CN115713087A - 一种多方位rfid射频标签识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多方位RFID射频标签识别方法，其包括，采用RFID射频标签读写器采集标签，Android工控机接收所述标签的唯一标识并登记；对所述标签信息进行ETL校验，将所述标签进行分类，将有效数据进行转换后装至数据仓库中；对所述有效标签进行识别信息匹配；生成盘点结果。在极大减少作业人员工作量的同时，有效的提高了安全工器具的规范性、标准性、严谨性管理；且识别全覆盖、识别精度高。

Description

一种多方位RFID射频标签识别方法

技术领域

本发明涉及标签识别的技术领域，尤其涉及一种多方位RFID射频标签识别方法。

背景技术

安全工器具管理严重影响到现在作业的安全性。目前，对于国网公司安全工器具管理的常规模式是依靠人工管理，人为的建立安全工器具线上和线下的管理台账。一是手工录入效率低，当遇到大型抢修事故时需涉及大量的安全工器具，包括不同种类不同数量，出入库时依靠人工记录会严重影响抢修时间，拉低作业人员的抢修质效；二是人为因素遗落多，依靠人工记录安全工器具出入库会经常出现忘记、漏记、误记等现象，导致安全工器具丢失、信息更新不及时等管理不到位的问题；三是有些使用RFID技术来实现安全工器具的识别，但时常会出现多次识别、识别不灵敏等现象，导致可用率不高。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有多方位RFID射频标签识别方法存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明目的是提供一种多方位RFID射频标签识别方法。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：采用RFID射频标签读写器采集标签，Android工控机接收所述标签的唯一标识并登记；

其中，所述RFID射频标签读写器设有多个，多方位的进行安装，所述Android工控机同时连接多个所述RFID射频标签读写器；

对所述标签信息进行ETL校验，对所述标签进行分类，并将有效数据进行转换，将所述有效数据装至数据仓库中；

对所述有效标签进行识别信息匹配；

生成盘点结果。

作为本发明所述多方位RFID射频标签识别方法的一种优选方案，其中：对所述标签信息进行ETL校验包括，

全面筛选标签识别信息，判断是否有标签，若无，则向***报错并登记，当***收到所述标签信息进行ETL校验过程传递回的报错信息时，获取该无标签安全工器种类信息与位置坐标信息，并将所获取的安全工器种类信息与位置坐标信息发送给库管人员，所述库管人员接收到***信息后，根据所述安全工器种类信息携带相对应的备用标签前往所述位置坐标出进行标签填补；

若有，则对所述标签进行分类。

作为本发明所述多方位RFID射频标签识别方法的一种优选方案，其中：

对所述标签进行分类，具体区分为第一标签、第二标签和第三标签；

第一标签为通过类标签，将所述通过类标签所含数据判定为有效数据，当判定为第一标签时，将有效数据转换为标准格式，并将转化后的可靠数据存储在数据仓库中；

第二标签为提示类标签，当所述标签在规定时间内被识别两次及以上，则被判定为重复数据；

保存第一次被识别的标签，且第一次被识别的标签为有效数据，后续被识别出的标签***进行自动删除；

第三级别为警告类标签，若所述标签不被识别、所述标签模糊、所述标签不齐全时，则被判定为无效数据，并向***报错并登记，所述无效数据被放置于***回收站中，当全面筛选标签识别信息过程中，回收站中数据达到阈值则回收站自动清理，重新进行存储，当全面筛选标签识别信息过程中，回收站中数据达不到阈值则回收站自动还原数据，且将数据放置于无效数据库中，被放置于无效数据库中的数据，通过神经网络识别进行处理，获得无效的原因，反馈给***。

