一种智能识别收货方法及其智能识别收货装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及仓储物流管理技术领域，更具体地，涉及一种智能识别收货方法及其智能识别收货装置，方法包括步骤有：拍摄件对货箱进行拍照，得到托车货箱图像，然后对托车货箱图像进行目标检测，得到各标签对应的坐标位置，以及得到标签数量；然后，对标签进行字符识别筛选，得到第一箱号信息；读码拍摄件读取标签上的二维码，然后通过处理得到第二箱号信息；将二维码数量与标签数量进行比对；若数量相等，将第一与第二箱号信息进行对应匹配，无法对应的则进行随机匹配，后与接收计划进行比对，若为完全匹配状态则完成收货；数量不相等的，无法对应匹配的箱号信息不做匹配，不进行收货。本发明专利技术能够实现及时高效的收货，提高收货效率。提高收货效率。提高收货效率。

【技术实现步骤摘要】
一种智能识别收货方法及其智能识别收货装置


[0001]本专利技术涉及仓储物流管理
，更具体地，涉及一种智能识别收货方法及其智能识别收货装置。

技术介绍

[0002]目前，车间对于供货商所提供的零件物流揽收的收货处理大多仍以人工作业为主，作业人员需要对实际到货的所有零件货箱上的标识码进行逐一扫描，扫描结果上传至后台系统，经计算总到货零件数量后，与每日计划到货零件数进行对比。而现有的收货处理只能在每日零件货箱的接收工作全部完成后，再进行零件到货数的核对。该种收货方式扫码量大，作业过程重复繁琐，劳动强度大，耗时长，容易产生疲劳，且无法有效保证精度，可能存在漏扫、误扫的情况，整体作业效率低下；遇上到货高峰时段，容易发生零件在卸货区滞留、堆积的情况，影响卸货作业；还有，在后续核对作业中若发现数据存在差异，事后追溯工作量大且时效性差。现有技术中存在有一些智能仓储管理方法以及管理系统，通过FRID或计算机视觉检测等方式进行存储管理，但现有的仓储管理大都需要货物与货单进行一对一完全匹配方能入库管理，当遇到系统识别误差时容易发生货物堆积导致无法及时收货，不便于提高收货效率。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种智能识别收货方法及其智能识别收货装置，能够实现及时且高效的收货，避免货物堆积，提高收货效率。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：
[0005]提供一种智能识别收货方法，包括如下步骤：
[0006]S1.待签收的货物托车经过触发机构后，触发拍摄件对货物托车上放置的货箱进行拍照并得到托车货箱图像，所述托车货箱图像中包含有当前货物托车上的所有货箱，且各货箱上均粘贴有标签，所述标签包含有二维码信息、字符串信息；
[0007]S2.将所述托车货箱图像传输至处理控制机构，对所述托车货箱图像中的多个标签进行目标检测，得到各标签在所述托车货箱图像中对应的坐标位置，以及得到所述托车货箱图像中包含的标签数量；然后，所述处理控制机构对标签的字符串信息进行OCR识别，得到对应的多个第一箱号信息；
[0008]S3.待签收的货物托车经过触发机构后，还触发读码拍摄件对标签上的二维码进行读取，得到对应的字符信息；所述字符信息传输至所述处理控制机构进行筛选，得到对应的多个第二箱号信息，以及得到当前货物托车上的二维码数量；
[0009]S4.将所述二维码数量与标签数量进行比对；若数量相等，执行步骤S5，否则执行步骤S6；
[0010]S5.将第一箱号信息与第二箱号信息进行匹配处理：对于能够相对应的箱号信息进行一一对应匹配，其余无法对应的则进行随机匹配，随后把当前货物托车的货箱匹配数
据进行汇总打包，然后执行步骤S7；
[0011]S6.将第一箱号信息与第二箱号信息进行匹配处理：对于能够相对应的箱号信息进行一一对应匹配，其余无法对应的则不进行匹配，并对不做匹配的箱号信息根据其对应的坐标位置在所述托车货箱图像中做标识，随后把当前货物托车的货箱匹配数据进行汇总打包，然后执行步骤S7；
