[發明專利]智能識別方法

在審

• 申請號: 201711324130.0
• 申請日: 2017-12-13
• 公開（公告）號: CN108230391A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發明（設計）人: 梁兆禧
• 申請（專利權）人: 深圳市鴻益達供應鏈科技有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T17/00
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 朱健;陳國軍

本發明公開了一種智能識別方法，包括：攝像頭獲取貨物的圖像，并將所述圖像傳送到圖像處理單元；圖像處理單元根據所述圖像識別出被拆垛的頂層、推拉貨物路徑的障礙物和可抓取的貨物邊角，所述識別方法為通過神經網絡進行識別。本發明提供的一種智能識別方法，能夠識別出被拆垛的頂層、推拉貨物路徑的障礙物和可抓取的貨物邊角，為增加拆垛機等自動化機械的通用性打下基礎。

技術領域

本發明涉及機械自動化技術領域，特別涉及一種智能識別方法。

背景技術

物流勞動中為了便于貨物打包運輸，通常會現將貨物堆積在一起，隨后對貨物進行重新分配。拆垛、轉垛、碼垛屬于工廠生產、物流運輸必不可少的一個步驟，在傳統工藝中，一般是依靠人工進行拆垛、轉垛、碼垛，這種工序既浪費人力又效率低下。由于勞動力成本的上升和市場競爭等，都要求企業必須提高生產效率，由人工轉向自動化。

現在，雖然有一些設備可以實現拆垛、碼垛等操作，但都局限在固定的地點和針對特定的貨物進行操作，無法移動和通用性不高成為進一步提高物流效率的瓶頸，阻礙通用性這一實現的一個因素是，無法確定抓取機械臂的抓取位置。

發明內容

為解決以上問題，本發明提供一種智能識別方法。本發明提供的一種智能識別方法，包括：

攝像頭獲取貨物的圖像，并將所述圖像傳送到圖像處理單元；

圖像處理單元根據所述圖像識別出被拆垛的頂層、推拉貨物路徑的障礙物和可抓取的貨物邊角，所述識別方法為通過神經網絡進行識別。

優選的，

所述神經網絡，其訓練數據集，包括真實物品訓練集；

所述真實物品訓練集為通過攝像頭獲取的，常用貨物包裝的圖像；

所述常用貨物包裝為預設的包裝；

所述常用貨物包裝的圖像包括放置在拆垛機上的圖像；

所述常用貨物包裝的圖像還包括不同光源環境下的圖像。

優選的，

所述神經網絡，其訓練數據集，還包括虛擬物品訓練集；

所述虛擬物品訓練集為通過計算機3D建模得到的虛擬貨物包裝的圖像；

所述虛擬貨物包裝的圖像包括放置在虛擬拆垛機上的圖像，所述虛擬拆垛機由計算機3D建模得到；

所述虛擬貨物包裝的圖像包括不同光源和不同反光設置下的圖像。

優選的，

所述神經網絡，其訓練數據集，還包括混合訓練集；

所述混合訓練集為通過計算機將攝像頭獲取的常用貨物包裝的圖像和所述虛擬拆垛機進行組合得到；

所述虛擬拆垛機的光源環境設置與所述攝像頭獲取的常用貨物包裝的光源環境設置相同。

優選的，所述一種智能識別方法，還包括：

超聲波測距儀獲取貨物的位置信息，設為第一位置信息；

圖像處理單元根據攝像頭獲取的貨物的圖像計算貨物的位置信息，設為第二位置信息；

當所述第一位置信息和所述第二位置信息的差別超過預設的警戒值時，圖像處理單元將所識別到的圖像標識為可疑圖像。

優選的，

所述真實物品訓練集，其標記方法包括：

通過機械臂試抓的結果進行標記。

本發明的一些有益效果可以包括：