CN112101835A - 应用云计算的产品分拣*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种应用云计算的产品分拣***，包括：箱体生产线，用于生产快递箱，包括箱体传送机构、旋转轴、永磁无刷电机、定点采集机构以及现场计数设备；云计算网元，用于在实时滤波图像中灰度值在孔洞灰度上限阈值和孔洞灰度下限阈值之间的像素点的数量超限时，对这些像素点的两两间距进行均值计算，当所述均值小于预设均值阈值时，发出孔洞识别信号；现场分拣设备，通过网络与所述云计算网元连接，用于在接收到孔洞识别信号时，将定点采集机构的正下方的快递箱推送到废品储存盒内。本发明的应用云计算的产品分拣***设计紧凑、运行智能。由于能够充分利用云计算的处理能力对现场快递箱外形进行瑕疵辨识，从而保证了产品分拣的效率。

Description

应用云计算的产品分拣***
技术领域
本发明涉及云计算处理领域，尤其涉及一种应用云计算的产品分拣***。
背景技术
快递又称速递或快运，是指物流企业(含货运代理)通过自身的独立网络或以联营合作(即联网)的方式，将用户委托的文件或包裹，快捷而安全地从发件人送达收件人的门到门的新型运输方式。
快递有广义和狭义之分。广义的快递是指任何货物(包括大宗货件)的快递；而狭义的快递专指商务文件和小件的紧急递送服务。从服务的标准看，快递一般是指在48小时之内完成的快件送运服务。
由于快递的货物大小、类型的不同，需要定制不同尺寸的快递箱体，在实际使用中，分拣人员经常要面对海量的不同尺寸的快递箱体，其人工分拣的模式过于原始且效率低下，如果能应用适合快速数据处理的云计算模式，将有助于迅速完成海量的不同尺寸的快递箱体的分拣动作。
发明内容
本发明至少具有以下两个重要发明点：
(1)采用云计算网元，对生产线刚推送到的敞开状态下的快递箱进行孔洞检测，以分拣出不合格产品、合格产品以及待定产品；
(2)采用现场分拣设备和包括废品储存盒、待定储存盒和产品储存盒的多储存盒结构，以实现不同合格程度的产品的分别推送，从而提升了快递箱生产线的自动化水平。
根据本发明的一方面，提供了一种应用云计算的产品分拣***，所述***包括：
箱体生产线，用于生产快递箱，包括箱体传送机构、旋转轴、永磁无刷电机、定点采集机构以及现场计数设备；
所述箱体传送机构在所述旋转轴的带动下，陆续将各个快递箱推送到所述定点采集机构的正下方；
所述永磁无刷电机用于驱动所述旋转轴，所述现场计数设备用于在每一个快递箱推送到所述定点采集机构的正下方时，对生产的快递箱的总数进行递增计数；
所述定点采集机构与所述超声波测量机构连接，用于对其正下方的快递箱执行采集操作，以获得相应的定点采集图像；
超声波测量机构，设置在所述定点采集机构的附近，包括超声波发送器、超声波接收器和非总线型单片机，用于检测所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱；
引导滤波设备，与所述定点采集机构连接，用于对接收到的定点采集图像执行引导滤波处理，以获得相应的实时滤波图像；
云计算网元，设置在所述箱体生产线的远端，通过网络与所述引导滤波设备连接，用于在所述实时滤波图像中灰度值在孔洞灰度上限阈值和孔洞灰度下限阈值之间的像素点的数量超限时，对这些像素点的两两间距进行均值计算，当所述均值小于预设均值阈值时，发出孔洞识别信号；
现场分拣设备，通过网络与所述云计算网元连接，用于在接收到孔洞识别信号时，将所述定点采集机构的正下方的快递箱推送到废品储存盒内；
其中，所述箱体传送机构推送的每一个快递箱都为非包装状态下的成片平敞结构。
本发明的应用云计算的产品分拣***设计紧凑、运行智能。由于能够充分利用云计算的处理能力对现场快递箱外形进行瑕疵辨识，从而保证了产品分拣的效率。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为本发明的应用云计算的产品分拣***的工作环境示意图。
