基于供应链环境的货物入库管理方法与流程

1.本发明涉及物流管理技术领域，具体涉及一种基于供应链环境的货物入库管理方法。


背景技术：

2.供应链是从商品开始生产到最终用户之间所连接的一个完整的功能网链结构。其网链中的任何内容都需要建立在库存管理之上，库存管理是调度供应链正常运行的核心所在。而很多第三方仓储服务公司的仓库都会出现库存数目不准确，货物摆放凌乱，破损商品多等乱象，归其根本，很多时候就是从货物进库第一步就没做好，导致后续所有步骤都乱套。若做好出入库管理，仓库管理就做好了一半。
3.入库管理淘汰了以往用书面文件记录货物入库信息的方法，当前的货物入库拣选、分配作业都已经采用数字化自动识别系统，需要在最短的时间内将这些商品卸下并按商品品种、货主、储位或发送地点进行快速准确地分类，将这些商品运送到指定地点（如指定的货架、加工区域、出货站台等）。现有自动分拣机只适于分拣底部平坦且具有刚性包装的商品。袋装商品、包装底部柔软且凹凸不平、包装容易变形、易破损、超长、超薄、超重、超高、不能倾覆的商品不能使用普通的自动分拣机进行分拣，在物流高峰期经常出现货物漏拣或者货物类别识别错误的问题；尤其在物流高峰期，满足人们日常生活所需的快递会非常多，对于刚性包装的快递，都是使用挑拣机进行分类，则在输送带上货物较多，且不同货物的尺寸不一样，通过图像采集装置对货物包装上的二维码、条形码获取商品的基本信息识别时，对出现在同一镜头下的多个尺寸及高度不同的货物，由于货物上二维码距离镜头的景深不同，使得采集的有些货物上的二维码较为清晰，而有些货物上的二维码模糊，导致无法识别，从而会出现货物漏拣或者货物类别识别错误的问题。由此，本发明对刚性包装的货物在入库管理时提供一种基于供应链环境的货物入库管理方法。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于供应链环境的货物入库管理方法，该方法在现有物流货物自动分拣的基础上，优化分拣机的货物识别准确度以及识别速度，为提高物流高峰期的货物分流效率提供帮助。
5.本发明的目的是提供一种基于供应链环境的货物入库管理方法，包括以下步骤：采用图像采集装置获取传送带上的货物图像，并获取采集货物图像时的初始焦距；根据历史采取货物图像上二维码区域的尺寸大小，构建多个不同大小的二维码模板图像；根据图像采集装置视角获取货物图像中二维码区域的形状误差；根据任一二维码模板图像沿着货物图像不同方向对货物图像进行遍历，并计算获取与该二维码模板图像结构相同或相似的区域的结构相似度；根据所有相邻两个方向的结
构相似度计算获取货物图像中二维码区域的方向误差；根据货物图像中二维码区域的形状误差和方向误差获取货物图像中二维码区域与二维码模板图像的匹配阈值；根据每个二维码模板图像沿着货物图像不同方向对货物图像进行遍历获取与其二维码模板图像结构相同或相似的区域的结构相似度，根据该结构相似度大于匹配阈值获取货物图像中对应的二维码区域；依次类比获取与每个二维码模板图像结构相同或相似的二维码区域；将每个二维码区域分别进行傅里叶变换得到频谱图像；根据每个频谱图像的高频点和低频点的数量获取焦距参数；根据焦距参数对图像采集装置的初始焦距进行调整，获取货物图像中所有的二维码；并通过二维码扫描器对货物图像中的每个二维码进行识别。
6.在一实施例中，所述结构相似度是计算的值，其中，表示二维码模板图像，表示在货物图像中与该二维码模板图像结构相同或相似的区域。
7.在一实施例中，每个二维码模板图像的均是正方形，且均包括三个角的定位图案和边框。
8.在一实施例中，所述根据任一二维码模板图像沿着货物图像不同方向对货物图像进行遍历时，均包括二维码模板图像贴着货物图像旋转8个遍历方向，其中，旋转的8个遍历方向包括0
°
、45
°
、90
°
、135
