此次研究通過對現(xiàn)有機器人自動搬運技術(shù)，視覺識別技術(shù)的分析，得出目前最新的機器人自動上貨系統(tǒng)的實現(xiàn)方式和存在的問題，并通過對托盤式快件的國際標準化分析和對目前視覺識別技術(shù)的分析，逐步提出系統(tǒng)建設(shè)的可行性分析，最終提出研究方向：通過計算機視覺技術(shù)，逐步實現(xiàn)對托盤式快件的識別和分割，通過強化學習技術(shù)，逐步實現(xiàn)對托盤式快件的抓取和搬運，最終建成托盤式快件自動上貨系統(tǒng)的建設(shè)，保障物流運輸?shù)母咝н\行。

　　1. 引言

　　隨著“一帶一路”政策[1]的全面展開，對外開放程度越開越大，國際化交流程度進一步加強，國際快件，跨境電商等逐年增長，人們對物流速度，效率要求越來越高。然而目前國際物流通關(guān)體系仍停留在傳統(tǒng)模式(手動模式)，效率低，人力投入大，不能滿足日益增長的國際貿(mào)易速度。

　　對于托盤式快件來說，人們?nèi)匀徊捎萌斯ど县浀脑�因在于：快件種類多，堆疊無規(guī)律，尺寸大小不一，很難用視覺系統(tǒng)和機器人系統(tǒng)對快件的位置進行識別和逐一抓取。所以目前大多數(shù)物流中轉(zhuǎn)中心仍然采用人工上貨的方式。

　　本次研究將通過成視覺系統(tǒng)的可行性分析，完成智能抓取的可行性分析，完成智能掃碼的可行性分析，并通過對現(xiàn)有解決方案和問題的分析，逐步提出托盤式快件上貨系統(tǒng)解決方案的多種設(shè)想，逐步提出托盤式快件的識別和抓取的多種設(shè)想，逐步完成托盤式快件的自動上貨，最終達到托盤式快件的自動上貨系統(tǒng)的建設(shè)和展望，為實現(xiàn)物流中轉(zhuǎn)行業(yè)的高效，快速發(fā)展，推動“一帶一路”政策的高效運行。

　　2. 托盤式快件機器人自動上貨系統(tǒng)現(xiàn)狀分析

　　2.1 行業(yè)現(xiàn)有解決方案

　　2.1.1 基于工業(yè)機器人的配料搬運裝置[2]

　　該設(shè)計是在工業(yè)機器人的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一款以工業(yè)機器人為基礎(chǔ)的配料搬運裝置,其主要配件采用自動配料機、輸送部件和搬運機器人。其目的是為了解決工廠配料的搬運，減少人力資源的投入，提高自動化生產(chǎn)的工業(yè)水平。

　　該設(shè)計所針對的配料為標準產(chǎn)品，有專門的夾具定位配料的準確位置，所設(shè)計的夾具帶有專門的激光傳感器，配料到位后，傳感器告知工業(yè)機器人信號，工業(yè)機器人對其進行抓取搬運，抓手為專門設(shè)計，只能夾取某一范圍內(nèi)的配料。

　　該設(shè)計完成配料的自動搬運，但對應(yīng)的配料尺寸標準，擺放位置固定，工業(yè)機器人的運動和夾取位置固定，只實現(xiàn)了部分配料的智能搬運生產(chǎn)。

　　2.1.2 視覺引導的工字輪搬運機器人系統(tǒng)

　　該設(shè)計是基于直線特征點提取并進行最優(yōu)直線擬合的算法[3]來實現(xiàn)對工字輪圖像實際輪廓中心點的定位，通過視覺系統(tǒng)實時定位工字輪的位置，并設(shè)計專門的機械手，實現(xiàn)對工字輪的抓取搬運。

　　該設(shè)計未設(shè)計專門的工字輪夾具，放置的位置不確定，通過視覺識別和定位，實現(xiàn)工字輪的抓取和搬運，但由于工字輪產(chǎn)品單一，尺寸固定，搬運效率慢。該系統(tǒng)只能實現(xiàn)單一產(chǎn)品的智能抓取和搬運。

　　2.2 存在問題

　　從目前行業(yè)內(nèi)的解決方案來看仍存在以下問題：

　　1)目前工業(yè)自動化設(shè)備大多是對標準產(chǎn)品進行搬運和二次分揀[4]。

　　2)工業(yè)視覺設(shè)備目前仍然只能應(yīng)用于特征、狀態(tài)明顯，對于較為復(fù)雜的應(yīng)用仍需進一步開發(fā)應(yīng)用。

