[发明专利]用于自动化仓库货物识别的方法

说明书

本发明涉及货物识别技术领域，具体公开了用于自动化仓库货物识别的方法。本发明通过构建不同型号的仓库货物的货物三维模型，生成多个仓库货物的外形标准特征数据和文字标准特征数据；对待识别货物进行拾取与随机拍摄；进行外形特征识别与匹配，确定识别筛选范围；确定文字特征面；对特征面拍摄图像进行文字特征识别与匹配，生成货物识别结果。能够构建仓库货物的货物三维模型，生成外形标准特征数据和文字标准特征数据，进而对待识别货物进行外形特征识别匹配，确定识别筛选范围之后，确定文字特征面进行文字特征识别匹配，生成货物识别结果，能够有效提高货物识别的精度，从而准确识别出具有相同或相似的外形的不同货物。

技术领域

本发明属于货物识别技术领域，尤其涉及用于自动化仓库货物识别的方法。

背景技术

自动化仓库是指在不直接人工干预的情况下，能自动地存储和取出物料的系统。它是以多层货架构成，通常是将物料存放在标准的料箱或托盘内，然后由巷道式堆垛起重机对任意货位实现物料的存取操作，并利用计算机实现对物料的自动存取控制和管理，主要由货物存取机、储存机构、输送设备和控制装置四个部分组成，广泛应用于机械、家电、汽车、食品、烟草等行业。

在自动化仓库中进行库货的入库或出库时，需要对货物进行自动识别。货物图像识别，是自动化仓库中最常见的货物自动识别技术。然而由于仓库中货物种类繁杂，有的相同种类、不同型号的货物具有相同或相似的外形，因此仅仅采用简单的货物外形图像识别技术，货物识别的精度不高，很难准确识别出具有相同或相似的外形的不同货物。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供用于自动化仓库货物识别的方法，旨在解决背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

用于自动化仓库货物识别的方法，所述方法具体包括以下步骤：

构建不同型号的仓库货物的货物三维模型，并进行货物特征分析与提取，生成多个仓库货物的外形标准特征数据和文字标准特征数据；

确定自动化仓库中的待识别货物，对所述待识别货物进行拾取与随机拍摄，得到随机拍摄图像；

基于所述外形标准特征数据，对所述随机拍摄图像进行外形特征识别与匹配，确定识别筛选范围；

根据所述随机拍摄图像，确定所述待识别货物的文字特征面，并对所述文字特征面进行拍摄，生成特征面拍摄图像；

基于所述文字标准特征数据和所述识别筛选范围，对所述特征面拍摄图像进行文字特征识别与匹配，生成货物识别结果。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述构建不同型号的仓库货物的货物三维模型，并进行货物特征分析与提取，生成多个仓库货物的外形标准特征数据和文字标准特征数据具体包括以下步骤：

对初始入库的仓库货物进行多角度拍摄处理，构建不同型号的仓库货物的货物三维模型；

对多个所述货物三维模型进行货物特征分析与提取，生成多个仓库货物的外形标准特征数据和文字标准特征数据。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对初始入库的仓库货物进行多角度拍摄处理，构建不同型号的仓库货物的货物三维模型具体包括以下步骤：

在不同型号的仓库货物进行初始入库时，生成初始入库信号；

根据所述初始入库信号，对所述仓库货物进行多角度拍摄，生成多个角度拍摄图像；

综合多个所述角度拍摄图像进行三维分析，构建对应的仓库货物的货物三维模型。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对多个所述货物三维模型进行货物特征分析与提取，生成多个仓库货物的外形标准特征数据和文字标准特征数据具体包括以下步骤：