WO2023202961A1 - Erkennung rezirkulierender objekte - Google Patents

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WO2023202961A1
WO2023202961A1 PCT/EP2023/059864 EP2023059864W WO2023202961A1 WO 2023202961 A1 WO2023202961 A1 WO 2023202961A1 EP 2023059864 W EP2023059864 W EP 2023059864W WO 2023202961 A1 WO2023202961 A1 WO 2023202961A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
piece goods
general cargo
complex
data
detection system
Prior art date
Application number
PCT/EP2023/059864
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Marco Fischer
Original Assignee
Körber Supply Chain Logistics Gmbh
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Körber Supply Chain Logistics Gmbh filed Critical Körber Supply Chain Logistics Gmbh
Publication of WO2023202961A1 publication Critical patent/WO2023202961A1/de

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/36—Sorting apparatus characterised by the means used for distribution
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C3/00—Sorting according to destination
    • B07C3/02—Apparatus characterised by the means used for distribution
    • B07C3/08—Apparatus characterised by the means used for distribution using arrangements of conveyors

Definitions

  • the invention relates to the automation of logistics systems for piece goods with return.
  • the objects to be sorted are transported as 2D/3D bulk goods on conveyor belts to a singulation system (e.g. Visicon, Robot, Variotip).
  • a singulation system e.g. Visicon, Robot, Variotip.
  • An oriented ID stream with defined gaps between the objects is then generated.
  • the objects are piece goods that need to be sorted, such as packages, shipping goods or even pieces of luggage. Typical applications can be found, for example, in sorting systems at airports or postal or other logistics service providers.
  • shipment “general cargo”, “object” are essentially used synonymously below.
  • Errors arise due to inadequacies in the sorting and/or singulating system (for example in mechanical components, in the recognition technology or in special feeding situations) or certain types of objects.
  • the errors can include, for example, double deductions, incorrect orientation of a piece of goods or an inadequate gap to the next object.
  • An automatic detection system detects these errors and can recirculate the relevant shipments and reintroduce them into the singulating system via a recirculation conveyor route (round-trip route, loop).
  • the cause may be an error in detection, whereby a single object is incorrectly detected as a double deduction.
  • error detections can also occur on defective objects, open shipments (e.g. open packages or suitcases), irregularly shaped objects (e.g. L-shaped boxes), special prints or stickers on the objects, protruding stickers or adhesive tape -Stripes, stuck together objects that do not separate from each other even when singulated again.
  • the rate of these recirculating objects which are detected by the detection system at periodic intervals depending on the round trip time (RTT).
  • RTT round trip time
  • the consequences of this are increased mechanical stress on both the objects and the system, as well as a reduction in the throughput of the system.
  • this requires manual intervention, i.e. manual removal of overdue objects, manual emptying of the system, or the problem and the associated disadvantages must be accepted as long as the sorting system is not severely impaired and remains functional.
  • the present invention is based on the object of optimizing the operation of a logistics system for piece goods with return.
  • the invention relates to a logistics system for general cargo.
  • the logistics system includes a main conveyor line, a detection system, a rejection system and a recirculation conveyor line.
  • the main conveyor line is designed to feed piece goods to the detection system and to convey them further downstream.
  • the rejection system is designed to feed piece goods that were fed to the detection system from the main conveyor line to the recirculation conveyor line.
  • the recirculation conveyor line is designed to re-supply piece goods that were fed to it by the rejection system to the detection system.
  • the recognition system is set up to generate a data set for a piece goods complex supplied to it, by means of which the piece goods complex can be identified.
  • a general cargo complex can include a single general cargo or several general cargoes.
  • a general cargo complex may be or include a general cargo cluster that has not been correctly singulated.
  • a general cargo complex is a single, isolated general cargo.
  • the detection system is also set up to detect an error that affects a piece goods complex supplied to it and to cause the rejection system to feed the error-affected piece goods complex to the recirculation conveyor line.
  • the recognition system is also set up to store at least those data sets that can be used to identify piece goods complexes fed to the recirculation conveyor line.
  • the logistics system can be optimized with such stored data sets. For example, the data sets can be used to analyze returned piece goods and thus identify the reason for the return.
  • the handling of general cargo can be carried out, for example, upstream
  • the logistics system must be changed in order to avoid recirculation of general cargo. This can increase the efficiency of the logistics system.
  • statistical evaluations can be carried out with the stored data in order to provide the earliest possible identification of critical piece goods (e.g. shipments) in the logistics system.
  • the recognition system is also set up to compare data sets with one another and, if two or more data sets match, to classify this match as evidence of a piece goods complex repeatedly affected by errors.
  • the invention relates to a method for providing data or for operating a logistics system for general cargo.
  • piece goods are conveyed along a main conveyor route to an automatic detection system.
  • the detection system automatically detects an error that affects a piece of cargo.
  • the recognition system automatically creates an initial data set that can be used to identify the piece goods complex. Due to the detected error, the general cargo complex is removed from the main conveyor line onto a recirculation conveyor line.
  • the recirculation conveyor section causes the piece goods complex to be fed again to the detection system.
  • the detection system detects the error affecting the piece goods complex again and creates a second data set, by means of which the recirculated piece goods complex can be identified.
  • the recognition system recognizes a match between the first and second data sets and, based on this, classifies the first and second data sets as identifying the same general cargo complex and the general cargo complex as repeatedly affected by errors.
  • the logistics system includes a singulator.
  • the singulator is designed to sing piece goods supplied to the recognition system.
  • the error due to which the detection system causes the rejection system to feed the faulty piece goods complex to the recirculation conveyor line is an error in the singulation of the piece goods complex. This creates the conditions for automatically detecting incorrectly identified piece goods.
  • the recognition system determines a selection of the following data that can be stored in the data record:
  • the method step of detecting a match between the first and second data sets includes comparing the second data set with a large number of stored data sets.
  • the recognition system is set up to carry out a preferably time-based search space restriction when comparing data sets. This enables allows comparisons of data sets to be carried out efficiently.
  • the detection system is also set up to determine a probability of the agreement of two or more threshold values and, when a threshold value is exceeded, to classify the agreement as evidence of a piece goods complex repeatedly affected by errors.
  • the logistics system is a sorting system.
  • the data contained in a data record is also used to sort the piece goods assigned to the data record.
  • synergies can be used by not carrying out complex analyzes of piece goods in an unnecessarily redundant manner, since the data contained in a data record can also be used to sort the piece goods assigned to the data record.
  • the logistics system includes a manual processing station.
  • the detection system is set up to cause the rejection system to deliver a piece goods complex that has been affected by multiple errors to the manual processing station.
  • This allows the recirculation conveyor line to be automatically relieved by automatically feeding a piece goods complex that is classified as affected by multiple errors to a manual processing station.
  • an automatic recognition method can be used to recognize objects.
  • existing systems can be used, which makes implementing the system in existing systems particularly easy.
  • all or at least some known information from previous decisions can be taken into account. For example, information about postal items (general cargo complexes) that were recorded in processes upstream can be taken into account. Furthermore, a database of the recognition results, for example from the last few minutes, can be maintained. This allows the amount of data to be limited, which enables efficient data handling. Furthermore, an algorithm for the weighted evaluation of various data and classification results can be provided. In this way, at least one recognized property of a general cargo complex can be weighted more highly than another. If the higher weighted property is recognized again, the general cargo complex can be classified differently. This means that general cargo complexes for which a better result cannot be expected even with renewed recirculation can be removed. This means the system can be operated particularly ef fi ciently. Furthermore, a method can be provided in which subsequent errors of automatic error/double detection are avoided or at least reduced.
  • a crucial feature of automatic recognition systems for reducing manual interventions can be recognized. Furthermore, statistical evaluation and storage can make it possible to identify critical shipments/objects. This information can be used, for example, to optimize packaging processes or to retrain recognition. In addition, material stress that would occur with repeated recirculation can be reduced.
  • Figure 1 is a block diagram of a logistics system according to an exemplary embodiment of the invention.
  • FIG. 2 is a block diagram of a logistics system according to a further exemplary embodiment of the invention.
  • elements that are the same or have the same effect can each be provided with the same reference symbols.
  • the elements shown and their size ratios to one another are generally not to be viewed as true to scale; rather, individual elements may be shown with relatively larger dimensions for better display and/or better understanding.
  • FIG. 1 shows schematically a logistics system 1 for piece goods which includes an automatic exception detection system 3 with a 3-way split 4 and recirculation 5.
  • the logistics system 1 includes a main conveyor line 2, a detection system 3, a rejection system 4, a recirculation conveyor line 5, a singulation system 6, a manual processing station 7, a merging system 8 and a control system 9.
  • the control system 9 is designed and adapted to control the logistics system 1 or at least a selection of the systems 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 .
  • At least the recognition system 3 includes hardware and software or logic.
  • the hardware includes a camera system 39 or other imaging system with a monitoring area, as well as a control system 38.
  • the software or Logic can be implemented in the control system 38 and connected directly to the rejection system 4 in order to control it.
  • at least part of the software or logic of the detection system 4 can be implemented in the higher-level control system 9 of the logistics system 1.
  • functionalities of the recognition system 3 are therefore implemented in the control system 9, as can be seen from the dashed block 3, which represents the recognition system 3 and which overlaps with the control system 9.
  • the main conveyor line 2 is designed to guide piece goods from a feeder 21 to the merging system 8, from this to the singulation system 6, from this to the recognition system 3, from this to the rejection system 4, and from this to possible further processing systems 22.
