CN110415464A - 通过多重力传感器识别商品的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种通过多重力传感器识别商品的方法，当商品放置在托盘部件上方时，预先设置在托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值；根据预设算法计算并获取放置商品在托盘部件上方的具***置；将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据分别进行比对；当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。可以精确地识别顾客取出的是哪一个商品，进而达到准确有效地商品识别。本公开还提供了一种通过多重力传感器识别商品的装置。

Description

通过多重力传感器识别商品的方法和装置

技术领域

本公开涉及电子设备技术领域，具体而言，涉及一种通过多重力传感器识别商品的方法和装置。

背景技术

现有技术中，无人售货柜是目前最为商业自动化的新设备之一，它不受时间、地点、空间的限制，能节省人力、方便交易，是一种全新的商业零售形式，又被称为24小时营业的微型超市，是未来的发展趋势。

目前无人售货柜多是利用射频识别技术(RFID)识别商品和控制损耗，射频识别技术本身有缺陷，成本高、性能不稳定：如容易被金属或液体屏蔽，时间长了它本身就容易失效，多件商品时容易出现漏读、反应慢、易损毁。市面上利用射频识别技术的无人售货柜方案均受限于射频识别技术的缺陷，无法稳定有效运营。

目前还有通过图像进行商品识别的无人售货柜，但是存在一些无法处理的严重缺陷，比如人为进行遮挡商品/摄像头，环境光线达不到成像要求等。无法达到有效运营的条件。

使用重力感应进行商品识别可以解决RFID及图像识别的缺陷。通过商品的重量判断顾客取出的是什么商品，不受环境光线，人为遮挡影响。无需对商品进行特别处理，不用贴识别标签，成本低廉，性能稳定。

重力识别通过预设商品的均重(多个相同商品的总重/商品数量)与重力感应到顾客取出的实际重量进行对比，在预设的阈值范围内，判断出顾客取出的是哪种商品，完成商品识别的过程。

但是，现有重力商品识别技术的存在以下一些缺点：

需要每种商品单独一个称重传感器和托盘，在放入商品时，必须固定放入对应的托盘，因为预设的均重等信息是和柜体内的传感器对应的，大大增加了设备的成本和制作难度，同时也限制了可以同时销售的品类数量。

不同批次的相同商品之间，往往重量变化幅度也比较大，只能通过调整预设的阈值，这会影响到均重相近的商品，限制了可以同时识别的商品品类。

无法有效识别重量相似的商品，如250g规格的A商品和250g规格的B商品。因为是通过商品重量与预置***内的商品均重进行比对，在一定阈值内判断是哪种商品，所以在阈值内重量相近的商品是无法有效区分开的。

无法识别倍重商品问题，如柜体内同时有50g规格和25g规格的商品，则无法判断是取出了两个25g的商品还是取出了一个50g规格的商品，无法进行有效识别。

发明内容

为了解决现有技术中的技术问题，本公开实施例提供了一种通过多重力传感器识别商品的方法和装置，在一个整体大托盘下面放置多个重力传感器。由于重力主要集中在物体的重心位置，所以每个传感器和商品的位置远近不同而会获得到不同的重力值。依据相应的计算可以获知商品在托盘的平面位置。放入商品时自动记录每个商品的具体重量和位置。在顾客取出商品时，通过相同的计算方法，将商品的重量和位置与预先记录的数据进行对比，可以精确地识别顾客取出的是哪一个商品。进而达到准确有效地商品识别。

第一方面，本公开实施例提供了一种通过多重力传感器识别商品的方法，包括以下步骤：当商品放置在托盘部件上方时，所述预先设置在所述托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值；根据预设算法计算并获取放置商品在所述托盘部件上方的具***置；将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据分别进行比对；当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。

在其中一个实施例中，还包括：将多个重力传感器预先设置在所述托盘部件下方，其中，多个重力传感器个数为2个时，则将重力传感器设置在所述托盘部件下方的两端。

在其中一个实施例中，多个重力传感器个数为3个或n整数时，则将重力传感器三等分或n等分设置在所述托盘部件下方。

在其中一个实施例中，根据放置商品重心位置的不同，设置在所述托盘部件下方的多个重力传感器获取不同的重力数值。

在其中一个实施例中，所述预设算法为：根据放置商品重心位置的不同，设置在所述托盘部件下方的多个重力传感器获取不同的重力数值设为C1和C2；当商品放置时C1和C2分别获取一个重力的增加，设为W1和W2；商品放置的重量设为W，则W＝W1+W2；设两个重力传感器之间的距离为H，则商品距离C1的距离为H1＝W1/W*H；商品距离C2的距离为H2＝W2/W*H。

在其中一个实施例中，还包括：对所述托盘部件下方所述的多个重力传感器获取的放置的每个商品的重力值与所在托盘部件上方的具***置进行存储。

在其中一个实施例中，所述当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息包括：取出商品的品类、数量。

