KR20220057675A - Loading system in warehouse and loading method using the same - Google Patents
Loading system in warehouse and loading method using the same Download PDFInfo
- Publication number
- KR20220057675A KR20220057675A KR1020200141829A KR20200141829A KR20220057675A KR 20220057675 A KR20220057675 A KR 20220057675A KR 1020200141829 A KR1020200141829 A KR 1020200141829A KR 20200141829 A KR20200141829 A KR 20200141829A KR 20220057675 A KR20220057675 A KR 20220057675A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- logistics
- information
- loading
- unit
- imaging
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G67/00—Loading or unloading vehicles
- B65G67/02—Loading or unloading land vehicles
- B65G67/04—Loading land vehicles
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J13/00—Controls for manipulators
- B25J13/08—Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
- B25J19/02—Sensing devices
- B25J19/021—Optical sensing devices
- B25J19/023—Optical sensing devices including video camera means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/0093—Programme-controlled manipulators co-operating with conveyor means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G43/00—Control devices, e.g. for safety, warning or fault-correcting
- B65G43/08—Control devices operated by article or material being fed, conveyed or discharged
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G60/00—Simultaneously or alternatively stacking and de-stacking of articles
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G61/00—Use of pick-up or transfer devices or of manipulators for stacking or de-stacking articles not otherwise provided for
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G2201/00—Indexing codes relating to handling devices, e.g. conveyors, characterised by the type of product or load being conveyed or handled
- B65G2201/02—Articles
- B65G2201/0285—Postal items, e.g. letters, parcels
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G2203/00—Indexing code relating to control or detection of the articles or the load carriers during conveying
- B65G2203/02—Control or detection
- B65G2203/0208—Control or detection relating to the transported articles
- B65G2203/0216—Codes or marks on the article
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G2203/00—Indexing code relating to control or detection of the articles or the load carriers during conveying
- B65G2203/02—Control or detection
- B65G2203/0208—Control or detection relating to the transported articles
- B65G2203/0233—Position of the article
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G2203/00—Indexing code relating to control or detection of the articles or the load carriers during conveying
- B65G2203/02—Control or detection
- B65G2203/0208—Control or detection relating to the transported articles
- B65G2203/0258—Weight of the article
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G2203/00—Indexing code relating to control or detection of the articles or the load carriers during conveying
- B65G2203/04—Detection means
- B65G2203/041—Camera
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Robotics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Warehouses Or Storage Devices (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 물류 상적시스템 및 이를 이용한 물류 상적방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 제조 현장이나 물류 창고 등에서 로봇을 이용하여 적재된 물류를 운송수단이나 특정 장소로 최적의 적재를 자동으로 수행하기 위한 물류 상적시스템 및 이를 이용한 물류 상적방법에 관한 것이다.The present invention relates to a logistics loading system and a logistics loading method using the same, and more particularly, logistics for automatically optimally loading logistics loaded using a robot at a manufacturing site or a logistics warehouse, etc. to a transportation means or a specific place It relates to a loading system and a logistics loading method using the same.
최근 들어, 물류 센터에서의 물류 분류 또는 물류 상하적을 종래 수동으로 수행하는 것을 자동화하려는 노력이 증가하고 있으며, 이는, 특히 물류의 이동량이 폭발적으로 증가하는 상황에 비추어 그 필요성이 증가하고 있다. In recent years, efforts to automate the conventional manual sorting of logistics or loading and unloading of logistics in a logistics center are increasing, and the need is increasing, especially in light of the explosive increase in the amount of movement of logistics.
예를 들어, 대한민국 공개특허 제10-2020-0093895호에서는 이송로봇을 이용하여 물류센터를 자동화하는 시스템을 개시하고 있으며, 대한민국 공개특허 제10-2019-0056451호에서는 스마트 물류 센터 운영 시스템에 관한 것으로, 전반적인 물류센터의 운영의 자동화 및 효율화를 구현하는 기술을 개시하고 있다. For example, Korean Patent Publication No. 10-2020-0093895 discloses a system for automating a distribution center using a transfer robot, and Korean Patent Publication No. 10-2019-0056451 relates to a smart distribution center operating system. , discloses a technology that realizes automation and efficiency of the overall logistics center operation.
이러한, 물류센터의 자동화 기술의 개발에도 불구하고, 실제 물류 센터에서는, 분류된 물류들을 최종적으로 차량에 적재하는 경우, 인력이 직접 해당 물류를 확인하고 물류의 크기, 종류, 또는 최종 배달 주소지 등을 고려하여, 택배 배달의 용이성을 판단하고, 이를 바탕으로 수동으로 적재를 수행하는 것이 일반적이다. Despite the development of automation technology in the distribution center, in the actual distribution center, when the classified materials are finally loaded into the vehicle, the manpower directly checks the distribution and determines the size, type, or final delivery address of the distribution. In consideration of this, it is common to judge the ease of delivery by courier, and to perform loading manually based on this.
즉, 실제 물류를 차량에 상적하는 경우, 택배기사의 주관적인 판단이나 개인적인 경험에 의해 상적이 수행되고 있으며, 이에 대한 자동화나 체계적인 상적의 기준 등이 현장에 적용되는 것에는 한계가 있다. In other words, when actual logistics are loaded into a vehicle, the delivery is performed based on the subjective judgment or personal experience of the delivery driver, and there is a limit to the application of automation or systematic standards for this to the field.
