本发明专利技术公开了一种基于货物识别的机器人运输策略优化系统，包括图像采集模块，标签读取模块，通信模块，识别模块，远程数据库。首先利用标签读取模块采集标签内的货物种类和图像信息，并基于货物的种类和图像信息，在图像采集模块的连续帧图像中对货物进行识别，并实现对货物的分拣以及选择合适的方式运输。本发明专利技术能够实现机器人全自动化的货物识别和运输策略优化，采用的识别算法能够提升货物识别的准确性和效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人控制领域，尤其涉及一种基于货物识别的机器人运输策略优化系统。
技术介绍
1、目前，国内商品市场快速发展，物流的需求量越来越大。货物的分拣和分类运输为物流环节中的重中之重。用人力进行货物的分拣和分类，已经难以满足目前物流行业爆炸式速度增长的需求。同时，人工成本快速提升，导致物流行业成本难以控制。
2、我国的机器人应用于物流行业的起步稍晚，目前机器人的动作功能大部分由编程人员事先编写好，机器人根据指定动作实现货物的搬运等。然而，机器人缺乏对货物进行识别和分拣的能力。本专利技术主要针对以上技术问题，提出一种基于货物识别的机器人运输策略优化系统。
技术实现思路
1、本专利技术为解决以上技术问题所采取的技术方案是：
2、一种基于货物识别的机器人运输策略优化系统，包括以下步骤：
3、所述机器人运输策略优化系统包括图像采集模块，标签读取模块，通信模块，识别模块，远程数据库；
4、s1、标签读取模块读取货物表面贴附的标签中的货物信息；
5、s2、图像采集模块采集货物堆图像；所述货物堆为多个货物堆放于平台上的图像；
6、s3、标签读取模块将读取的标签中的货物信息传输给识别模块；
7、s4、图像采集模块将采集的货物堆图像传输给识别模块；
8、s5、识别模块对货物种类、名称进行分类和识别，根据货物种类和名称获取货物所需要的运输环境，并采用货物关联的运输环境对货物进行提取和运输。
>9、其中，所述标签读取模块读取货物表面贴附的标签中的货物信息，具体包括：10、标签读取模块向当前货物堆中的多个货物发送唤醒指令；
11、所述多个货物表面中的标签接收到唤醒指令后执行唤醒程序；
12、所述标签向标签读取模块发送唤醒应答指令，所述唤醒应答指令包括所述标签id；
13、所述标签读取模块收到唤醒应答指令后，向标签发送货物信息读取指令，所述货物信息读取指令包括公钥a和私钥b；
14、所述标签接收到读取指令后，读取标签内存储器所存储的货物种类信息和图像信息，
15、所述标签读取标签内存储器所存储的货物种类信息和货物图像信息，并根据公钥a和私钥b对货物种类信息和货物图像信息进行加密；
16、标签将加密后的数据发送给标签读取模块；
17、标签读取模块接收到加密数据后，对所述加密数据进行解密，获得解密后的货物种类和货物图像；
18、标签读取模块根据货物种类查询本地数据库，获取种类编号并发送种类编号至标签；
19、标签接收种类编号后，在标签显示装置上显示种类编号；
20、标签读取模块将解密后的货物种类和货物图像发送给识别模块。
21、进一步地，所述图像采集模块采集货物堆图像，并将货物堆图像发送给识别模块，具体包括：
22、图像采集模块包括深度摄像头；
23、所述摄像头采集货物堆连续帧图像，并采集摄像头与货物堆的距离；
24、所述图像采集模块实时地将货物堆连续帧图像，以及摄像头与货物堆的距离发送给识别模块。
25、进一步地，所述识别模块对货物种类、名称进行分类和识别，具体包括如下步骤：
26、s51、识别模块接收标签读取模块发送的解密后的货物种类和货物图像；
27、s52、识别模块接收图像采集模块发送的货物堆连续帧图像和摄像头与货物堆的距离；
28、s53、识别模块采用边界算法识别货物堆图像中各货物的轮廓边界；
29、s54、识别模块识别图像中货物标签的轮廓边界；
30、s55、识别模块判断各货物的轮廓边界中是否包括标签的轮廓边界，如果是，则将包括标签的轮廓边界的货物a的轮廓边界以红色实线标注；并将该货物a的轮廓边界内的图像与所述标签读取模块发送的解密后的各货物图像进行对比分析；如果否，则转入步骤s58；
31、s56、如果对比成功，识别模块在远程数据库中查找标签读取模块发送的货物图像对应的货物名称，并在图像中去除该货物a的图像；如果比对不成功，转入步骤s57；
32、s57、识别模块在远程数据库中查找与该货物a种类对应的各种货物图像，并进行对比分析，以获得匹配率最高的货物名称，并在图像中去除该货物a的图像；
33、s58、根据摄像头与货物堆的距离，以预设路径调整机器人位置和摄像头的拍摄角度，重复步骤s55，以机器人回到初始位置作为调整机器人位置和摄像头的拍摄角度的终止条件；
