[发明专利]一种基于点阵式标记法的高速在线打标方法在审

专利信息
申请号: 202310176409.8 申请日: 2023-02-23
公开(公告)号: CN116176148A 公开(公告)日: 2023-05-30
发明(设计)人: 朱兆杰;付兵兵;夏惠君;廖延东 申请(专利权)人: 安徽利珀科技有限公司
主分类号: B41M5/00 分类号: B41M5/00;B41M3/00;B41J29/393;B41J3/407;B41J3/44;G06V10/764;G06N3/08;G06V10/82
代理公司: 合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙) 34160 代理人: 安朋
地址: 230000 安徽省合肥市新站区当涂北路5*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 阵式 标记 高速 在线 方法
【权利要求书】:

1.一种基于点阵式标记法的高速在线打标方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一:预先收集需要进行打标的所有商品信息和对应的打标信息;

步骤二:利用商品图片训练出识别商品种类的神经网络模型;

步骤三:预先收集每种商品包装的图片,并在图片上标记出需要打标的位置;

步骤四:对打标机上的商品使用神经网络模型判断商品类型,并利用图片对比技术比较商品打标位置是否正确;根据位置对比结果对商品进行处理;

步骤五:点阵式标记机器从数据存储设备中读取商品类型对应的打标图片,并使用点阵标记法将打标图片打在商品包装上;

步骤六:使用图像分析技术判断打上的标是否存在漏打或误打的情况。

2.根据权利要求1所述的一种基于点阵式标记法的高速在线打标方法,其特征在于,所述商品信息包括商品种类和每种商品的若干商品图片;所述打标信息包括每种商品需要打的标的图案以及使用点阵式标记法打标的步骤。

3.根据权利要求1所述的一种基于点阵式标记法的高速在线打标方法,其特征在于,所述商品图片训练识别商品品种的神经网络模型包括以下步骤:

步骤S1:将每张商品图片打上数字标签;

步骤S2:将商品图片作为输入,输入至神经网络模型中,并对神经网络模型进行训练;

步骤S3:预先根据实际经验设置预测准确率阈值K;当神经网络模型的预测准确率大于预测准确率阈值K时停止训练;并将训练完成的神经网络模型标记为M。

4.根据权利要求1所述的一种基于点阵式标记法的高速在线打标方法,其特征在于,神经网络模型判断商品类型的方式为:

点阵式标记机器启动机器携带的图像捕获设备实时获取待打标商品图片;并将商品图片输入至神经网络模型M中,获得输出的商品预测标签,再根据商品预测数字标签读取数字标签对应的商品种类。

5.根据权利要求1所述的一种基于点阵式标记法的高速在线打标方法,其特征在于,比较商品打标位置是否正确的方式为:

点阵式标记机器自带图像捕获设备在开始打标前,使用自带的图像捕获设备获取商品的图片,并根据打标装置与商品的实际位置关系,分析出商品图片中的预打标位置;并通过对比预打标位置和打标标准位置,判断预打标位置是否正确;

根据位置对比结果对商品进行处理的方式为:

对于预打标位置正确的商品,按照标准的点阵式标记法进行打标;

对于预打标位置错误的商品,将商品暂缓打标,并通知打标管理人员,存在商品无法打标。

6.根据权利要求1所述的一种基于点阵式标记法的高速在线打标方法,其特征在于,对于打标结果是否漏打或误打的判断方式为:

点阵式标记机器使用图像捕获设备获取打标后的商品图片;并在商品图片上使用图像对比技术比对图片中是否包含有商品对应的打标图片;

若不包含,则通知打标管理人员存在漏打标商品;

若包含打标图片,通过提取商品图片中的打标图片,并统计打标图片中每行小圆凹点的数量;预先根据实际经验设置误差比例阈值H以及行数比例阈值R0;将打标标准图片中的小圆凹点的总行数标记为L;将小圆凹点每行标记为l,第l行的小圆凹点的数量标记为Nl;将打标标准图片中第l行的小圆凹点数量标记为Sl;将第l行小圆凹点的误差率标记为Rl;则误差率统计误差率Rl大于误差阈值H的总行数,将该总行数标记为X;则失败行数比例若失败行数比例lR0,则通知管理人员存在打标失败的商品。

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