이에, 본 발명의 기술적 과제는 이러한 점에서 착안된 것으로 본 발명의 목적은 물류의 상적시 상적의 노하우를 고려하여 최종 택배 배달의 편의성을 향상시키도록 효과적인 상적을 수행할 수 있는 물류 상적 시스템을 제공하는 것이다. Accordingly, the technical problem of the present invention has been conceived in this respect, and an object of the present invention is to provide a logistics system that can effectively perform commercial loading to improve the convenience of final courier delivery in consideration of the know-how of commercial loading at the time of logistics. will do
또한, 본 발명의 다른 목적은 상기 물류 상적시스템을 이용한 물류 상적방법을 제공하는 것이다. In addition, another object of the present invention is to provide a logistics loading method using the above logistics loading system.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 물류 상적시스템은 물류 적재부에 적재된 물류들을 탑재부로 상적하며, 정보 획득부, 촬상부, 제어부 및 로봇 이송부를 포함한다. 상기 정보 획득부는 상기 물류들 각각의 기본정보를 획득한다. 상기 촬상부는 상기 적재된 물류들 각각을 촬상하여 촬상정보를 획득한다. 상기 제어부는 상기 기본정보와 상기 촬상정보를 매칭하여 해당 물류를 인식하고, 상기 탑재부 내에서 해당 물류의 최적 상적 위치를 판단한다. 상기 로봇 이송부는 상기 제어부의 제어에 따라 해당 물류를 상기 물류 적재부로부터 상기 탑재부로 이송한다.Logistics loading system according to an embodiment for realizing the object of the present invention, loading the materials loaded in the logistics loading unit to the loading unit, and includes an information acquisition unit, an imaging unit, a control unit and a robot transfer unit. The information acquisition unit acquires basic information of each of the logistics. The imaging unit acquires imaging information by imaging each of the stacked materials. The control unit recognizes the corresponding distribution by matching the basic information and the imaging information, and determines the optimal location of the corresponding distribution in the mounting unit. The robot transfer unit transfers the corresponding material from the material loading unit to the mounting unit under the control of the control unit.
일 실시예에서, 상기 물류들은, 물류 이송부를 통해 분류되며 상기 물류 적재부로 제공될 수 있다. In an embodiment, the logistics may be sorted through a logistics transfer unit and provided to the logistics loading unit.
일 실시예에서, 상기 기본정보는, 상기 물류의 ID 정보 또는 주소정보를 포함할 수 있다. In an embodiment, the basic information may include ID information or address information of the logistics.
일 실시예에서, 상기 촬상정보는, 상기 물류의 ID 정보 또는 주소정보를 포함하여 상기 기본정보와 매칭되고, 상기 물류의 위치, 형상, 무게 및 크기를 포함하는 외형정보를 포함할 수 있다. In an embodiment, the imaging information may include external information including the location, shape, weight and size of the distribution and matching the basic information including ID information or address information of the distribution.
일 실시예에서, 상기 촬상부는, 적어도 하나 이상의 비전 카메라(vision camera)일 수 있다. In an embodiment, the imaging unit may be at least one or more vision cameras.
일 실시예에서, 상기 제어부는, 상기 기본정보와 상기 촬상정보를 매칭하여 해당 물류를 인식하는 물류 인식부, 및 해당 물류의 주소정보 및 외형정보, 상기 탑재부의 탑재공간에 관한 정보를 바탕으로 학습(deep learning)을 수행하여, 해당 물류의 상기 탑재부 내에서의 최적 상적 위치를 판단하는 판단부를 포함할 수 있다. In one embodiment, the control unit, a logistics recognition unit for recognizing the corresponding logistics by matching the basic information and the imaging information, and the address information and appearance information of the corresponding logistics, learning based on information about the mounting space of the mounting unit By performing (deep learning), it may include a determination unit for determining the optimal position in the loading unit of the logistics.
일 실시예에서, 상기 기본정보가 저장되며, 기 상적된 물류에 관한 상적정보, 택배기사의 상적방법을 포함한 상적 노하우에 관한 정보가 저장되는 데이터베이스를 더 포함하며, 상기 판단부는 상기 데이터베이스에 저장된 정보를 동시에 활용하여 상기 학습을 수행할 수 있다. In one embodiment, the basic information is stored, and further comprising a database in which information about commercial know-how, including commercial information related to weathered logistics, and a shipping method of a delivery driver, is stored, wherein the determination unit is information stored in the database can be simultaneously utilized to perform the above learning.
일 실시예에서, 상기 로봇 이송부는, 해당 물류를 그리핑(gripping)하여 이송하는 다관절을 가지는 로봇암, 및 상기 로봇암부를 공간상에서 이동시키는 가이드 프레임, 및 상기 로봇암부 및 상기 가이드 프레임을 고정하며, 상기 물류들이 적재된 상기 물류 적재부로 상기 로봇 이송부를 이동 및 고정시키는 수직 및 수평 프레임들을 포함할 수 있다. In one embodiment, the robot transfer unit, a robot arm having a multi-joint for transporting by gripping the corresponding material, and a guide frame for moving the robot arm in space, and fixing the robot arm and the guide frame and may include vertical and horizontal frames for moving and fixing the robot transfer unit to the material loading unit on which the materials are loaded.
일 실시예에서, 상기 촬상부는, 상기 수직 및 수평 프레임들의 모서리 상에 고정될 수 있다. In an embodiment, the imaging unit may be fixed on corners of the vertical and horizontal frames.
