一种条桶状态识别与任务规划方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种条桶状态识别与任务规划方法，包括以下步骤：采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集；构建状态识别模型，并基于所述图像数据集对所述状态识别模型进行迭代训练，从而得到目标状态识别模型；将实时采集的条桶图像视频通过所述目标状态识别模型进行条桶状态识别，得到条桶状态识别结果，并基于所述条桶状态识别结果对条桶运送设备进行条桶运送任务规划，从而实现条桶的智能搬运。本发明专利技术还公开了一种条桶状态识别与任务规划系统。本发明专利技术解决了现有的条桶运送AVG小车或机器人无法自动识别条桶状态，以及实现智能搬运条桶的技术问题。运条桶的技术问题。运条桶的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种条桶状态识别与任务规划方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种条桶状态识别与任务规划方法及系统。

技术介绍

[0002]纺纱车间中从梳棉机到并条机、并条机到并条机、并条机到粗纱机等工序之间的条桶运送是当前纺纱车间自动化和数字化的难题。目前，条桶运送AVG小车或机器人已经能够实现单个条桶的运送，但无法实现智能搬运或识别条桶的状态，判断条桶为空桶或满桶，仍需人工进行条桶任务规划和调度，效率低且费时费力。因此，亟待提出一种条桶状态识别与任务规划方法及系统，解决现有的条桶运送AVG小车或机器人无法自动识别条桶状态，以及实现智能搬运条桶的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的是提供一种条桶状态识别与任务规划方法及系统，旨在解决现有的条桶运送AVG小车或机器人无法自动识别条桶状态，以及实现智能搬运条桶的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一种条桶状态识别与任务规划方法，包括以下步骤：
[0005]S1、采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集；
[0006]S2、构建状态识别模型，并基于所述图像数据集对所述状态识别模型进行迭代训练，从而得到目标状态识别模型；
[0007]S3、将实时采集的条桶图像视频通过所述目标状态识别模型进行条桶状态识别，得到条桶状态识别结果，并基于所述条桶状态识别结果对条桶运送设备进行条桶运送任务规划，从而实现条桶的智能搬运。
[0008]优选方案之一，所述步骤S1采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集之前，还包括：
[0009]基于车间条桶运送设备和条桶位置的状态布局，规划所述条桶运送设备的行走路径。
[0010]优选方案之一，所述步骤S1采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集，具体为：
[0011]采集车间条桶的图像视频，并将所述图像视频按帧率进行分解，形成图像数据集；
[0012]对所述图像数据集中的图像进行条桶分类和条桶状态标注。
[0013]优选方案之一，所述步骤S1中采用Labeling标注工具对所述图像数据集中的图像进行条桶分类和条桶状态标注。
[0014]优选方案之一，所述步骤S1中对条桶状态标注，具体为：
[0015]若所述条桶存在超出条桶瓶口第一阈值的纱线，则将所述条桶状态标注为满桶；反之，则将所述条桶状态标注为空桶。
[0016]优选方案之一，所述状态识别模型采用Darknet
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Yolov3
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Tiny深度学习目标检测
网络模型。
[0017]优选方案之一，所述步骤S2中得到目标状态识别模型具体为：
[0018]若所述状态识别模型的损失曲线收敛至第二阈值以下，且执行度达到第三阈值，则完成状态识别模型的迭代训练，得到目标状态识别模型。
[0019]优选方案之一，所述第二阈值为0.2，所述第三阈值为98％。
[0020]优选方案之一，所述条桶状态识别结果包括条桶的类型、条桶的状态、条桶运送设备的位置信息和时钟信息。
[0021]一种条桶状态识别与任务规划系统，包括存储单元和处理单元，所述存储单元中存储可在所述处理单元上运行的计算机程序；所述处理单元执行所述计算机程序时实现如权利要求1
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9所述的一种条桶状态识别与任务规划方法。
[0022]本专利技术的上述技术方案中，该条桶状态识别与任务规划方法包括以下步骤：采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集；构建状态识别模型，并基于所述图像数据集对所述状态识别模型进行迭代训练，从而得到目标状态识别模型；将实时采集的条桶图像视频通过所述目标状态识别模型进行条桶状态识别，得到条桶状态识别结果，并基于所述条桶状态识别结果对条桶运送设备进行条桶运送任务规划，从而实现条桶的智能搬运。本专利技术通过采集车间条桶的图像视频，基于目标状态识别模型获得条桶的类型和状态，结合条桶运送设备的位置信息，从而为处于空闲状态的条桶运送设备规划条桶运送任务，解决了现有的条桶运送AVG小车或机器人无法自动识别条桶状态，以及实现智能搬运条桶的技术问题。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0024]图1为本专利技术实施例一种条桶状态识别与任务规划方法的示意图。
[0025]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施方式，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0026]下面将结合本专利技术实施方式中的附图，对本专利技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本专利技术的一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]需要说明，本专利技术实施方式中所有方向性指示(诸如上、下
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
[0028]另外，在本专利技术中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
[0029]并且，本专利技术各个实施方式之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域
普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。
[0030]参见图1，根据本专利技术的一方面，本专利技术提供一种条桶状态识别与任务规划方法，其中，所述条桶状态识别与任务规划方法包括以下步骤：
[0031]S1、采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集；
[0032]S2、构建状态识别模型，并基于所述图像数据集对所述状态识别模型进行迭代训练，从而得到目标状态识别模型；
[0033]S3、将实时采集的条桶图像视频通过所述目标状态识别模型进行条桶状态识别，得到条桶状态识别结果，并基于所述条桶状态识别结果对条桶运送设备进行条桶运送任务规划，从而实现条桶的智能搬运。
[0034]具体地，在本实施例中，所述步骤S1采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集之前，还包括：基于车间条桶运送设备和条桶位置的状态布局，规划所述条桶运送设备的行走路径，所述条桶运送设备可采用条桶运送AVG小车或机器人，本专利技术基于车间条桶运送设备和条桶位置的状态布局规划所述条桶运送设备的行走路径采用现有技术进行路径规划即可，本专利技术不进行具体限定。
[0035]具体地，在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种条桶状态识别与任务规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集；S2、构建状态识别模型，并基于所述图像数据集对所述状态识别模型进行迭代训练，从而得到目标状态识别模型；S3、将实时采集的条桶图像视频通过所述目标状态识别模型进行条桶状态识别，得到条桶状态识别结果，并基于所述条桶状态识别结果对条桶运送设备进行条桶运送任务规划，从而实现条桶的智能搬运。2.根据权利要求1所述的一种条桶状态识别与任务规划方法，其特征在于，所述步骤S1采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集之前，还包括：基于车间条桶运送设备和条桶位置的状态布局，规划所述条桶运送设备的行走路径。3.根据权利要求1
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2任一项所述的一种条桶状态识别与任务规划方法，其特征在于，所述步骤S1采集车间条桶的图像视频，构建图像数据集，具体为：采集车间条桶的图像视频，并将所述图像视频按帧率进行分解，形成图像数据集；对所述图像数据集中的图像进行条桶分类和条桶状态标注。4.根据权利要求3所述的一种条桶状态识别与任务规划方法，其特征在于，所述步骤S1中采用Labeling标注工具对所述图像数据集中的图像进行条桶分类和条桶状态标注。5.根据权利要求3所述的一种条桶状态识别与任务规划方法，其特征在于，所述步骤S1中对条桶状态标注，具体为：若所述条桶存...

【专利技术属性】
技术研发人员：李从心，徐恩松，邹泽明，张贵宝，
申请(专利权)人：上海华鸢机电有限公司，
类型：发明
国别省市：