【技术实现步骤摘要】
基于视觉识别的商品复核方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及物流分拣系统的视觉复核
,尤其涉及一种基于视觉识别的商品复核方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]拣货作业是物流活动的一个极为重要的环节,是依据客户的订单要求或配送方的送货计划,尽可能迅速、准确地将商品从其储位或其他区域拣取出来,并按照一定的方式进行分类、集中、等待配装送货的作业流程。
[0003]批量拣取是一种常见的拣货作业模式,是将多张订单集合成一批,按照商品种类将商品数量加总后进行人工拣货(即总拣),然后再根据不同客户或不同订单进行人工分拣、复核、装箱、打包的过程。批量拣取尤其适合订单数量庞大的物流仓储中心,可以缩短拣取时行走搬运的距离,增加单位时间的拣货量,从而提高工作效率。
[0004]复核是对人工分拣出来的商品进行核查的过程,其中,核查商品数量是否正确(即计数复核),是复核过程的重要内容。目前,在绝大多数物流拣货系统中,计数复核均是人工执行,不仅劳动强度大、人工成本高,而且耗时长,不利
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉识别的商品复核方法,其特征在于,包括以下步骤:订单要求读取步骤:读取总拣箱的条形码信息,根据该总拣箱的条形码信息,查找并显示该总拣箱的订单要求信息,每条订单要求信息包括商品SKU以及与该商品SKU相关联的数量要求;SKU核查步骤:读取商品的条形码信息,根据该商品的条形码信息查找对应的商品SKU信息,核查该商品SKU信息是否与当前订单要求信息的商品SKU相匹配;计数复核步骤:拍摄待复核商品,根据所拍摄的图像对当前的待复核商品进行计数,核查计数数据是否与当前订单要求信息的数量要求相匹配。2.如权利要求1所述的商品复核方法,其特征在于,在所述计数复核步骤中采用AI视觉计数:通过深度学习的方式,训练并使用卷积神经网络模型,对所拍摄的图像定位目标并计数。3.如权利要求2所述的商品复核方法,其特征在于,在所述计数复核步骤中,还采用读码计数:识别出所拍摄的图像中所存在的条形码或监管码,以获得关于条形码或监管码的计数数据。4.如权利要求3所述的商品复核方法,其特征在于,在所述计数复核步骤中,若读码计数的计数数据大于AI视觉计数的计数数据,则将读码计数的计数数据设置为用于进行核查的计数数据,否则将AI视觉计数的计数数据设置为用于进行核查的计数数据。5.如权利要求1所述的商品复核方法,其特征在于,所述商品复核方法还包括计数触发步骤:若通过光栅装置检测到人的手部或者待复核商品,则执行所述计数复核...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴国清,梁斐禹,廖新伟,章宇,邓朝军,方宗智,
申请(专利权)人:大参林医药集团股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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