第二方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

第三方面，本公开实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法的步骤。

第四方面，本公开实施例提供了一种通过多重力传感器识别商品的装置，所述装置包括：第一获取模块，用于当商品放置在托盘部件上方时，所述预先设置在所述托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值；第二获取模块，用于根据预设算法计算并获取放置商品在所述托盘部件上方的具***置；比对模块，用于将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据分别进行比对；识别模块，用于当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。

本发明提供的一种通过多重力传感器识别商品的方法和装置，当商品放置在托盘部件上方时，预先设置在托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值；根据预设算法计算并获取放置商品在托盘部件上方的具***置；将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据分别进行比对；当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。该方法在一个整体大托盘下面放置多个重力传感器。由于重力主要集中在物体的重心位置，所以每个传感器和商品的位置远近不同而会获得到不同的重力值。依据相应的计算可以获知商品在托盘的平面位置。放入商品时自动记录每个商品的具体重量和位置。在顾客取出商品时，通过相同的计算方法，将商品的重量和位置与预先记录的数据进行对比，可以精确地识别顾客取出的是哪一个商品。进而达到准确有效地商品识别。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍：

图1为本发明一个实施例中的一种通过多重力传感器识别商品的方法的步骤流程示意图；

图2为本发明一个实施例中的一种通过多重力传感器识别商品的方法的步骤流程示例图；以及

图3为本发明一个实施例中的一种通过多重力传感器识别商品的装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请进行进一步的详细介绍。

在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本公开的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下通过实施例，并结合附图，对本发明一种通过重力识别商品的方法和装置的具体实施方式进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，为一个实施例中的一种通过多重力传感器识别商品的方法的流程示意图，具体包括以下步骤：

步骤102，当商品放置在托盘部件上方时，预先设置在托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值。

在一个实施例中，本公开的通过多重力传感器识别商品的方法，还包括：将多个重力传感器预先设置在托盘部件下方，其中，多个重力传感器个数为2个时，则将重力传感器设置在所述托盘部件下方的两端。

此外，多个重力传感器个数为3个或n整数时，则将重力传感器三等分或n等分设置在托盘部件下方。

需要说明的是，根据放置商品重心位置的不同，设置在托盘部件下方的多个重力传感器获取不同的重力数值。

步骤104，根据预设算法计算并获取放置商品在托盘部件上方的具***置。

如图2所示，通过多重力传感器识别商品的装置由重力感应单元与控制单元和存储单元组成。在摆放商品时，将商品放到重力感应单元上的托盘中，此时控制单元获取到此商品的具体重量和在托盘的位置，根据预设的商品品类将此商品与重量和位置对应记录在存储单元中。此商品的具体重量和位置就相当于是商品的唯一标签，因为通过两个不同的参考数据，可以保证唯一性。取出商品时，控制单元获取重力感应单元返回的重量减少数据和发生变化的位置，与存储单元中的记录进行重量对比，识别出取出的是哪一个商品，然后相应地标记此商品已取出。此方案解决了目前重力感应识别商品的缺陷。

采用多传感器支撑，可以支持超大托盘，没有空间和摆放数量的限制；摆放商品时不受固定棚格位置限制，只需要摆放在重力感应单元的托盘上即可，多个品类可以混合摆放，不受任何限制；采用重力感应识别，不受商品形状，大小限制，只要托盘能摆放就可以进行识别，大大扩充支持的商品品类数量；由于是针对单个商品按照重量和所在位置形成的唯一标签进行识别，所以对相同规格重量的商品可以有效地进行识别，如果采用均重加阈值的方式则无法进行识别；由于采用了两个参考数据，所以针对重量高度相似的商品，通过所在位置的不同依然可以有效地进行识别；同样倍重的问题也得到了有效解决，即使多个商品的均重和其他商品的均重一样，通过对位置的判断，可以区分出是取出的单个商品还是多个商品，可以有效正确地实现识别。

其中，预设算法为：根据放置商品重心位置的不同，设置在托盘部件下方的多个重力传感器获取不同的重力数值设为C1和C2；当商品放置时C1和C2分别获取一个重力的增加，设为W1和W2；商品放置的重量设为W，则W＝W1+W2；设两个重力传感器之间的距离为H，则商品距离C1的距离为H1＝W1/W*H；商品距离C2的距离为H2＝W2/W*H。通过计算就可以获得商品的重量W和所在托盘的位置H1，H2。

步骤106，将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据分别进行比对。

具体的，根据待取出商品重心位置的不同，设置在托盘部件下方的多个重力传感器获取不同的重力数值设为C1和C2；当取出商品时C1和C2分别获取一个重力的减少，设为W1和W2；商品取出的重量设为W，则W＝W1+W2；设两个重力传感器之间的距离为H，则商品距离C1的距离为H1＝W1/W*H；商品距离C2的距离为H2＝W2/W*H。

可以理解为，取出商品时，C1和C2将获取到一个重力的减少，此时取减少的量W1和W2。计算重量W和位置H1，H2的方法和放入时一样。

进一步地，本公开的通过多重力传感器识别商品的方法，还包括：对托盘部件下方的多个重力传感器获取的放置的每个商品的重力值与所在托盘部件上方的具***置进行存储。由此，提高了比对的高效性、快速性与及时性。

