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    一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置及方法制造方法及圖紙

    技術編號:44209973 閱讀:12 留言:0更新日期:2025-02-06 18:42
    本發明專利技術公開了一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置及方法,包括數據采集模塊、稱重測量模塊、物流追蹤模塊、分類驗收模塊以及服務器;數據采集模塊包括工業相機和讀卡器,稱重測量模塊包括高精度稱重傳感器,用于采集到庫物資的重量數據;物流追蹤模塊包括設置在物資外包裝的RFID電子標簽以及定位模塊,分類驗收模塊包括圖像識別模塊和驗收模塊,圖像識別模塊執行圖像識別算法對物資進行大類識別,數據采集模塊、稱重測量模塊、物流追蹤模塊和分類驗收模塊均通過通信模塊與服務器通訊連接;該發明專利技術解決了現有技術依賴人工進行核查分類,耗時耗力且準確率不佳,導致驗收成本較高的問題,提高了物資驗收的效率和準確率。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及電力企業貨品運輸,特別是一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置及方法


    技術介紹

    1、當前電力企業在生產作業中需要進行大量物資采購,包括線上和線下采購,產生了大量的物資運輸的物流行為;由于不同的下游供應商的管理水平和運營方式不一致,導致在對多個供應商的物資進行收貨驗收時,缺乏統一的管理標準,需要耗費大量人工來逐個進行核對,不僅效率較低,而且耗費的人力較多,在短時間面對大量貨物入庫時容易產生驗收缺漏的情況;因此,需要設計一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置及方法來解決上述問題。


    技術實現思路

    1、本專利技術的目的是提供一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置及方法,旨在解決現有的電力企業物資驗收和入庫過程大量依賴人工進行核查分類,耗時耗力且準確率不佳,導致驗收成本較高的問題;具有可通過圖像識別自動進行驗收,將不合格的物資按類型進行分類,大幅降低了人工干預程度,從而提高了效率和準確率的特點。

    2、為實現上述技術效果,本專利技術所采用的技術方案是:

    3、一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,包括數據采集模塊、稱重測量模塊、物流追蹤模塊、分類驗收模塊以及服務器;

    4、數據采集模塊包括工業相機和讀卡器,工業相機用于采集物資的多角度圖像,讀卡器用于采集物流追蹤模塊的物流信息;

    5、稱重測量模塊包括高精度稱重傳感器,用于采集到庫物資的重量數據;

    6、物流追蹤模塊包括設置在物資外包裝的rfid電子標簽以及定位模塊,定位模塊用于采集物資的位置信息以及對應的時間戳,形成“位置-時刻”的電子標簽并通過rfid電子標簽與數據采集模塊的讀卡器進行配合;

    7、分類驗收模塊包括圖像識別模塊和驗收模塊,圖像識別模塊執行圖像識別算法對物資進行大類識別,驗收模塊基于大類識別的結果對物資進行細分并進行驗收;

    8、數據采集模塊、稱重測量模塊、物流追蹤模塊和分類驗收模塊均通過通信模塊與服務器通訊連接。

    9、優選地,通信模塊包括lte通信模塊、wifi模塊和藍牙收發模塊。

    10、優選地,服務器內設置有圖像數據庫、綜合采集數據庫以及備案數據庫,服務器內存儲工業相機采集的圖像數據,綜合采集數據庫存儲物資的位置數據、時刻數據以及稱重數據,備案數據庫與物流報送系統通訊連接,用于接收物資報送的初始數據。

    11、優選地,物流報送系統用于在物資運輸前填寫所運送物資的初始數據,初始數據包括上傳物資的多角度圖像、貨物重量信息以及物流配送發貨地和送達時間。

    12、優選地,圖像識別算法用于解算采集的待識別的貨物圖像的加權直方相似度dh,并與備案數據庫中的圖像進行匹配,從而進行物資大類識別。

    13、優選地,上述一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置的方法,包括以下步驟:

    14、s1,通過工業相機拍攝物資多角度圖像,拍攝時通過移動工業相機至多個拍攝位置或者采用設置在多個位置的多臺工業相機進行多角度拍攝;

    15、s2,記錄拍攝方位和直方圖信息hisp,為方位角,為俯仰角;拍攝的同事讀卡器讀取rfid電子標簽的“位置-時刻”數據,稱重傳感器采集當前物資的重量信息,將上述多種數據以字符串的形式進行存儲,依次對每臺物資進行數據記錄;

    16、s3,讀取物流報送系統中報送的初始數據,設定備案數據庫中的圖像比對優先級:

    17、優先級依次為發貨地和重量;優先選取備案數據庫中發貨地與當前待識別物資發貨地相同的數據作為優先比對的數據并形成數據集q,然后將數據集q中的重量數據與當前待識別物資的稱重數據進行作差,按差值從小到大的順序對數據集q中的多個比對物資進行排序;

    18、s3,圖像識別模塊根據拍攝方位,在數據集q中按照排序順序提取報送的比對物資的m個相鄰預設方位的圖像特征的直方圖信息hisj;

    19、s4,圖像識別模塊計算hisp和hisj的相似度dhj,進一步求解當前待識別物資的加權直方相似度dh:

    20、;

    21、式中,j表示當前方位的編號,s表示面積預算,表示m個方位的圖像總幾何面積,表示將當前第j個方位替換為方位v后的圖像總幾何面積;

    22、s5,按順序對數據集q中的比對物資執行步驟s3~步驟s4,計算所有比對物資的dh值;

