本發(fā)明涉及倉儲(chǔ)管理，具體是涉及一種基于貨物的品規(guī)信息捕獲的自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、貨物的品規(guī)信息識(shí)別問題是實(shí)現(xiàn)無人化智能倉儲(chǔ)的主要技術(shù)難點(diǎn)之一。在傳統(tǒng)的物流倉儲(chǔ)中，通常采用條碼掃描技術(shù)對貨物的品規(guī)信息進(jìn)行檢測識(shí)別。對于條碼技術(shù)而言，它是將已編碼的條形碼附著于貨物表面，并使用專用的掃描讀寫器利用光信號(hào)將信息由條形磁傳送到掃描讀寫器。

2、然而，條碼識(shí)別技術(shù)可識(shí)別的視場較小，需要事先確定條碼位置，因此一般通過人工手持的方式進(jìn)行檢測識(shí)別，具體地，工作人員利用手持掃碼機(jī)，對貨物箱體表征品規(guī)信息的條形碼進(jìn)行實(shí)時(shí)掃描登記，當(dāng)物流較大時(shí)，受限于人工識(shí)別的速度，容易出現(xiàn)貨物堵塞的情況，并且阻礙倉儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)無人化智能管理。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問題，提供一種基于貨物的品規(guī)信息捕獲的自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，本技術(shù)方案解決了上述背景技術(shù)中提出的然而，條碼識(shí)別技術(shù)可識(shí)別的視場較小，需要事先確定條碼位置，因此一般通過人工手持的方式進(jìn)行檢測識(shí)別，具體地，工作人員利用手持掃碼機(jī)，對貨物箱體表征品規(guī)信息的條形碼進(jìn)行實(shí)時(shí)掃描登記，當(dāng)物流較大時(shí)，受限于人工識(shí)別的速度，容易出現(xiàn)貨物堵塞的情況，并且阻礙倉儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)無人化智能管理的問題。

2、為達(dá)到以上目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

3、一種基于貨物的品規(guī)信息捕獲的自動(dòng)識(shí)別方法，包括：

4、對貨物進(jìn)行三維建模，分別得到貨物六個(gè)表面的函數(shù)方程；

5、對樣本發(fā)射聲波，獲取樣本條形碼的反射的聲波強(qiáng)度，作為基準(zhǔn)聲波強(qiáng)度；

6、對貨物發(fā)射聲波，記錄發(fā)射的初始時(shí)間，獲取強(qiáng)度為基準(zhǔn)聲波強(qiáng)度的貨物反射聲波；

7、獲取貨物反射聲波的發(fā)射方位，獲取接收貨物反射聲波的結(jié)束時(shí)間；

8、計(jì)算得出條形碼的估計(jì)坐標(biāo)；

9、確定條形碼位于的貨物表面，作為目標(biāo)表面；

10、獲取包含的條形碼的目標(biāo)表面的圖像作為目標(biāo)圖像；

11、對目標(biāo)圖像進(jìn)行分割，得到至少一個(gè)識(shí)別區(qū)塊，所述識(shí)別區(qū)塊與樣本條形碼的面積比值小于預(yù)設(shè)比例，所述預(yù)設(shè)比例小于1；

12、對識(shí)別區(qū)塊進(jìn)行條形碼識(shí)別，獲取包含部分條形碼的至少一個(gè)識(shí)別區(qū)塊，作為目標(biāo)區(qū)塊；

13、對至少一個(gè)目標(biāo)區(qū)塊進(jìn)行合并，獲取條形碼圖像；

14、對條形碼圖像進(jìn)行修正，得到條形碼修正圖像；

15、掃描條形碼修正圖像，得到條形碼修正圖像對應(yīng)的貨物的品規(guī)信息。

16、優(yōu)選的，所述對貨物進(jìn)行三維建模，分別得到貨物六個(gè)表面的函數(shù)方程包括以下步驟：

17、以聲波發(fā)射位置作為坐標(biāo)原點(diǎn)，以南北方向?yàn)閤軸，以東西方向?yàn)閥軸，以垂直方向?yàn)閦軸，得到xyz坐標(biāo)系；

