一种智能物料识别方法及AI识物台与流程

本技术涉及制造业物料识别，尤其是涉及一种智能物料识别方法及ai识物台。

背景技术：

1、随着科技的发展和生产力水平的提高，自助物料查询设备得到广泛应用。

2、目前，自助物料查询设备依靠物料的条形码或二维码进行识别，而在制造业仓库内难以做到每个库存物料均能附带条形码或二维码，再者，因条行码或二维码出现污损、部分被遮挡的情况均易导致无法识别物料，自助物料查询设备的使用场景受限。

3、针对上述中的相关技术，发明人发现现有的自助物料查询设备在制造业仓库内使用时存在有适用性差的问题。

技术实现思路

1、为了提高自助物料查询设备在制造业仓库内的适用性，本技术提供了一种智能物料识别方法及ai识物台。

2、第一方面，本技术提供一种智能物料识别方法。

3、本技术是通过以下技术方案得以实现的：

4、一种智能物料识别方法，包括以下步骤，

5、拍摄获取待识别物料图片，基于所述待识别物料图片，识别待识别物料的外观信息；

6、获取待识别物料的条形码信息或二维码信息；

7、若存在条形码信息或二维码信息，则根据所述条形码信息或所述二维码信息，向数据库请求与所述条形码信息或所述二维码信息匹配的物料信息；

8、若无条形码信息或二维码信息，则根据所述外观信息预测待识别物料的目标尺寸信息，并结合获取的待识别物料的目标重量信息，向数据库请求与所述目标尺寸信息和所述目标重量信息匹配的物料信息。

9、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述向数据库请求与所述目标尺寸信息和所述目标重量信息匹配的物料信息的步骤包括，

10、基于所述目标尺寸信息，在所述数据库中遍历匹配相同的所述目标尺寸信息的物料，得到第一物料集；

11、根据所述目标重量信息，在所述数据库中遍历匹配与所述目标重量信息相同的位于所述第一物料集的物料信息；

12、或者，基于所述目标重量信息，在所述数据库中遍历匹配相同的所述目标重量信息的物料，得到第一物料集；

13、根据所述目标尺寸信息，在所述数据库中遍历匹配与所述目标尺寸信息相同的位于所述第一物料集的物料信息。

14、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：还包括以下步骤，

15、预测与待识别物料匹配的尺寸误差因子；

16、若所述数据库中遍历的物料尺寸位于所述目标尺寸信息±尺寸误差因子的范围内，则该物料的物料尺寸与所述目标尺寸信息相同。

17、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：还包括以下步骤，

18、预测与待识别物料对应的重量误差因子；

19、若所述数据库中遍历的物料重量位于所述目标重量信息±重量误差因子的范围内，则该物料的物料重量与所述目标重量信息相同。

20、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述向数据库请求与所述目标尺寸信息和所述目标重量信息匹配的物料信息的步骤后，还包括以下步骤，

21、检测匹配的物料的类型数量；

22、若所述类型数量等于或大于两个时，获取待识别物料所在ai识物台对应的目标仓库信息，以及分别获取匹配的物料信息所在的物料仓库信息；

23、优先匹配物料仓库信息与所述目标仓库信息相同的物料信息。

24、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：若所述类型数量等于或大于两个时，还包括以下步骤，

25、获取与待识别物料对应的存取货员的id信息；

26、查询与所述id信息对应的领料单信息；

27、优先匹配出现在所述领料单信息上的物料信息。

28、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：还包括以下步骤，

29、拍摄获取的所述待识别物料图片包括待识别物料的上、下、左、右、前、后六个角度图片；

30、标注所述待识别物料图片的近似特征区域，并将所述近似特征区域和所述数据库中预录入的目标特征区域依次进行相似度计算；

31、匹配与所述近似特征区域的相似度最接近的所述目标特征区域，将与所述目标特征区域对应的物料信息作为待识别物料的物料信息。

32、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述将所述近似特征区域和所述数据库中预录入的目标特征区域依次进行相似度计算，匹配与所述近似特征区域的相似度最接近的所述目标特征区域，将与所述目标特征区域对应的物料信息作为待识别物料的物料信息的步骤包括，

33、计算预录入的目标特征区域与各个近似特征区域的重合度iou；

34、选取与所述目标特征区域的重合度iou的最大值对应的近似特征区域，作为与目标特征区域最接近的近似特征区域；

35、为所述近似特征区域匹配重合度iou最大的目标特征区域，并将与所述目标特征区域对应的物料信息作为待识别物料的物料信息。

36、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述计算预录入的目标特征区域与各个近似特征区域的重合度iou的步骤前，还包括以下步骤，

37、先根据分类器类别分类概率做排序，按从大到小的概率值分别排列各个近似特征区域；

38、判断预录入的所述目标特征区域与排序在最前面的近似特征区域的重合度iou是否满足预设条件；

39、若满足预设条件，则为所述近似特征区域匹配所述目标特征区域，并将与所述目标特征区域对应的物料信息作为待识别物料的物料信息。

40、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：还包括以下步骤，

41、若不满足预设条件，则剔除所述近似特征区域，选取当前排序在最前面的近似特征区域继续进行重合度iou的判断，直至找到满足预设条件的近似特征区域。

42、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：还包括以下步骤，

43、基于获取的所述外观信息，根据数据库中预录入的参考轮廓外边框进行相似度计算，得到计算结果；

44、将所述计算结果与预设完整阈值进行比较；

45、若所述计算结果小于所述预设完整阈值，则向数据库上报受损物料信息。

46、第二方面，本技术提供一种ai识物台。

47、本技术是通过以下技术方案得以实现的：

48、一种ai识物台，包括柜体，所述柜体通过支架固定有延展平台，所述延展平台为透明材质，所述柜体在位于所述延展平台的下方位置安装有摄像头，所述柜体的内底部安装有补光灯；

49、所述延展平台的内底部安装有重力传感器；

50、所述柜体上还安装有用于读取待识别物料的条形码信息或二维码信息的扫码模块；

51、所述摄像头的输出端电连接有微控制器，所述扫码模块的输出端与所述微控制器的输入端电连接，所述重力传感器的输出端与所述微控制器的输入端电连接，所述微控制器通讯连接用于存储物料信息的数据库。

52、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述柜体上还安装有用于读取存取货员的id信息的id读卡器，所述id读卡器的输出端与所述微控制器的输入端电连接。

53、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述微控制器为带有触摸屏的主机。

54、第三方面，本技术提供一种计算机设备。

55、本技术是通过以下技术方案得以实现的：

56、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一种智能物料识别方法的步骤。

57、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质。

58、本技术是通过以下技术方案得以实现的：

59、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一种智能物料识别方法的步骤。

60、综上所述，与现有技术相比，本技术提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

61、拍摄待识别物料图片，以获得待识别物料的外观信息；获取待识别物料的条形码信息或二维码信息，以用于借助条形码信息或二维码信息向数据库请求匹配的物料信息；若无条形码信息或二维码信息，则根据外观信息预测待识别物料的目标尺寸信息，并结合获取的待识别物料的目标重量信息，向数据库请求与目标尺寸信息和目标重量信息匹配的物料信息，以通过增加重力感知和视觉识别相结合的办法确定无条形码或二维码的待识别物料的物料信息，实现更多制造业仓库内使用场景的适配，提高自助物料查询设备在制造业仓库内的适用性。