상기한 본 발명의 다른 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 물류 상적방법에서, 물류 적재부로 적재되는 물류들 각각의 기본정보를 획득한다. 상기 적재된 물류들 각각을 촬상하여 촬상정보를 획득한다. 상기 기본정보와 상기 촬상정보를 매칭하여 해당 물류를 인식한다. 상기 물류가 탑재되는 탑재부 내에서 해당 물류의 최적 상적 위치를 판단한다. 제어부의 제어에 따라 로봇암을 구동한다. 상기 로봇암이 해당 물류를 상기 물류 적재부로부터 상기 탑재부로 이송한다. In the logistic loading method according to an embodiment for realizing another object of the present invention, basic information of each of the logistics loaded in the logistics loading unit is acquired. Image information is obtained by capturing each of the loaded materials. Corresponding logistics are recognized by matching the basic information and the imaging information. It is determined the optimal location of the distribution in the loading unit on which the distribution is mounted. The robot arm is driven under the control of the controller. The robot arm transfers the corresponding material from the material loading unit to the mounting unit.
일 실시예에서, 상기 기본정보는 상기 물류의 ID 정보 또는 주소정보를 포함하고, 상기 촬상정보는 상기 물류의 ID 정보 또는 주소정보, 상기 물류의 위치, 형상, 무게 및 크기를 포함하는 외형정보를 포함할 수 있다. In an embodiment, the basic information includes ID information or address information of the logistics, and the imaging information includes ID information or address information of the logistics, and external information including the location, shape, weight and size of the logistics may include
일 실시예에서, 상기 해당 물류의 최적 상적 위치를 판단하는 단계에서, 해당 물류의 주소정보 및 외형정보, 상기 탑재부의 탑재공간에 관한 정보를 바탕으로 학습(deep learning)을 수행하여, 해당 물류의 상기 탑재부 내에서의 최적 상적 위치를 판단할 수 있다. In one embodiment, in the step of determining the optimal commercial location of the corresponding logistics, learning (deep learning) is performed based on the address information and external information of the corresponding logistics, and information about the mounting space of the mounting unit, It is possible to determine the optimal position of the loading in the mounting portion.
본 발명의 실시예들에 의하면, 해당 물류의 형상, 무게 및 크기 등의 외형 정보와, 해당 물류가 배송되어야 하는 주소정보, 및 현재의 탑재부의 탑재공간에 관한 정보, 즉 상황을 바탕으로, 최적의 상적 위치를 판단하여 자동으로 해당 물류를 탑재부로 탑재하므로, 실제 택배기사의 상적 노하우에 근접하도록 최적의 상적 및 탑재가 가능할 수 있다. According to the embodiments of the present invention, based on external information such as shape, weight and size of the corresponding logistics, address information to which the corresponding logistics should be delivered, and information on the current mounting space of the loading unit, that is, the optimal Since it determines the location of the clothes and automatically loads the corresponding logistics to the loading unit, the optimal loading and loading may be possible to approximate the actual shipping know-how of the delivery driver.
특히, 판단부에서는, 상기 해당 물류의 주소정보 및 외형정보, 상기 탑재공간에 관한 정보를 바탕으로 학습을 수행하고, 이 경우, 실제 택배기사의 탑재 방법 등의 노하우에 관한 정보가 동시에 제공되어 학습이 수행되므로, 상기 판단부의 학습 결과에 따른 최적의 상적 위치 판단 결과는, 실제 택배기사를 통한 수동 상적 위치와 매우 근접하거나 오히려 보다 최적의 상적 위치가 도출될 수 있으며, 이에 따라, 자동으로 최적의 상적 위치 도출이 가능할 수 있다. In particular, the determination unit performs learning based on the address information and appearance information of the corresponding logistics and information on the loading space, and in this case, information on the know-how such as the actual delivery driver's loading method is provided at the same time to learn Since this is performed, the optimal commercial location determination result according to the learning result of the determination unit can be very close to or rather more optimal than the manual commercial location through the actual delivery driver, and accordingly, automatically It may be possible to derive an image location.
나아가, 이렇게 도출된 최적의 상적 위치로, 로봇 이송부를 통해 자동으로 물류 적재부로부터 탑재부로의 물류 상적이 가능하며, 이 경우, 로봇 이송부는 복수의 관절을 가지는 다관절 로봇암을 포함하므로, 다양한 물류 상적 환경에서의 효과적인 상적이 가능할 수 있다. Furthermore, with the optimal loading position derived in this way, logistics loading from the logistics loading unit to the loading unit is automatically possible through the robot transport unit, and in this case, the robot transport unit includes a multi-joint robot arm having a plurality of joints, Effective merchandising in a logistical environment may be possible.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 물류 상적시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 로봇 이송부의 예를 도시한 모식도이다.
도 3은 도 1의 물류 상적시스템을 이용한 물류 상적방법을 도시한 흐름도이다. 1 is a block diagram illustrating a logistics system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of the robot transfer unit of FIG. 1 .
3 is a flowchart illustrating a logistics loading method using the logistics loading system of FIG. 1 .
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 실시예들을 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. Since the present invention can have various changes and can have various forms, embodiments will be described in detail in the text. However, this is not intended to limit the present invention to the specific disclosed form, it should be understood to include all modifications, equivalents and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each figure, like reference numerals have been used for like elements. Terms such as first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms.
상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 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. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "이루어진다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. In this application, terms such as "comprises" or "consisting of" are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification is present, but one or more other features It is to be understood that it does not preclude the possibility of the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
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 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 물류 상적시스템을 도시한 블록도이다. 도 2는 도 1의 로봇 이송부의 예를 도시한 모식도이다. 도 3은 도 1의 물류 상적시스템을 이용한 물류 상적방법을 도시한 흐름도이다. 1 is a block diagram illustrating a logistics system according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of the robot transfer unit of FIG. 1 . 3 is a flowchart illustrating a logistics loading method using the logistics loading system of FIG. 1 .
