一种五金件智能分拣合包方法技术

本发明专利技术提供了一种五金件智能分拣合包方法，包括如下步骤：读取m个订单的订单信息，订单信息包括五金件信息；将m个订单的五金件信息，转化为订单五金件表达；将多个种类五金件混合输送到视觉检测区域；获取视觉检测区域图像，将图像进行处理，进行区域合并；将区域合并后的图像输入到训练好的五金件识别模型中，得到图像中各种五金件的所在位置坐标；将订单五金件表达转换成指令；工业机器人根据指令抓取相应的五金件，并将五金件送出到订单对应位置实现分拣；将分拣好的五金件进行打包封装。该方法能够节省大量人力，降低人工成本，提高五金件分拣包装的自动化程度，包装计数更精准，能缩短交货期和提高生产效率。能缩短交货期和提高生产效率。能缩短交货期和提高生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种五金件智能分拣合包方法


[0001]本专利技术涉及五金件分拣包装
，更具体地说，涉及一种五金件智能分拣合包方法。

技术介绍

[0002]目前，随着人工智能的高速发展，在自动化的大潮流趋势中，定制家具企业多采用自动化流水线进行家具产品的生产和加工。
[0003]在定制家具五金件的制造、包装以及运输过程中，传统的五金件分拣过程是根据订单进行五金件的选取，再进行人工分解。这种包装生产方式主要是通过人工送料和控制包装，效率较低，常常会因为五金件体积小、品种多等因素，容易出现多装、漏装等现象，而且对于人工的依赖性过高；随着订单量的不断增大，时常会因为工作量过大导致订单不能及时出货；而工作量过大还会导致工作紧迫和劳动强度过大，而出现数量或者种类分拣出错，这种出错率就会不断增加。此外，对于不同订单的要求需要在各种五金件中分拣出不同数量、型号、包装方式的物件，这样繁琐的工作程序必会造成包装效率及准确率的降低。