°
、180
°
、225
°
、270
°
、315
°
。
9.在一实施例中，货物图像中二维码区域的方向误差计算公式如下：式中，表示方向误差；表示第个方向的结构相似度；表示与第个方向相邻的第个方向的结构相似度；表示遍历方向的总数。
10.在一实施例中，与二维码模板图像匹配的阈值计算公式如下：式中，表示形状误差；表示方向误差；表示与二维码模板图像匹配的阈值。
11.在一实施例中，所述形状误差。
12.在一实施例中，所述焦距参数是按照以下步骤获取：根据每个频谱图像的高频点和低频点的数量获取每个二维码区域内低频点和高频点的占比差值；根据每个二维码区域内低频点和高频点的数量占比差值获取所有二维码区域的
低频点与高频点占比差值的均值；根据所有二维码区域的低频点与高频点占比差值的均值，及每个二维码区域内低频点和高频点的占比差值获取焦距参数。
13.在一实施例中，所述焦距参数计算公式如下：式中，表示焦距参数；表示第个二维码区域内低频点的数量占比；表示第个二维码区域内高频点的数量占比；表示第个二维码区域内低频点和高频点的占比差值；表示所有二维码区域的低频点与高频点占比差值的均值；表示获取的二维码区域的总数量。
14.在一实施例中，所述传送带上的货物图像是根据图像采集装置的帧数，货物在传送带上传送的速度及图像采集装置拍摄时货物在传送方向所输送的实际距离而获取的。
15.本发明的有益效果是：本发明提供的一种基于供应链环境的货物入库管理方法，该方法通过提取货物图像表的相关特征，通过预设的二维码模板图像分别对其货物图像表面进行遍历，选取结构相似或相同的区域作为二维码识别的区域，随后通过对每个所识别的二维码区域转化为频谱图进行分析获取焦距的调整参数，最后利用焦距的调整参数对其初始的图像采集装置中的镜头焦距进行调整，从而获取较为清晰的相片，让初始获取货物图像中非常模糊的二维码区域显示较清晰，使所有二维码区域的清晰度都比较适中，能够确保所有二维码都能被识别。
16.本发明采用一个二维码模板图像对货物图像表面进行遍历，通过计算与该二维码模板图像结构相同或相似的区域的结构相似度，而获取货物图像中二维码区域的方向误差；再根据方向误差结合形状误差对二维码模板图像和货物图像中的二维码区域进行匹配判断，依次选取结构相似或相同的二维码区域，有效增强了货物图像中二维码区域的识别能力。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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他的附图。
18.图1为本发明的一种基于供应链环境的货物入库管理方法的实施例总体步骤的流程示意图；图2为二维码模板图像；图3为二维码模板图像与货物图像中二维码图案夹角视图，其中，图3a表示二维码
模板图像与货物图像中二维码图案夹角为45
°
；图3b表示二维码模板图像与货物图像中二维码图案夹角为45
°
；图4为二维码模板图像贴着货物图像旋转1周获取的结构相似度的变化趋势图；图5为二维码模板图像与货物图像中二维码（原图像二维码）夹角介于0
°
到45
°
的分析图。
具体实施方式
19.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
20.本发明针对入库管理淘汰了以往用书面文件记录货物入库信息的方法，当前的货物入库拣选、分配作业都已经采用数字化自动识别系统，需要在最短的时间内将这些商品卸下并按商品品种、货主、储位或发送地点进行快速准确地分类，将这些商品运送到指定地点（如指定的货架、加工区域、出货站台等）。而拣选系统在物流高峰期经常出现货物漏拣或者货物类别识别错误的问题。