作为本发明所述多方位RFID射频标签识别方法的一种优选方案，其中：对所述有效数据进行转换，包括入库转换和出库转换；

所述入库转换规则如下：

M-入库时间-K-J-F-T-N

所述出库转换规则如下：

M-出库时间-K-J-F-T-Q

其中，M为工器具名称，K为库区，J为库层，F为库位、T为类型，N为入库识别机器编号，Q为出库识别机器编号。

作为本发明所述多方位RFID射频标签识别方法的一种优选方案，其中：对所述有效标签进行识别信息匹配包括，

通过调用入库信息和出库信息，对所述标签进行状态标记；

所述状态标记包括正常、盘盈、盘亏、异常。

作为本发明所述多方位RFID射频标签识别方法的一种优选方案，其中：对所述标签进行状态标记包括，

设定判定阈值，包括第一阈值和第二阈值；

以工器具名称作为第一筛选条件；

若所述入库时间与所述出库时间在第一阈值内，则判定为正常；

若所述入库时间与所述出库时间差大于第一阈值，则判定为盘盈；

若所述入库时间与所述出库时间差小于第二阈值，则判定为盘亏；

若所述入库时间与所述出库时间在第一阈值与第二阈值之间，则判定为异常。

作为本发明所述多方位RFID射频标签识别方法的一种优选方案，其中：生成盘点结果包括，

针对所述盘盈的物资标签自动生成盘盈台账，此时***提醒库管人员出库未识别问题，库管人员在接收到***指令后盘查盘盈台账，确定问题器具，并进行日期盘查确定责任原因；

针对所述盘亏的物资标签自动生成盘亏台账，并向***报错并登记，***提醒库管人员用手持扫码枪现场补扫业务操作；

针对所述异常的物资标签自动生成异常警告台账，在全面筛选标签识别信息过程完成后，库管人员将异常警告台账提取，根据台账信息处理相应问题，并将具体问题与原因表格化传回***，***在接收到表格化后信息时进行记录。

一种多方位RFID射频标签识别***，其特征在于：包括，

标签识别模块：采用RFID射频标签读写器采集标签，Android工控机接收所述标签的唯一标识并登记；

标签校验模块：对所述标签信息进行ETL校验，对所述标签进行分类，并将有效数据进行转换，将所述有效数据装至数据仓库中；

标签匹配模块：对所述有效标签进行识别信息匹配；

数据输出模块：生成盘点结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

本发明的有益效果：在极大减少作业人员工作量的同时，有效的提高了安全工器具的规范性、标准性、严谨性管理；且识别全覆盖、识别精度高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明多方位RFID射频标签识别方法的整体的流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

再其次，本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

实施例1

参照图1，一种多方位RFID射频标签识别方法包括：

S1：采用RFID射频标签读写器采集标签，Android工控机接收标签的唯一标识并登记。需要说明的是：

在区域内多个方位合理安装多个RFID射频标签读写器，全面覆盖所有RFID标签，确保每个标签一定会被扫描到；Android工控机同时连接多个射频读写器，接收到读写器扫描到的RFID标签唯一标识，对接收到的所有唯一标识进行登记，进而实现多方位RFID射频标签的识别。

S2：对标签信息进行ETL校验，对标签进行分类，并将有效数据进行转换，将有效数据装至数据仓库中。需要说明的是：

全面筛选标签识别信息，判断是否有标签。

若无，则向***报错并登记，当***收到标签信息进行ETL校验过程传递回的报错信息时，获取该无标签安全工器种类信息与位置坐标信息，并将所获取的安全工器种类信息与位置坐标信息发送给库管人员，库管人员接收到***信息后，根据安全工器种类信息携带相对应的备用标签前往位置坐标出进行标签填补。

若有，则对标签进行分类。

进一步的，对标签进行分类，具体区分为第一标签、第二标签和第三标签。

具体的，第一标签为通过类标签，将通过类标签所含数据判定为有效数据，当判定为第一标签时，将有效数据转换为标准格式，并将转化后的可靠数据存储在数据仓库中。

第二标签为提示类标签，当标签在规定时间内被识别两次及以上，则被判定为重复数据；保存第一次被识别的标签，且第一次被识别的标签为有效数据，后续被识别出的标签***进行自动删除。

第三级别为警告类标签，若标签不被识别、标签模糊、标签不齐全时，则被判定为无效数据，并向***报错并登记，无效数据被放置于***回收站中，当全面筛选标签识别信息过程中，回收站中数据达到阈值则回收站自动清理，重新进行存储，当全面筛选标签识别信息过程中，回收站中数据达不到阈值则回收站自动还原数据，且将数据放置于无效数据库中，被放置于无效数据库中的数据，通过神经网络识别进行处理，获得无效的原因，反馈给***。