　　3)目前工業(yè)機器人技術(shù)成熟可靠，但視覺系統(tǒng)，傳感器系統(tǒng)，智能抓取系統(tǒng)仍需進一步完善。

　　4)智能AI技術(shù)由于環(huán)境復(fù)雜，識別速度慢，傳統(tǒng)的識別算法仍然需要進一步改進，抓取效率需要進一步提高

　　3. 托盤式快件機器人自動上貨系統(tǒng)可行性分析

　　3.1 視覺系統(tǒng)可行性分析

　　視覺系統(tǒng)應(yīng)用較廣的為傳統(tǒng)的機器視覺和較為先進的計算機視覺。對于機器視覺而言，它是一項綜合性技術(shù)，其基本邏輯是通過視覺產(chǎn)品(CMOS和CCD等)采集目標物體并轉(zhuǎn)換成圖像等信號，通過電路系統(tǒng)傳送給圖像處理后臺軟件，通過后臺軟件分析得到目標物體的形態(tài)等特征信息，并將目標物體的亮度、像素分布以及顏色排列等信息轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像處理后臺對這些數(shù)字化信號進行特定的目標特征提取，和原有的特征信息進行對比，根據(jù)判別的結(jié)果來控制其他的設(shè)備動作。國內(nèi)的機器視覺技術(shù)相對與國外來說相對落后，核心的設(shè)備還依賴于進口。而國內(nèi)絕大多數(shù)機器視覺公司都集中與系統(tǒng)集成領(lǐng)域。

　　目前機器視覺的應(yīng)用[5]主要包括機器人視覺定位、視覺目標識別、表面缺陷檢測、產(chǎn)品尺寸測量這個四大類。但機械視覺要求穩(wěn)定性高，實時性快，準確性好，處理能力強。目前發(fā)展仍然存在很多問題，如：

　　1)只能在特定環(huán)境運行，不能適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境，系統(tǒng)要求圖像采集和處理的準確性接近百分之百，任何細小的錯誤都可能造成不可預(yù)測的后果;

　　2)系統(tǒng)極大依賴視覺檢測設(shè)備圖像的采集速度和處理速度，如果再引入先進的深度學習等算法，系統(tǒng)實時處理將很難保障，極大影響機器運行和控制的節(jié)奏;

　　3)對于嵌入式圖像處理系統(tǒng)，由于存在芯片的計算能力有限、存儲空間較小等問題，不能采用運算量較大的迭代算法，基本只能應(yīng)用于特征信息較明顯的產(chǎn)品識別中。

　　而計算機視覺系統(tǒng)具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力，能較好地應(yīng)用在復(fù)雜環(huán)境，識別不規(guī)則形狀特征。隨著計算機視覺技術(shù)[6]在更多的領(lǐng)域落地應(yīng)用，計算機視覺技術(shù)的成熟度也得到了提高，人臉識別、物體識別等分類、分割的算法[7]不斷提升識別精度，未來將有更多的場景能夠應(yīng)用計算機視覺技術(shù)，計算機視覺的企業(yè)應(yīng)在強化技術(shù)[8]的前提下，發(fā)掘更多新的應(yīng)用領(lǐng)域，提高商業(yè)落地應(yīng)用。

　　因此，采用計算機視覺技術(shù)將是托盤式快件自動上貨系統(tǒng)實現(xiàn)的基本方法，通過強化技術(shù)的視覺訓練，完成快件的分割和抓取，并且能保障系統(tǒng)識別的高效，快速，準確。

　　本章充分分析了國際托盤的標準化，國際快件上貨的可行性，視覺識別系統(tǒng)的可行性，闡述了托盤式快件自動上貨系統(tǒng)的可行性，想要建成托盤式快件自動上貨系統(tǒng)，需要采用計算機視覺技術(shù)，對托盤式快件進行識別、分割和定位，并采用最優(yōu)路徑完成機械手快速抓取，從而實現(xiàn)自動快速上貨。

　　4. 結(jié)論

　　本文闡述了托盤式快件的物流運輸標準，分析了行業(yè)最新的技術(shù)和解決方案，充足的證據(jù)表明托盤式快件自動上貨系統(tǒng)的建設(shè)可行性很高，尤其是在標準式托盤，四四方方紙箱包裝快件的情況下，采用計算機視覺技術(shù)，對托盤式快件進行識別、分割和定位，可完成托盤式快件的自動上貨，最終提高物流運輸效率，減少人力資源投入，保障“一帶一路”政策的進行。

　　通過此次研究，得出托盤式快件自動上貨系統(tǒng)建設(shè)可行性極高，今后將采用計算機視覺技術(shù)，逐步實現(xiàn)托盤式快件的識別和分割，并采用強化技術(shù)，逐步實現(xiàn)托盤式快件的抓取和搬運，完成托盤式快件上貨系統(tǒng)的建設(shè)和落地。

　　參考文獻

　　[1]為“一帶一 路”建設(shè)推出可 復(fù)制可推廣的成功模式[1]翟昆北京大學國際關(guān)系學院教授2020-03-03

　　[2]基于工業(yè)機器人的配料搬運裝置設(shè)計[2]劉金南侍曉飛江陰職業(yè)技術(shù)學院機電工程系2019-06-15

　　《基于托盤式快件機器人自動上貨系統(tǒng)的研究》來源：《中國儲運》，作者：晏志 晏霜