21.自动分拣机只适于分拣底部平坦且具有刚性的包装规则的商品。袋装商品、包装底部柔软且凹凸不平、包装容易变形、易破损、超长、超薄、超重、超高、不能倾覆的商品不能使用普通的自动分拣机进行分拣，因此本发明仅适用刚性包装以及日常生活所需的快递货物。
22.智能识别系统需要读取刚性包装的货物表面的二维码、条形码，获取商品的基本信息，然后计算机再对其进行具体分类。而物流高峰期时输送带上货物较多，图像采集装置在识别多个目标时会出现聚焦点分散，且不同货物的尺寸不一样，其各自二维码距离镜头的景深不同，焦距越大，景深范围越小，焦距越小，景深范围越大；这就可能导致同时识别多个二维码时出现模糊问题。本发明通过自适应调节镜头焦距，得到最佳的拍摄清晰度，能够保证所有二维码都能被识别。
23.本发明提供的一种基于供应链环境的货物入库管理方法，参见图1~5所示，包括以下步骤：s1、采用图像采集装置获取传送带上的货物图像，并获取采集货物图像时的初始焦距；所述传送带上的货物图像是根据图像采集装置的帧数，货物在传送带上传送的速度及图像采集装置拍摄时货物在传送方向所输送的实际距离而获取的。
24.在本实施例中，图像采集装置可以是相机或者摄像头等，货物在上分拣机传送带时，需要分拣人员将包装上印有二维码的一面朝上放置。分拣机上方的摄像头会实时拍摄货物的传送视频，根据传送速度，截取静态帧图像。根据图像采集装置的帧数，货物在传送带上传送的速度及图像采集装置拍摄时货物在传送方向所输送的实际距离获取采集传送带上的货物图像的静态帧数，其计算公式如下：
式中，表示图像采集装置的帧数，单位为帧/秒；表示货物在传送带上传送的速度，单位为米/秒；表示镜头记录传送带每走过一米距离所需要的帧数，单位为帧/米；表示图像采集装置拍摄时货物在传送方向所输送的实际距离，也就是图像采集装置的镜头内平行于货物传送方向的实际距离，该实际距离随着镜头的视角而变化，即镜头越高视角越广，该实际距离越大，镜头越低视角越窄，实际距离越小。表示不同的视角，则表示每个货物而言，在镜头内最大可以走过帧，也表示在这个连续帧段内获取的图像信息是几乎相同的。
25.需要说明的是，对于识别二维码，其本身是二值化图像，所以不需要多余的色彩信息，将已采集的货物图像进行常规灰度化处理，减少计算量，增加运算速度。
26.s2、根据历史采取货物图像上二维码区域的尺寸大小，构建多个不同大小的二维码模板图像；需要说明的是，获取同一张静态货物图片上的所有二维码图像，二维码的左上、右上、左下角本身存在三个定位图案，形状方正且规则，一般情况下扫描定位图案就可直接获取完整的二维码图像位置信息。但上述场景必须建立在定位图案可以被清晰识别的情况下，实际上其在镜头失焦的情况下依然存在模糊的可能，并不能保证100%被识别到，因此考虑到定位图案规则、稳定的特性，只要不被遮挡即使被模糊，也仍能保留大量的特征信息，可根据定位图案的特征进行模板匹配，计算整体的匹配度并自适应分割窗口，即使在失焦模糊的情况下也能确保二维码区域的获取。
27.在本实施例中，由于二维码图像距离镜头远近不同，因此在图像上表现有大有小，但必然是正方形，该模板同比例放大或缩小，因此，根据历史采取货物图像上二维码区域的尺寸大小，构建多个不同大小的二维码模板图像；另外，参见图2所示，每个二维码模板图像的均是正方形，且均包括三个角的定位图案和边框；也就是模板图像仅包含三个角的定位图案和边框，而不是边框内的所有像素点，即该模板是“空心”的，而边框是为了将三个定位图案连接为整体，在以下计算中，边框的少量像素点对二维码识别的影响极小，可以暂时忽略。
28.s3、根据获取货物图像的图像采集装置视角获取货物图像中二维码区域的形状误差；需要说明的是，实际货物图像上的二维码不一定是正方形，此时可能产生形状误差；在本实施例中， 当实际二维码图像不一定成像为正方形时，存在一个匹配误差，但是由于采集货物图像是俯视视角，正对面朝上的二维码，因此该误差尽管存在却很小，本实施例直接设定误差经验值为0.05。即。