우선, 도 1을 참조하면, 일반적인 물류 창고(제품의 제조 창고도 동일하며, 이하에서는 설명의 편의상 물류 창고에서의 택배 운송과정을 중심으로 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니다)에서는, 물류 이송부(20)를 통해 이송되는 물류(30)는 특정 주소지 권역별로 구분되어 해당 권역의 물류들이 적재되는 물류 적재부(300)로 분류되어 적재된다. First, referring to FIG. 1, in a general distribution warehouse (the manufacturing warehouse of the product is also the same, hereinafter, for convenience of explanation, the delivery process in the distribution warehouse will be mainly described, but it is not limited thereto), the
본 실시예에서의 상기 물류 상적시스템(10)은, 상기 물류 적재부(300)로 분류되어 적재된 물류(30)들, 즉 소정 권역으로 배달되도록 1차적으로 분류된 물류들을, 실제 해당 권역에서 각 물류를 최종 주소지로 배달하는 과정에서, 배달의 효율성을 향상시키기 위해, 탑재부(700, 예를 들어, 택배 차량)에 물류들을 최적으로 상적하는 경우 적용되는 시스템이다. The
즉, 종래에는, 택배기사 등이 상기 물류 적재부(300)에 분류된 물류들(30)을 최종 주소지로 효과적으로 배달하기 위해, 각각의 물류들의 주소지, 크기, 형태 등의 상태를 고려하여, 상기 탑재부(700) 직접 탑재하였는데, 본 실시예에서는 이러한 택배기사 등이 수행하던 상기 상적 작업을, 자동으로 수행하기 위해 구현된 시스템에 관한 것이다. That is, in the prior art, in order to effectively deliver the
우선, 도 1을 참조하면, 상기 물류 상적시스템(10)은 정보 획득부(100), 데이터 베이스(200), 물류 적재부(300), 촬상부(400), 제어부(500), 로봇 이송부(600) 및 탑재부(700)를 포함하며, 상기 제어부(500)는 물류 인식부(510), 판단부(520) 및 구동부(530)를 포함한다. First, referring to FIG. 1 , the
한편, 본 실시예에 의한 상기 물류 상적시스템(10) 및 이를 이용한 물류 상적방법에 대하여 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명의 편의상 동시에 설명하며, 이에 따라 상기 물류 상적시스템(10)의 각 구성의 세부 설명은, 상기 물류 상적방법에 대한 설명에서 동시에 설명한다. On the other hand, the
우선, 도 1 및 도 3을 참조하면, 상기 물류 상적방법에서는, 상기 정보 획득부(100)에서는 해당 권역으로 할당되어 이송되며 상기 물류 적재부(300)에 적재되는 상기 물류들(30) 각각의 기본정보를 획득한다(단계 S10). First, referring to FIGS. 1 and 3 , in the logistic loading method, the
이 경우, 상기 획득되는 기본정보에는, 상기 물류(30)의 ID 정보, 최종 배달 주소지인 주소정보, 또는 상기 물류(30)의 배달상의 주의 사항 등에 관한 주의정보 등을 포함할 수 있다. In this case, the obtained basic information may include the ID information of the
최근에는, 창고관리시스템(warehouse management systems, WMS) 등을 통해 물류 센터에서 처리되는 물류들에 관한 상기 주소정보 등의 기본정보를 관리하고 있으므로, 본 실시예에서의 상기 정보 획득부(100)는 실질적으로 종래의 상기 창고관리시스템에서 활용되는 정보 관리부와 동일할 수 있다. Recently, since basic information such as address information regarding logistics processed in a distribution center is managed through a warehouse management system (WMS), the
한편, 상기 정보 획득부(100)에서 저장된 상기 물류(30)에 대한 기본정보는 상기 제어부(500)의 물류 인식부(510)로 직접 제공될 수 있으며, 상기 데이터베이스(200)로 제공될 수도 있다. On the other hand, the basic information about the
이 경우, 상기 데이터베이스(200)는, 상기 정보 획득부(100)에서 획득되는 기본정보 외에, 기 상적된 물류에 대한 상적정보, 택배기사의 상적방법을 포함한 상적 노하우에 관한 정보 등이 추가로 저장될 수 있다. In this case, in the
즉, 현재의 물류 상적 이전에 다양한 물류들에 대하여 상적을 수행하였던 기 상적된 물류에 대한 상적 정보를 통해, 다양한 물류의 형상, 크기, 무게, 최종 주소지 등의 정보가 어떻게 적용되어 상기 탑재부(700)에 상적 되었는지에 대한 정보가 저장될 수 있다. That is, how information such as shape, size, weight, final address, etc. of various logistics is applied through the commercial information on the vaporized logistics that performed the commercial loading for various logistics before the current logistic loading is applied to the loading unit 700 ) can be stored information about whether it has been registered.