进一步的，对有效数据进行转换，包括入库转换和出库转换；

入库转换规则如下：

M-入库时间-K-J-N

出库转换规则如下：

M-出库时间-K-J-Q

其中，K为库区，J为库层，M为工器具名称，N为入库识别机器编号，Q为出库识别机器编号。

进一步的，将有效数据装至数据仓库中，便于后续进行信息匹配。S3：对有效标签进行识别信息匹配。需要说明的是：

通过调用入库信息和出库信息，对标签进行状态标记；状态标记包括正常、盘盈、盘亏、异常。

设定判定阈值，包括第一阈值和第二阈值；

以工器具名称作为第一筛选条件；

若入库时间与出库时间在第一阈值内，则判定为正常；

若入库时间与出库时间差大于第一阈值，则判定为盘盈；

若入库时间与出库时间差小于第二阈值，则判定为盘亏；

若入库时间与出库时间在第一阈值与第二阈值之间，则判定为异常。

较佳的，第一阈值为2个月，第二阈值为9个月。

S4：生成盘点结果。需要说明的是：

针对盘盈的物资标签自动生成盘盈台账，此时***提醒库管人员出库未识别问题，库管人员在接收到***指令后盘查盘盈台账，确定问题器具，并进行日期盘查确定责任原因；

针对盘亏的物资标签自动生成盘亏台账，并向***报错并登记，***提醒库管人员用手持扫码枪现场补扫业务操作；

针对异常的物资标签自动生成异常警告台账，在全面筛选标签识别信息过程完成后，库管人员将异常警告台账提取，根据台账信息处理相应问题，并将具体问题与原因表格化传回***，***在接收到表格化后信息时进行记录。

实施例2

本实施例为本发明的第二个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种多方位RFID射频标签识别方法的验证测试，对本方法中采用的技术效果加以验证说明。

传统的技术方案:(1)传统人工记录方式

目前，绝大部分安全工器具库房并没有开展智能化设计功能，依然采用传统的人工进行安全工器具管理，包括安全工器具出入库管理、安全工器具领用管理、安全工器具报废管理等。

传统的人工管理模式存在以下的缺点：

管理效率低：采用线下表格登记的方式进行出入库登记、领用归还登记、使用周期登记等，手工记录速度慢，面对比较急切的抢修工作时，无法保证记录准确。

管理纰漏多：人工记录存在登记不准确、不完全，信息更新不及时等问题，时常导致工器具前后信息不一致，归还不到位，甚至出现工器具遗失等问题。

(2)单方位RFID射频识别技术

RFID射频识别技术可以通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，现在也可以用于安全工器具库房，实现对安全工器具出入库领用的高效快速识别。

但是面对安全工器具品类多、领用规范频率高等问题，传统的单方位RFID射频识别技术远远不能满足实际使用要求。一是识别不全面；单方位的RFID射频标签读写器不能确保每一个安全工器具被读取到，会导致出入库时对工器具漏记。二是识别不精确；没有对识别到的信息进行数据清洗和校验，导致重复识别，误识别的现象时常发生。

为验证本方法相对传统方法具有安全工器具管理效率高、管理无纰漏、识别全覆盖及识别高精度等优点，本实施例中采用传统人工记录的方式、单方位RFID射频识别技术和本方法分别对安全工器具出入库登记时间、登记准确度进行测量对比。

结果如下表所示。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种多方位RFID射频标签识别方法，其特征在于：包括，