[0012]S7.将完成汇总打包的货箱匹配数据与当日接收计划进行比对，若当前货箱匹配数据在当日接收计划内，且所述货箱匹配数据为能够完成匹配的状态，则完成当前货物托车的货箱收货，否则不对当前货物托车进行收货并做标识。
[0013]进一步地，所述触发机构包括沿货物托车运输方向依次设置的第一触发组件、第二触发组件和第三触发组件；所述步骤S1具体包括如下步骤：所述处理控制机构接收所述第一触发组件、第二触发组件和第三触发组件检测的货物托车第一到位信号、第二到位信号和第三到位信号，并判断所述第一到位信号、第二到位信号的接收次序是否存在逆向，若不存在，则触发所述拍摄件进行拍照，否则不进行拍照；所述步骤S3具体包括如下步骤：所述处理控制机构接收所述第一触发组件、第二触发组件和第三触发组件检测的货物托车第一到位信号、第二到位信号和第三到位信号，并判断所述第一到位信号、第二到位信号的接收次序是否存在逆向，若不存在，则触发所述读码拍摄件进行读码，否则不进行读码；所述步骤S1与S3无先后顺序。
[0014]进一步地，所述处理控制机构包括目标检测模型、字符识别模型；所述步骤S2具体包括如下步骤：将所述托车货箱图像传输至所述目标检测模型中进行目标检测，得到托车货箱图像中各个标签对应的坐标位置，以及得到托车货箱图像中包含的标签数量；然后，使用所述字符识别模型识别标签中的字符串信息，并筛选出符合“数字/数字”形式的字符，得到对应的多个第二箱号信息。
[0015]进一步地，所述目标检测模型以YOLOV5为基础技术框架，在神经网络中利用多层网络提取标签的对应特征，通过打分进行分类，然后定位标签的坐标位置；所述字符识别模型为CRNN字符识别模型，通过det文本检测提取所述标签中的文本区域，接着通过rec文本识别对所述文本区域中的字符串信息进行识别并筛选。
[0016]进一步地，还包括显示机构，其中：
[0017]所述步骤S5具体包括如下步骤：将第一箱号信息与第二箱号信息进行匹配处理：对于能够相对应的箱号信息进行一一对应匹配，并在所述显示机构中根据标签的对应坐标位置显示第一颜色线框；其余无法对应的则进行随机匹配，并在所述显示机构中根据标签的对应坐标位置显示第二颜色线框，然后完成收货；
[0018]所述步骤S6具体包括如下步骤：
[0019]S61.判断第一箱号信息中是否具有重复的信息，以及判断第二箱号信息中是否具有重复的箱号信息，若有，执行步骤S62，否则执行步骤S65；
[0020]S62.判断重复的箱号信息部分是否具有可对应匹配的部分，若有，执行步骤S63，否则执行S64；
[0021]S63.对于信息重复的部分，在重复的箱号信息中择一与可对应匹配的另一箱号信息进行对应匹配，并在所述显示机构中根据标签的对应坐标位置显示第四颜色线框；其余重复的箱号信息则不进行匹配，并对该不做匹配的箱号信息根据其对应的坐标位置在所述
显示机构中也显示第四颜色线框；
[0022]对于信息不重复的部分，则对能够相对应的箱号信息进行一一对应匹配，并在显示机构中根据标签的对应坐标位置显示第一颜色线框；其余无法对应的则不进行匹配，并对该不做匹配的箱号信息根据其对应的坐标位置在显示机构中显示第三颜色线框，然后执行步骤S7；
[0023]S64.对于信息重复的部分，根据其对应的坐标位置在所述显示机构中显示第三颜色线框；对于信息不重复的部分，则对能够相对应的箱号信息进行一一对应匹配，并在显示机构中根据标签的对应坐标位置显示第一颜色线框；其余无法对应的则不进行匹配，并对该不做匹配的箱号信息根据其对应的坐标位置在显示机构中显示第三颜色线框，然后执行步骤S7；