또한, 택배기사가 가진 다양한 상적방법의 노하우, 즉 상기 탑재부(700)의 남은 공간 및 해당 물류의 물류 정보를 바탕으로 해당 물류를 상기 탑재부의 탑재 공간의 어디에 위치시킬 것인지 등에 관한 정보 등도 동시에 저장될 수 있다. In addition, based on the know-how of various loading methods possessed by the courier, that is, the remaining space of the
후술하겠으나, 이러한 상기 데이터베이스(200)에 저장된 정보는, 상기 판단부(520)에서의 최적 적재 위치 판단에 있어 중요한 자료로 사용될 수 있다. As will be described later, the information stored in the
나아가, 상기 데이터베이스(200)에 저장된 정보는 상기 물류 인식부(510)로 역시 제공된다. Furthermore, the information stored in the
이와 같이, 상기 정보 획득부(100)를 통해 상기 물류들(30)에 대한 기본정보가 획득되면, 상기 촬상부(400)는 상기 물류 적재부(300)에 적재되는 물류들(30) 각각을 촬상한다(단계 S20). In this way, when basic information on the
이 경우, 상기 촬상부(400)는 예를 들어, 적어도 하나 이상의 비전 카메라(vision camera) 등과 같은 영상 또는 이미지 촬상 장치일 수 있으며, 상기 물류 적재부(30)에 적재된 물류들 중, 이송의 대상이 되는 물류에 대하여 촬상을 수행한다. In this case, the
이 때, 상기 촬상부(400)는 이송의 대상이 되는 물류에 대하여만 촬상을 수행하여 촬상정보를 획득할 수도 있으나, 실제 이송과정에서는 상적을 위한 최적의 물류가 무엇인지를 우선 판단할 필요가 있으므로, 상기 촬상부(400)는 현 단계에서 이송의 대상으로 예상되는 복수의 물류들에 대하여 각각 촬상을 수행하여 촬상정보들을 획득하고, 이렇게 획득된 복수의 물류들에 대한 촬상정보를 상기 제어부(500)로 제공할 수 있다. At this time, the
상기 촬상부(400)에서는, 상기 물류(30)에 대한 영상이나 이미지를 획득하는 것으로, 이를 통해 획득되는 상기 촬상정보에는, 상기 물류의 위치에 관한 정보, 즉 상기 물류 적재부(300) 내에서의 위치에 관한 정보, 상기 물류의 형상, 무게, 크기 등에 관한 정보가 포함될 수 있다. In the
나아가, 상기 촬상부(400)를 통해서는, 상기 물류(30)에 대한 바(bar) 코드나 기타 인식정보도 획득할 수 있으므로, 이를 통해 상기 물류(30)의 ID 정보는 물론, 주소정보도 획득될 수 있다. Furthermore, through the
이상과 같이, 상기 촬상부(400)를 통해 획득되는 상기 촬상정보는 상기 제어부(500)의 물류 인식부(510)로 제공된다. As described above, the imaging information acquired through the
이 후, 상기 제어부(500)의 상기 물류 인식부(510)에서는, 상기 정보 획득부(100) 또는 상기 데이터베이스(200)를 통해 제공되는 상기 기본정보와, 상기 촬상부(400)를 통해 제공되는 상기 촬상정보를 바탕으로, 해당 물류를 인식한다(단계 S30). Thereafter, in the
앞서 설명한 바와 같이, 상기 정보 획득부(100)에서는, 각각의 물류들(30)의 ID 정보 또는 주소정보를 획득하며, 상기 촬상부(400)에서도 각각의 물류들(30)의 ID 정보 또는 주소정보가 획득되므로, 상기 물류 인식부(510)에서는, 상기 촬상부(400)를 통해 촬상된 물류가 어떤 물류에 해당되는가를 인식할 수 있다. As described above, in the
나아가, 상기 촬상부(400)에서는 촬상을 통해 상기 ID 정보 또는 주소정보 외에, 해당 물류의 위치, 형상, 무게, 크기 등을 포함하는 외형정보도 동시에 획득하게 되므로, 결국, 상기 물류 인식부(510)에서는, 각각의 물류의 최종 배송 주소지, 상기 물류 적재부(300) 내에서의 위치, 형상, 무게, 크기 등에 관한 정보를 매칭하여 정리할 수 있다. Furthermore, since the
이 후, 상기 판단부(520)에서는, 상기 물류 인식부(510)에서 인식된 각각의 물류에 관한 정보들을 바탕으로 현재 상적 예정인 해당 물류의 상기 탑재부(700) 내에서의 최적 상적 위치를 판단한다(단계 S40). Thereafter, the
상기 판단부(520)에서는, 상적의 대상이 되는 또는 상적 예정인 해당 물류의 기본정보 및 외형정보를 제공받은 상태이며, 상기 데이터베이스(200)를 통해 기 상적된 물류에 관한 상적정보, 택배기사의 상적방법을 포함한 상적 노하우에 관한 정보를 제공받을 수 있고, 나아가, 상기 탑재부(700) 내의 현재의 탑재 공간에 관한 정보도 제공받을 수 있다. In the
이 경우, 상기 탑재부(700) 내의 현재의 탑재 공간에 관한 정보는, 초기의 상기 탑재부(700)의 탑재 공간에 관한 정보가 제공되면, 현재까지의 물류의 탑재 상태를 바탕으로 획득될 수 있으며, 추가로 도시하지는 않았으나, 별도의 상기 탑재 공간 촬상 모듈을 통해 현재의 탑재 공간에 관한 정보를 제공받을 수 있다. In this case, the information about the current mounting space in the mounting
이상과 같이, 상기 판단부(520)에서는, 해당 물류의 기본정보, 외형정보, 상기 데이터베이스(200)로부터 제공받은 정보, 및 상기 탑재 공간에 관한 정보를 바탕으로, 학습(deep learning)을 수행하여, 해당 물류가 상기 탑재부(700)의 현재의 탑재 공간상에서 최적 상적 위치를 판단한다. As described above, the
실제 택배를 최종 주소지에 배달하는 과정에서는, 택배차량의 동선을 고려하여 가장 먼저 도착하는 주소지의 택배들이 최 외측에 적재되어야 하며, 가장 나중에 도착하는 주소지의 택배들이 최 내측에 적재되어야 한다. In the process of delivering the actual parcel to the final address, the parcels of the address that arrive first should be loaded on the outermost side, and the parcels of the address that arrive the last time should be loaded on the innermost side in consideration of the movement of the delivery vehicle.