  • feeding systems can be arranged which carry out logistical processing steps for the piece goods.
  • the piece goods can be delivered in a disorderly manner similar to bulk goods, and the upstream systems generate a single-layer piece goods stream from piece goods stored one on top of the other, which is fed to the merging system 8.
  • the piece goods are fed to the singulation system 6, where the single-layer piece goods supplied are separated.
  • the piece goods stream with superimposed piece goods is fed to the singulation system 6 and the singulation system 6 generates a single-layer singulated stream of piece goods from this.
  • the recognition system 3 includes a camera system which is designed to generate digital images of piece goods supplied to the recognition system 3.
  • the piece goods are optimally fed to the detection system 3 singly.
  • an error occurs in the singulation system 6, it can happen, for example, that the recognition system 3 receives a piece goods cluster 24 which includes two or more unsingulated piece goods.
  • the detection system 3 is supplied with piece goods complexes 23, 24 by the singulation system 6, which can be a correctly singulated piece goods 23 or a faulty piece goods cluster 24.
  • the reference number 23 generally designates general cargo complexes that only include one correctly isolated piece goods
  • the reference number 24 general cargo complexes generally designate general cargo clusters that include several piece goods.
  • the recognition system 3 is set up to recognize from one or more of the digital images using digital image processing whether a piece of goods has been correctly separated or whether it is part of a piece of goods cluster.
  • the recognition system 3 is thus set up to recognize whether a piece goods complex 23, 24 is a correctly separated piece goods 23 or an error-containing piece goods cluster 24.
  • the recognition system 3 therefore has the task of monitoring the quality of the singing.
  • the rejection system 4 is designed as a 3-way splitter and is set up to convey a general cargo complex a) either further along the main conveyor line 2; or b) from the main conveyor line 2 and fed to the recirculation conveyor line 5; or c) from the main conveyor line and fed to the manual processing station 7.
  • the discharge system can also include two 2-way splitters, with a first of the 2-way splitters designed to feed a piece goods complex from the main conveyor line to the recirculation conveyor line 5, while a second of the 2-way splitters is designed is to feed a piece goods complex from the main conveyor line 2 to the manual processing station 7. If the detection system 3 interprets a piece goods complex 23, 24 as correctly separated piece goods 23 and thus as not affected by errors, it controls the rejection system 4 so that it conveys the piece goods complex 23, or in other words this piece goods 23, further along the main conveyor line 2.
  • the recognition system 4 recognizes that a supplied piece goods complex is a piece goods cluster 24 that includes two or more non-singulated piece goods, the recognition system interprets this piece goods complex 24 as not correctly isolated and thus as affected by errors and controls the rejection system 4 so that it feeds the piece goods cluster to the recirculation conveyor section 5.
  • the recognition system 3 is also set up to generate a data set 33, 34, 35, 36 for each feed of a piece goods complex 24 recognized as being affected by errors to the recognition system 4, by means of which the piece goods complex can be identified.
  • a data set 33, 34, 35, 36 can include, for example, a fingerprint of the piece goods complex, which represents geometric, optical and/or physical properties of the piece goods complex, for example in the form of a vector or .
  • the extracted data can also be concatenated into a number or a string, which then forms a fingerprint, e.g. B. Length_Width_Height_Color .
  • a deep learning process can also be used to determine a value or a character string from the image that cannot be directly assigned to human-understandable values such as “length”.
  • the recognition system is set up to generate a data set only for those piece goods complexes that were recognized as being affected by errors.
  • the recognition system is set up to generate a data set for other or all piece goods complexes supplied to the recognition system.
  • the recognition system 3 is also set up to store at least those data sets 33, 34, 35, 36 in a database 31, by means of which piece goods complexes supplied to the recirculation conveyor line 5 can be identified. Alternatively, data sets of all piece goods complexes supplied to the recognition system 3 can also be generated and saved.
  • the recirculation conveyor line 5 is designed to first feed a piece goods cluster of incorrectly singulated piece goods, which was fed to it by the rejection system 4, to the singulation system 6 via the merging system 8.
  • the logistics system does not include a separate merging system 8, but the recirculation conveyor line 5 is designed to re-supply a piece goods cluster of incorrectly singulated piece goods, which was fed to it by the rejection system 4, directly to the singulation system 6.
  • the recirculation conveyor section 5 can include one or more belt conveyors.
  • the singulation system 6 correctly singulates the recirculated piece goods cluster in this pass, the correctly singulated piece goods are supplied to the recognition system 6 .
  • the recognition system 6 recognizes these piece goods complexes as correctly singulated piece goods and controls the rejection system 4 in such a way that these singulated piece goods are fed further along the main conveyor line to the further processing systems 22.
  • the recognition system 3 will recognize the general cargo complex again as a general cargo cluster and thus interpret it as being affected by errors and create a second data set 34 for this general cargo cluster , by means of which the general cargo complex 24 can be identified again.
  • the recognition system compares this second data set 34 with the data sets stored in the database 31.
  • the recognition system 3 classifies the first and the second data sets 31, 34 as the same general cargo complex and the general cargo complex as repeatedly affected by errors, or as having already been recirculated at least once, and controls the rejection system 4 to feed this piece goods complex to the manual processing station 7. In this way, it can be prevented that a cluster of general cargo that the singulation system 6 is unable to singulate does not put unnecessary strain on the recirculation conveyor line 5.
  • the detection system 3 can also be set up to only send the piece goods complex in question into the manual processing station 7 if three or more data sets match. In this way, it can be prevented that the manual processing station is placed under unnecessary strain if two passes through the singulation system are not enough to singulate a cluster of general cargo.
  • the rejection system 4 is arranged downstream of the detection system 3.
  • the rejection system 4 and the detection system 3 can be arranged in a common section of the main conveyor line 2 or can partially overlap one another.
  • the camera system of the detection system 3 covers a monitoring area, which also includes the rejection system 4.
  • the singing system 6 is arranged upstream of the detection system 3.
  • the singing system 6 and the detection system 3 can be arranged in a common section of the main conveyor line 2 or can partially overlap one another.
  • the camera system of the detection system 3 covers a monitoring area, which also includes the singing system 6.
  • the detection system 3 can also cover a monitoring area which covers both the singing system 6 and the rejection system 4.
  • the error that affects a piece goods complex supplied to the recognition system 3 is a singulation error.
  • the error that does not affect a piece goods complex supplied to the recognition system 3 is not a singulation error, but another error.
  • a logistics system which can be used in a sorting system like the exemplary embodiment of FIG. 1, is shown schematically in FIG. 2.
  • Figure 2 shows a logistics system 101 for piece goods such as packages or luggage.
  • the sorting system 101 is constructed similarly to the logistics system 1, but the logistics system 1 does not include a singulation system and a modified recognition system 103.
  • a baggage sorting system such as that used in airports, this is usually not necessary because the pieces of luggage are already checked into the sorting system individually by an operator or a passenger.
  • Labels are attached to or on the piece goods which represent a sorting target.
  • the sorting destination can, for example, be an addressee or a sorting or distribution center to which the parcel is to be transported.
  • the sorting destination can be, for example, a destination or intermediate destination of a piece of luggage, such as a destination airport.
  • the information required for this can be attached to the label, for example in the form of a barcode, in the form of plain text, or stored in a readable manner in another information carrier such as an RFID.
  • the recognition system 103 does not succeed in extracting the information necessary for sorting, for example because a label is damaged or covered, this will happen
  • the piece goods in question are recognized by the detection system 3 as being affected by errors and the piece goods are discharged onto the recirculation conveyor line 5.
  • the error is a sort target that is at least not completely readable.
  • the recognition system 103 is set up to generate a data set for each piece of goods, by means of which the piece of goods can be identified.
  • the recognition system 103 is also set up to read the target destination on the labels and to use it in the further processing systems 22, which can include a sorter, for example, for sorting the piece goods. If a sorting target for a piece of goods is completely recognized by the recognition system, the recognition system 103 causes the rejection system to feed this piece of goods to the further processing systems 22.
  • the recognition system 103 causes the rejection system 4 to interpret this piece of goods as affected by errors and to feed it to the recirculation conveyor line 5.
  • the recognition system 103 stores a data set for each piece of goods supplied to the recirculation conveyor line 5, by means of which the piece of goods can be identified.
  • An error-affected piece of goods discharged into the recirculation conveyor section 5 is thus fed again to the detection system 103. If the sorting target is readable this time, for example because the label is no longer covered, the recognition system 103 causes the rejection system 4 to feed the piece goods to the further processing systems 22. If the sorting target is not readable again, the recognition system creates a second data set for this piece of goods, by means of which the piece of goods can be identified and compares the second data set with all data records in the database 31 and finds a match with the previously created first data set of this piece goods and therefore classifies the piece goods as repeatedly affected by errors and causes the rejection system 4 to feed the piece goods to the manual processing station 7.
  • the recognition system 3 is set up to carry out a preferably time-based search space restriction when comparing data sets.
  • the restriction can be made, for example, on the basis of the circulation time of a piece of goods around the recirculation conveyor route, whereby only data sets are compared with each other, the creation of which, for example, was created slightly longer than one or more circulation times.
  • the search space restriction can also be clocked based on rotation times, so that, for example, only data sets that were created in a time interval that cover one or more points in time that are exactly one or more rotation times ago are compared.