29.s4、根据任一二维码模板图像沿着货物图像不同方向对货物图像进行遍历，并计算获取与该二维码模板图像结构相同或相似的区域的结构相似度，依次获取该二维码模板
图像在不同方向的结构相似度；根据所有相邻两个方向的结构相似度计算获取货物图像中二维码区域的方向误差；也就是每个方向遍历时在货物图像表面上寻找与二维码模板图像结构相同或者相似的区域。
30.所述根据任一二维码模板图像沿着货物图像不同方向对货物图像进行遍历时，均包括二维码模板图像贴着货物图像旋转8个遍历方向，其中，旋转的8个遍历方向包括二维码模板图像与货物图像呈0
°
、45
°
、90
°
、135
°
、180
°
、225
°
、270
°
、315
°
的夹角方向。由于货物的摆放方向不固定，因此遍历时需要多个方向进行遍历， 因此本实施例固定8个遍历方向。
31.需要说明的是，利用任一二维码模板图像对货物图像遍历时，二维码模板图像类似于窗口对其货物图像进行遍历，寻找与其相同区域的二维码区域。
32.在本实施例中，根据二维码定位图案的形状特征，以及正方形模板图案在图像上直线遍历最多为8个方向。可知二维码模板图像和实际货物图像中二维码图案夹角为0
°
时，两者的结构相似度在忽略误差和边框的情况下为1；当夹角为90
°
、180
°
、270
°
时，其结构相似度在忽略误差和边框的情况下为。而当夹角在45
°
、135
°
、225
°
、315
°
时，其结构相似度在忽略误差和边框的情况下为0。需要说明的是，夹角是二维码模板图像贴着实际货物图像旋转1周是，获取不同夹角，根据夹角来确定二维码模板图像对货物图像的遍历方向。也就是每个夹角就是一个遍历方向；结构相似度的取值范围在（-1，1），两者完全相同时取值为1。参见图3所示，表示二维码模板图像与货物图像中二维码图案夹角视图，其中，图3a表示二维码模板图像200与货物图像中二维码图案100夹角为45
°
；图3b表示二维码模板图像200与货物图像中二维码图案100夹角为45
°
。
33.为此，利用任一二维码模板图像沿着货物图像依次呈0
°
、45
°
、90
°
、135
°
、180
°
、225
°
、270
°
、315
°
时的方向依次获取结构相似度为1、0、、0、、0、、0；参见图4所示，可看做二维码模板图像贴着原货物图像旋转1周，得到可确定的结构相似度值变化图像；图4中，虚线部分仅体现结构相似度随着夹角的变化规律为递增或递减，其具体的变化为非线性变化，除了固定点，其余坐标在上图中没有实际取值。另外，图4中，360
°
的方向的结构相似度与0
°
时的方向的结构相似度相同。
34.另外，货物图像中二维码方向在任意相邻两个遍历方向之间，存在一个偏向问题，即实际二维码方向偏向两个遍历方向中的一个，则其与偏向的遍历方向模板匹配结构相似度的误差较小，所以无论遍历方向设定为多少个，每两个相邻方向的最大误差为两个方向所成角度的一半。
35.参见图5所示，原图像二维码方向更偏向0
°
或者45
°
，任意相邻的遍历方向所呈角区域内，无论偏向哪个方向，最大误差都在22.5
°
处。也就是，假如二维码模板图像和实际货物图像中二维码方向夹角从0
°
到45
°
变化时，结构相似度变化为1至0递减，那么0-22.5
°
时，结构相似度都偏向1，当22.5
°
到45
°
时，结构相似度偏向0。假如二维码模板图像和实际货物图像中二维码方向夹角从90
°
到135
°
变化时，结构相似度变化为至0递减，同样前半个22.5
°
结构相似度偏向1，后半个22.5
°
结构相似度偏向0。
36.则可认为，每个二维码模板遍历方向与实际货物图像中二维码方向的实际判定范
围就是22.5
°