图2为根据本发明实施方案第一实施例示出的应用云计算的产品分拣***的结构方框图。
图3为根据本发明实施方案第二实施例示出的应用云计算的产品分拣***的结构方框图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的应用云计算的产品分拣***的实施方案进行详细说明。
当前，快递箱在制造过程中由于制造材料的限制以及制造工艺的原因，可能存在外表瑕疵程度不一的成品被推送出去，现有技术中通常采用人工模式进行肉眼辨识，对优质产品、存疑产品以及不合格产品的辨识度不高，且辨识效率有限，无法适应成批、快速的快递箱制造流水线的生产速度。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种应用云计算的产品分拣***，能够有效解决相应的技术问题。
图1是本发明的应用云计算的产品分拣***的工作环境示意图，随后，将采用数个实施例对本发明的技术内容进行进一步的具体化说明和解释。
<第一实施例>
图2为根据本发明实施方案第一实施例示出的应用云计算的产品分拣***的结构方框图，所述***包括：
箱体生产线，用于生产快递箱，包括箱体传送机构、旋转轴、永磁无刷电机、定点采集机构以及现场计数设备；
所述箱体传送机构在所述旋转轴的带动下，陆续将各个快递箱推送到所述定点采集机构的正下方；
所述永磁无刷电机用于驱动所述旋转轴，所述现场计数设备用于在每一个快递箱推送到所述定点采集机构的正下方时，对生产的快递箱的总数进行递增计数；
所述定点采集机构与所述超声波测量机构连接，用于对其正下方的快递箱执行采集操作，以获得相应的定点采集图像；
超声波测量机构，设置在所述定点采集机构的附近，包括超声波发送器、超声波接收器和非总线型单片机，用于检测所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱；
引导滤波设备，与所述定点采集机构连接，用于对接收到的定点采集图像执行引导滤波处理，以获得相应的实时滤波图像；
云计算网元，设置在所述箱体生产线的远端，通过网络与所述引导滤波设备连接，用于在所述实时滤波图像中灰度值在孔洞灰度上限阈值和孔洞灰度下限阈值之间的像素点的数量超限时，对这些像素点的两两间距进行均值计算，当所述均值小于预设均值阈值时，发出孔洞识别信号；
现场分拣设备，通过网络与所述云计算网元连接，用于在接收到孔洞识别信号时，将所述定点采集机构的正下方的快递箱推送到废品储存盒内；
其中，所述箱体传送机构推送的每一个快递箱都为非包装状态下的成片平敞结构。
<第二实施例>
图3为根据本发明实施方案第二实施例示出的应用云计算的产品分拣***的结构方框图，所述***包括：
多储存盒结构，包括废品储存盒、待定储存盒和产品储存盒，所述废品储存盒、所述待定储存盒和所述产品储存盒都设置在定点采集机构的正下方的前端；
箱体生产线，用于生产快递箱，包括箱体传送机构、旋转轴、永磁无刷电机、定点采集机构以及现场计数设备；
所述箱体传送机构在所述旋转轴的带动下，陆续将各个快递箱推送到所述定点采集机构的正下方；
所述永磁无刷电机用于驱动所述旋转轴，所述现场计数设备用于在每一个快递箱推送到所述定点采集机构的正下方时，对生产的快递箱的总数进行递增计数；
所述定点采集机构与所述超声波测量机构连接，用于对其正下方的快递箱执行采集操作，以获得相应的定点采集图像；
超声波测量机构，设置在所述定点采集机构的附近，包括超声波发送器、超声波接收器和非总线型单片机，用于检测所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱；
引导滤波设备，与所述定点采集机构连接，用于对接收到的定点采集图像执行引导滤波处理，以获得相应的实时滤波图像；
云计算网元，设置在所述箱体生产线的远端，通过网络与所述引导滤波设备连接，用于在所述实时滤波图像中灰度值在孔洞灰度上限阈值和孔洞灰度下限阈值之间的像素点的数量超限时，对这些像素点的两两间距进行均值计算，当所述均值小于预设均值阈值时，发出孔洞识别信号；
