产品外包装信息化防差错系统技术方案

本申请涉及产品包装技术领域，其具体地公开了一种产品外包装信息化防差错系统，首先，基于预定产品的产品信息生成外包装信息标签码，并将所述外包装信息标签码与所述预定产品相关联；然后，生成包括多个所述预定产品的批次的批次包装信息标签码，并对待入库的多个批次的预定产品基于所述批次包装信息标签码进行信息采集和整理；最后，对出库的产品进行基于所述入库信息、所述批次包装信息和所述外包装信息为单位的信息采集和整理，并在物流过程中对所述出库的产品进行核验。所述产品外包装信息化防差错系统能有效的避免产品信息手工输入错误的可能，规避质量事故发生，及时规避了之前市场中由于此种失误而导致的返厂所带来的经济损失。来的经济损失。来的经济损失。

【技术实现步骤摘要】
产品外包装信息化防差错系统


[0001]本申请涉及企业信息化
，且更为具体地，涉及一种产品外包装信息化防差错系统。

技术介绍

[0002]随着企业之间的竞争日趋激烈，人们逐渐发现，企业在降低生产成本方面的竞争似乎已经走到了尽头，产品质量的好坏也仅仅是一个企业能否进入市场参与竞争的敲门砖。这是，竞争的焦点开始从生产领域转向非生产领域，转向那些分散、孤立的，被视为辅助环节而不被重视的物流领域。
[0003]作为企业传统的两大利润源泉，生产和销售环节在物流活动方面一直缺乏有效的管理和控制。比如，产品的生产方面，进料、加工和配送等流水线作业内容缺乏物流操作详细记录，产品问题难以追查、责任到人。
[0004]因此，建立高效的畅通的物流信息管理平台是亟需的。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种产品外包装信息化防差错系统，首先，基于预定产品的产品信息生成外包装信息标签码，并将所述外包装信息标签码与所述预定产品相关联；然后，生成包括多个所述预定产品的批次的批次包装信息标签码，并对待入库的多个批次的预定产品基于所述批次包装信息标签码进行信息采集和整理；最后，对出库的产品进行基于所述入库信息、所述批次包装信息和所述外包装信息为单位的信息采集和整理，并在物流过程中对所述出库的产品进行核验；特别的，在将所述外包装信息标签码与所述预定产品建立关联的环节中，对外包装信息标签码的贴附状态进行检测，从而确保外包装信息标签码能够与所述预定产品建立关联。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种产品外包装信息化防差错系统，其包括：
[0007]外包装信息标签码生成单元，用于基于预定产品的产品信息生成外包装信息标签码；
[0008]外包装信息标签码关联单元，用于将所述外包装信息标签码与所述预定产品相关联；
[0009]批次包装信息标签码生成单元，用于生成包括多个所述预定产品的批次的批次包装信息标签码；
[0010]入库信息采集整理单元，用于对待入库的多个批次的预定产品基于所述批次包装信息标签码进行信息采集和整理；以及
[0011]出库和物流信息采集整理单元，用于对出库的产品进行基于所述入库信息、所述批次包装信息和所述外包装信息为单位的信息采集和整理，并在物流过程中对所述出库的产品进行核验。
[0012]在上述产品外包装信息化防差错系统中，所述外包装信息标签码关联单元，包括
贴附状态检测设备；
[0013]其中，所述贴附状态检测设备，包括：
[0014]图像采集模块，用于获取由摄像头采集的待检测外包装信息标签码的检测图像和参考图像，所述参考图像为所述外包装信息标签码被规范地贴附于产品的图像；
[0015]孪生检测模块，用于将所述检测图像和所述参考图像分别通过包含第一卷积神经网络和第二卷积神经网络的双重检测模型以得到第一特征图和第二特征图，其中，所述第一卷积神经网络和所述第二卷积神经网络具有相同的网络结构，所述第一卷积神经网络和所述第二卷积神经网络都包含深浅特征融合模块；
[0016]差分模块，用于计算所述第一特征图和所述第二特征图之间的差分特征图；
[0017]通道划分模块，用于将所述差分特征图沿着通道维度进行切分以得到具有第一通道数的第一局部差分特征图和具有第二通道数的第二局部差分特征图；
[0018]特征分布优化模块，用于对所述第一局部差分特征图和所述第二局部差分特征图进行特征分布优化以得到优化第一局部差分特征图和优化第二局部差分特征图；
[0019]分类模块，用于将所述优化第一局部差分特征图和所述优化第二局部差分特征图分别通过分类器以得到第一分类结果和第二分类结果；以及
[0020]贴附状态检测结果生成模块，用于基于所述第一分类结果和所述第二分类结果，确定所述待检测外包装信息标签码的贴附状态是否满足要求。
[0021]与现有技术相比，本申请提供的一种产品外包装信息化防差错系统，首先，基于预定产品的产品信息生成外包装信息标签码，并将所述外包装信息标签码与所述预定产品相关联；然后，生成包括多个所述预定产品的批次的批次包装信息标签码，并对待入库的多个批次的预定产品基于所述批次包装信息标签码进行信息采集和整理；最后，对出库的产品进行基于所述入库信息、所述批次包装信息和所述外包装信息为单位的信息采集和整理，并在物流过程中对所述出库的产品进行核验；特别的，在将所述外包装信息标签码与所述预定产品建立关联的环节中，对外包装信息标签码的贴附状态进行检测，从而确保外包装信息标签码能够与所述预定产品建立关联。
