【摘 要】
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大型人工仓储管理过程中存在库位占用状态不能定时反馈、库位存放货品不能直观的进行查找、人工盘点周期长以及仓储作业效率等的问题。针对这些问题,本文研究了机器视觉系统在仓储管理上的应用。机器视觉系统是利用图像采集设备模仿人眼的一种智能化系统,该系统具有集成度高、误差率小以及效率高等优点。由于机器视觉系统众多的优点,本文提出了一种基于机器视觉的智能仓储系统,该系统主要从以下几个方面研究了仓储的智能化管理。
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大型人工仓储管理过程中存在库位占用状态不能定时反馈、库位存放货品不能直观的进行查找、人工盘点周期长以及仓储作业效率等的问题。针对这些问题,本文研究了机器视觉系统在仓储管理上的应用。机器视觉系统是利用图像采集设备模仿人眼的一种智能化系统,该系统具有集成度高、误差率小以及效率高等优点。由于机器视觉系统众多的优点,本文提出了一种基于机器视觉的智能仓储系统,该系统主要从以下几个方面研究了仓储的智能化管理。（1）对基于机器视觉的仓储库位状态识别方法进行了研究,针对工业仓储现场的特点设计了一种自适应残差网络算法进行库位状态的识别。该算法通过构建自适应残差网络来实现近似信息但不同状态的库位识别,同时利用残差的思想避免了梯度弥散。自适应残差网络不仅通过自适应学习算法提高网络的学习效率,而且采用在线学习的方式实现了准确率的提高,故整个算法能够高效准确的识别库位状态信息。（2）研究探讨了基于机器视觉的货物标签信息检测方法,针对仓储货物信息的特点设计了一种基于CTPN的仓储货物标签检测算法。该算法利用RNN循环的方式实现小文本框的连接,通过CNN加RNN的方式实现货物标签端到端的检测训练,故CTPN算法能够准确检测出货物标签位置。（3）对基于机器视觉的货物标签识别算法进行了研究,针对检测后的货物标签信息设计了一种基于CRNN的货物标签识别算法。该算法通过卷积层的特征提取,循环层的信息捕捉,转录层的信息转换,实现了货物标签信息的精准识别。（4）对提出的算法进行了智能仓储系统的搭建与模拟仿真,并将该系统应用于某日化企业的仓储,通过企业仓储例证了本文所提的方法。由实验可知,整个智能仓储系统的库位信息识别的准确率达到99%以上,证明了基于机器视觉的智能仓储系统的可行性、准确性和鲁棒性,为全人工作业下的仓储信息管理提供了一种新的方法。
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