  • the recognition system may not be able to recognize a complex of cargo with 100% certainty, but must calculate an overall probability based on different factors by weighting the individual matches (e.g. length 100% the same, width 90% the same, color identical, height 50% the same). that it is a previously seen general cargo. Accordingly, a threshold value (e.g. 80% security) must be used to decide which action will follow.
  • a threshold value e.g. 80% security
  • the logistics system is a sorting system, and the data contained in a data record will additionally be used for sorting the piece goods assigned to the data record.
  • the detection system can be connected to other systems of the sorting system, for example a sorter.
  • the recognition system 3, 103 is set up to transmit data or data sets to the sorter or the other other systems of the sorting system, which include, for example, a fingerprint or a barcode or other identification. sen, by means of which the piece goods can be identified or sorted. In this way, synergies can be used for error detection and sorting. For example, time-consuming, unnecessary multiple fingerprint investigations can be avoided.
  • a data record includes a selection of the following data:
  • the recognition system is trained to create an image fingerprint bridge using deep learning methods.
  • the rejection system is designed to selectively feed piece goods that have been fed to the recognition system 3 to a manual processing station 7.
  • the detection system 3 is set up to cause the rejection system 4 to feed a complex of piece goods affected by multiple errors to the manual processing station 7.
  • a data record includes an identifier by means of which the general cargo complex is determined can be determined on the basis of which the recognition system created the data record.
  • the logistics system 1, 101 is designed to track a recirculated general cargo complex along the recirculation conveyor line 5. This can be implemented, for example, in such a way that the monitoring area of the detection system 3, 103 covers the entire recirculation conveyor section.
  • the recirculation conveyor line 5 can be emptied regularly. For a circulation period RTT, all identified defect-affected piece goods complexes are automatically conveyed from the recirculation conveyor line 5 into the manual processing station. This reduces the effective detection rate and increases personnel costs. If the supply of new general cargo complexes is also stopped, the throughput will instead decrease without a negative impact on the detection rate and with reduced personnel costs.
  • the recirculation conveyor section 5 can also be emptied in a triggered manner.
  • the trigger can be triggered when the recirculation rate increases, for example when the recirculation rate exceeds a threshold.
  • the data of all recirculated objects are saved, for example:
  • newly recognized exception objects are also compared with a list of previously recirculated general cargo in the relevant time window (e.g.
  • the position and orientation on the conveyor section which is designed as a belt, for example, can change slightly with repeated detection, as can the contour and surface structure of deformable piece goods complexes.
  • determined data is reused, if necessary modified, in algorithms of other sorting methods such as ArtID/Letter Fingerprint.
  • a 3-strike rule or an n-strike rule can also be used, meaning that general cargo complexes must experience at least two or more recirculations in order to be flagged as repeatedly faulty or repeatedly recirculated.
  • Further exemplary embodiments include: - Application of automatic recognition methods to recognize objects;
  • Statistical evaluation and storage enables the identification of critical shipments/objects, e.g. B. can be used to optimize packaging processes or to retrain recognition;
  • Methodology can also be applied to other systems with automatic recirculation (e.g. Barcode-Noread, Baggage, Letter...);

Landscapes

  • Control Of Conveyors (AREA)

Abstract

Verfahren zum Betreiben einer Logistikanlage für Stückgüter, umfassend die Verfahrensschritte: - Fördern von Stückgütern in der Logistikanlage entlang einer Hauptförderstrecke (2) zu einem automatischen Erkennungssystem (3); Automatisches Erkennen eines einen Stückgutkomplex (23, 24) betreffenden Fehlers durch das Erkennungssystem (3); - Erstellen eines ersten Datensatzes (33, 34, 35, 36), mittels welchem sich der Stückgutkomplex (23, 24) identifizieren lässt; - Aufgrund des erkannten Fehlers Ausschleusen des Stückgutkomplexes (23, 24) von der Hauptförderstrecke (2) auf eine Rezirkulationsförderstrecke (5), welche eine erneute Zuführung des Stückgutkomplexes (23, 24) zu dem Erkennungssystem (3) bewirkt; - Wobei bei der erneuten Zuführung des Stückgutkomplexes (23, 24) das Erkennungssystem (3) den Fehler erneut erkennt und einen zweiten Datensatz (33, 34, 35, 36) erstellt, mittels welchem sich der Stückgutkomplex (23, 24) identifizieren lässt; - Erkennen einer Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes (33, 34, 35, 36).

Description

Beschreibung
Erkennung rezirkulierender Objekte
Die Erfindung betrifft die Automatisierung von Logistikanlagen für Stückgüter mit Rückführung.
In Sortieranlagen für Pakete oder Koffer mit automatisierter Entladung und Singulierung werden die zu sortierenden Objekte als 2D/3D Schüttgut auf Fördergurten bis zu einer Singulie- rungsanlage (z.B. Visicon, Roboter, Variotip) transportiert. Anschließend wird daraus ein orientierter ID Strom mit definierten Lücken zwischen den Objekten generiert.
Die Objekte sind dabei zu sortierende Stückgüter, wie beispielsweise Pakete, Versandgüter oder auch Gepäckstücke. Typische Anwendungen finden sich beispielsweise in Sortieranlagen von Flughäfen oder Post- oder sonstigen Logistikdienstleistern. Die Begriffe „Sendung", „Stückgut", „Objekt" werden im Folgenden im Wesentlichen Synonym verwendet.
Durch Unzulänglichkeiten des Sortier- und/oder Singuliersys- tems (beispielsweise in mechanischen Komponenten, in der Erkennungstechnik oder in spezielle Zufuhrsituationen) oder bestimmte Objekttypen ergeben sich Fehler. Die Fehler können dabei beispielsweise Doppelabzüge, eine falsche Orientierung eines Stückguts oder eine unzulängliche Lücke zum nächsten Objekt umfassen.
Ein automatisches Erkennungssystem detektiert diese Fehler und kann betreffende Sendungen rezirkulieren und erneut in das Singulier-System einschleusen über eine Rezirkulations- f örderstrecke (Rundlauf-Strecke, Loop) .
Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, Sendungen komplett aus dem Strom zu entfernen, also zur manuellen Kontrolle und Weiterverarbeitung zu geben. Gewisse Obj ekte werden immer wieder rezirkuliert . Beispielsweise kann die Ursache in einer Fehlerkennungen liegen, wobei ein einzelnes Obj ekt fälschlicherweise als Doppelabzug detek- tiert wird . Solche Fehlerkennungen können auch auf defekten Obj ekten, of fenen Sendungen (beispielsweise of fenen Paketen oder Kof fern) , irregulär geformten Obj ekten ( z . B . L- förmige Schachteln) , besonderen Aufdrucken oder Aufklebern auf den Obj ekten, überstehenden Aufklebern oder Klebeband-Strei fen, verklebten Obj ekten, die sich auch bei erneuter Singulierung nicht voneinander lösen beruhen .
Auch wenn in einem bereits singulierten Strom eine Adresse , ein Barcode oder ein Label nicht gelesen werden kann, stellt sich ein vergleichbares Problem . Beispielsweise kann in einer Gepäcksortieranlage wie sie beispielsweise in Flughäfen eingesetzt wird bei einer Lesestation, welche zur Sortierung von Gepäckstücken einen Barcode einer an einem Gepäckstück befestigten Gepäcketikette liest beim Vorliegen eines Fehlers in dem Lesevorgang auf eine rückführende Strecke geschleust werden, welche das Gepäckstück wieder vor die Lesestation führt . Wenn das Etikett beschädigt und der Barcode unleserlich ist , wird der Fehler dadurch j edoch nicht behoben, sodass das betref fende Gepäckstück so lange zirkuliert , bis der Fehler behoben wird, beispielsweise indem das Gepäckstück manuell gehandhabt wird .
Im Betrieb steigt die Rate dieser rezirkulierenden Obj ekte , die im periodischen Abstand abhängig von der Umlauf zeit ( englisch round trip time RTT ) am Erkennungssystem detektiert werden . Folgen davon sind eine erhöhte mechanische Beanspruchung sowohl der Obj ekte als auch der Anlage , sowie eine Reduktion des Durchsatzes der Anlage . In der Regel wird dadurch ein manueller Eingri f f erforderlich, also ein manuelles Entfernen auf fälliger Obj ekte , ein manuelles Leerfahren des Systems , oder das Problem und damit verbundene Nachteile müssen akzeptiert werden, solange die Sortieranlage dadurch nicht zu stark beeinträchtigt wird funktions fähig bleibt . Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde den Betrieb einer Logistikanlage für Stückgüter mit Rückführung zu Optimieren .
Diese Aufgabe wird durch die in den unabhängigen Ansprüchen beschriebenen Konzepte gelöst .