    23、s6,將計算出的dh與設定閾值△dh進行比對,對dh大于設定閾值△dh的比對物資進行特征匹配,其余比對物資淘汰;

    24、對特征匹配值tz大于設定閾值△tz的比對物資,識別為候選目標,選取多個候選目標中特征匹配值tz最大的比對物資作為目標比對物資;tz為特征匹配數據與特征總數的比值,tz滿足0≤tz≤1,△tz滿足0≤△tz≤1;

    25、s7,比對步驟s6中選取的比對物資報送的的重量信息、發貨地和到送時間是否與當前測量的物資相同,若三項均相同,則將比對物資與當前待識別物資進行匹配,標記為“驗收合格”并按報送信息進行入庫;若重量信息不相同,則判定為“貨物數量缺陷”進行分類;若到送時間不相同,則判定為“物資失期”進行分類;

    26、s8,步驟s6中,若沒有比對物資的dh大于設定閾值△dh,則將當前待識別物資分類為“異常情況”,待全部物資驗收完成后進行人工比對。

    27、優選地,在數據處理過程中,通過加密技術對物資信息和驗收結果進行加密。

    28、優選地,步驟s3中,備案數據庫中的物資的多角度圖像的獲取方法為:

    29、s301,從n個預設方位拍攝報送物資的圖像ti以及對應的直方圖信息hisi,表示為hisi[v0,v1,......,v255],hisi為一維數組,共256個元素,vi代表圖像中灰度值為i的像素占圖像總像素的比例;i為表示方位的編號,為預設方位的方位角,為預設方位的俯仰角;

    30、s302,提取圖像ti的特征信息feat,feat表示為feat{kp1,kp2,......,kpn}其中,kp表示圖像特征信息中的一個關鍵點,表示為kp{σ,loc,hes},σ表示關鍵點所處的尺度空間尺度,為一自然數;loc表示關鍵點在圖像中的位置,用(x,y)表示,x為不大于圖像寬度像素數的自然數,y為不大于圖像長度像素數的自然數;hes表示使用surf算法計算得到的圖像在尺度空間σ下某一點loc對應的hessian矩陣。

    31、優選地,步驟s4中,圖像識別模塊計算hisp和hisj的相似度dhj的方法為:

    32、;

    33、式中,hisj[k]、hisp[k]表示灰度值為k所對應的像素比例值;和分別為hisj[k]、hisp[k]的均值。

    34、優選地,步驟s6中,對特征匹配值tz大于設定閾值△tz的比對物資,識別為候選目標的方法為:

    35、s601,提取工業相機圖像的特征信息feat;

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    【技術保護點】

    1.一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:包括數據采集模塊、稱重測量模塊、物流追蹤模塊、分類驗收模塊以及服務器;

    2.根據權利要求1所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:通信模塊包括LTE通信模塊、wifi模塊和藍牙收發模塊。

    3.根據權利要求1所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:服務器內設置有圖像數據庫、綜合采集數據庫以及備案數據庫,服務器內存儲工業相機采集的圖像數據,綜合采集數據庫存儲物資的位置數據、時刻數據以及稱重數據,備案數據庫與物流報送系統通訊連接,用于接收物資報送的初始數據。

    4.根據權利要求3所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:物流報送系統用于在物資運輸前填寫所運送物資的初始數據,初始數據包括上傳物資的多角度圖像、貨物重量信息以及物流配送發貨地和送達時間。

    5.根據權利要求1所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:圖像識別算法用于解算采集的待識別的貨物圖像的加權直方相似度DH,并與備案數據庫中的圖像進行匹配,從而進行物資大類識別。

    6.根據權利要求1~5任意一項所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置的方法,其特征在于,包括以下步驟:

    7.根據權利要求6所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置的方法,其特征在于,在數據處理過程中,通過加密技術對物資信息和驗收結果進行加密。

    8.根據權利要求6所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置的方法,其特征在于,步驟S3中,備案數據庫中的物資的多角度圖像的獲取方法為:

    9.根據權利要求8所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置的方法,其特征在于,步驟S4中,圖像識別模塊計算Hisp和HISJ的相似度DHj的方法為:

    10.根據權利要求9所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置的方法,其特征在于,步驟S6中,對特征匹配值TZ大于設定閾值△TZ的比對物資,識別為候選目標的方法為:

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    【技術特征摘要】

    1.一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:包括數據采集模塊、稱重測量模塊、物流追蹤模塊、分類驗收模塊以及服務器;

    2.根據權利要求1所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:通信模塊包括lte通信模塊、wifi模塊和藍牙收發模塊。

    3.根據權利要求1所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:服務器內設置有圖像數據庫、綜合采集數據庫以及備案數據庫,服務器內存儲工業相機采集的圖像數據,綜合采集數據庫存儲物資的位置數據、時刻數據以及稱重數據,備案數據庫與物流報送系統通訊連接,用于接收物資報送的初始數據。

    4.根據權利要求3所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:物流報送系統用于在物資運輸前填寫所運送物資的初始數據,初始數據包括上傳物資的多角度圖像、貨物重量信息以及物流配送發貨地和送達時間。

    5.根據權利要求1所述的一種基于圖像和數據融合的電力企業電商物資自動驗收裝置,其特征在于:圖像識...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:楊若松張筱悅于雷顧建新戚菲劉佳煒胡晨曼吳聰付俊雄黃瑤玲姚其新王彥峰周爾聰
    申請(專利權)人:國網湖北省電力有限公司直流公司
    類型:發明
    國別省市:

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