또한, 택배의 크기나 모양에 따라 내측 및 하측으로는 상대적으로 큰 택배들이 적재되는 것이 운송 과정에서의 택배 손상 등의 문제를 최소화할 수 있으며, 나아가 다양한 택배기사들의 택배 배달의 노하우가 필요하다. In addition, according to the size or shape of the parcel, relatively large parcels are loaded inside and below to minimize problems such as damage to the parcel during the transportation process, and furthermore, the know-how of parcel delivery of various couriers is required.
이에, 본 실시예에서는, 상기 판단부(320)가, 상기 입력되는 정보를 바탕으로 스스로 학습을 수행함으로써, 해당 물류에 대한 최적의 상적 위치를 판단할 수 있으며, 이렇게 판단된 상적 위치는 앞서 설명한 실제 택배기사들의 택배 배달의 노하우가 적용된 상적 위치라 할 수 있다. Accordingly, in the present embodiment, the determination unit 320 may determine the optimal location for the logistics by performing self-learning based on the input information, and the determined location of the merchant may be determined as described above. It can be said that it is a commercial location where the know-how of real courier delivery service is applied.
이 후, 상기 구동부(530)에서는, 상기 판단부(320)에서 판단한 최적의 상적 위치로 해당 물류(30)를 상적하기 위해, 상기 로봇 이송부(600)의 구동을 제어한다(단계 S50). Thereafter, the driving
이 후, 상기 로봇 이송부(600)의 후술되는 로봇암(610)에서는, 상기 구동부(530)의 구동제어에 따라, 상기 물류 적재부(300)에 적재되는 해당 물류(30)를 상기 탑재부(700)의 탑재 공간으로 상적, 즉 탑재를 수행한다(단계 S60). Thereafter, in the
한편, 도 2를 참조하면, 상기 로봇 이송부(600)는, 복수의 수직 프레임들(601) 및 상기 수직 프레임들(601)의 상부를 연결하는 수평 프레임들(603)을 포함하는 프레임 구조로 형성될 수 있으며, 상기 프레임 구조는, 상기 수직 프레임들(601)의 하부에 연결되는 휠부들(602)을 통해, 이동 및 고정이 가능하다. Meanwhile, referring to FIG. 2 , the
즉, 상기 로봇 이송부(600)는, 상기 물류들(30)이 적재되는 상기 물류 적재부(300)가 위치한 곳으로 이동하여, 해당 위치에 고정된 상태에서, 전술한 바와 같은 물류 상적을 수행할 수 있다. That is, the
또한, 상기 로봇 이송부(600)는 상기 수평 프레임들(603) 상에 형성되는 가이드 프레임(604), 및 상기 가이드 프레임(604) 상에 고정되는 복수의 로봇암들(610)을 더 포함할 수 있다. In addition, the
이 경우, 상기 가이드 프레임(604)은, 상기 수평 프레임들(603) 상에서 수평 방향으로 이동이 가능하며, 이에 따라, 상기 가이드 프레임(604) 상에 고정되는 상기 로봇암들(610)은 수평 방향으로의 이동을 통해 해당 물류(30)를 그리핑(gripping)하기 위한 최적의 위치로 이동되어 위치할 수 있다. In this case, the
또한, 상기 로봇암(610)은 적어도 하나 이상이 상기 가이드 프레임(604) 상에 고정되며, 각각의 로봇암(610)은 다관절을 가지는 것으로, 다양한 자세 및 위치로의 이동이 가능하다. In addition, at least one of the
그리하여, 다양한 상태로 적재된 상기 물류 적재부(300) 상의 물류들(30)에서, 현재 상적하고자 하는 해당 물류를 적절하게 그리핑할 수 있으며, 이렇게 그리핑된 물류를, 도시하지는 않았으나, 상기 탑재부(700)의 탑재 공간 내의 최적의 상적 위치로 상적을 수행할 수 있다. Thus, in the
본 발명의 실시예들에 의하면, 해당 물류의 형상, 무게 및 크기 등의 외형 정보와, 해당 물류가 배송되어야 하는 주소정보, 및 현재의 탑재부의 탑재공간에 관한 정보, 즉 상황을 바탕으로, 최적의 상적 위치를 판단하여 자동으로 해당 물류를 탑재부로 탑재하므로, 실제 택배기사의 상적 노하우에 근접하도록 최적의 상적 및 탑재가 가능할 수 있다. According to the embodiments of the present invention, based on external information such as shape, weight and size of the corresponding logistics, address information to which the corresponding logistics should be delivered, and information on the current mounting space of the loading unit, that is, the optimal Since it determines the location of the clothes and automatically loads the corresponding logistics to the loading unit, the optimal loading and loading may be possible to approximate the actual shipping know-how of the delivery driver.
특히, 판단부에서는, 상기 해당 물류의 주소정보 및 외형정보, 상기 탑재공간에 관한 정보를 바탕으로 학습을 수행하고, 이 경우, 실제 택배기사의 탑재 방법 등의 노하우에 관한 정보가 동시에 제공되어 학습이 수행되므로, 상기 판단부의 학습 결과에 따른 최적의 상적 위치 판단 결과는, 실제 택배기사를 통한 수동 상적 위치와 매우 근접하거나 오히려 보다 최적의 상적 위치가 도출될 수 있으며, 이에 따라, 자동으로 최적의 상적 위치 도출이 가능할 수 있다. In particular, the determination unit performs learning based on the address information and appearance information of the corresponding logistics and information on the loading space, and in this case, information on the know-how such as the actual delivery driver's loading method is provided at the same time to learn Since this is performed, the optimal commercial location determination result according to the learning result of the determination unit can be very close to or rather more optimal than the manual commercial location through the actual delivery driver, and accordingly, automatically It may be possible to derive an image location.