，所计算结构相似度的最大误差值也应为0
°
与22.5
°
处的结构相似度差值，由于22.5
°
处的结构相似度无法直接获取，本实施例中采用中值法代替夹角22.5
°
处的结构相似度，然后整合8个遍历方向的结构相似度的方向误差。
37.由此本实施例根据所有相邻两个方向的结构相似度计算获取货物图像中二维码区域的方向误差；货物图像中二维码区域的方向误差计算公式如下：式中，表示方向误差；表示第个方向的结构相似度；表示与第个方向相邻的第个方向的结构相似度；表示遍历方向的总数，即为8个方向；表示二维码模板图像和实际货物图像中二维码方向夹角每差距45
°
，结构相似度的差值中值；由此，将任一二维码模板图像沿着货物图像依次呈0
°
、45
°
、90
°
、135
°
、180
°
、225
°
、270
°
、315
°
时的方向依次获取结构相似度为1、0、、0、、0、、0通过方向误差计算公式计算获得：；在计算的过程中当选取第个方向时，则表示二维码模板图像沿着货物图像呈315
°
夹角方向的结构相似度，表示二维码模板图像沿着货物图像呈360
°
夹角方向的结构相似度；需要说明的是，表示二维码模板图像沿着货物图像呈360
°
夹角的方向的结构相似度等于二维码模板图像沿着货物图像呈0
°
夹角的方向的结构相似度。
38.需要说明的是，上述计算结构相似度是的值，其中，表示二维码模板图像，表示在货物图像中与任意二维码模板图像结构相同或相似的区域。结构相似度利用均值作为亮度的估计，标准差作为对比度的估计，协方差作为结构相似程度的度量。
39.至此，获取货物图像中二维码区域的方向误差。
40.s5、根据货物图像中二维码区域的形状误差和方向误差获取货物图像中二维码区域与二维码模板图像的匹配阈值；其中，货物图像中二维码区域与二维码模板图像匹配的阈值计算公式如下：式中，表示形状误差；表示方向误差；表示与二维码模板图像的匹配阈值。
为两个误差值进行欧几里得度量，得到综合误差指标，即为减去误差值而获取实际的匹配阈值，结构相似度大于该匹配阈值则认为匹配度达标；计算出的。
41.s6、根据每个二维码模板图像沿着货物图像不同方向对货物图像进行遍历获取与其二维码模板图像结构相同或相似的区域的结构相似度，根据该结构相似度大于匹配阈值获取货物图像中对应的二维码区域；依次类比获取与每个二维码模板图像结构相同或相似的二维码区域；在本实施例中，将每个二维码模板图像沿着货物图像依次呈0
°
、45
°
、90
°
、135
°
、180
°
、225
°
、270
°
、315
°
时的方向对货物图像进行遍历获取与其二维码模板图像结构相同或相似的区域的结构相似度，其结构相似度于上述获取的方法相同都是计算的值，其中，a表示二维码模板图像，表示在货物图像中与任意二维码模板图像结构相同或相似的区域。
42.在每个二维码模板图像遍历的过程中，将结构相似度大于阈值的区域就认为是二维码区域进行提取；依次类比在货物图像中获取与每个二维码模板图像结构相同或相似的二维码区域。
43.至此，将获取的货物图像中的所有的二维码区域提取出来。
44.s7、将每个二维码区域分别进行傅里叶变换得到频谱图像；根据每个频谱图像的高频点和低频点的数量获取焦距参数；根据焦距参数对图像采集装置的初始焦距进行调整，获取货物图像中所有的二维码；并通过二维码扫描器对货物图像中的每个二维码进行识别。
45.需要说明的是，货物图像上多个二维码的清晰程度不一样，焦距较近则距离镜头近的二维码成像清晰，距离镜头较远的二维码成像模糊。相反焦距较远则距离镜头近的二维码成像模糊，距离镜头较远的二维码成像清晰。对于这两种情况具体分析：焦距较近时，距离镜头近的二维码成像清晰度高，高频信息比例相对多，低频信息比例相对少（需要说明的是该相对并不是与其自身的低频信息、高频信息做对比，而是相对于其他二维码在各自图像区域内的高频信息、低频信息比例，下述一致），距离镜头较远的二维码高频信息比例相对少、低频信息比例相对多。那对于二维码扫描识别而言，距离镜头近的二维码的清晰度是“溢出”的，可以适当将焦距拉远，距离镜头远的二维码清晰度也可以提高，直至同一张图像上，远近不同的二维码都可以被二维码扫描器识别到。
