(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211175330.5
(22)申请日 2022.09.26
(71)申请人 成都瑞达鑫泓建材有限公司
地址 610036 四川省成 都市金牛区金府路
218号
(72)发明人 刘冲
(51)Int.Cl.
G06V 10/42(2022.01)
G06V 10/764(2022.01)
(54)发明名称
一种基于人工智能的托盘识别分析方法
(57)摘要
本发明涉及托盘识别技术领域, 具体公开一
种基于人工智能的托盘识别分析方法, 该方法包
括: 采集各托盘的图像、 将各托盘按照其与各类
别托盘的相似度归类为各类别托盘、 对比筛选待
运载货物的适配类别托盘、 分析各适配托盘对应
的适宜使用指数和分析推荐托盘对应的适宜使
用指数排名, 本发明不仅关注 托盘的质量和安全
分析方面, 也可以根据待运载货物的基本信息和
各类别托盘对应的标准尺寸信息判断待运载货
物的适配类别托盘, 从而避免出现托盘的空间利
用率不高的现象, 本发明不仅针对适配托盘与地
面的摆放角度进行分析, 而且对适配托盘的各支
撑脚之间的平稳性进行分析, 保证了托盘摆放合
理性分析 结果的精确性。
权利要求书4页 说明书9页 附图1页
CN 115471669 A
2022.12.13
CN 115471669 A
1.一种基于人工智能的托盘识别分析 方法, 其特 征在于, 该 方法包括以下步骤:
步骤1、 通过全方位摄 像头采集各托盘的图像;
步骤2、 基于采集的各托盘的图像识别各托盘的尺寸信息, 其中尺寸信息包括长度、 宽
度、 高度, 并从云数据库中提取各类别托盘对应的标准尺寸信息, 其中标准尺 寸信息包括标
准长度、 标准宽度、 标准高度, 进而计算各托盘与各类别托盘对应的相似度, 从而将各托盘
按照其与各类别托盘的相似度归类为各类别托盘;
步骤3、 从云数据库中提取待运载货物的基本信息, 其中基本信息包括单个货物的长
度、 宽度、 高度和重量, 从而对比筛 选待运载货物的适配 类别托盘;
步骤4、 将待运载货物对应的适配类别托盘 中的各托盘记为各适配托盘, 进而基于采集
的各适配托盘的图像分析各适配托盘对应的质量评估系数和综合摆放合理系数, 从而根据
各适配托盘对应的质量评估系数和综合摆放合理系数分析各适配托盘对应的适宜使用指
数;
步骤5、 根据各适配托盘对应的适宜使用指数分析各推荐托盘, 并将各推荐托盘按照适
宜使用指数从大到小的方式进行排序, 进 而得到适宜使用指数排名中的各推荐托盘。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的托盘识别分析方法, 其特征在于: 所述计
算各托盘与各类别托盘对应的相似度的具体分析方法为: 将各托盘的长度、 宽度、 高度分别
与各类别托盘对应的标准长度、 标准宽度、 标准高度进 行对比, 并计算各托盘与各类别托盘
对应的相似度, 其计算公式为:
其中ηim表示为第i个 托盘与第m类别托盘对应的相似度, li、 wi、 hi分别表示为第i个 托盘的长
度、 宽度、 高度, Δlm′、 Δwm′、 Δhm′分别表示为第m类别 托盘对应的标准长度、 标准宽度、 标
准高度, χ1、 χ2、 χ3分别表示为预设 的托盘与类别托盘对应的长度、 宽度、 高度所属匹配修正
因子, i表示 为各托盘的编号, i =1,2,...,n, m表示 为各类别托盘的编号, m=1,2,. ..,k。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的托盘识别分析方法, 其特征在于: 所述将
各托盘按照其与各类别托盘的相似度归类为各类别托盘的具体方法为: 将某托盘与各类别
托盘对应的相似度按照相似度大小进 行排序, 进而从中选取该托盘与各类别托盘对应的相
似度最大 的类别托盘, 并将其作为该托盘的类别托盘, 进而统计得到各类别托盘中的各托