Gemäß einem Aspekt betri f ft die Erfindung eine Logistikanlage für Stückgüter . Die Logistikanlage umfasst eine Hauptförderstrecke , ein Erkennungssystem, ein Ausschleusungssystem und eine Rezirkulations förderstrecke . Die Haupt förderstrecke ist ausgestaltet , Stückgüter dem Erkennungssystem zuzuführen und von diesem weiter stromabwärts zu fördern . Das Ausschleusungssystem ist ausgestaltet , Stückgüter, welche dem Erkennungssystem zugeführt wurden von der Haupt förderstrecke der Rezirkulations förderstrecke zuzuführen . Die Rezirkulationsförderstrecke ist ausgestaltet , Stückgüter, welche ihr von dem Ausschleusungssystem zugeführt wurden, dem Erkennungssystem erneut zuzuführen . Das Erkennungssystem ist eingerichtet , für einen ihm zugeführten Stückgutkomplex einen Datensatz zu erzeugen, mittels welchem sich der Stückgutkomplex identi fizieren lässt . Ein Stückgutkomplex kann dabei ein einzelnes Stückgut oder auch mehrere Stückgüter umfassen . Beispielsweise kann ein Stückgutkomplex ein Stückgutcluster sein oder umfassen, die nicht korrekt singuliert wurden . In einem andern Aus führungsbeispiels ist ein Stückgutkomplex ein einzelnes singuliertes Stückgut . Das Erkennungssystem ist zudem eingerichtet , einen Fehler, der einen ihm zugeführten Stückgutkomplex betri f ft zu erkennen und zu veranlassen, dass das Ausschleusungssystem den fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex der Rezirkulations förderstrecke zuführt . Das Erkennungssystem ist zudem eingerichtet , zumindest solche Datensätze zu speichern, mittels welchen sich der Rezirkulations förderstrecke zugeführte Stückgutkomplexe identi fi zieren lassen . Mit solchen gespeicherten Datensätzen kann die Logistikanlage optimiert werden . Beispielsweise können die Datensätze genutzt werden, um zurückgeführte Stückgüter zu analysieren und somit den Grund für die Rückführung zu erkennen . Basierend darauf kann die Handhabung der Stückgüter beispielsweise stromaufwärts der Logistikanlage geändert werden, um ein Rezirkulieren der Stückgüter zu vermeiden . Dadurch kann die Ef fi zienz der Logistikanlage gesteigert werden . Ferner können mit den gespeicherten Daten Statistische Auswertungen durchgeführt werden, um eine frühestmögliche Identi fikation kritischer Stückgüter ( z . B . Sendungen) in der Logistikanlage bereitzustellen .
Vorzugsweise ist das Erkennungssystem zudem eingerichtet , Datensätze miteinander zu vergleichen und bei einer Übereinstimmung von zwei oder mehr Datensätzen diese Übereinstimmung als Nachweis für einen wiederholt fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex zu klassi fi zieren .
Gemäß einem Aspekt betri f ft die Erfindung ein Verfahren zur Bereitstellung von Daten, respektive zum Betreiben einer Logistikanlage für Stückgüter . Dabei werden Stückgüter in der Logistikanlage entlang einer Haupt förderstrecke zu einem automatischen Erkennungssystem gefördert . Das Erkennungssystem erkennt automatisch einen Fehler welcher einen Stückgutkomplex betri f ft . Das Erkennungssystem erstellt automatisch einen ersten Datensatz , mittels welchem sich der Stückgutkomplex identi fi zieren lässt . Aufgrund des erkannten Fehlers wird der Stückgutkomplex von der Haupt förderstrecke auf eine Rezirkulations förderstrecke ausgeschleust . Die Rezirkulati- ons förderstrecke bewirkt eine erneute Zuführung des Stückgutkomplexes zu dem Erkennungssystem . Bei der erneuten Zuführung des Stückgutkomplexes erkennt das Erkennungssystem den den Stückgutkomplex betref fenden Fehler erneut und erstellt einen zweiten Datensatz , mittels welchem sich der rezirkulierte Stückgutkomplex identi fi zieren lässt . In einem weiteren Verfahrensschritt erkennt das Erkennungssystem eine Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes und klassi fi ziert darauf basierend den ersten und den zweiten Datensatz als den gleichen Stückgutkomplex identi fi zierend und den Stückgutkomplex als wiederholt fehlerbetrof fen .
Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung, die einzeln oder in Kombination miteinander einsetzbar sind, sind Gegenstand der Unteransprüche . Gemäß einem Aus führungsbeispiel umfasst die Logistikanlage einen Singulator . Der Singulator ist ausgestaltet , dem Erkennungssystem zugeführte Stückgüter zu singulieren . Der Fehler, aufgrund dessen das Erkennungssystem veranlasst , dass das Ausschleusungssystem den fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex der Rezirkulations förderstrecke zuführt , ist ein Fehler in der Singulierung des Stückgutkomplexes . Dies schaf ft die Voraussetzungen fehlerhaft Singulierte Stückgüter automatisch zu detektieren .
Gemäß einem Aus führungsbeispiel ermittelt das Erkennungssystem eine Selektion der folgenden Daten, die in dem Datensatz abgespeichert werden können :
- Zeitpunkt der Erkennung;
- Bildinformationen des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters ;
- extrahierte Daten des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters , wie beispielsweise eine oder mehrere Höhen, eines oder mehrere Volumina, eine oder mehrere Abmessungen, eine oder mehrere Farben, ein oder mehrere Typen, ein oder mehrere Bild-Fingerabrücke , eine oder mehrere Oberflächenstrukturen;
- einen oder mehrere Barcodes welcher an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind;
- einen oder mehrere Klartexte , die an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind und die mittels Texterkennung extrahiert wurden;
- eine oder mehrere Fördergeschwindigkeiten .
Gemäß einem Aus führungsbeispiel umfasst der Verfahrensschritt des Erkennens einer Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes , dass der zweite Datensatz mit einer Viel zahl von gespeicherten Datensätzen verglichen wird .
Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist das Erkennungssystem eingerichtet , beim Vergleichen von Datensätzen eine vorzugsweise zeitbasierte Suchraumeinschränkung vorzunehmen . Dies ermög- licht eine ef fi ziente Durchführung von Vergleichen von Datensätzen .
Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist das Erkennungssystem zudem eingerichtet , eine Wahrscheinlichkeit für die Übereinstimmung von zwei oder mehr Schwellwerten zu ermitteln und beim Überschreiten eines Schwellwertes durch die Wahrscheinlichkeit die Übereinstimmung als Nachweis für einen wiederholt fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex zu klassi fi zieren .
Dies ermöglicht es , dass der Verfahrensschritt des Erkennens einer Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes umfasst , dass automatisch eine Wahrscheinlichkeit für die Übereinstimmung ermittelt wird und eine Überschreitung des Schwellwertes automatisch als Nachweis für einen wiederholt fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex interpretiert wird . Auf diese Weise können Stückgutkomplexe als wiederholt fehlerbetrof fen klassi fi ziert werden, falls der Fehler sich nach einer oder mehreren Rezirkulationen zwar nicht aufgelöst , aber doch verändert hat .
Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist die Logistikanlage eine Sortieranlage . Die einem Datensatz enthaltene Daten werden zusätzlich für eine Sortierung des dem Datensatz zugeordneten Stückgutes verwendet . Auf diese Weise lassen sich Synergien nutzen, indem aufwändige Analysen eines Stückgutes nicht unnötig redundant durchgeführt werden, da die in einem Datensatz enthaltenen Daten zusätzlich für eine Sortierung des dem Datensatz zugeordneten Stückgutes verwendet werden können .
Gemäß einem Aus führungsbeispiel umfasst die Logistikanlage eine manuelle Bearbeitungsstation . Das Erkennungssystem ist eingerichtet zu veranlassen, dass das Ausschleusungssystem einen mehrfach fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex der manuellen Bearbeitungsstation zuführt . Dies erlaubt eine automatische Entlastung der Rezirkulations förderstrecke , indem ein als mehrfach fehlerbetrof fen klassi fi zierter Stückgutkomplex automatisch einer manuellen Bearbeitungsstation zugeführt wird . Gemäß einem Aspekt der Erfindung kann ein automatisches Erkennungsverfahren zur Wiedererkennung von Obj ekten verwendet werden . Hierbei können insbesondere bereits vorhandene Systeme genutzt werden, wodurch die Implementierung des Systems in bestehende Anlagen besonders einfach ist .
Ferner können alle oder zumindest einige bekannten Informationen aus vorherigen Entscheidungen berücksichtigt werden . So können beispielsweise Informationen über Poststücke ( Stückgutkomplexe ) , welche in stromaufwärts abgelaufenen Prozessen erfasst wurden, mit berücksichtigt werden . Ferner kann eine Datenbank der Erkennungsergebnisse beispielsweise der letzten Minuten geführt werden . Damit können die Datenmengen begrenzt werden was ein ef fi zientes Datenhandling ermöglicht . Ferner kann ein Algorithmik zur gewichteten Bewertung verschiedener Daten und Klassi fikationsergebnisse vorgesehen sein . So kann zumindest eine erkannte Eigenschaft eines Stückgutkomplexes höher gewichtet werden als ein anderer . Bei erneuter Erkennung der höher gewichteten Eigenschaft kann der Stückgutkomplex anders klassi fi ziert werden . Somit können bei Stückgutkomplexen, bei denen auch bei einer erneuten Rezirkulation nicht mit einem besseren Ergebnis zu rechnen ist , ausgeschleust werden . Damit kann die Anlage besonders ef fi zient betrieben werden . Ferner kann ein Verfahren bereitgestellt sein, bei dem Folgefehler einer automatischen Fehler/Doubles- Erkennung vermieden oder zumindest reduziert werden .
Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung kann also ein entscheidendes Merkmal von automatischen Erkennungssystemen zur Reduktion von manuellen Eingri f fen erkannt werden . Ferner kann durch eine statistische Auswertung und Speicherung eine Identi fikation kritischer Sendungen/Ob ekte ermöglicht werden . Diese Informationen können beispielsweise zur Prozessoptimierung bei Verpackungen oder zum Nachtraining der Erkennung genutzt werden . Zudem kann eine Materialbeanspruchung, die bei wiederholter Rezirkulierung auftreten würde , reduziert werden .
Ferner ist es denkbar die obigen Aus führungs formen bei einem
System mit automatischer Rezirkulierung ( z . B . Barcode-Noread, Gepäck, Letter... ) angewandt werden . Hierbei kann eine erhöhte Prozessstabilität erreicht werden .
Weitere Merkmale , Eigenschaften und Vorteile der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung unter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren . Darin zeigen schematisch :
Figur 1 ein Blockdiagramm einer Logistikanlage Gemäß einem Aus führungsbeispiel der Erfindung;
Figur 2 ein Blockdiagramm einer Logistikanlage Gemäß einem weiteren Aus führungsbeispiel der Erfindung .
In den Aus führungsbeispielen und Figuren können gleiche oder gleich wirkende Elemente j eweils mit den gleichen Bezugs zeichen versehen sein . Die dargestellten Elemente und deren Größenverhältnisse untereinander sind grundsätzlich nicht als maßstabsgerecht anzusehen, vielmehr können einzelne Elemente , zur besseren Darstellbarkeit und/oder zum besseren Verständnis im Verhältnis größer dimensioniert dargestellt sein .
Figur 1 zeigt schematisch eine Logistikanlage 1 für Stückgüter welche ein automatisches Exception-Detection-System 3 mit einem 3-Wege-Split 4 und Rezirkulierung 5 umfasst . Die Logistikanlage 1 umfasst eine Haupt förderstrecke 2 , ein Erkennungssystem 3 , ein Ausschleusungssystem 4 , eine Rezirkulati- ons förderstrecke 5 , ein Singulationssystem 6 , eine manuelle Bearbeitungsstation 7 , ein Zusammenführungssystem 8 und ein Steuerungssystem 9 .
Das Steuerungssystem 9 ist ausgestaltet und adaptiert , die Logistikanlage 1 , respektive zumindest eine Selektion der Systeme 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 zu steuern .
Zumindest das Erkennungssystem 3 umfasst eine Hardware und eine Software oder Logik . Die Hardware umfasst ein Kamerasystem 39 oder sonstiges bildgebendes System mit einem Überwa- chungsbereich, sowie ein Kontrollsystem 38 . Die Software oder Logik kann in dem Kontrollsystem 38 implementiert sein und direkt mit dem Ausschleusungssystem 4 verbunden sein, um dieses anzusteuern . Alternativ oder zusätzlich kann zumindest ein Teil die Software oder Logik des Erkennungssystems 4 in dem übergeordneten Steuerungssystem 9 der Logistikanlage 1 implementiert sein . In manchen Aus führungs formen sind daher Funktionalitäten des Erkennungssystems 3 in dem Steuerungssystem 9 implementiert , wie durch den gestrichelten Block 3 welcher das Erkennungssystem 3 darstellt und welcher sich mit dem Steuerungssystem 9 überschneidet , ersichtlich ist .
Die Haupt förderstrecke 2 ist ausgestaltet , Stückgüter von einer Zuführung 21 zu dem Zusammenführungssystem 8 , von diesem zu dem Singulationssystem 6 , von diesem zu dem Erkennungssystem 3 , von diesem zu dem Ausschleusungssystem 4 , und von diesem zu möglichen weiteren Verarbeitungssystemen 22 zu führen .
Stromaufwärts der Zuführung 2 können zuführende Systeme angeordnet sein, welche logistische Verarbeitungsschritte der Stückgüter vornehmen . Beispielsweise können die Stückgüter schüttgutähnlich ungeordnet angeliefert werden, und die vorgelagerten Systeme generieren aus übereinander gelagerten Stückgütern einen einschichtigen Stückgutstrom, welcher dem Zusammenführungssystem 8 zugeführt wird . Von dem Zusammenführungssystem 8 werden die Stückgüter dem Singulationssystem 6 zugeführt , wo die einschichtigen zugeführten Stückgüter vereinzelt werden . In einer Variante wird der Stückgutstrom mit überlagerten Stückgütern dem Singulationssystem 6 zugeführt und das Singulationssystem 6 generiert daraus einen einschichtigen singulierten Strom von Stückgütern .
Das Erkennungssystem 3 umfasst ein Kamerasystem, welches ausgestaltet ist , digitale Bilder von dem Erkennungssystem 3 zugeführten Stückgütern zu erzeugen . Die Stückgüter werden dabei optimalerweise dem Erkennungssystem 3 singuliert zugeführt . Geschieht in dem Singulationssystem 6 j edoch ein Fehler, so kann es beispielsweise vorkommen, dass dem Erkennungssystem 3 ein Stückgutcluster 24 welcher zwei oder mehr nicht singulierte Stückgüter umfasst . Zunächst ist j edoch nicht bekannt , ob ein Fehler in der Sin- gulierung passiert ist oder nicht , sondern zunächst werden dem Erkennungssystem 3 von dem Singulationssystem 6 Stückgutkomplexe 23 , 24 zugeführt , die ein korrekt singuliertes Stückgut 23 oder ein fehlerhafter Stückgutcluster 24 sein können . In Figur 1 bezeichnet das Bezugs zeichen 23 allgemein Stückgutkomplexe die lediglich ein korrekt vereinzeltes Stückgut umfassen, währen das Bezugs zeichen 24 Stückgutkomplexe allgemein Stückgutcluster bezeichnen, die mehrere Stückgüter umfassen .
Das Erkennungssystem 3 ist eingerichtet , aus einem oder mehreren der digitalen Bilder mittels digitaler Bildverarbeitung zu erkennen, ob ein Stückgut korrekt vereinzelt wurde oder ob es teils eines Stückgutclusters ist . Das Erkennungssystem 3 ist somit eingerichtet zu erkennen, ob ein Stückgutkomplex 23 , 24 ein korrekt vereinzeltes Stückgut 23 oder ein fehlerbehafteter Stückgutcluster 24 ist . Das Erkennungssystem 3 hat also die Aufgabe , die Qualität der Singulierung zu überwachen .
In dem in Figur 1 dargestellten Aus führungsbeispiel ist das Ausschleusungssystem 4 als 3-Wege-Splitter ausgestaltet und eingerichtet , einen Stückgutkomplex a ) entweder weiter entlang der Haupt förderstrecke 2 zu fördern; oder b ) von der Haupt förderstrecke 2 aus zuschleusen und der Re- zirkulations förderstrecke 5 zuzuführen; oder c ) von der Haupt förderstrecke aus zuschleusen und der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen .
In einer Variante kann das Ausschleusungssystem auch zwei 2- Wege-Splitter umfassen, wobei ein erster der 2-Wege-Splitter ausgestaltet , einen Stückgutkomplex von der Haupt förderstrecke auf die Rezirkulations förderstrecke 5 aus zuschleusen, während ein zweiter der 2-Wege-Splitter ausgestaltet ist , einen Stückgutkomplex von der Haupt förderstrecke 2 der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen . Interpretiert das Erkennungssystem 3 einen Stückgutkomplex 23 , 24 als korrekt vereinzeltes Stückgut 23 und somit als nicht fehlerbetrof fen so steuert es das Ausschleusungssystem 4 so an, dass dieses den Stückgutkomplex 23 , oder mit anderen Worten dieses Stückgut 23 , weiter entlang der Hauptförderstrecke 2 fördert . Erkennt das Erkennungssystem 4 j edoch, dass es sich bei einem zugeführten Stückgutkomplex um einen Stückgutcluster 24 handelt , der zwei oder mehr nicht singu- lierte Stückgüter umfasst , so interpretiert das Erkennungssystem diesen Stückgutkomplex 24 als nicht korrekt vereinzelt und somit als fehlerbetrof fen und steuert Ausschleusungssystem 4 so an, dass dieses den Stückgutcluster der Rezirkulati- ons förderstrecke 5 zuführt .
Das Erkennungssystem 3 ist zudem eingerichtet , für j ede Zuführung eines als fehlerbetrof fen erkannten Stückgutkomplexes 24 zu dem Erkennungssystem 4 einen Datensatz 33 , 34 , 35 , 36 , zu erzeugen, mittels welchem sich der Stückgutkomplex identifi zieren lässt . Ein Datensatz 33 , 34 , 35 , 36 , kann hierzu beispielsweise einen Fingerprint des Stückgutkomplexes umfassen, welcher geometrische , optische und/oder physikalische Eigenschaften des Stückgutkomplexes beispielsweise in Form eines Vektors oder repräsentiert . Anstelle eines Vektors können auch die extrahierten Daten zu einer Zahl oder einem String verkettet werden, die dann Fingerprint bilden, also z . B . Länge_Breite_Höhe_Farbe . Auch kann mittels eines Deep Learning Verfahrens aus dem Bild ein Wert oder eine Zeichenkette ermittelt werden, die nicht direkt solchen menschlich verständlichen Werten wie „Länge" zuzuordnen ist .
Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist das Erkennungssystem eingerichtet , nur für diej enigen Stückgutkomplexe j eweils einen Datensatz zu erzeugen, die als fehlerbetrof fen erkannt wurden . Gemäß einem alternativen Aus führungsbeispiel ist das Erkennungssystem eingerichtet , auch für andere oder alle dem Erkennungssystem zugeführten Stückgutkomplexe j eweils einen Datensatz zu erzeugen . Das Erkennungssystem 3 ist zudem eingerichtet , zumindest solche Datensätze 33 , 34 , 35 , 36 , in einer Datenbank 31 zu speichern, mittels welchen sich der Rezirkulations förderstrecke 5 zugeführte Stückgutkomplexe identi fi zieren lassen . Alternativ können auch Datensätze von allen dem Erkennungssystem 3 zugeführten Stückgutkomplexen erzeugt und gespeichert werden .
Die Rezirkulations förderstrecke 5 ist ausgestaltet , einen Stückgutcluster von nicht korrekt singulierten Stückgütern, welcher ihr von dem Ausschleusungssystem 4 zugeführt wurde via dem Zusammenführungssystem 8 zunächst erneut dem Singula- tionssystem 6 zuzuführen . In einer Variante umfasst das Logistiksystem kein separates Zusammenführungssystem 8 , sondern die Rezirkulations förderstrecke 5 ist ausgestaltet , einen Stückgutcluster von nicht korrekt singulierten Stückgütern, welcher ihr von dem Ausschleusungssystem 4 zugeführt direkt dem Singulationssystem 6 erneut zuzuführen . Beispielseise kann die Rezirkulations förderstrecke 5 einen oder mehrere Bandförderer umfassen .
Falls das Singulationssystem 6 den rezirkulierten Stückgutcluster in diesem Durchgang korrekt singuliert , so werden dem Erkennungssystem 6 die korrekt singulierten Stückgüter zugeführt . Das Erkennungssystem 6 erkennt in diesem Durchgang diese Stückgutkomplexe als korrekt singulierte Stückgüter und steuert das Ausschleusungssystem 4 so an, dass diese singulierten Stückgüter weiter entlang der Haupt förderstrecke den weiteren Verarbeitungssystemen 22 zugeführt werden .
Falls das Singulationssystem 6 auch den rezirkulierten Stückgutcluster 24 nicht zu singulieren vermag, beispielsweise weil die Stückgüter aneinanderhaften oder ineinander verheddert sind, so wird das Erkennungssystem 3 den Stückgutkomplex erneut als Stückgutcluster erkennen und somit als fehlerbetrof fen interpretieren und für diesen Stückgutcluster einen zweiten Datensatz 34 erstellen, mittels welchem sich der Stückgutkomplex 24 erneut identi fi zieren lässt . Diesen zweiten Datensatz 34 vergleicht das Erkennungssystem mit den in der Datenbank 31 gespeicherten Datensätzen . Bei einer Über- einstimmung des zweiten Datensatzes 34 mit dem in der Datenbank 31 gespeicherten ersten Datensatz klassi fi ziert das Erkennungssystem 3 den ersten und den zweiten Datensatz 31 , 34 als denselben Stückgutkomplex identi fi zierend und den Stückgutkomplex als wiederholt fehlerbetrof fen, respektive als bereits mindestens einmal rezirkuliert , und steuert das Ausschleusungssystem 4 an, diesen Stückgutkomplex der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen . Auf diese Weise kann verhindert werden, dass ein Stückgutcluster, welche das Singula- tionssystem 6 nicht zu singulieren vermag, nicht die Rezirku- lations förderstrecke 5 unnötig belastet . Anstelle einer Übereinstimmung von zwei Datensätzen kann das Erkennungssystem 3 auch eingerichtet sein, erst bei einer Übereinstimmung von drei oder mehr Datensätzen den betref fenden Stückgutkomplex in die manuelle Bearbeitungsstation 7 aus zuschleusen . Auf diese Weise kann verhindert werden, dass die manuelle Bearbeitungsstation unnötig belastet wird, falls zwei Durchläufe durch das Singulationssystem nicht ausreichen sollten, um einen Stückgutcluster zu singulieren .
In dem in Figur 1 gezeigten Aus führungsbeispiel ist das Ausschleusungssystem 4 stromabwärts des Erkennungssystems 3 angeordnet . In andern Aus führungsbeispielen können das Ausschleusungssystem 4 und das Erkennungssystem 3 in einem gemeinsamen Abschnitt der Haupt förderstrecke 2 angeordnet sein oder sich teilweise überlagern . Indem das Kamerasystem des Erkennungssystems 3 einen Überwachungsbereich abdeckt , welcher auch das Ausschleusungssystem 4 umfasst .
In dem in Figur 1 gezeigten Aus führungsbeispiel ist das Singulationssystem 6 stromaufwärts des Erkennungssystems 3 angeordnet . In andern Aus führungsbeispielen können das Singulationssystem 6 und das Erkennungssystem 3 in einem gemeinsamen Abschnitt der Haupt förderstrecke 2 angeordnet sein oder sich teilweise überlagern . Indem das Kamerasystem des Erkennungssystems 3 einen Überwachungsbereich abdeckt , welcher auch das Singulationssystem 6 umfasst . In einer weiteren Aus führungsbeispielen kann das Erkennungssystem 3 auch einen Überwachungsbereich abdecken, welcher sowohl das Singulationssystem 6 , als auch das Ausschleusungssystem 4 abdeckt .
In dem in Figur 1 gezeigten Aus führungsbeispiel ist der Fehler, der einen dem Erkennungssystem 3 zugeführten Stückgutkomplex betri f ft , ein Singulierungs f ehler . In anderen Aus führungsbeispielen ist der Fehler, der In weiteren Aus führungsbeispielen wird nicht der einen dem Erkennungssystem 3 zugeführten Stückgutkomplex betri f ft , nicht ein Singulierungs f ehler, sondern ein anderer Fehler . Ein solches Aus führungsbeispiel einer Logistikanlage welche in wie das Aus führungsbeispiel von Figur 1 in einer Sortieranlage eingesetzt werden kann, ist in Figur 2 schematisch dargestellt .
Figur 2 zeigt eine Logistikanlage 101 für Stückgüter wie Pakete oder Gepäckstücke . Die Sortieranlage 101 ist ähnlich aufgebaut wie die Logistikanlage 1 , j edoch umfasst die Logistikanlage 1 kein Singulationssystem und ein modi fi ziertes Erkennungssystem 103 . In einer Gepäcksortierungsanlage wie sie in Flughäfen eingesetzt wird ist dies in der Regel nicht notwendig, da die Gepäckstücke bereits einzeln auf die Sortieranlage durch eine Bedienperson oder einen Passagier aufgegeben werden . Auf oder an den Stückgütern sind Labels angebracht , welche ein Sortierziel repräsentieren . Das Sortierziel kann im Fall von Paketen beispielsweise ein Adressat oder ein Sortier- oder Verteil zentrum sein zu welchem das Paket zu befördern ist . Im Fall von Gepäckstücken kann das Sortierziel beispielsweise eine Ziel- oder Zwischendestination eines Gepäckstückes sein, wie beispielsweise ein Ziel flughafen . Die hierzu notwendigen Informationen können auf dem Label beispielsweise in Form eines Barcodes , in Form von Klartext angebracht oder auch in einem sonstigen Informationsträger wie einer RFID auslesbar hinterlegt sein .
Falls es dem Erkennungssystem 103 nicht gelingt , die zur Sortierung notwendigen Informationen zu entnehmen, beispielsweise weil ein Label beschädigt oder verdeckt ist , so wird das betref fende Stückgut von dem Erkennungssystem 3 als fehlerbetrof fen erkannt und das Stückgut wird auf die Rezirkulations- f örderstrecke 5 ausgeschleust . In diesem Fall ist der Fehler also ein zumindest nicht vollständig lesbares Sortierziel .
Das Erkennungssystem 103 ist eingerichtet , für j edes ihm Stückgut einen Datensatz zu erzeugen, mittels welchem sich der sich das Stückgut identi fi zieren lässt .
Das Erkennungssystem 103 ist zudem eingerichtet , die Zieldestination auf den Labels aus zulesen und in den weiteren Verarbeitungssystemen 22 , welche beispielsweise einen Sorter umfassen können zur Sortierung der Stückgüter zu verwenden . Falls für ein Stückgut ein Sortierziel durch das Erkennungssystem vollständig erkannt wird, veranlasst das Erkennungssystem 103 das Ausschleusungssystem dieses Stückgut den weiteren Verarbeitungssystemen 22 zuzuführen .
Falls für ein Stückgut ein Sortierziel durch das Erkennungssystem 103 j edoch nicht vollständig erkannt wird, veranlasst das Erkennungssystem 103 das Ausschleusungssystem 4 dieses Stückgut als fehlerbetrof fen zu interpretieren und der Rezir- kulations förderstrecke 5 zuzuführen .
Das Erkennungssystem 103 speichert für j edes der Rezirkulati- ons förderstrecke 5 zugeführte Stückgut einen Datensatz mittels welchem sich das Stückgut identi fi zieren lässt .
Ein fehlerbetrof fenes in die Rezirkulations förderstrecke 5 ausgeschleustes Stückgut wird somit erneut dem Erkennungssystem 103 zugeführt . Falls das Sortierziel diesmal lesbar ist , beispielsweise weil das Label nicht mehr verdeckt ist , Veranlasst das Erkennungssystem 103 das Ausschleusungssystem 4 das Stückgut den weiteren Verarbeitungssystemen 22 zuzuführen . Falls das Sortierziel erneut nicht lesbar ist , erstellt das Erkennungssystem wiederum einen zweiten Datensatz für dieses Stückgut mittels welchem sich das Stückgut identi fi zieren lässt und vergleicht den zweiten Datensätzen mit allen Datensätzen in der Datenbank 31 und findet eine Übereinstimmung mit dem zuvor erstellten ersten Datensatz dieses Stückgutes und klassi fi ziert daher das Stückgut als wiederholt fehlerbetrof fen und veranlasst das Ausschleusungssystem 4 das Stückgut der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen .
Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen ist das Erkennungssystem 3 eingerichtet , beim Vergleichen von Datensätzen eine vorzugsweise zeitbasierte Suchraumeinschränkung vorzunehmen . Die Einschränkung kann beispielsweise auf Basis der Umlauf zeit eines Stückgutes um die Rezirkulations förderstrecke vorgenommen werden, wobei lediglich Datensätze miteinander verglichen werden, deren Erstellung beispielsweise etwas länger als eine oder mehrere Umlaufs zeiten zurückliegen . Auch kann die Suchraumeinschränkung anhand von Umlauf zeiten getaktet sein, sodass beispielsweise lediglich Datensätze miteinander verglichen werden, die in einem Zeitintervall erstellt wurden, das einen oder mehrere Zeitpunkte abdecken, die genau ein oder mehrere Umlaufs zeiten zurückliegen .
Das Erkennungssystem kann möglicherweise nicht mit 100%iger Sicherheit einen Stückgutkomplex wiedererkennen, sondern muss aus unterschiedlichen Faktoren über Gewichtung der einzelnen Übereinstimmungen (beispielsweise Länge zu 100% gleich, Breite zu 90% gleich, Farbe identisch, Höhe zu 50% gleich) eine Gesamtwahrscheinlichkeit berechnen, dass es sich um ein vorher gesehenes Stückgut handelt . Demensprechend muss über einen Schwellwert ( z . B . 80%ige Sicherheit ) entschieden werden, welche Handlung folgt .
Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen ist die Logistikanlage eine Sortieranlage , und die in einem Datensatz enthaltene Daten werden zusätzlich für eine Sortierung des dem Datensatz zugeordneten Stückgutes verwendet werden . Hierzu kann das Erkennungssystem mit weiteren Systemen der Sortieranlage , beispielsweise einem Sorter, verbunden sein . Dabei ist das Erkennungssystem 3 , 103 eingerichtet , dem Sorter oder den sonstigen weiteren Systemen der Sortieranalage Daten oder Datensätze zu übermitteln, welche beispielsweise einen Fingerprint oder einen Barcode oder eine sonstige Identi fi zierung umfas- sen, mittels welchem sich das Stückgut identi fi zieren oder sortieren lässt . Auf diese Weise können Synergien für die Fehlererkennung und die Sortierung genutzt werden . Beispielsweise können so aufwändige unnötige mehrfache Ermittlungen von Fingerprints vermieden werden .
Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen umfasst ein Datensatz eine Selektion der folgenden Daten :
- Zeitpunkt der Erkennung;
- Bildinformationen des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters ;
- Extrahierte Daten des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters , wie beispielsweise eine oder mehrere Höhen, eines oder mehrere Volumen, eine oder mehrere Abmessungen, eine oder mehrere Farben, ein oder mehrere Typen, ein oder mehrere Bild-Fingerabrücke , eine oder mehrere Oberflächenstrukturen;
- Einen oder mehrere Barcodes welcher an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind;
- Einen oder mehrere Klartexte , die an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind und die mittels Texterkennung extrahiert wurden;
- Eine oder mehrere Fördergeschwindigkeiten .
Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen wird die Erstellung von Bild-Fingerabrücke mittels Deep Learning Verfahren dem Erkennungssystem antrainiert .
Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist das Ausschleusungssystem ausgestaltet , Stückgüter, welche dem Erkennungssystem 3 zugeführt wurden, wahlweise einer manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen . Dabei ist das Erkennungssystem 3 eingerichtet , zu veranlassen, dass das Ausschleusungssystem 4 einen mehrfach fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuführt .
Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen umfasst ein Datensatz einen Identi fikator mittels welchem sich der Stückgutkomplex ermitteln lässt , auf dessen Basis das Erkennungssystem den Datensatz erstellt hat .
Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen ist das Logistiksystem 1 , 101 ausgestaltet , einen rezirkulierten Stückgutkomplex entlang der Rezirkulations förderstrecke 5 zu tracken . Dies kann beispielsweise so umgesetzt werden, dass der Uberwa- chungsbereich des Erkennungssystems 3 , 103 die gesamte Rezirkulations förderstrecke abdeckt .
Weitere Aus führungsbeispiele umfassen den Einsatz verschiedener prozessbasierer Verfahren :
Gemäß einem Aus führungsbeispiel kann die Rezirkulations förderstrecke 5 regelmässig leergefahren werden . Dabei werden für eine Umlaufperiodendauer RTT alle erkannten fehlerbetrof fenen Stückgutkomplexe automatisch aus der Rezirkulations förderstrecke 5 in die manuelle Bearbeitungsstation gefördert . Dies reduziert die ef fektive Erkennungsrate und erhöht den Personalaufwand . Falls zusätzlich die Zufuhr von neuen Stückgutkomplexen gestoppt wird, sinkt stattdessen der Durchsatz ohne nachteilige Auswirkung auf die Erkennungsrate und bei reduziertem Personalaufwand .
Gemäß einem weiteren Aus führungsbeispiel kann die Rezirkulations förderstrecke 5 auch getriggert leergefahren werden . Der Trigger kann bei einem Anstieg der Rezirkulierungsrate ausgelöst werden, beispielsweise wenn die Rezirkulierungsrate einen Schwellwert überschreitet . Hierbei besteht j edoch unter Umständen eine erhöhte Fehleranfälligkeit bei Schwankungen der Fehlerrate des Singulationssystems 6 .
Weitere Aus führungsbeispiele umfassen den Einsatz verschiedener erkennungsbasierte Verfahren :
Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen werden die Daten aller rezirkulierten Obj ekte gespeichert , beispielsweise :
- Zeitpunkt der Erkennung; - Bildinformationen des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters ;
- Extrahierte Daten des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters , wie beispielsweise eine oder mehrere Höhen, eines oder mehrere Volumina, eine oder mehrere Abmessungen, eine oder mehrere Farben, ein oder mehrere Typen, ein oder mehrere Bild-Fingerabrücke , eine oder mehrere Oberflächenstrukturen;
- Einen oder mehrere Barcodes welcher an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind;
- Einen oder mehrere Klartexte , die an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind und die mittels Texterkennung extrahiert wurden;
- Eine oder mehrere Fördergeschwindigkeiten .
Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen wird zudem ein Abgleich von neu erkannten Exception-Op j ekte mit einer Liste der zuvor rezirkulierten Stückgüter im relevanten Zeitfenster ( z . B .
Imin +/- 20s ) vorgenommen . Durch Abgleich aller Daten wird eine gewichtete Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Rezirkulierung berechnet . Die Position und Orientierung auf der beispielsweise als Gurt ausgestalteten Förderstrecke kann sich bei wiederholter Detektion leicht verändern, ebenso die Kontur und Oberflächenstruktur verformbarer Stückgutkomplexe .
Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen werden ermittelte Daten in Algorithmen von andern Sortierverfahren wie beispielsweise ArtID / Letter Fingerprint gegebenenfalls modi fi ziert wiederverwendet . Gegebenenfalls kann auch eine 3-strike-Regel oder eine n-strike-Regel , dass Stückgutkomplexe mindestens zwei oder mehr Rezirkulationen erfahren müssen um als wiederholt fehlerbehaftet , respektive wiederholt rezirkuliert geflaggt zu werden .
Entscheidungen für eine statistische Auswertung können protokolliert werden .
Weitere Aus führungsbeispiele umfassen : - Anwendung automatischer Erkennungsverfahren zur Wiedererkennung von Obj ekten;
- Einbeziehung aller bekannten Informationen aus vorherigen Entscheidungen;
- Führen einer Datenbank der Erkennungsergebnisse der letzten Minuten;
- Algorithmik zur gewichteten Bewertung verschiedener Daten und Klassi fikationsergebnisse ;
- Methoden zur Reduktion von Folgefehlern eines automatischen Fehlers , insbesondere einer Doubles-Erkennung .
Gemäß Aus führungsbeispielen können sich die folgenden Vorteile ergeben :
Reduktion von manuellen Eingri f fen;
Statistische Auswertung und Speicherung ermöglicht Identi fikation kritischer Sendungen/Ob ekte die z . B . zur Prozessoptimierung bei Verpackungen oder zum Nachtraining der Erkennung genutzt werden können;
Reduktion von Materialbeanspruchung, die bei wiederholter Rezirkulierung auftreten würde ; Beispielsweise werden Sendungen oder sonstige Stückgüter geschont , die ohne automatische Klassi fi zierung als mehrfach fehlerbetrof fen oft auf der Rezirkulations förderstrecke im Kreis gefördert und so mechanisch stark belastet würden .
Durchsatzsteigerung oder Durchsatzerhalt ;
Methodik kann auch auf andere Systeme mit automatischer Rezirkulierung ( z . B . Barcode-Noread, Gepäck, Letter... ) angewandt werden;
Erhöhte Prozessstabilität .

