【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动化仓储，具体为一种自动出入仓物料控制方法。
技术介绍
1、随着自动化技术的进步，物联网的应用以及大数据和人工智能的发展，现代仓库管理系统不仅实现了物料的自动搬运和存储，还通过实时监测、智能决策和数据分析提高了物流效率、减少了人工成本。
2、自动出入仓物料控制方法的
技术介绍
涵盖了自动化、物联网、大数据分析、人工智能、仓库管理系统等多个领域，为仓库操作的实时性、准确性和安全性提供了全面的支持，推动了仓储管理的智能化和自动化发展。
3、现有技术中，存在低效率、容易出错、不适应大规模、难以实现实时监控和依赖人员技能等问题。随着业务规模的扩大和对效率、准确性要求的提高，现代化的仓库管理系统和自动化技术逐渐成为解决这些挑战的选择，以提高物流效率、减少错误，并满足日益复杂的供应。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种自动出入仓物料控制方法，解决了现有技术中，存在低效率、容易出错、不适应大规模、难以实现实时监控和依赖人员技能的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种自动出入仓物料控制方法，包括以下步骤：获取入库物料的属性，所述入库物料的属性由分拣机器人进行视觉识别获取，包括入库物料的重量、材质及种类；基于获取的入库物料的属性，进行入库物料分类处理；依据入库物料分类处理的结果进行入库物料存储处理，同时将入库物料的属性上传到数据中心平台；基于入库物料存储处理的结果，分析物料的库存信息，依据物料的库存
3、进一步地，获取入库物料的属性，所述入库物料的属性由分拣机器人进行视觉识别获取，包括入库物料的重量、材质及种类，具体过程为：获取由分拣机器人拍摄的入库的物料图像并进行图像处理；对通过图像处理的入库的物料图像进行特征提取，分析特征提取的结果；基于对通过图像处理的入库的物料图像进行特征提取的结果，对通过图像处理的入库的物料图像进行模式识别，分析模式识别的结果，得到入库物料的属性。
4、进一步地，对接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像进行图像处理，具体过程为：对接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像进行预处理，所述预处理即对接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像进行灰度化处理和二值化处理；基于对接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像的预处理的结果，进而对接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像进行去噪处理。
5、进一步地，对接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像进行灰度化处理和二值化处理，具体解析过程为：将接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像按图像三原色的红色、绿色和蓝色为r、g和b三个分量；依据光学研究和人眼对不同颜色的感知敏感度，确定红色通道、绿色通道和蓝色通道的权值0.299、0.578和0.114，通过分析公式得到接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像灰度值x，其中α、β和γ分别表示接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像的r、g和b分量；基于入库的物料图像灰度值x进行二值化处理，即将自适应阈值应用于接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像的每个像素点，若接收到的入库的物料图像中的像素点的灰度值大于自适应阈值，则将该像素点的像素值设置为255，若接收到的入库的物料图像中的像素点的灰度值小于自适应阈值，则将该像素点的像素值设置为0。
6、进一步地，对接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像进行去噪处理，具体过程为：通过分析公式其中i，j表示分别表示对接收到的由分拣机器人拍摄的入库的物料图像中每个像素点的横坐标和纵坐标，i＝0，1，2，...，n，j＝0，1，2，…，n，e表示自然指数，得到入库的物料图像中每个像素点的周围邻域内像素值的权重ω(i，j)将入库的物料图像中每个像素点的像素值加上其周围邻域内像素点的像素值的权重，以替代入库的物料图像中每个像素点的像素值。
7、进一步地，对通过图像处理的入库的物料图像进行特征提取，具体过程为：统计入库的物料图像中每个灰度级的像素点数量，生成灰度级直方图；对灰度级直方图中的每个条柱的值进行归一化，所述对灰度级直方图中的每个条柱的值进行归一化是指将灰度级直方图中的每个条柱的频数除以总的灰度级的像素点数量，得到灰度级直方图中的每个条柱的相对频率；基于灰度级直方图中的每个条柱的相对频率，替换入库的物料图像中每个灰度级的像素点数量；提取入库的物料图像中的颜色信息，将提取的入库的物料图像中的颜色信息表示成矩阵，进而对入库的物料图像进行模式识别。
8、进一步地，对入库的物料图像进行模式识别，具体过程为：依据入库的物料图像中的颜色信息的矩阵进行分组，使每个组内的通过图像处理的入库的物料图像更加相似，进而对每个组内的通过图像处理的入库的物料图像进行模型训练，观察每个组内的通过图像处理的入库的物料图像结构，调整每个组内的通过图像处理的入库的物料图像的参数，从训练结果中生成模型图像，依据训练结果中生成模型图像，识别入库的物料图像的属性。
9、进一步地，依据入库物料分类处理的结果进行入库物料存储处理，同时将入库物料的属性上传到数据中心平台，具体过程为：在数据中心平台中将仓库分为多个区域，每个区域对应存放同一种属性的入库物料，依据识别分拣机器人拍摄的入库的物料图像的属性的结果，得到入库物料对应的仓库内的存放区域，由传输带将入库物料运输到对应的仓库内得存放区域，同时将入库物料的属性、数量、保质期以及入库时间上传到数据中心平台，依据数据中心平台，进行物料的库存管理，实时监控并及时自动更新物料库存信息，生成物料的库存报告，同时记录不同属性的物料具体存储位置。
10、进一步地，依据物料的库存信息，进行物料出库订单上指定物料的出库以及物料库存不足时需要异常处理的提示，具体过程为：当数据中心平台中接收到物料出库订单时，进而跟踪物料出库订单，将物料出库订单上的指定的一种或多种物料的数量与数据中心平台中指定的一种或多种物料的数量进行对比，若数据中心平台中指定的一种或多种物料的数量大于或等于物料出库订单上的指定的一种或多种物料的数量，则对物料出库订单上的指定的一种或多种物料正常出库，并实时更新物料出库订单的状态，所述料出库订单的状态包括料出库订单的接收、处理以及是否出库，若数据中心平台中指定的一种或多种物料的数量小于物料出库订单上的指定的一种或多种物料的数量，则进行需要异常处理。
11、进一步地，若数据中心平台中指定的一种或多种物料的数量小于物料出库订单上的指定的一种或多种物料的数量，则进行需要异常处理，具体过程为：当数据中心平台中指定的一种或多种物料的数量小于物料出库订单上的指定的一种或多种物料的数量，此时数据中心平台出现库存不足的提示，包括：库存不足的物料的种类、物料出库订单上对该物料的需求数量以及物料出库订单上对该物料的需求时间，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
6.根据权利要求2所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
8.根据权利要求1所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
9.根据权利要求1所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
10.根据权利要求9所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种自动出入仓物料控制方法，其特征在于：
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【专利技术属性】
技术研发人员：梁峰，陈琳，赵钰，褚莉，张华强，许钧，王明，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司淮北供电公司，
类型：发明
国别省市：
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