一种智能货物仓储优化方法技术

本发明专利技术涉及仓储优化的技术领域，公开了一种智能货物仓储优化方法，包括：利用空间识别模型实时识别货架区域的剩余存储空间；在各货架区域安装无线网络信号发射装置，发射装置实时向周围发射无线网络信号；获取无线网络信号发射装置的MAC地址，并实时采集发射装置发射的无线网络信号；仓库利用基于无线网络信号以及产品入库成本模型的入库产品存储策略为待入库产品确定存储货架，并将MAC地址以及待入库产品的信息生成标签二维码；根据二维码扫描结果确定待入库产品的存储货架，将待入库产品运送到存储货架。本发明专利技术所述方法构建产品入库成本模型，利用基于禁忌表的蚁群优化算法对模型进行优化求解，求解得到组合成本最小的存储货架位置。货架位置。货架位置。

【技术实现步骤摘要】
一种智能货物仓储优化方法


[0001]本专利技术涉及仓储优化的
，尤其涉及一种智能货物仓储优化方法。

技术介绍

[0002]仓储库存管理系统是实现货物远程控制的基础，该系统能够直接对货物进行登记管理，完成货物存储；但随着货物存储量的增大，建立派工单所需的时间也在不断延长，此时如何在保证货物运输时效的基础上，促进库存管理体系的快速运行就显得极为必要。针对该问题，本专利提出一种智能货物仓储优化方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种智能货物仓储优化方法，目的在于(1)实现入库产品二维码的自动生成，通过扫描二维码可以得知入库产品的存储货架位置；(2)构建产品入库成本模型，利用基于禁忌表的蚁群优化算法对模型进行优化求解，求解得到组合成本最小的存储货架位置。
[0004]实现上述目的，本专利技术提供的一种智能货物仓储优化方法，包括以下步骤：
[0005]S1：将仓库货架划分为若干货架区域，利用空间识别模型实时识别货架区域的剩余存储空间；
[0006]S2：在各货架区域安装无线网络信号发射装置，发射装置实时向周围发射无线网络信号，所述无线网络信号描述了货架区域的位置、货架剩余存储空间、货架存储产品的类别；
[0007]S3：获取无线网络信号发射装置的MAC地址，并实时采集发射装置发射的无线网络信号，将采集的无线网络信号与对应发射装置的MAC地址建立链接；
[0008]S4：待入库产品向仓库进行入库申请，仓库利用基于无线网络信号以及产品入库成本模型的入库产品存储策略为待入库产品确定存储货架，并将存储货架上安装的无线网络信号发射装置的MAC地址以及待入库产品的信息生成标签二维码；
[0009]S5：利用PDA扫描标签二维码，根据扫描结果确定待入库产品的存储货架，并将待入库产品运送到存储货架完成产品入库。
[0010]作为本专利技术的进一步改进方法：
[0011]所述S1步骤中利用货物识别模型实时识别货架区域的剩余存储空间，包括：
[0012]将仓库区域划分为若干货架区域，使得任意货架区域存在至多三列货架，则每个货架区域的编号为(a,b)，其中(a,b)表示以仓库入口为坐标原点的二维仓库坐标系中，货架区域的坐标位置，货架区域的货架编号为(a,b,c)，c表示货架区域的第c列货架，其中c＝1,2,3，c＝1表示是距离仓库入口最近的货架，c＝3表示是距离仓库入口最远的货架；在任意货架区域设置摄像头，摄像头实时拍摄货架区域的图像，并将拍摄的图像发送到仓储处理中心，仓储处理中心利用空间识别模型实时识别货架区域的货架剩余存储空间；
[0013]所述空间识别模型的输入为拍摄的货架区域图像，所述空间识别模型识别货架区
域剩余存储空间的流程为：
[0014]1)利用高斯滤波器对货架区域图像I进行高斯滤波处理，得到高斯滤波图像I
σ
，所述高斯滤波处理的公式为：
[0015]I
σ
(x,y)＝I(x,y)*G
σ
(x,y)
[0016][0017]其中：
[0018]I(x,y)表示货架区域图像中以(x,y)为中心的3
×
3像素区域，I
σ
(x,y)表示高斯滤波处理后像素点(x,y)的值；