附图说明
[0022]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
[0023]图1图示了根据本申请实施例的产品外包装信息化防差错系统的框图示意图。
[0024]图2图示了根据本申请实施例的产品外包装信息化防差错系统中外包装信息标签码关联单元的框图。
[0025]图3图示了根据本申请实施例的产品外包装信息化防差错系统中检测图像编码单元的框图。
[0026]图4图示了根据本申请实施例的产品外包装信息化防差错系统中参考图像编码单元的框图。
[0027]图5图示了根据本申请实施例的产品外包装信息化防差错方法的流程图。
[0028]图6图示了根据本申请实施例的产品外包装信息化防差错方法中，将所述外包装信息标签码与所述预定产品相关联的流程图。
[0029]图7图示了根据本申请实施例的产品外包装信息化防差错方法中，将所述外包装信息标签码与所述预定产品相关联的系统架构的示意图。
具体实施方式
[0030]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0031]场景概述
[0032]如上所述，作为企业传统的两大利润源泉，生产和销售环节在物流活动方面一直缺乏有效的管理和控制。比如，产品的生产方面，进料、加工和配送等流水线作业内容缺乏物流操作详细记录，产品问题难以追查、责任到人。因此，建立高效的畅通的物流信息管理平台是亟需的。
[0033]在本申请的技术方案中，本申请申请人通过对产品物流的经验观察和实践，发现可通过如下流程来进行信息化的物流信息管理：
[0034]输入信息：一物一码防伪数据采集设备扫抢扫描批包装上的指令单条码数据，指令单中生产批号、生产日期、产品名称信息自动输入到防伪采集设备，实时将以上数据同步传输给小字符喷码机上，避免人工手动操作小字符喷码机产生错误而产生的返工和顾客投诉。
[0035]贴标签：生产操作人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品外包装信息化防差错系统，其特征在于，包括：外包装信息标签码生成单元，用于基于预定产品的产品信息生成外包装信息标签码；外包装信息标签码关联单元，用于将所述外包装信息标签码与所述预定产品相关联；批次包装信息标签码生成单元，用于生成包括多个所述预定产品的批次的批次包装信息标签码；入库信息采集整理单元，用于对待入库的多个批次的预定产品基于所述批次包装信息标签码进行信息采集和整理；以及出库和物流信息采集整理单元，用于对出库的产品进行基于所述入库信息、所述批次包装信息和所述外包装信息为单位的信息采集和整理，并在物流过程中对所述出库的产品进行核验。2.根据权利要求1所述的产品外包装信息化防差错系统，其特征在于，所述外包装信息标签码关联单元，包括贴附状态检测设备；其中，所述贴附状态检测设备，包括：图像采集模块，用于获取由摄像头采集的待检测外包装信息标签码的检测图像和参考图像，所述参考图像为所述外包装信息标签码被规范地贴附于产品的图像；孪生检测模块，用于将所述检测图像和所述参考图像分别通过包含第一卷积神经网络和第二卷积神经网络的双重检测模型以得到第一特征图和第二特征图，其中，所述第一卷积神经网络和所述第二卷积神经网络具有相同的网络结构，所述第一卷积神经网络和所述第二卷积神经网络都包含深浅特征融合模块；差分模块，用于计算所述第一特征图和所述第二特征图之间的差分特征图；通道划分模块，用于将所述差分特征图沿着通道维度进行切分以得到具有第一通道数的第一局部差分特征图和具有第二通道数的第二局部差分特征图；特征分布优化模块，用于对所述第一局部差分特征图和所述第二局部差分特征图进行特征分布优化以得到优化第一局部差分特征图和优化第二局部差分特征图；分类模块，用于将所述优化第一局部差分特征图和所述优化第二局部差分特征图分别通过分类器以得到第一分类结果和第二分类结果；以及贴附状态检测结果生成模块，用于基于所述第一分类结果和所述第二分类结果，确定所述待检测外包装信息标签码的贴附状态是否满足要求。3.根据权利要求2所述的产品外包装信息化防差错系统，其特征在于，所述孪生检测模块，包括；检测图像编码单元；其中，所述检测图像编码单元，包括：第一浅层特征提取子单元，用于从所述第一卷积神经网络的浅层提取第一浅层特征图；第一深层特征提取子单元，用于从所述第一卷积神经网络的深层提取第一深层特征图；以及第一融合子单元，用于将所述第一浅层特征图和所述第一深层特征图进行级联以得到所述第一特征图。4.根据权利要求3所述的产品外包装信息化防差错系统，其特征在于，所述第一卷积神经网络的浅层为所述第一卷积神经网络的1
‑
6层，所述第一卷积神经网络的深层/浅层之间
的比值大于等于10。5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：严亚娟，严建亚，杨锋，田军，白亮，贾利平，
申请(专利权)人：西安巨子生物基因技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：