现场分拣设备，通过网络与所述云计算网元连接，用于在接收到孔洞识别信号时，将所述定点采集机构的正下方的快递箱推送到废品储存盒内；
其中，所述箱体传送机构推送的每一个快递箱都为非包装状态下的成片平敞结构。
接着，继续对本发明的应用云计算的产品分拣***的具体结构进行进一步的说明。
在所述应用云计算的产品分拣***中：所述云计算网元中，在所述实时滤波图像中灰度值在孔洞灰度上限阈值和孔洞灰度下限阈值之间的像素点的数量超限时，对这些像素点的两两间距进行均值计算，当所述均值大于等于所述预设均值阈值时，发出疑似孔洞信号。
在所述应用云计算的产品分拣***中：所述云计算网元中，在所述实时滤波图像中灰度值在孔洞灰度上限阈值和孔洞灰度下限阈值之间的像素点的数量未超限时，发出孔洞未识别信号。
在所述应用云计算的产品分拣***中：所述现场分拣设备还用于在接收到疑似孔洞信号时，将所述定点采集机构的正下方的快递箱推送到待定储存盒内。
在所述应用云计算的产品分拣***中：所述现场分拣设备还用于在接收到孔洞未识别信号时，将所述定点采集机构的正下方的快递箱推送到产品储存盒内。
在所述应用云计算的产品分拣***中：所述现场分拣设备设置在所述定点采集机构的正下方和所述多储存盒结构之间；其中，所述现场计数设备与所述超声波测量机构连接，用于基于所述超声波测量机构的输出结果对生产的快递箱的总数进行递增计数。
在所述应用云计算的产品分拣***中：在所述超声波测量机构中，所述非总线型单片机分别与所述超声波发送器和所述超声波接收器连接；其中，在所述超声波测量机构中，所述非总线型单片机基于所述超声波发送器发送超声波的时间以及所述超声波接收器接收反射超声波的时间的差值计算所述定点采集机构的正下方的最近物件表面距离所述超声波测量机构的远近。
在所述应用云计算的产品分拣***中：基于所述定点采集机构的正下方的最近物件表面距离所述超声波测量机构的远近确定所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱；其中，基于所述定点采集机构的正下方的最近物件表面距离所述超声波测量机构的远近确定所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱包括：当所述定点采集机构的正下方的最近物件表面到所述超声波测量机构的距离小于预设距离阈值时，确定所述定点采集机构的正下方存在推送到的快递箱。
在所述应用云计算的产品分拣***中：基于所述定点采集机构的正下方的最近物件表面距离所述超声波测量机构的远近确定所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱包括：当所述定点采集机构的正下方的最近物件表面到所述超声波测量机构的距离大于等于所述预设距离阈值时，确定所述定点采集机构的正下方不存在推送到的快递箱。
另外，云计算(cloud computing)是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的***进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内(几秒种)完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (10)

1.一种应用云计算的产品分拣***，其特征在于，包括：
箱体生产线，用于生产快递箱，包括箱体传送机构、旋转轴、永磁无刷电机、定点采集机构以及现场计数设备；
所述箱体传送机构在所述旋转轴的带动下，陆续将各个快递箱推送到所述定点采集机构的正下方；
所述永磁无刷电机用于驱动所述旋转轴，所述现场计数设备用于在每一个快递箱推送到所述定点采集机构的正下方时，对生产的快递箱的总数进行递增计数；
所述定点采集机构与所述超声波测量机构连接，用于对其正下方的快递箱执行采集操作，以获得相应的定点采集图像；