34、s59、如果机器人回到初始位置，图像中仍存在货物的轮廓边界，则将上述存在货物的轮廓边界的该货物的图像与远程数据库中各种类货物的图像进行对比分析，以获得匹配率最高的货物名称，并在图像中去除该货物的图像；直至图像中不存在货物的轮廓；
35、s60、在摄像头采集货物堆连续帧图像中以红色实线标注各货物的轮廓边界，在各轮廓边界内显示各货物对应的货物种类、名称和图像，并在机器人的显示装置中进行实时显示。
36、进一步地，所述根据货物种类和名称获取货物所需要的运输环境，并采用货物关联的运输环境对货物进行提取和运输，具体包括：
37、机器人根据货物种类和名称，在远程数据库中查询货物所需要的运输环境；
38、机器人根据连续帧图像中的各货物的定位对获取进行提取，并运输至与获取所需运输环境对应的指定车辆中。
39、本专利技术的有益效果如下：
40、(1)本申请通过rfid先获取货物的种类和图像，再在连续视频帧图像上对货物进行识别，本申请中联合rfid、货物堆的连续帧图像和远程数据库内容的货物识别方法，能够极大减少计算量，提高货物识别的准确性；
41、(2)本申请采用的标签读取模块和标签之间的数据加密方式，区别于传统的加密方式，主要针对货物的种类数据和图像数据这两种数据制定的加密方式，能够进一步提升数据传输的安全性，以防第三方获取货物信息，尤其是需要安全保密的货物信息；
42、(3)本申请结合货物图像边界识别的方法和标签边界的识别的方法相结合，能够以高效率筛选出能够快速识别的货物，极大提升了系统的处理效率。
43、上述说明，仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述说明和其它目的、特征及优点能够更明显易懂，特举较佳实施例，详细说明如下。
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【技术保护点】
1.一种基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：所述标签读取模块读取货物表面贴附的标签中的货物信息。
3.根据权利要求2所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：所述读取包括：
4.根据权利要求1所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：所述图像采集模块采集货物堆图像，并将货物堆图像发送给识别模块。
5.根据权利要求4所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，包括：
6.根据权利要求2-5所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：所述识别模块对货物种类、名称进行分类和识别。
7.根据权利要求6所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：所述分类和识别包括如下步骤：
8.根据权利要求1所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：所述根据货物种类和名称获取货物所需要的运输环境，并采用货物关联的运输环境对货物进行提取和运输。
9.根据权利要求7所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：
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【技术特征摘要】
1.一种基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：所述标签读取模块读取货物表面贴附的标签中的货物信息。
3.根据权利要求2所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：所述读取包括：
4.根据权利要求1所述基于货物识别的机器人运输策略优化系统，其特征在于：所述图像采集模块采集货物堆图像，并将货物堆图像发送给识别模块。
5.根据权利要求4所述基于货物识别的机器人运输策略优化...
【专利技术属性】
技术研发人员：李艳光，
申请(专利权)人：北京缘顺福咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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