步骤108，当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。需要说明的是，当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息包括：取出商品的品类、数量。

本发明提供的一种通过多重力传感器识别商品的方法，当商品放置在托盘部件上方时，预先设置在托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值；根据预设算法计算并获取放置商品在托盘部件上方的具***置；将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据分别进行比对；当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。该方法在一个整体大托盘下面放置多个重力传感器。由于重力主要集中在物体的重心位置，所以每个传感器和商品的位置远近不同而会获得到不同的重力值。依据相应的计算可以获知商品在托盘的平面位置。放入商品时自动记录每个商品的具体重量和位置。在顾客取出商品时，通过相同的计算方法，将商品的重量和位置与预先记录的数据进行对比，可以精确地识别顾客取出的是哪一个商品。进而达到准确有效地商品识别。

基于同一发明构思，还提供了一种通过多重力传感器识别商品的装置。由于此装置解决问题的原理与前述一种通过多重力传感器识别商品的方法相似，因此，该装置的实施可以按照前述方法的具体步骤实现，重复之处不再赘述。

如图3所示，为一个实施例中的一种通过多重力传感器识别商品的装置的结构示意图。该通过多重力传感器识别商品的装置10包括：第一获取模块200、第二获取模块400、比对模块600和识别模块800。

其中，第一获取模块200用于当商品放置在托盘部件上方时，预先设置在托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值；第二获取模块400用于根据预设算法计算并获取放置商品在托盘部件上方的具***置；比对模块600用于将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据分别进行比对；识别模块800用于当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。

本发明提供的一种通过多重力传感器识别商品的装置，第一获取模块当商品放置在托盘部件上方时，预先设置在托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值；第二获取模块根据预设算法计算并获取放置商品在托盘部件上方的具***置；比对模块将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据分别进行比对；最终识别模块当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。该装置在一个整体大托盘下面放置多个重力传感器。由于重力主要集中在物体的重心位置，所以每个传感器和商品的位置远近不同而会获得到不同的重力值。依据相应的计算可以获知商品在托盘的平面位置。放入商品时自动记录每个商品的具体重量和位置。在顾客取出商品时，通过相同的计算方法，将商品的重量和位置与预先记录的数据进行对比，可以精确地识别顾客取出的是哪一个商品。进而达到准确有效地商品识别。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被图1中处理器执行。

本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品。当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述图1的方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。

本公开中涉及的器件、装置、设备、***的方框图仅作为示例性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、***。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

另外，如在此使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，例如“A、B或C的至少一个”的列举意味着A或B或C，或AB或AC或BC，或ABC(即A和B和C)。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。

为了示例和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本公开的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种通过多重力传感器识别商品的方法，其特征在于，包括以下步骤：

当商品放置在托盘部件上方时，所述预先设置在所述托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值；

根据预设算法计算并获取放置商品在所述托盘部件上方的具***置；

将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据分别进行比对；

当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。

2.根据权利要求1所述的通过多重力传感器识别商品的方法，其特征在于，还包括：将多个重力传感器预先设置在所述托盘部件下方，其中，多个重力传感器个数为2个时，则将重力传感器设置在所述托盘部件下方的两端。

3.根据权利要求1或2所述的通过多重力传感器识别商品的方法，其特征在于，多个重力传感器个数为3个或n整数时，则将重力传感器三等分或n等分设置在所述托盘部件下方。

4.根据权利要求1所述的通过多重力传感器识别商品的方法，其特征在于，根据放置商品重心位置的不同，设置在所述托盘部件下方的多个重力传感器获取不同的重力数值。

5.根据权利要求1所述的通过重力传感器识别商品的方法，其特征在于，所述预设算法为：根据放置商品重心位置的不同，设置在所述托盘部件下方的多个重力传感器获取不同的重力数值设为C1和C2；

当商品放置时C1和C2分别获取一个重力的增加，设为W1和W2；

商品放置的重量设为W，则W＝W1+W2；

设两个重力传感器之间的距离为H，则商品距离C1的距离为H1＝W1/W*H；商品距离C2的距离为H2＝W2/W*H。

6.根据权利要求1所述的通过多重力传感器识别商品的方法，其特征在于，还包括：对所述托盘部件下方所述的多个重力传感器获取的放置的每个商品的重力值与所在托盘部件上方的具***置进行存储。

7.根据权利要求1所述的通过多重力传感器识别商品的方法，其特征在于，所述当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息包括：取出商品的品类、数量。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现所述权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种通过多重力传感器识别商品的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于当商品放置在托盘部件上方时，所述预先设置在所述托盘部件下方的多个重力传感器分别获取放置商品的重力数值；

第二获取模块，用于根据预设算法计算并获取放置商品在所述托盘部件上方的具***置；

比对模块，用于将待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据分别进行比对；

识别模块，用于当待取出商品的重量与位置数据与预先存储的所述待取出商品的重量与位置数据比对一致，则确定待取出商品的信息。