Claims

Patentansprüche
1. Logistikanlage (1) für Stückgüter, umfassend eine Haupt förderstrecke (2) , ein Erkennungssystem (3) , ein Ausschleusungssystem (4) , und eine Rezirkulationsförderstrecke (5) ;
- wobei die Haupt förderstrecke (2) ausgestaltet ist, Stückgüter dem Erkennungssystem (3) zu- und von diesem weiter stromabwärts zu fördern;
- wobei das Ausschleusungssystem (4) ausgestaltet ist, Stückgüter, welche dem Erkennungssystem (3) zugeführt wurden, von der Haupt förderstrecke (2) der Rezirkulationsförderstrecke (5) zuzuführen;
- wobei die Rezirkulationsförderstrecke (5) ausgestaltet ist, Stückgüter, welche ihr von dem Ausschleusungssystem (4) zugeführt wurden, dem Erkennungssystem (3) erneut zuzuführen;
- wobei das Erkennungssystem (3) eingerichtet ist, für einen ihm zugeführten Stückgutkomplex (23, 24) einen Datensatz (33,
34, 35, 36) zu erzeugen, mittels welchem sich der Stückgutkomplex (23, 24) identifizieren lässt;
- wobei das Erkennungssystem (3) zudem eingerichtet ist, einen Fehler, der einen ihm zugeführten Stückgutkomplex (24) betrifft zu erkennen und zu veranlassen, dass das Ausschleusungssystem (4) den fehlerbetroffenen Stückgutkomplex (24) der Rezirkulationsförderstrecke (5) zuführt; dadurch gekennzeichnet, dass
- das Erkennungssystem (3) zudem eingerichtet ist, zumindest solche Datensätze (33, 34, 35, 36) zu speichern, mittels welchen sich der Rezirkulationsförderstrecke (5) zugeführte Stückgutkomplexe (23, 24) identifizieren lassen.
2. Logistikanlage (1) nach Anspruch 1, wobei das Erkennungssystem (3) zudem eingerichtet ist, Datensätze (33, 34, 35, 36) miteinander zu vergleichen und bei einer Übereinstimmung von zwei oder mehr Datensätzen (33, 34,
35, 36) diese Übereinstimmung als Nachweis für einen wiederholt fehlerbetroffenen Stückgutkomplex (24) zu klassifizie- ren .
3. Logistikanlage (1) nach Anspruch 1 oder 2, umfassend einen Singulator (6) , welcher ausgestaltet ist, dem Erkennungssystem (3) zugeführte Stückgüter zu singulieren und der Fehler aufgrund dessen das Erkennungssystem (3) veranlasst, dass das Ausschleusungssystem (4) den fehlerbetroffenen Stückgutkomplex (24) der Rezirkulationsförderstrecke (5) zuführt, ein Fehler in der Singulierung des Stückgutkomplexes ist .
4. Logistikanlage (1) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei ein Datensatz eine Selektion der folgenden Daten umfasst:
- Zeitpunkt der Erkennung;
- Bildinformationen des Stückguts, eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters, wobei die Bildinformationen auch mehrere Bilder aus unterschiedlichen Perspektiven umfassen können;
- extrahierte Daten des Stückguts, eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters, wie beispielsweise eine oder mehrere Höhen, eines oder mehrere Volumina, eine oder mehrere Abmessungen, eine oder mehrere Farben, ein oder mehrere Typen, Gewicht, erkennbare Unterelemente (z.B. Aufkleber, Kofferrollen, Verschlüsse...) , Lage in Relation zu anderen Stückgütern ein oder mehrere Bild-Fingerabrücke, eine oder mehrere Oberflächenstrukturen;
- einen oder mehrere Barcodes welcher an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind;
- einen oder mehrere Klartexte, die an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind und die mittels Texterkennung extrahiert wurden;
- eine oder mehrere Fördergeschwindigkeiten.
5. Logistikanlage (1) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Erkennungssystem (3) eingerichtet ist, beim Vergleichen von Datensätzen eine vorzugsweise zeitbasierte Suchraumeinschränkung vorzunehmen.
6. Logistikanlage (1) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Erkennungssystem (3) zudem eingerichtet ist, eine Wahrscheinlichkeit für die Übereinstimmung von zwei oder mehr Schwellwerten zu ermitteln und beim Überschreiten eines Schwellwertes durch die Wahrscheinlichkeit die Übereinstimmung als Nachweis für einen wiederholt fehlerbetroffenen Stückgutkomplex zu klassifizieren.
7. Logistikanlage (1) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Logistikanlage eine Sortieranlage ist und die einem Datensatz enthaltene Daten zusätzlich für eine Sortierung des dem Datensatz zugeordneten Stückgutes verwendet werden.
8. Logistikanlage (1) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, umfassend eine manuelle Bearbeitungsstation (7) wobei das Erkennungssystem (3) eingerichtet ist, zu veranlassen, dass das Ausschleusungssystem (4) einen mehrfach fehlerbetroffenen Stückgutkomplex der manuellen Bearbeitungsstation (7) zuführt.
9. Logistikanlage (1) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Erkennungssystem (3) zudem eingerichtet ist, durch Abgleich aller Daten wird eine gewichtete Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Rezirkulierung zu berechnen.
10. Verfahren zum Betreiben einer Logistikanlage für Stückgüter, umfassend die Verfahrensschritte:
- Fördern von Stückgütern in der Logistikanlage entlang einer Haupt förderstrecke (2) zu einem automatischen Erkennungssystem ( 3 ) ;
- automatisches Erkennen eines einen Stückgutkomplex (23, 24) betreffenden Fehlers durch das Erkennungssystem (3) ;
- Erstellen eines ersten Datensatzes (33, 34, 35, 36) , mittels welchem sich der Stückgutkomplex (23, 24) identifizieren lässt ; - aufgrund des erkannten Fehlers Ausschleusen des Stückgutkomplexes (23, 24) von der Haupt förderstrecke (2) auf eine Rezirkulationsförderstrecke (5) , welche eine erneute Zuführung des Stückgutkomplexes (23, 24) zu dem Erkennungssystem (3) bewirkt;
- wobei bei der erneuten Zuführung des Stückgutkomplexes (23, 24) das Erkennungssystem (3) den Fehler erneut erkennt und einen zweiten Datensatz (33, 34, 35, 36) erstellt, mittels welchem sich der Stückgutkomplex (23, 24) identifizieren lässt ; dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren ferner umfasst: Erkennen einer Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes (33, 34, 35, 36) .
11. Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Verfahren ferner umfasst Klassifizieren des Stückgutkomplexes (33, 34, 35, 36) als wiederholt fehlerbetroffen basierend auf der Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes (33, 34, 35, 36) .
12. Verfahren nach Anspruch 10 oder 11, wobei die dem Erkennungssystem (3) zugeführten Stückgüter durch einen Singulator (6) gefördert werden und das Erkennungssystem (3) die Qualität der Singulierung des Stückgutkomplexes misst.
13. Verfahren nach einem der der Ansprüche 10 bis 12, wobei ein Datensatz eine Selektion der folgenden Daten umfasst:
- Zeitpunkt der Erkennung;
- Bildinformationen des Stückguts, eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters;
- extrahierte Daten des Stückguts, eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters, wie beispielsweise eine oder mehrere Höhen, eines oder mehrere Volumina, eine oder mehrere Abmessungen, eine oder mehrere Farben, ein oder mehrere Typen, ein oder mehrere Bild-Fingerabrücke, eine oder mehrere Oberflächenstrukturen;
- einen oder mehrere Barcodes welcher an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind; - einen oder mehrere Klartexte, die an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind und die mittels Texterkennung extrahiert wurden;
- eine oder mehrere Fördergeschwindigkeiten.
14. Verfahren nach einem der der Ansprüche 10 bis 13, wobei der Verfahrensschritt des Erkennens einer Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes umfasst, dass der zweite Datensatz mit einer Vielzahl von gespeicherten Datensätzen (33, 34, 35, 36) verglichen wird.
15. Verfahren nach Anspruch 14, wobei das Erkennungssystem (3) eingerichtet ist, beim Vergleichen von Datensätzen eine vorzugsweise zeitbasierte Suchraumeinschränkung vorzunehmen, um die Vielzahl der Datensätze (33, 34, 35, 36) auszuwählen mit denen der zweite Datensatz verglichen wird.
16. Verfahren nach einem der der Ansprüche 10 bis 15, wobei der Verfahrensschritt des Erkennens einer Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes umfasst, dass automatisch eine Wahrscheinlichkeit für die Übereinstimmung ermittelt wird und eine Überschreitung des Schwellwertes automatisch als Nachweis für einen wiederholt fehlerbetroffenen Stückgutkomplex interpretiert wird.
17. Verfahren nach einem der der Ansprüche 10 bis 16, wobei die in einem Datensatz enthaltenen Daten zusätzlich für eine Sortierung des dem Datensatz zugeordneten Stückgutes verwendet werden.
18. Verfahren nach einem der der Ansprüche 10 bis 17, wobei der als mehrfach fehlerbetroffen klassifizierte Stückgutkomplex automatisch einer manuellen Bearbeitungsstation (7) zugeführt wird.
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WO1999021663A1 (en) * 1997-10-29 1999-05-06 Sandvik Aktiebolag Apparatus and method of conveying and sorting coded articles
US20050123170A1 (en) * 2002-06-26 2005-06-09 Olivier Desprez Idenitfication tag for postal objects by image signature and associated mail handling

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