【技术实现步骤摘要】
一种生鲜货物拣货方法和装置
本专利技术涉及一种拣货方法，属于生鲜货物拣货
，更具体地说，本专利技术涉及一种生鲜货物拣货方法和装置。
技术介绍
生鲜是指未经烹调、制作等深加工过程，只做必要保鲜和简单整理上架而出售的初级产品，以及面包、熟食等现场加工品类的商品的统称。生鲜商品的特点、保存条件基本相同，需要保鲜、冷藏、冷冻；属于散装商品并需要用称重打条码方式售卖；保质期比较短；同时在消费习惯上也有很大的关联性。目前生鲜商品主要有水果、蔬菜、肉品、水产、干货及日配、熟食和糕点。随着电子商务及电商业务的兴起，物流成为了是否构成交易的重要组成部分。特别是对于生鲜货物的交易过程中，根据客户订单进行封装也是物流的重要组成。在现有技术的生鲜货物的拣货封装过程中，通常采用人工按订单分拣的方式进行，这样的操作方式的操作时间长，并且分拣的准确性低。而生鲜货物属于鲜活产品，由于其保质期短、易损率高，因此，过长的分拣时间、步骤及过多的人工拿取，会直接导致其生鲜商品的变质，从而使物流过程直接影响到交易的货品品质及交易的可实施性。此外，现有技...
【技术保护点】
1.一种生鲜货物拣货方法，其特征在于，主要包括以下步骤：/n步骤一：对拣货员工的工作效率进行数据分析，并根据数据分析结果将拣货员工按拣货速度由快至慢划分为A级员工、B级员工及C级员工；/n步骤二：根据订单生成拣货任务；/n步骤三：将拣货任务按照拣货员工优先级分配给拣货员工；/n步骤四：拣货员工进行拣货，在拣货过程中通过神经网络模型进行图像识别，判断拣货员工所拣货物是否与拣货任务一致；/n步骤四：拣货员工完成拣货并输送至库房。/n
【技术特征摘要】
1.一种生鲜货物拣货方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
步骤一：对拣货员工的工作效率进行数据分析，并根据数据分析结果将拣货员工按拣货速度由快至慢划分为A级员工、B级员工及C级员工；
步骤二：根据订单生成拣货任务；
步骤三：将拣货任务按照拣货员工优先级分配给拣货员工；
步骤四：拣货员工进行拣货，在拣货过程中通过神经网络模型进行图像识别，判断拣货员工所拣货物是否与拣货任务一致；
步骤四：拣货员工完成拣货并输送至库房。
2.根据权利要求1所述的一种生鲜货物拣货方法，其特征在于：所述将拣货任务按照拣货员工优先级分配给拣货员工的步骤，包括，
拣货任务的分配过程中，首先判断A级员工是否有未领取的拣货任务，A级员工无未被领取的拣货任务，则将拣货任务分配给A级员工；
A级员工有未被领取的拣货任务，则判断B级员工是否未被领取的拣货任务；B级员工无未被领取的拣货任务，则将拣货任务分配给B级员工；
B级员工有未被领取的拣货任务，则判断C级员工是否未被领取的拣货任务；
C级员工无未被领取的拣货任务，则将拣货任务分配给C级员工；
C级员工有未被领取的拣货任务，则再次判断A级员工是否有未被领取的任务。
3.根据权利要求2所述的一种生鲜货物拣货方法，其特征在于：所述将拣货任务分配给A级员工的步骤之后，还包括，
判断订单中是否有优先级任务，无，则按照货号依次进行分配拣货；有，则先对优先级任务进行分配拣货。
4.根据权利要求3所述的一种生鲜货物拣货方法，其特征在于：在对所述优先级任务进行分配拣货的过程中，还包括，
在A级员工判断哪一个员工的未被领取的任务最少，向未被领取的任务量最少的员工发送优先级拣货任务。
5.根据权利要求1所述的一种生鲜货物拣货方法，其特征在于：所述在拣货过程中通过神经网络模型进行图像识别的步骤，包括，
步骤一：获取高分辨率的生鲜货物的神经网络数据，所述神经网络数据包括生鲜货物N个面的像以及N各面的像中每个面的像所对应的类别标识，所述N个面的像中的每一个面的像为一个标本；
对所述N个样本分别进行预处理，得到N个处理后的样本；
步骤二：利用所述N个预处理后的样本对神经网络模型进行训练，得到此次训练对应的识别率和此次训练得到的循环网络神经模型；
步骤三：根据步骤二得到的识别率确定训练是否结束，
是，则将此次训练得到的神经网络模型作为训练完成的神经网络模型，并进行步...
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