[發明專利]一種散裝物品自動識別稱重結算方法在審
| 申請號: | 201810515884.2 | 申請日: | 2018-05-25 |
| 公開(公告)號: | CN108846971A | 公開(公告)日: | 2018-11-20 |
| 發明(設計)人: | 孔令翠 | 申請(專利權)人: | 合肥歐仕嘉機電設備有限公司 |
| 主分類號: | G07G1/00 | 分類號: | G07G1/00;G01G19/40 |
| 代理公司: | 合肥道正企智知識產權代理有限公司 34130 | 代理人: | 武金花 |
| 地址: | 230000 安徽省合肥市經濟技術開*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 散裝物品 自動識別 稱重 結算 圖像數據采集模塊 圖像數據處理模塊 人工干預模塊 采集數據 超市商場 稱重模塊 存儲模塊 費用結算 結算數據 結算效率 快速處理 匹配模塊 生成模塊 時間成本 數據匹配 圖像數據 現實操作 預存數據 數據處理 識別率 智能化 稱量 顧客 應用 | ||
1.一種散裝物品自動識別稱重結算方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、預存儲各散裝物品三維圖像數據以及與之對應的單價數據P,并對散裝物品三維圖像數據利用圖像識別算法提取包括顏色特征、紋理特征、形狀特征在內的圖像特征數據,形成散裝物品數據庫;
S2、采集待稱重散裝物品三維圖像數據,對采集的圖像數據進行包括縮放、增強對比度、降低噪聲在內的圖像預處理;
S3、在采集待稱重散裝物品三維圖像數據的同時稱量其重量,得到散裝物品重量數據G待用;
S4、用相同的圖像識別算法對S2中預處理后的圖像數據進行圖像特征數據提取,并將提取圖像特征數據與S1中預存儲的各散裝物品所提取的對應圖像特征數據進行數據匹配比較,再將匹配后的數據D進行冒泡算法排序,得到最大的匹配數據D作為數據匹配度M;
其中數據D的計算公式為:D=X1S+X2B+X3E,其中,S代表顏色特征得分,B紋理特征得分,E代表形狀特征得分,X1、X2和X3分別代表顏色特征、紋理特征和形狀特征的權重;并通過遺傳算法計算出X1、X2和X3的最佳取值以及絕對參考閾值Y和可參考閾值T的最優值;
S5、若數據匹配度M大于等于預設的絕對參考閾值Y,則將該匹配度關聯的預存儲散裝物品對應的單價數據P與重量數據G相乘得到結算數據R;
若數據匹配度M小于絕對參考閾值Y且大于等于可參考閾值T,則觸發人工鑒定服務,同時將S4中匹配數據值排名前三的預存儲裝物品三維視圖以及待稱重散裝物品三維圖像數據傳送至人工鑒定終端等待確定,當預定時間內接收到反饋回的人工鑒定的結果,則將結果關聯的預存儲散裝物品對應的單價數據P與重量數據G相乘得到結算數據R,當預定時間內沒有接收到反饋結果,則觸發人工現場鑒定服務,發送位置代碼至人工現場服務終端,等待現場確定待稱重散裝物品單價數據P,再將單價數據P與重量數據G相乘得到結算數據R;
若數據匹配度M小于可參考閾值T,則觸發人工現場鑒定服務,發送位置代碼至人工現場服務終端,等待現場確定待稱重散裝物品單價數據P,再將單價數據P與重量數據G相乘得到結算數據R;
S6、將結算數據R傳輸到顧客支付系統,根據授權類別等待顧客選擇支付方式或者直接扣款,同時將付款信息和物品信息實時向顧客展示。
2.根據權利要求1所述的一種散裝物品自動識別稱重結算方法,其特征在于,所述圖像識別算法為FastICA算法、基于OpenCV函數庫的算法和SVM算法中的一種。
3.根據權利要求1所述的一種散裝物品自動識別稱重結算方法,其特征在于,在步驟S4中還包括:當同一批次待稱重散裝物品中有某個或多個物品提取的圖像特征數據與該批次待稱重散裝物品提取的圖像特征數據偏離值超過預定閾值時,判定為異常情況,并觸發人工現場鑒定服務,等待人工現場鑒定。
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