一种多功能物流分拣机的制作方法

本发明涉及物流物品分选，具体涉及一种多功能物流分拣机。

背景技术：

1、物流和仓储行业越来越倾向于自动化解决方案，以提高效率和减少人力成本，多功能物流分拣机作为自动化设备，在分拣、包装和处理物品方面发挥着关键作用。而物流物品的识别是多功能物流分拣机的重要功能。

2、相关技术中，通过灰度信息对传送带上的物流物品进行分析，这种方式下，由于物流物品本身的灰度纹理较为复杂，使得在基于灰度信息对物流物品进行分析时，无法对物流物品进行准确定位和大小分析，影响后续对物流物品的分拣效果，对应的物流物品识别分拣可靠性与准确性较差，物流分拣效果不足。

技术实现思路

1、为了解决相关技术中无法对物流物品进行准确定位和大小分析，影响后续对物流物品的分拣效果，对应的物流物品识别分拣可靠性与准确性较差，物流分拣效果不足的技术问题，本发明提供一种多功能物流分拣机，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明提出了一种多功能物流分拣机，包括传送带、图像采集装置和图像处理芯片，所述图像采集装置正置于所述传送带的上方，周期性拍摄传送带图像，而后将所述传送带图像发送至所述图像处理芯片，所述图像处理芯片接收所述传送带图像，对连续的至少两帧所述传送带图像进行分析，根据分析结果控制所述传送带对物流物品进行分拣；

3、其中，所述对连续的至少两帧所述传送带图像进行分析，根据分析结果控制所述传送带对物流物品进行分拣，包括：

4、获取传送带灰度图像，根据当前帧和前一帧传送带灰度图像中相同位置的像素点的灰度值变化以及像素点距传送带灰度图像中心像素点的距离，确定当前帧传送带灰度图像中像素点为传送带像素点的第一概率；

5、将任一灰度值作为待测灰度值；根据相同待测灰度值的像素点间的距离，确定所述待测灰度值的分布接近系数；根据当前帧传送带灰度图像中待测灰度值的像素点的第一概率和待测灰度值的分布接近系数，确定待测灰度值为传送带背景灰度值的第二概率；

6、将垂直于传送带运行方向上，且在同一直线上的所有像素点作为一行像素点；根据一行像素点中每个像素点的灰度值和像素点灰度值的第二概率的分布，确定一行像素点中存在物流物品遮挡的第三概率；

7、对每一行像素点的第三概率进行排序，根据排序结果确定物流物品所处行数；根据当前帧和前一帧传送带图像中物流物品所处行数的变化，确定所述传送带运行速度；根据相邻的物流物品所处行数对应一行像素点的第三概率，确定所述物流物品的面积指标；根据所述物流物品的面积指标、当前帧所述物流物品所处行数和传送带运行速度对所述物流物品进行分拣。

8、进一步地，所述根据当前帧和前一帧传送带灰度图像中相同位置的像素点的灰度值变化以及像素点距传送带灰度图像中心像素点的距离，确定当前帧传送带灰度图像中像素点为传送带像素点的第一概率，包括：

9、计算当前帧传送带灰度图像与前一帧传送带灰度图像中同一位置像素点的灰度值差值的绝对值作为当前帧传送带灰度图像中对应位置的像素点的灰度值差异；

10、对当前帧传送带灰度图像中像素点距中心像素点的距离进行归一化处理得到距离影响因子；

11、根据所述距离影响因子和所述灰度值差异，确定所述当前帧传送带灰度图像中像素点的第一概率，其中，所述灰度值差异与所述第一概率呈负相关关系，所述距离影响因子与所述第一概率呈正相关关系，所述第一概率的取值为归一化后的数值。

12、进一步地，所述根据相同待测灰度值的像素点间的距离，确定所述待测灰度值的分布接近系数，包括：

13、将当前帧所述传送带灰度图像中灰度值为待测灰度值的像素点作为待测像素点；

14、计算所有待测像素点与相距最近的另一个待测像素点间的距离均值的归一化值作为所述待测灰度值的分布接近系数。

15、进一步地，所述根据当前帧传送带灰度图像中待测灰度值的像素点的第一概率和待测灰度值的分布接近系数，确定待测灰度值为传送带背景灰度值的第二概率，包括：

16、计算当前帧传送带灰度图像中待测灰度值的像素点的第一概率的均值得到概率影响系数；

17、计算所述概率影响系数与所述分布接近系数的比值的归一化值作为所述待测灰度值为传送带背景灰度值的第二概率。

18、进一步地，所述根据一行像素点中每个像素点的灰度值和像素点灰度值的第二概率的分布，确定一行像素点中存在物流物品遮挡的第三概率，包括：

19、将一行像素点内每个像素点与行中心像素点的距离作为目标距离，将所述目标距离的归一化值作为权值，对一行像素点内每个像素点的灰度值的第二概率进行加权相加，得到加权概率；