[0024]S65.对于能够相对应的箱号信息进行一一对应匹配，并在显示机构中根据标签的对应坐标位置显示第一颜色线框；其余无法对应的则不进行匹配，并对该不做匹配的箱号信息根据其对应的坐标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能识别收货方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.待签收的货物托车经过触发机构(2)后，触发拍摄件(13)对货物托车上放置的货箱进行拍照并得到托车货箱图像，所述托车货箱图像中包含有当前货物托车上的所有货箱，且各货箱上均粘贴有标签，所述标签包含有二维码信息、字符串信息；S2.将所述托车货箱图像传输至处理控制机构(3)，对所述托车货箱图像中的多个标签进行目标检测，得到各标签在所述托车货箱图像中对应的坐标位置，以及得到所述托车货箱图像中包含的标签数量；然后，所述处理控制机构(3)对标签的字符串信息进行字符识别筛选，得到对应的多个第一箱号信息；S3.待签收的货物托车经过触发机构(2)后，还触发读码拍摄件(12)对标签上的二维码进行读取，得到对应的字符信息；所述字符信息传输至所述处理控制机构(3)进行筛选，得到对应的多个第二箱号信息，以及得到当前货物托车上的二维码数量；S4.将所述二维码数量与标签数量进行比对；若数量相等，执行步骤S5，否则执行步骤S6；S5.将第一箱号信息与第二箱号信息进行匹配处理：对于能够相对应的箱号信息进行一一对应匹配，其余无法对应的则进行随机匹配，随后把当前货物托车的货箱匹配数据进行汇总打包，然后执行步骤S7；S6.将第一箱号信息与第二箱号信息进行匹配处理：对于能够相对应的箱号信息进行一一对应匹配，其余无法对应的则不进行匹配，并对不做匹配的箱号信息根据其对应的坐标位置在所述托车货箱图像中做标识，随后把当前货物托车的货箱匹配数据进行汇总打包，然后执行步骤S7；S7.将完成汇总打包的货箱匹配数据与当日接收计划进行比对，若当前货箱匹配数据在当日接收计划内，且所述货箱匹配数据为能够完成匹配的状态，则完成当前货物托车的货箱收货，否则不对当前货物托车进行收货并做标识。2.根据权利要求1所述的智能识别收货方法，其特征在于，所述触发机构(2)包括沿货物托车运输方向依次设置的第一触发组件、第二触发组件和第三触发组件；所述步骤S1具体包括如下步骤：所述处理控制机构(3)接收所述第一触发组件、第二触发组件和第三触发组件检测的货物托车第一到位信号、第二到位信号和第三到位信号，并判断所述第一到位信号、第二到位信号的接收次序是否存在逆向，若不存在，则触发所述拍摄件(13)进行拍照并得到所述托车货箱图像，否则不进行拍照；所述步骤S3具体包括如下步骤：所述处理控制机构(3)接收所述第一触发组件、第二触发组件和第三触发组件检测的货物托车第一到位信号、第二到位信号和第三到位信号，并判断所述第一到位信号、第二到位信号的接收次序是否存在逆向，若不存在，则触发所述读码拍摄件(12)进行读码，否则不进行读码；所述步骤S1与S3无先后顺序。3.根据权利要求1所述的智能识别收货方法，其特征在于，所述处理控制机构(3)包括目标检测模型、字符识别模型；所述步骤S2具体包括如下步骤：将所述托车货箱图像传输至所述目标检测模型中进行目标检测，得到托车货箱图像中各个标签对应的坐标位置，以及得到托车货箱图像中包含的标签数量；然后，使用所述字符识别模型识别标签中的字符串信息，并筛选出符合“数字/
数字”形式的字符，得到对应的多个第二箱号信息。4.根据权利要求3所述的智能识别收货方法，其特征在于，所述目标检测模型以YOLOV5为基础技术框架，在神经网络中利用多层网络提取标签的对应特征，通过打分进行分类，然后定位标签的坐标位置；所述字符识别模型为CRNN字符识别模型，通过det文本检测提取所述标签中的文本区域，接着通过rec文本识别对所述文本区域中的字符串信息进行识别并筛选。5.根据权利要求1所述的智能识别收货方法，其特征在于，还包括显示机构(6)，其中：所述步骤S5具体包括如下步骤：将第一箱号信息与第二箱号信息进行匹配处理：对于能够相对应的箱号信息进行一一对应匹配，并在所述显示机构(6)中根据标签的对应坐标位置显示第一颜色线框；其余无法对应的则进行随机匹配，并在所述显示机构(6)中根据标签的对应坐标位...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘霞，刘迪，陈一梅，杨潇潇，杨文峰，杨雅琴，梁志松，
申请(专利权)人：广汽本田汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：