超声波测量机构，设置在所述定点采集机构的附近，包括超声波发送器、超声波接收器和非总线型单片机，用于检测所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱；
引导滤波设备，与所述定点采集机构连接，用于对接收到的定点采集图像执行引导滤波处理，以获得相应的实时滤波图像；
云计算网元，设置在所述箱体生产线的远端，通过网络与所述引导滤波设备连接，用于在所述实时滤波图像中灰度值在孔洞灰度上限阈值和孔洞灰度下限阈值之间的像素点的数量超限时，对这些像素点的两两间距进行均值计算，当所述均值小于预设均值阈值时，发出孔洞识别信号；
现场分拣设备，通过网络与所述云计算网元连接，用于在接收到孔洞识别信号时，将所述定点采集机构的正下方的快递箱推送到废品储存盒内；
其中，所述箱体传送机构推送的每一个快递箱都为非包装状态下的成片平敞结构。
2.如权利要求1所述的应用云计算的产品分拣***，其特征在于，所述***还包括：
多储存盒结构，包括废品储存盒、待定储存盒和产品储存盒，所述废品储存盒、所述待定储存盒和所述产品储存盒都设置在所述定点采集机构的正下方的前端。
3.如权利要求2所述的应用云计算的产品分拣***，其特征在于：
所述云计算网元中，在所述实时滤波图像中灰度值在孔洞灰度上限阈值和孔洞灰度下限阈值之间的像素点的数量超限时，对这些像素点的两两间距进行均值计算，当所述均值大于等于所述预设均值阈值时，发出疑似孔洞信号。
4.如权利要求3所述的应用云计算的产品分拣***，其特征在于：
所述云计算网元中，在所述实时滤波图像中灰度值在孔洞灰度上限阈值和孔洞灰度下限阈值之间的像素点的数量未超限时，发出孔洞未识别信号。
5.如权利要求4所述的应用云计算的产品分拣***，其特征在于：
所述现场分拣设备还用于在接收到疑似孔洞信号时，将所述定点采集机构的正下方的快递箱推送到待定储存盒内。
6.如权利要求5所述的应用云计算的产品分拣***，其特征在于：
所述现场分拣设备还用于在接收到孔洞未识别信号时，将所述定点采集机构的正下方的快递箱推送到产品储存盒内。
7.如权利要求6所述的应用云计算的产品分拣***，其特征在于：
所述现场分拣设备设置在所述定点采集机构的正下方和所述多储存盒结构之间；
其中，所述现场计数设备与所述超声波测量机构连接，用于基于所述超声波测量机构的输出结果对生产的快递箱的总数进行递增计数。
8.如权利要求7所述的应用云计算的产品分拣***，其特征在于：
在所述超声波测量机构中，所述非总线型单片机分别与所述超声波发送器和所述超声波接收器连接；
其中，在所述超声波测量机构中，所述非总线型单片机基于所述超声波发送器发送超声波的时间以及所述超声波接收器接收反射超声波的时间的差值计算所述定点采集机构的正下方的最近物件表面距离所述超声波测量机构的远近。
9.如权利要求8所述的应用云计算的产品分拣***，其特征在于：
基于所述定点采集机构的正下方的最近物件表面距离所述超声波测量机构的远近确定所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱；
其中，基于所述定点采集机构的正下方的最近物件表面距离所述超声波测量机构的远近确定所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱包括：当所述定点采集机构的正下方的最近物件表面到所述超声波测量机构的距离小于预设距离阈值时，确定所述定点采集机构的正下方存在推送到的快递箱。
10.如权利要求9所述的应用云计算的产品分拣***，其特征在于：
基于所述定点采集机构的正下方的最近物件表面距离所述超声波测量机构的远近确定所述定点采集机构的正下方是否存在推送到的快递箱包括：当所述定点采集机构的正下方的最近物件表面到所述超声波测量机构的距离大于等于所述预设距离阈值时，确定所述定点采集机构的正下方不存在推送到的快递箱。
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