18、選擇貨物六個(gè)表面的其中一個(gè)表面，作為特征表面；

19、在特征表面獲取三個(gè)不共線的點(diǎn)，作為識(shí)別點(diǎn)；

20、獲取識(shí)別點(diǎn)在xyz坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，獲取平面的方程模型ax+by+cz+d＝0，其中，a、b、c和d為未知系數(shù)；

21、將識(shí)別點(diǎn)的坐標(biāo)代入平面的方程模型中，求解得出a、b、c和d，得到特征表面的函數(shù)方程；

22、當(dāng)特征表面遍歷貨物六個(gè)表面時(shí)，得到貨物六個(gè)表面的函數(shù)方程。

23、優(yōu)選的，所述計(jì)算得出條形碼的估計(jì)坐標(biāo)包括以下步驟：

24、根據(jù)結(jié)束時(shí)間和初始時(shí)間，得到貨物反射聲波從聲波發(fā)射位置到條形碼的往返時(shí)間；

25、獲取聲波速度，計(jì)算得出貨物反射聲波到聲波發(fā)射位置的距離；

26、根據(jù)獲取貨物反射聲波的發(fā)射方位，得出條形碼在xyz坐標(biāo)系中的估計(jì)坐標(biāo)。

27、優(yōu)選的，所述確定條形碼位于的貨物表面，作為目標(biāo)表面包括以下步驟：

28、將條形碼的估計(jì)坐標(biāo)分別代入貨物六個(gè)表面的函數(shù)方程中，得到六個(gè)函數(shù)值；

29、對函數(shù)值取絕對值，得到判斷和；

30、獲取至少一個(gè)判斷和中最小的數(shù)值，作為目標(biāo)值；

31、獲取目標(biāo)值對應(yīng)的貨物的表面，作為目標(biāo)表面。

32、優(yōu)選的，所述對識(shí)別區(qū)塊進(jìn)行條形碼識(shí)別，獲取包含部分條形碼的至少一個(gè)識(shí)別區(qū)塊包括以下步驟：

33、獲取像素點(diǎn)為黑色的像素值，作為第一基準(zhǔn)像素值；

34、獲取像素點(diǎn)為白色的像素值，作為第二基準(zhǔn)像素值；

35、在識(shí)別區(qū)塊中，識(shí)別像素值為第一基準(zhǔn)像素值的像素點(diǎn)，作為第一特征像素點(diǎn)，當(dāng)沒有像素值為第一基準(zhǔn)像素值的像素點(diǎn)時(shí)，則識(shí)別區(qū)塊不是目標(biāo)區(qū)塊；

36、對第一特征像素點(diǎn)進(jìn)行合并，得到至少一個(gè)特征區(qū)域；

37、合并方式為隨機(jī)獲取兩個(gè)第一特征像素點(diǎn)，作為待測特征像素點(diǎn)，判斷兩個(gè)待測特征像素點(diǎn)之間連線上的像素點(diǎn)是否均為第一特征像素點(diǎn)，若是，則將兩個(gè)待測特征像素點(diǎn)合并至同一個(gè)特征區(qū)域，若否，則不作任何處理；

38、判斷至少一個(gè)特征區(qū)域是否均為矩形，若否，則判斷識(shí)別區(qū)塊不是目標(biāo)區(qū)塊；

39、若是，則判斷相鄰所述特征區(qū)域之間的區(qū)域的像素點(diǎn)的像素值是否均為第二基準(zhǔn)像素值；

40、若是，則判斷識(shí)別區(qū)塊是目標(biāo)區(qū)塊，若否，則判斷識(shí)別區(qū)塊不是目標(biāo)區(qū)塊。

41、優(yōu)選的，所述對至少一個(gè)目標(biāo)區(qū)塊進(jìn)行合并，獲取條形碼圖像包括以下步驟：

42、在目標(biāo)圖像中進(jìn)行平面建模，得到平面坐標(biāo)系；

43、使用平面坐標(biāo)系，對于至少一個(gè)目標(biāo)區(qū)塊進(jìn)行建模，得到至少一個(gè)目標(biāo)區(qū)塊中每個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)；