[0019]*表示卷积操作；
[0020]G
σ
(x,y)表示高斯滤波器模板，高斯滤波器模板对应标准差为σ的二维高斯核，在本专利技术一个具体实施例中，所设置二维高斯核的标准差为0.8，则二维高斯核对应的高斯滤波器模板为：
[0021][0022]2)计算高斯滤波图像I
σ
中任意像素点i的梯度值G(i)：
[0023]G(i)＝|G1(i)|+|G2(i)|
[0024][0025][0026]其中：
[0027]I
σ
(i)表示高斯滤波图像中以任意像素点i为中心的3
×
3像素区域；
[0028]若G(i)大于预设定的梯度阈值，则说明像素点i为边缘像素点；将边缘像素点的颜色像素值设置为255，得到图像I
′
；
[0029]3)利用最大类间差法对图像I
′
进行二值化处理，将二值化处理后的背景标记为货架的剩余存储空间区域，并利用矩形框将剩余存储空间区域框起来，计算矩形框的面积，计算结果即为货架区域中货架的剩余存储空间。
[0030]所述S2步骤中无线网络信号发射装置实时向周围发射无线网络信号，包括：
[0031]在各货架区域安装无线网络信号发射装置，仓储处理中心将实时计算得到的货架区域的剩余存储空间发送到无线网络信号发射装置，发射装置实时向周围发射无线网络信号，所述无线网络信号描述了货架区域的位置、货架剩余存储空间、货架存储产品的类别，所述无线网络信号的信号格式为：
[0032]Signal＝{Protocol:TCP/IP；Location；Kinds；Space}
[0033]其中：
[0034]Protocol表示无线网络信号的通信协议；
[0035]Location表示货架区域的位置；
[0036]Kinds表示货架所存储产品的类别；
[0037]Space表示实时计算得到的货架区域的剩余存储空间；
[0038]在本专利技术一个具体实施例中，当确认待入库产品的入库申请后，入库产品的信息会发送到对应存储货架所在货架区域的无线网络信号发射装置，无线网络信号发射装置更新货架所存储产品的类别。
[0039]所述S3步骤中实时采集发射装置发射的无线网络信号，将采集的无线网络信号与对应发射装置的MAC地址建立链接，包括：
[0040]仓储处理中心获取无线网络信号发射装置的MAC地址，并实时采集发射装置发射的无线网络信号，将采集的无线网络信号与对应发射装置的MAC地址建立链接，则所建立的链接为：
[0041][0042]其中：
[0043]Signal表示所采集的无线网络信号；
[0044]MAC
Signal
表示发出无线网络信号Signal的无线网络信号发射装置的MAC地址。
[0045]所述S4步骤中所述产品入库成本模型以及模型的优化求解方法为：
[0046]所构建的产品入库成本模型为：
[0047]min[C
′
(a,b,c)
y
a,b,c
+C
(a,b,c)
]+distance(a,b,c)
×
M,c∈{1,2,3}
[0048]其中：
[0049](a,b,c)表示货架编号，其中(a,b)表示以仓库入口为坐标原点的二维仓库坐标系中，货架区域的坐标位置，c表示货架区域的第c列货架，其中c＝1,2,3，c＝1表示是距离仓库入口最近的货架，c＝3表示是距离仓库入口最远的货架；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能货物仓储优化方法，其特征在于，所述方法包括：S1：将仓库货架划分为若干货架区域，利用空间识别模型实时识别货架区域的剩余存储空间；S2：在各货架区域安装无线网络信号发射装置，发射装置实时向周围发射无线网络信号，所述无线网络信号描述了货架区域的位置、货架剩余存储空间、货架存储产品的类别；S3：获取无线网络信号发射装置的MAC地址，并实时采集发射装置发射的无线网络信号，将采集的无线网络信号与对应发射装置的MAC地址建立链接；S4：待入库产品向仓库进行入库申请，仓库利用基于无线网络信号以及产品入库成