나아가, 이렇게 도출된 최적의 상적 위치로, 로봇 이송부를 통해 자동으로 물류 적재부로부터 탑재부로의 물류 상적이 가능하며, 이 경우, 로봇 이송부는 복수의 관절을 가지는 다관절 로봇암을 포함하므로, 다양한 물류 상적 환경에서의 효과적인 상적이 가능할 수 있다. Furthermore, with the optimal loading position derived in this way, logistics loading from the logistics loading unit to the loading unit is automatically possible through the robot transport unit, and in this case, the robot transport unit includes a multi-joint robot arm having a plurality of joints, Effective merchandising in a logistical environment may be possible.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. Although the above has been described with reference to the preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art can variously modify and change the present invention within the scope without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the following claims. You will understand that you can.
10 : 물류 상적시스템
20 : 물류 이송부
30 : 물류
100 : 정보 획득부
200 : 데이터베이스
300 : 물류 적재부
400 : 촬상부
500 : 제어부
510 : 물류 인식부
520 : 판단부
530 : 구동부
600 : 로봇 이송부
700 : 탑재부
10: Logistics loading system 20: Logistics transport unit
30: logistics 100: information acquisition unit
200: database 300: logistics loading department
400: imaging unit 500: control unit
510: logistics recognition unit 520: judgment unit
530: driving unit 600: robot transfer unit
700: mount
Claims (12)
상기 물류들 각각의 기본정보를 획득하는 정보 획득부;
상기 적재된 물류들 각각을 촬상하여 촬상정보를 획득하는 촬상부;
상기 기본정보와 상기 촬상정보를 매칭하여 해당 물류를 인식하고, 상기 탑재부 내에서 해당 물류의 최적 상적 위치를 판단하는 제어부; 및
상기 제어부의 제어에 따라 해당 물류를 상기 물류 적재부로부터 상기 탑재부로 이송하는 로봇 이송부를 포함하는 물류 상적시스템. In the logistics loading system that loads the logistics loaded in the loading part to the loading part,
an information acquisition unit for acquiring basic information of each of the logistics;
an imaging unit for acquiring imaging information by imaging each of the stacked materials;
a control unit for recognizing the corresponding distribution by matching the basic information and the imaging information, and determining an optimal location of the corresponding distribution within the mounting unit; and
Logistics loading system including a robot transfer unit for transferring the corresponding material from the distribution loading unit to the loading unit under the control of the control unit.
물류 이송부를 통해 분류되며 상기 물류 적재부로 제공되는 것을 특징으로 하는 물류 상적시스템. According to claim 1, wherein the logistics,
Logistics loading system, characterized in that it is classified through the logistics transfer unit and provided to the logistics loading unit.
상기 물류의 ID 정보 또는 주소정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 물류 상적시스템. According to claim 1, wherein the basic information,
Logistics shipping system, characterized in that it includes the ID information or address information of the logistics.
상기 물류의 ID 정보 또는 주소정보를 포함하여 상기 기본정보와 매칭되고,
상기 물류의 위치, 형상, 무게 및 크기를 포함하는 외형정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 물류 상적시스템. The method of claim 3, wherein the imaging information,
Matching with the basic information, including the ID information or address information of the logistics,
Logistics shipping system, characterized in that it includes external information including the location, shape, weight and size of the logistics.
적어도 하나 이상의 비전 카메라(vision camera)인 것을 특징으로 하는 물류 상적시스템. The method of claim 4, wherein the imaging unit,
Logistics loading system, characterized in that at least one or more vision cameras (vision camera).
상기 기본정보와 상기 촬상정보를 매칭하여 해당 물류를 인식하는 물류 인식부; 및
해당 물류의 주소정보 및 외형정보, 상기 탑재부의 탑재공간에 관한 정보를 바탕으로 학습(deep learning)을 수행하여, 해당 물류의 상기 탑재부 내에서의 최적 상적 위치를 판단하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 물류 상적시스템. According to claim 4, wherein the control unit,
a logistics recognition unit for matching the basic information and the imaging information to recognize the corresponding logistics; and
It is characterized in that it comprises a determination unit that performs learning (deep learning) based on the address information and appearance information of the logistics, information about the mounting space of the loading unit, and determines the optimal commercial position in the loading unit of the corresponding logistics. Logistics warehousing system.
상기 기본정보가 저장되며, 기 상적된 물류에 관한 상적정보, 택배기사의 상적방법을 포함한 상적 노하우에 관한 정보가 저장되는 데이터베이스를 더 포함하며,
상기 판단부는 상기 데이터베이스에 저장된 정보를 동시에 활용하여 상기 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 물류 상적시스템. 7. The method of claim 6,
Further comprising a database in which the basic information is stored, and information about commercial know-how, including commercial information on the above-mentioned logistics, and the shipping method of a courier, is stored,
The judging unit simultaneously utilizes the information stored in the database to perform the learning.
해당 물류를 그리핑(gripping)하여 이송하는 다관절을 가지는 로봇암; 및
상기 로봇암부를 공간상에서 이동시키는 가이드 프레임; 및
상기 로봇암부 및 상기 가이드 프레임을 고정하며, 상기 물류들이 적재된 상기 물류 적재부로 상기 로봇 이송부를 이동 및 고정시키는 수직 및 수평 프레임들을 포함하는 것을 특징으로 하는 물류 상적시스템. According to claim 1, wherein the robot transfer unit,
A robot arm having multiple joints for gripping and transporting the corresponding logistics; and
a guide frame for moving the robot arm in space; and
Logistics loading system comprising vertical and horizontal frames for fixing the robot arm and the guide frame, and for moving and fixing the robot transfer part to the logistics loading part on which the logistics are loaded.
