제 1 레이저와 제 2 레이저 사이의 픽셀 수와 곱하는 것에 의해 도출되는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 22 항에 있어서,
상기 1 픽셀 당 실제 길이는,
상기 카메라의 화각을 상기 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하는 단계; 및
상기 무게 측정 장치와 상기 카메라 사이의 제 1 높이, 상기 1 픽셀 당 실제 길이 및 상기 픽셀 당 화각 사이의 하기 수학식을 적용하는 단계에 의해 도출되는, 송장 출력 자동화 방법.
LENGTH_PER_PIXEL = tan (FOV_PER_PIXEL / 2) * CAMERA_HEIGHT * 2
단, 여기서, LENGTH_PER_PIXEL 은 1 픽셀 당 실제 길이, FOV_PER_PIXEL 은 픽셀 당 화각, CAMERA_HEIGHT 는 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이를 나타냄.
- 제 20 항에 있어서,
상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는, 상기 무게 측정 장치와 상기 카메라 사이의 제 1 높이 및 상기 카메라와 상기 라인 레이저 장치 사이의 제 1 거리 간의 관계와, 상기 택배 물품의 높이 및 상기 레이저 간격 길이 간의 관계를 기반으로 상기 택배 물품의 높이를 결정하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 20 항에 있어서,
상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는,
하기 수학식의 LASER_DISTANCE_HEIGHT 와 LASER_DISTANCE_PIXEL 가 같아지도록 하는 IN_HEIGHT 의 값을 상기 택배 물품의 높이로서 결정하는, 송장 출력 자동화 방법.
LASER_DISTANCE_HEIGHT = tan (LASER_CAMERA_ANGLE) * IN_HEIGHT
LASER_DISTANCE_PIXEL=tan(FOV_PER_PIXEL*IN_PIXEL/2)*(h-IN_HEIGHT) * 2
단, 여기서 LASER_DISTANCE_HEIGHT 는 택배 물품의 높이에 의한 레이저 거리, LASER_DISTANCE_PIXEL 은 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수에 의한 레이저 거리, LASER_CAMERA_ANGLE 은 카메라의 무게 측정 장치에 대한 투영선과 라인 레이저 장치의 레이저 투사선이 이루는 각, FOV_PER_PIXEL 은 카메라의 화소 당 시야각, IN_PIXEL 은 카메라에 투영된 영상 데이터 내에서의 레이저 거리의 픽셀 수, h 는 카메라와 무게 측정 장치 사이의 제 1 높이, IN_HEIGHT 는 택배 물품의 높이를 나타냄.
- 제 20 항에 있어서,
상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는,
상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터로부터 상기 택배 물품의 상면 형상을 추출하는 단계;
상기 추출된 상면 형상의 너비 및 깊이 각각에 대한 픽셀 수를 산출하는 단계; 및
상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이를 상기 너비와 깊이 각각의 픽셀 수에 곱하는 것에 의해 상기 택배 물품의 너비 및 깊이를 결정하는 단계를 포함하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 26 항에 있어서,
상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이는,
상기 카메라의 화각을 상기 카메라의 최대 픽셀 수로 나누어 픽셀 당 화각을 결정하는 단계; 및
상기 카메라와 상기 택배 물품 사이의 제 2 거리, 상기 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이 및 상기 픽셀 당 화각 사이의 하기 수학식을 적용하는 단계에 의해 도출되는, 송장 출력 자동화 방법.
PRODUCT_LENGTH_PER_PIXEL=tan(FOV_PER_PIXEL/2) * PRODUCT_CAMERA_HEIGHT*2
PRODUCT_CAMERA_HEIGHT = CAMERA_HEIGHT - PRODUCT_HEIGHT
단, 여기서, PRODUCT_LENGTH_PER_PIXEL 은 택배 물품 높이에서의 1 픽셀 당 실제 길이, FOV_PER_PIXEL 은 픽셀 당 화각, PRODUCT_CAMERA_HEIGHT 는 카메라와 택배 물품 사이의 제 2 거리, CAMERA_HEIGHT 는 무게 측정 장치와 카메라 사이의 제 1 높이, PRODUCT_HEIGHT 는 택배 물품의 높이를 나타냄.