20、计算一行像素点中所有像素点的灰度值方差作为行混乱系数；

21、计算一行像素点的灰度值的第二概率的最大值与第二概率和值均值的差值绝对值，得到一行像素点的概率差异；

22、根据所述加权概率、所述行混乱系数和所述概率差异，计算得到一行像素点中存在物流物品遮挡的第三概率。

23、进一步地，所述加权概率与所述第三概率呈负相关关系，所述行混乱系数和所述概率差异与所述第三概率呈正相关关系，所述第三概率的取值为归一化后的数值。

24、进一步地，所述对每一行像素点的第三概率进行排序，根据排序结果确定物流物品所处行数，包括：

25、以像素点的行数为横坐标，第三概率为纵坐标，构建二维直角坐标系，将每一行像素点的第三概率标记在二维直角坐标系中，连接相邻的行的点得到概率曲线；

26、将所述概率曲线中第三概率大于预设概率阈值的行数作为物流物品所处行数。

27、进一步地，所述根据当前帧和前一帧传送带图像中物流物品所处行数的变化，确定所述传送带运行速度，包括：

28、计算当前帧中所有物流物品所处行数的均值与前一帧中所有物流物品所处行数的均值的差值绝对值，得到行移动距离；

29、将行移动距离与当前帧和前一帧的采集时间间隔的比值作为传送带运行速度。

30、进一步地，所述根据相邻的物流物品所处行数对应一行像素点的第三概率，确定所述物流物品的面积指标，包括：

31、将相邻的物流物品所处行数对应一行像素点的第三概率的和值归一化值，作为对应物流物品的面积指标。

32、进一步地，所述传送带上还包括分拣口，所述根据所述物流物品的面积指标、当前帧所述物流物品所处行数和传送带运行速度对所述物流物品进行分拣，包括：

33、将相邻的物流物品所处行数的最小值作为物流物品的初始行数，计算初始行数与传送带分拣口的距离得到物品待传送距离；计算所述物品待传送距离与传送带运行速度的比值得到待传送时间；

34、根据所述物流物品的面积指标确定物流物品的类别，其中所述物流物品的类别包括第一类物品和第二类物品，将所述面积指标大于预设面积阈值的物流物品作为第一类物品；将所述面积指标小于等于预设面积阈值的物流物品作为第二类物品，不同物流物品的类别对应不同的分拣口；

35、在经过待传送时间之后，根据物流物品的类别打开对应的分拣口4，对所述物流物品进行分拣。

36、本发明具有如下有益效果：

37、本发明实施例通过设置传送带、图像采集装置和图像处理芯片，使用图像采集装置周期性拍摄传送带图像，使用图像处理芯片对传送带图像进行分析，根据分析结果控制传送带对物流物品进行分拣，在分拣分析时，由于相关技术中通过灰度分析的方式对物流进行分拣，这种方式无法有效针对纹理复杂且形态多变的物流物品。则本发明通过对相邻帧的图像中灰度变化和像素点距传送带灰度图像中心像素点的距离，从而避免直接对灰度值的分析所产生的误差影响，使得第一概率能够更为准确的表征对应像素点的传送带特征；结合第一概率和分布接近系数确定第二概率，能够对同一灰度值的像素点的分布情况进行具体分析，由于传送带像素点的灰度值基本保持不变，也即通过确定传送带像素点的灰度，从而实现对物流物品的反向圈定，第二概率能够准确表征一个灰度值为传送带背景灰度值的概率；结合第二概率和灰度值，从而对一行像素点的第三概率进行分析，由于传送带与物流物品的运行是相对静止的，也即对应的在运行过程中，每一行的特征基本保持不变，由此，通过第三概率不仅能够表征一行内是否存在物流物品对应的像素点，还能够表征该行内物流物品的面积信息，也即通过对所有行的像素点的第三概率进行排序，从而能够确定物流物品所处行数，并根据相邻两帧的传送带图像中的变化，对传送带的运行速度进行分析，结合物流物品本身的面积信息、运行速度和物流物品所处行数实现对物流物品的分拣。本发明通过结合物流物品在传送带上的灰度特征和变化特征，能够对物流物品的准确定位和大小分析，避免物流物品本身纹理和灰度变化对最终分拣结果的误差影响，提升物流分拣的可靠性与准确性，增强物流分拣效果。