44、在空白圖像中進(jìn)行平面建模，將空白圖像中的空白像素點(diǎn)進(jìn)行像素值賦值，空白像素點(diǎn)的像素值為至少一個(gè)目標(biāo)區(qū)塊中同坐標(biāo)的像素點(diǎn)的像素值；

45、像素值賦值完畢，得到條形碼圖像。

46、優(yōu)選的，所述對條形碼圖像進(jìn)行修正，得到條形碼修正圖像包括以下步驟：

47、獲取包含條形碼圖像的最小矩形輪廓；

48、獲取最小矩形輪廓的長邊，作為基準(zhǔn)邊；

49、獲取最小矩形輪廓的基準(zhǔn)邊與水平方向的特征夾角；

50、以特征夾角為旋轉(zhuǎn)角度，以基準(zhǔn)邊的左側(cè)端點(diǎn)作為旋轉(zhuǎn)基點(diǎn)，對條形碼圖像圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)修正，得到條形碼修正圖像。

51、一種基于貨物的品規(guī)信息捕獲的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)上述的基于貨物的品規(guī)信息捕獲的自動(dòng)識(shí)別方法，包括：

52、三維建模模塊，所述三維建模模塊對貨物進(jìn)行三維建模，分別得到貨物六個(gè)表面的函數(shù)方程；

53、數(shù)據(jù)獲取模塊，所述數(shù)據(jù)獲取模塊獲取樣本條形碼的反射的聲波強(qiáng)度，獲取強(qiáng)度為基準(zhǔn)聲波強(qiáng)度的貨物反射聲波，獲取貨物反射聲波的發(fā)射方位，獲取接收貨物反射聲波的結(jié)束時(shí)間；

54、坐標(biāo)計(jì)算模塊，所述坐標(biāo)計(jì)算模塊計(jì)算得出條形碼的估計(jì)坐標(biāo)；

55、圖像獲取模塊，所述圖像獲取模塊獲取包含的條形碼的目標(biāo)表面的圖像作為目標(biāo)圖像；

56、區(qū)塊分割模塊，所述區(qū)塊分割模塊對目標(biāo)圖像進(jìn)行分割，得到至少一個(gè)識(shí)別區(qū)塊；

57、判斷識(shí)別模塊，所述判斷識(shí)別模塊對識(shí)別區(qū)塊進(jìn)行條形碼識(shí)別，獲取包含部分條形碼的至少一個(gè)識(shí)別區(qū)塊，作為目標(biāo)區(qū)塊；

58、圖像合并模塊，所述圖像合并模塊對至少一個(gè)目標(biāo)區(qū)塊進(jìn)行合并，獲取條形碼圖像；

59、圖像修正模塊，所述圖像修正模塊對條形碼圖像進(jìn)行修正，得到條形碼修正圖像；

60、掃碼模塊，所述掃碼模塊掃描條形碼修正圖像，得到條形碼修正圖像對應(yīng)的貨物的品規(guī)信息。

61、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：

62、通過設(shè)置坐標(biāo)計(jì)算模塊、圖像獲取模塊、區(qū)塊分割模塊、判斷識(shí)別模塊和掃碼模塊，能自主對條形碼的位置進(jìn)行確定，通過初步定位和分割后合并的方式，精準(zhǔn)獲取條形碼的圖像，并對條形碼圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)修正，防止其為傾斜狀態(tài)，由此，可以實(shí)現(xiàn)無人的智能化條形碼獲取，進(jìn)而使用自動(dòng)化設(shè)備完成條形碼的掃描，進(jìn)而獲取條形碼中包含的貨物的貨品信息，自動(dòng)化運(yùn)轉(zhuǎn)速度快，當(dāng)貨物量較大時(shí)，貨物不會(huì)出現(xiàn)堵塞，同時(shí)，由于條形碼的自動(dòng)獲取，能輔助阻礙倉儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)無人化智能管理。