- 제 26 항에 있어서,
상기 택배 물품의 크기를 결정하는 단계는, 상기 택배 물품의 높이, 너비 및 깊이를 기반으로 상기 택배 물품의 부피를 결정하는 단계를 더 포함하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 16 항에 있어서,
상기 택배 물품을 식별하는 단계는,
기계 학습된 추출 모델을 이용하여 상기 영상 데이터에서 식별 표지 영역을 추출하는 단계;
상기 식별 표지 영역을 식별 가능 방향으로 회전시키는 단계; 및
상기 회전된 식별 표지 영역의 식별 표지를 스캔하는 것에 의해 상기 택배 물품을 식별하는 단계를 포함하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 제 29 항에 있어서,
상기 식별 표지는 바코드 및 QR 코드 중 적어도 하나를 포함하는, 송장 출력 자동화 방법.
- 프로세서 및 메모리를 포함하는 송장 출력 자동화 장치로서, 상기 프로세서는,
택배 물품을 지지하여 상기 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치로부터, 상기 택배 물품에 대한 무게 정보를 수신하고;
상기 무게 측정 장치의 상부에 상기 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되는 카메라로부터, 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 수신 - 여기서, 상기 영상 데이터는 상기 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되는 라인 레이저 장치로부터 상기 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 투사된, 직선 형상의 레이저 형상을 포함함 - 하고;
상기 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 상기 택배 물품을 식별하고;
상기 영상 데이터에 포함된 상기 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 상기 택배 물품의 크기를 결정하고; 그리고
상기 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 상기 택배 물품의 무게를 결정하도록 구성되는, 송장 출력 자동화 장치.
- 프로세서 실행 가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 명령어들은 상기 프로세서에 의해 실행되었을 때 상기 프로세서로 하여금,
택배 물품을 지지하여 상기 택배 물품의 무게를 측정하는 무게 측정 장치로부터, 상기 택배 물품에 대한 무게 정보를 수신하고;
상기 무게 측정 장치의 상부에 상기 무게 측정 장치로부터 제 1 높이를 가지도록 배치되는 카메라로부터, 상기 택배 물품의 상면에 대한 영상 데이터를 수신 - 여기서, 상기 영상 데이터는 상기 카메라로부터 수평 방향으로 제 1 거리만큼 이격되어 배치되는 라인 레이저 장치로부터 상기 무게 측정 장치에 대한 카메라의 투영점을 향해 투사된, 직선 형상의 레이저 형상을 포함함 - 하고;
상기 영상 데이터에 포함된 식별 표지를 기반으로 상기 택배 물품을 식별하고;
상기 영상 데이터에 포함된 상기 택배 물품의 형상 및 투사된 직선 레이저의 형상을 기반으로 상기 택배 물품의 크기를 결정하고; 그리고
상기 무게 측정 장치로부터 수신된 무게 정보를 기반으로 상기 택배 물품의 무게를 결정하게 하도록 구성되는, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020180075573A KR102132790B1 (ko) | 2018-06-29 | 2018-06-29 | 송장 출력 자동화 시스템, 송장 출력 자동화 장치 및 송장 출력 자동화 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180075573A KR102132790B1 (ko) | 2018-06-29 | 2018-06-29 | 송장 출력 자동화 시스템, 송장 출력 자동화 장치 및 송장 출력 자동화 방법 |
Publications (2)
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| KR20200002258A true KR20200002258A (ko) | 2020-01-08 |
| KR102132790B1 KR102132790B1 (ko) | 2020-07-13 |
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Family Applications (1)
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2018
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