46.焦距较远时，距离镜头近的二维码成像模糊，低频信息比例相对多，高频信息比例相对少。距离镜头远的二维码高频信息比例相对多，低频信息比例相对少。可以适当将焦距拉近。
47.本实施例通过每个二维码图像区域的高频、低频比例来计算最佳焦距。
48.将每个分割出的二维码图像，分别进行傅里叶变换得到频谱图像。
49.在本实施例中，频谱图像上每一个点的亮度代表能量值，即亮点为低频点，暗点为高频点。我们统计所有二维码图像内部的低频点和高频点占比关系。即根据不同的场景设
置阈值统计频谱图象中的高亮点、低亮点数量，求得各自占比。
50.具体的，所述焦距参数是按照以下步骤获取：根据每个频谱图像的高频点和低频点的数量获取每个二维码区域内低频点和高频点的占比差值；根据每个二维码区域内低频点和高频点的数量占比差值获取所有二维码区域的低频点与高频点占比差值的均值；根据所有二维码区域的低频点与高频点占比差值的均值，及每个二维码区域内低频点和高频点的占比差值获取焦距参数。
51.其中，焦距参数计算公式如下：式中，表示焦距参数；表示第个二维码区域内低频点的数量占比；表示第个二维码区域内高频点的数量占比；表示第个二维码区域内低频点和高频点的占比差值；表示所有二维码区域的低频点与高频点占比差值的均值；表示获取的二维码区域的总数量。
52.所有二维码区域的低频点与高频点占比差值的均值计算公式如下：式中，表示第个二维码区域内低频点的数量占比；表示第个二维码区域内高频点的数量占比；表示第个二维码区域内低频点和高频点的占比差值；表示获取的二维码区域的总数量。则为所有二维码区域的低频点与高频点占比之差求均（因为无论二维码图像清晰或者模糊，低频信息数量都高于高频信息数量，所以均用低频减去高频）。即调节焦距使所有二维码的高、低频点差值为p，则认为所有二维码的清晰度都比较适中，可以被扫码器扫描识别。
53.根据焦距参数对图像采集装置的初始焦距进行调整过程中，其按照以下计算公式进行调整：式中，表示调整后的焦距；表示焦距参数；表示采集货物图像时的初始焦距。将焦距调整为时，为最佳焦距；在初次采集的静态货物图像向后连续帧图像中，调焦后再次采集静态帧图像，将调焦后的图像输入二维码扫描器完成识别。也就是将采集货物图像时的初始焦距调整为焦距，获取货物图像中所有的二维码；并通过二维码扫描器对货物图像中的每个二维码进行识别。
54.综上，本发明提供的一种基于供应链环境的货物入库管理方法，该方法通过提取货物图像表的相关特征，通过预设的二维码模板图像分别对其货物图像表面进行遍历，选取结构相似或相同的区域作为二维码区域，随后通过对每个所识别的二维码区域转化为频谱图进行分析获取焦距的调整参数，最后利用焦距的调整参数对其初始的图像采集装置中的镜头焦距进行调整，从而获取较为清晰的相片，让初始获取货物图像中非常模糊的二维码区域显示较清晰，使所有二维码区域的清晰度都比较适中，能够确保所有二维码都能被识别。
55.本发明采用一个二维码模板图像对货物图像表面进行遍历，通过计算与该二维码模板图像结构相同或相似的区域的结构相似度，而获取货物图像中二维码区域的方向误差；再根据方向误差结合形状误差对二维码模板图像和货物图像中的二维码区域进行匹配判断，依次选取结构相似或相同的二维码区域，有效增强了货物图像中二维码区域的识别能力。
56.以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。