本模型的入库产品存储策略为待入库产品确定存储货架，并将存储货架上安装的无线网络信号发射装置的MAC地址以及待入库产品的信息生成标签二维码，其中，所述产品入库成本模型优化求解流程包括：1)生成m只蚂蚁，将所生成的m只蚂蚁置于仓库入口，将仓库中的不同货架以及仓库入口作为节点，将节点间的连线作为蚂蚁的移动路径，每只蚂蚁在节点处随机选择下一时刻的移动路径，则在初始时刻t0蚂蚁由节点e0移动到节点e1的概率为：其中：e0为初始节点，e1为移动节点；表示路径e0e1的信息素浓度，τ表示信息素重要因子；表示节点e1的启发因子，θ表示启发函数重要因子；将移动概率最高的节点添加到禁忌表中，并计算禁忌表中所保留节点的目标函数值；所述信息素浓度的计算公式为：其中：distance(e0e1)表示路径e0e1的运输路径距离；所述启发因子的计算公式为：其中：表示节点e1的存储成本；2)以上一时刻的移动节点作为当前时刻的初始节点，计算当前时刻初始节点移动到各节点的移动概率，将移动概率最高的节点添加到禁忌表中，并计算禁忌表中所保留节点的目标函数值，仅保留目标函数最低的节点；3)重复步骤2)，直到蚂蚁遍历完成仓库中的所有节点，最终禁忌表中所保留的节点即为存储货架；S5：利用PDA扫描标签二维码，根据扫描结果确定待入库产品的存储货架，并将待入库产品运送到存储货架完成产品入库。2.如权利要求1所述的一种智能货物仓储优化方法，其特征在于，所述S1步骤中利用货
物识别模型实时识别货架区域的剩余存储空间，包括：将仓库区域划分为若干货架区域，使得任意货架区域存在至多三列货架，则每个货架区域的编号为(a，b)，其中(a，b)表示以仓库入口为坐标原点的二维仓库坐标系中，货架区域的坐标位置，货架区域的货架编号为(a，b，c)，c表示货架区域的第c列货架，其中c＝1，2，3，c＝1表示是距离仓库入口最近的货架，c＝3表示是距离仓库入口最远的货架；在任意货架区域设置摄像头，摄像头实时拍摄货架区域的图像，并将拍摄的图像发送到仓储处理中心，仓储处理中心利用空间识别模型实时识别货架区域的货架剩余存储空间；所述空间识别模型的输入为拍摄的货架区域图像，所述空间识别模型识别货架区域剩余存储空间的流程为：1)利用高斯滤波器对货架区域图像I进行高斯滤波处理，得到高斯滤波图像I
σ
，所述高斯滤波处理的公式为：I
σ
(x，y)＝I(x，y)*G
σ
(x，y)其中：I(x，y)表示货架区域图像中以(x，y)为中心的3
×
3像素区域，I
σ
(x，y)表示高斯滤波处理后像素点(x，y)的值；*表示卷积操作；G
σ
(x，y)表示高斯滤波器模板，高斯滤波器模板对应标准差为σ的二维高斯核；2)计算高斯滤波图像I
σ
中任意像素点i的梯度值G(i)：G(i)＝|G1(i)|+|G2(i)|(i)|其中：I
σ
(i)表示高斯滤波图像中以任意像素点i为中心的3
×
3像素区域；若G(i)大于预设定的梯度阈值，则说明像素点i为边缘像素点；将边缘像素点的颜色像素值设置为255，得到图像I
′
；3)利用最大类间差法对图像I
′
进行二值化处理，将二值化处理后的背景标记为货架的剩余存储空间区域，并利用矩形框将剩余存储空间区域框起来，计算矩形框的面积，计算结果即为货架区域中货架的剩余存储空间。3.如权利要求1所述的一种智能货物仓储优化方法，其特征在于，所述S2步骤中无线网络信号发射装置实时向周围发射无线网络信号，包括：在各货架区域安装无线网络信号发射装置，仓储处理中心将实时计算得到的货架区域的剩余存储空间发送到无线网络信号发射装置，发射装置实时向周围发射无线网络信号，所述无线网络信号描述了货架区域的位置、货架剩余存储空间、货架存储产品的类别，所述无线网络信号的信号格式为：
Signal＝{Pr...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷刚，吕文涛，
申请(专利权)人：张家界富源仿真花有限公司，
类型：发明
国别省市：