상기 수직 및 수평 프레임들의 모서리 상에 고정되는 것을 특징으로 하는 물류 상적시스템. The method of claim 8, wherein the imaging unit,
Logistics loading system, characterized in that fixed on the corners of the vertical and horizontal frames.
상기 적재된 물류들 각각을 촬상하여 촬상정보를 획득하는 단계;
상기 기본정보와 상기 촬상정보를 매칭하여 해당 물류를 인식하는 단계;
상기 물류가 탑재되는 탑재부 내에서 해당 물류의 최적 상적 위치를 판단하는 단계;
제어부의 제어에 따라 로봇암을 구동하는 단계; 및
상기 로봇암이 해당 물류를 상기 물류 적재부로부터 상기 탑재부로 이송하는 단계를 포함하는 물류 상적방법. Obtaining basic information of each of the logistics to be loaded into the logistics loading unit;
acquiring imaging information by imaging each of the loaded materials;
recognizing a corresponding logistics by matching the basic information and the imaging information;
Determining an optimal location of the logistics in the loading unit on which the logistics are mounted;
driving the robot arm under the control of the controller; and
Logistics loading method comprising the step of the robot arm transferring the corresponding logistics from the loading part to the loading part.
상기 기본정보는 상기 물류의 ID 정보 또는 주소정보를 포함하고,
상기 촬상정보는 상기 물류의 ID 정보 또는 주소정보, 상기 물류의 위치, 형상, 무게 및 크기를 포함하는 외형정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 물류 상적방법. 11. The method of claim 10,
The basic information includes ID information or address information of the logistics,
The image capturing information includes ID information or address information of the logistics, and external information including the location, shape, weight and size of the logistics.
해당 물류의 주소정보 및 외형정보, 상기 탑재부의 탑재공간에 관한 정보를 바탕으로 학습(deep learning)을 수행하여, 해당 물류의 상기 탑재부 내에서의 최적 상적 위치를 판단하는 것을 특징으로 하는 물류 상적방법.
11. The method of claim 10, In the step of determining the optimal location of the logistics,
Logistics loading method, characterized in that by performing learning (deep learning) based on the address information and external information of the corresponding logistics and information about the loading space of the loading part, determining the optimal loading position in the loading part of the corresponding logistics .
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200141829A KR20220057675A (en) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | Loading system in warehouse and loading method using the same |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200141829A KR20220057675A (en) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | Loading system in warehouse and loading method using the same |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20220057675A true KR20220057675A (en) | 2022-05-09 |
Family
ID=81582064
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200141829A KR20220057675A (en) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | Loading system in warehouse and loading method using the same |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR20220057675A (en) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190056451A (en) | 2017-11-03 | 2019-05-27 | 동명대학교산학협력단 | System for Operating Smart Distribution Center |
KR20200093895A (en) | 2019-01-29 | 2020-08-06 | 한국전자통신연구원 | Logistics center automation system |
-
2020
- 2020-10-29 KR KR1020200141829A patent/KR20220057675A/en not_active Application Discontinuation
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190056451A (en) | 2017-11-03 | 2019-05-27 | 동명대학교산학협력단 | System for Operating Smart Distribution Center |
KR20200093895A (en) | 2019-01-29 | 2020-08-06 | 한국전자통신연구원 | Logistics center automation system |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6314337B1 (en) | Automated consolidation station | |
JP4582421B2 (en) | Automatic warehouse | |
CN109513629B (en) | Method, device and computer readable storage medium for sorting packages | |
US6705523B1 (en) | System and method for delivering supplies to a production line | |
CN109748027A (en) | A kind of body feed tank automatic selecting machine device people and its control method | |
US20220366359A1 (en) | Sorting system and method | |
CN112265773B (en) | Goods shelving method and device and carrying robot | |
KR20110027843A (en) | Picking system and picking method | |
CN116415893A (en) | Logistics storage management method, system and storage medium | |
WO2021098789A1 (en) | Goods information checking method and system thereof, robot, and processing terminal | |
CN113894048B (en) | Stereoscopic sorting control method, stereoscopic sorting robot and related equipment | |
CN113496327A (en) | Cargo handling method, device, system, control terminal and computer storage medium | |
CN113083695B (en) | Goods information rechecking method, device, equipment and storage medium | |
KR20220057675A (en) | Loading system in warehouse and loading method using the same | |
US11312584B2 (en) | Method of palletizing non-uniform articles | |
CN111061228B (en) | Automatic container transfer control method based on target tracking | |
CN115456526B (en) | Storage container checking method and goods access system | |
CN115346211A (en) | Visual recognition method, visual recognition system and storage medium | |
US11383874B2 (en) | Robotic labeling system and method of labeling packages | |
CN114435840B (en) | Automatic picking device, material picking method and server | |
CN113003086B (en) | Cargo carrying method, cargo carrying equipment and storage medium | |
CN114572596A (en) | Automobile part deployment system | |
CN209720666U (en) | A kind of hopper automatic selecting machine device people | |
CN111112090A (en) | Intelligent sorting method and system for express delivery warehouse entry | |
WO2023234298A1 (en) | Information processing device, information processing method, program, system, and computer-readable storage medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E601 | Decision to refuse application |