采用RFID射频标签读写器采集标签，Android工控机接收所述标签的唯一标识并登记；

其中，所述RFID射频标签读写器设有多个，多方位的进行安装，所述Android工控机同时连接多个所述RFID射频标签读写器；

对所述标签信息进行ETL校验，将所述标签进行分类，将有效数据进行转换后装至数据仓库中；

对所述有效标签进行识别信息匹配；

生成盘点结果。

2.如权利要求1所述的多方位RFID射频标签识别方法，其特征在于：对所述标签信息进行ETL校验包括，

全面筛选标签识别信息，判断是否有标签，若无，则向***报错并登记，当***收到所述标签信息进行ETL校验过程传递回的报错信息时，获取该无标签安全工器种类信息与位置坐标信息，并将所获取的安全工器种类信息与位置坐标信息发送给库管人员，所述库管人员接收到***信息后，根据所述安全工器种类信息携带相对应的备用标签前往所述位置坐标出进行标签填补；

若有，则对所述标签进行分类。

3.如权利要求1或2所述的多方位RFID射频标签识别方法，其特征在于：对所述标签进行分类，具体区分为第一标签、第二标签和第三标签；

第一标签为通过类标签，将所述通过类标签所含数据判定为有效数据，当判定为第一标签时，将有效数据转换为标准格式，并将转化后的可靠数据存储在数据仓库中；

第二标签为提示类标签，当所述标签在规定时间内被识别两次及以上，则被判定为重复数据；

保存第一次被识别的标签，且第一次被识别的标签为有效数据，后续被识别出的标签***进行自动删除；

第三级别为警告类标签，若所述标签不被识别、所述标签模糊、所述标签不齐全时，则被判定为无效数据，并向***报错并登记，所述无效数据被放置于***回收站中，当全面筛选标签识别信息过程中，回收站中数据达到阈值则回收站自动清理，重新进行存储，当全面筛选标签识别信息过程中，回收站中数据达不到阈值则回收站自动还原数据，且将数据放置于无效数据库中，被放置于无效数据库中的数据，通过神经网络识别进行处理，获得无效的原因，反馈给***。

4.如权利要求3所述的多方位RFID射频标签识别方法，其特征在于：

对所述有效数据进行转换，包括入库转换和出库转换；

所述入库转换规则如下：

M-入库时间-K-J-F-T-N

所述出库转换规则如下：

M-出库时间-K-J-F-T-Q

其中，M为工器具名称，K为库区，J为库层，F为库位、T为类型，N为入库识别机器编号，Q为出库识别机器编号。

5.如权利要求1或4任一所述的多方位RFID射频标签识别方法，其特征在于：对所述有效标签进行识别信息匹配包括，

通过调用入库信息和出库信息，对所述标签进行状态标记；

所述状态标记包括正常、盘盈、盘亏、异常。

6.如权利要求5所述的多方位RFID射频标签识别方法，其特征在于：对所述标签进行状态标记包括，

设定判定阈值，包括第一阈值和第二阈值；

以工器具名称作为第一筛选条件；

若所述入库时间与所述出库时间在第一阈值内，则判定为正常；

若所述入库时间与所述出库时间差大于第一阈值，则判定为盘盈；

若所述入库时间与所述出库时间差小于第二阈值，则判定为盘亏；

若所述入库时间与所述出库时间在第一阈值与第二阈值之间，则判定为异常。

7.如权利要求6所述的多方位RFID射频标签识别方法，其特征在于：还包括，针对所述盘盈的物资标签自动生成盘盈台账，此时***提醒库管人员出库未识别问题，库管人员在接收到***指令后盘查盘盈台账，确定问题器具，并进行日期盘查确定责任原因；

针对所述盘亏的物资标签自动生成盘亏台账，并向***报错并登记，***提醒库管人员用手持扫码枪现场补扫业务操作；

针对所述异常的物资标签自动生成异常警告台账，在全面筛选标签识别信息过程完成后，库管人员将异常警告台账提取，根据台账信息处理相应问题，并将具体问题与原因表格化传回***，***在接收到表格化后信息时进行记录。

8.一种多方位RFID射频标签识别***，其特征在于：包括，

标签识别模块：采用RFID射频标签读写器采集标签，Android工控机接收所述标签的唯一标识并登记；

标签校验模块：对所述标签信息进行ETL校验，对所述标签进行分类，并将有效数据进行转换，将所述有效数据装至数据仓库中；

标签匹配模块：对所述有效标签进行识别信息匹配；

数据输出模块：生成盘点结果。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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