盘。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的托盘识别分析方法, 其特征在于: 所述步
骤3中筛选待运载货物的适配 类别托盘的具体分析步骤为:
步骤31: 从云数据库中提取 各类别托盘对应的限制高度和允许承重量;
步骤32: 将待运载货物中单个货物的高度与预设的待运载货物预计摆放层数相乘, 进
而得到待运载货物对应的摆放高度, 并将各类别托盘的 限制高度减去待运载货物对应的摆
放高度, 进而筛选结果大于零对应的各类别托盘, 并将各类别托盘标记为各待分析类别托
盘;
步骤33: 将待运载货物中单个货物的长度、 宽度分别与各待分析类别托盘对应的标准
长度、 标准宽度进行对比, 并据此分析待运载货物与各待分析类别托盘对应的尺寸适配指权 利 要 求 书 1/4 页
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2数, 其计算公式为:
其中
μa表示为待运载货物与第a个待分析类别托盘对应的尺寸适配指 数, C、 D分别表示为待运载
货物中单个货物的长度、 宽度, A1、 A2分别表示为预设的待运载货物预计单层横向摆放数量
和单层竖向摆放数量, E1、 E2分别表示为预设的长度补偿因子、 宽度补偿因子, Δla″、 Δwa″
分别表示为第a个待分析类别托盘对应的标准长度、 标准宽度, γ1、 γ2分别表示为 预设的待
运载货物与待分析类别托盘对应的长度、 宽度所属匹配修正因子, a表示为各待分析类别托
盘的编号, a=1,2,. ..,d;
步骤34: 基于待运载货物中单个货物的高度和各待分析类别托盘对应的限制高
度分析待运载货物与各待分析类别托盘对应的摆放高度适配指数, 其计算公式为:
其中
表示为待运载货物与第a个待分析类
别托盘对应的摆放高度适配指 数, G表示为待运载货物中单个货物的高度, ΔXGa′表示为第
a个待分析类别托盘对应的限制高度, B表示为预设的待运载货物预计摆放层数, γ3表示为
预设的待运载货物摆放高度与待分析类别托盘对应的限制高度所属匹配修 正因子;
步骤35: 基于待运载货物预计单层横向摆放数量和单层竖向摆放数量以及预计摆放层
数、 待运载货物中单个货物的重量和各待分析类别托盘对应的允许承重量分析待运载货物
与各待分析类别托盘对应的承重适配系数, 其计算公式为:
其中
表示为待运载货物与第a个待分析类别托盘对应的承重适配指数, ε表示为待运载货物
中单个货物的重量, Ra表示为第a个待分析类别托盘对应的允许承重量, e表示 为自然常数;
步骤36: 根据待运载货物与各待分析类别托盘对应的尺寸适配指数、 摆放高度适配指
数和承重适配指数分析待运载货物与各类别托盘对应的综合适配指数, 其计算公式为:
其中σa表示为待运载货物与第a个待分析类别托盘对应的
综合适配指数, λ1、 λ2、 λ3分别表示为预设的待运载货物与待分析类别托盘对应的尺 寸、 摆放
高度、 承重所属适配指数对应的权 重因子;
步骤37: 将待运载货物与各待分析类别托盘对应的综合适配指数进行相互对比, 进而
从中选取最大综合 适配指数对应待分析类别托盘作为待运载货物的适配 类别托盘。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的托盘识别分析方法, 其特征在于: 所述步
骤4中各适配托盘对应的质量评估系数的具体分析步骤为:
步骤411: 以各适配托盘设定一 面的中心点 为原点建立 三维直角坐标系;
步骤412: 在各适配托盘设定一 面布设各检测点, 并获取 各检测点的坐标;
步骤413: 在各适配托盘另外一面获取各检测点垂直对应的点, 并将其记为各检测点对
应的各关联检测点, 进 而获取各适配托盘对应各关联检测点的坐标;权 利 要 求 书 2/4 页
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