技术实现思路

[0004]为克服现有技术中的缺点与不足，本专利技术的目的在于提供一种五金件智能分拣合包方法；该方法能够节省大量人力，降低人工成本，提高五金件分拣包装的自动化程度，包装计数更精准，能缩短交货期和提高生产效率。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术通过下述技术方案予以实现：一种五金件智能分拣合包方法，包括如下步骤：
[0006]S1、读取m个订单的订单信息，订单信息包括五金件信息；将m个订单的五金件信息，转化为订单五金件表达I
r
(r＝1，2，...，m)；
[0007]将多个种类五金件混合输送到视觉检测区域；
[0008]S2、获取视觉检测区域图像，将图像进行处理，采用SAD算法进行区域合并；
[0009]S3、将区域合并后的图像输入到训练好的五金件识别模型中，得到图像中各种五金件的所在位置坐标；五金件识别模型是指：以yolov4模型为基础、训练时采用k
‑
means++算法对锚框尺寸进行聚类和修正的模型；
[0010]S4、将订单五金件表达I
r
转换成指令M；工业机器人根据指令M抓取相应的五金件，并将五金件送出到订单对应位置实现分拣；
[0011]S5、将分拣好的五金件进行打包封装。
[0012]优选地，所述S3中，五金件识别模型训练包括如下步骤：
[0013]L1、从五金件图片中标注出五金件锚框，构建出锚框数据集δ；从锚框数据集中随机选取一个锚框作为第一个锚框聚类中心c1；
[0014]L2、在第s次迭代中，将除当前已有锚框聚类中心c
z
以外的锚框设为其余锚框；计算其余锚框到当前已有锚框聚类中心c
z
之间的IOU值：
[0015][0016]其中，G
z
表示第z个锚框聚类中心c
z
的面积，G
k
表示第k个其余锚框的面积，N表示其余锚框的数量；
[0017]找出当前迭代中，各个其余锚框的最小IOU值：
[0018]D(s，k)＝min(IOU(s，k))
[0019]L3、计算其余锚框被选为下一个锚框聚类中心的概率p(s，k)：
[0020][0021]其中，δ为当前迭代中其余锚框的集合；
[0022]L4、在所有其余锚框已有迭代的概率p(s，k)中找出最大值，设定最大值对应的其余锚框为新的锚框聚类中心；
[0023]L5、重复L2至L4进行下一次迭代，直至找出Z
num
个锚框聚类中心c
z
，z＝1，2，...Z
mum
；
[0024]L6、分别计算各个其余锚框与Z
num
个锚框聚类中心c
z
之间的IOU值：
[0025][0026]其中，G
z
表示第z个锚框聚类中心c
z
的面积，G
k
表示第k个其余锚框的面积，N表示其余锚框的数量；
[0027]将各个其余锚框分别与IOU值最大的目标锚框归为同一类，得到Z
num
个锚框类别；
[0028]L7、将各个锚框类别所有锚框的宽和高分别取均值，得到修正后的各个锚框类别的锚框的宽和高。
[0029]优选地，所述S2中，采用SAD算法进行区域合并，是指：
[0030]S21、将图像每个像素点标记不同的标签；
[0031]S22、随机选取一个像素点作为初始的区域A
n
，n＝1；
[0032]S23、计算像素点与相邻像素点之间的欧式距离dist；所述相邻是指横轴、纵轴、对角线相邻；
[0033][0034]其中，x
q
和y
q
分别代表在第q个空间维度中两个像素点的像素值；
[0035]S24、当欧式距离dist≤距离设定值时，将参与欧式距离dist计算的相邻像素点合并到区域A
n
；将新合并到区域A
n
的像素点的标签更新为区域A
n
中像素点的现有标签；
[0036]S25、计算区域A
n
各个空间维度的像素均值p
q
；
[0037]S26、计算新合并到区域A
n
像素点的相邻像素点与区域A
n
像素均值p
i
的绝对差值和SAD：
[0038][0039]其中，p
q
代表被选取像素点的像素值的集合；c
q
代表图像所有像素点的集合；o
q
代表与p
q
相邻的像素点的集合；
[0040]当绝对差值和SAD<SAD设定值时，将参与绝对差值和SAD计算的相邻像素点合并到区域A
n
；将新合并到区域A
n
的像素点的标签更新为区域A
n
中像素点的现有标签；跳至S25，直至区域A
n
中像素点与相邻像素点再无绝对差值和SAD<SAD设定值的情况；
[0041]S27、随机选取一个未合并到任何区域的像素点作为下一个初始的区域A
n
，n＝n+1；跳至S23进行下一个区域合并，直至所有像素点均被遍历合并。
[0042]优选地，所述S2中，在采用SAD算法进行区域合并之前，先对图像进行均值滤波处理，滤波核函数k(x，y)为：
[0043][0044]其中，k(x，y)表示均值滤波后得到的图像，f(x，y)表示原始图像，M＝(2*ksize.width+1)*(2*ksize.height+1)；ksize.width代表滤波器窗口的宽度，ksize.height表示滤波器窗口的高度。
[0045]优选地，所述S1中，订单五金件表达I
r
(r＝1，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种五金件智能分拣合包方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、读取m个订单的订单信息，订单信息包括五金件信息；将m个订单的五金件信息，转化为订单五金件表达I
r
(r＝1,2,
…
,m)；将多个种类五金件混合输送到视觉检测区域；S2、获取视觉检测区域图像，将图像进行处理，采用SAD算法进行区域合并；S3、将区域合并后的图像输入到训练好的五金件识别模型中，得到图像中各种五金件的所在位置坐标；五金件识别模型是指：以yolov4模型为基础、训练时采用k
‑
means++算法对锚框尺寸进行聚类和修正的模型；S4、将订单五金件表达I
r
转换成指令M；工业机器人根据指令M抓取相应的五金件，并将五金件送出到订单对应位置实现分拣；S5、将分拣好的五金件进行打包封装。2.根据权利要求1所述的五金件智能分拣合包方法，其特征在于：所述S5，是指：所述S3中，五金件识别模型训练包括如下步骤：L1、从五金件图片中标注出五金件锚框，构建出锚框数据集δ；从锚框数据集中随机选取一个锚框作为第一个锚框聚类中心c1；L2、在第s次迭代中，将除当前已有锚框聚类中心c
z
以外的锚框设为其余锚框；计算其余锚框到当前已有锚框聚类中心c
z
之间的IOU值：其中，G
z
表示第z个锚框聚类中心c
z
的面积，G
k
表示第k个其余锚框的面积，N表示其余锚框的数量；找出当前迭代中，各个其余锚框的最小IOU值：D(s,k)＝min(IOU(s,k))L3、计算其余锚框被选为下一个锚框聚类中心的概率p(s,k)：其中，δ为当前迭代中其余锚框的集合；L4、在所有其余锚框已有迭代的概率p(s,k)中找出最大值，设定最大值对应的其余锚框为新的锚框聚类中心；L5、重复L2至L4进行下一次迭代，直至找出Z
num
个锚框聚类中心c
z
,z＝1,2,...Z
num
；L6、分别计算各个其余锚框与Z
num
个锚框聚类中心c
z
之间的IOU值：其中，G
z
表示第z个锚框聚类中心c
z
的面积，G
k
表示第k个其余锚框的面积，N表示其余锚框的数量；将各个其余锚框分别与IOU值最大的目标锚框归为同一类，得到Z
num
个锚框类别；L7、将各个锚框类别所有锚框的宽和高分别取均值，得到修正后的各个锚框类别的锚框的宽和高。
3.根据权利要求1所述的五金件智能分拣合包方法，其特征在于：所述S2中，采用SAD算法进行区域合并，是指：S21、将图像每个像素点标记不同的标签；S22、随机选取一个像素点作为初始的区域A
n
，n＝1；S23、计算像素点与相邻像素点之间的欧式距离dist；所述相邻是指横轴、纵轴、对角线相邻；其中，x
q
和y
q
分别代表在第q个空间维度中两个像素点的像素值；S24、当欧式距...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴炳炳，何新义，罗陆锋，王金海，王伟，黄国维，张宏艳，
申请(专利权)人：佛山维尚家具制造有限公司，
类型：发明
国别省市：