智能分揀系統研究及仿真

茍樂怡，廖雪花，謝小淞，李 馳

（1.四川師范大學 計算機科學與技術學院，四川 成都 610101；2.成都工業學院 經濟與管理學院，四川 成都 610031）

1 引言

物流集散中心是物流發展中最為核心和關鍵的要素，隨著國內外物流業的不斷發展，不同物流企業運輸配送形式之間的競爭越來越激烈，貨主對貨物運輸配送的速度、時效性提出了更高的要求[7]。國內各省市在推動快遞物流發展方案中明確指出，提高快遞物流效率，推進電子商務與快遞物流協同發展，并將快遞物流基礎設施更加完善、快遞物流產業園區更具規模、快遞物流節點布局更加優化、快遞物流運營管理更加規范、快遞物流科技應用更加廣泛、城市末端公共取送點和鄉鎮快遞服務網點基本實現全覆蓋作為總體目標。

在物流環節中，集散中心的物流分揀效率影響著整個中心的工作效率，是物流中心工作量最大、最繁瑣、需要人力最多的環節[1]。物流分揀是將物品按品種、出入庫先后順序分門別類進行堆放的作業，分揀是完善配送、支持配送的預備工作，是不同配送企業相互競爭和提高自身經濟效益的重要環節。因此，針對智能分揀配送技術的研究，能夠提高快遞包裹的分揀效率，降低環境條件對分揀的限制，同時，也能提高包裹配送的準確率與時效性，減輕物流工作人員的工作負擔，節約人力、物力資源，并提高系統的靈活性、擴展性和可靠性。

本文將在對國內外物流分揀中心運作模式調研的基礎上，借鑒國外先進分揀理念，研究物流中心智能分揀技術，該技術將改變物流行業大量人力、物力高消耗和低效率的現狀，并實現一個智能化、高效率、低成本的物流集散中心平臺。

2 分揀系統國內外現狀

自動分揀系統是物流集散中心所必需的設施條件之一，面對大批量的來自各地的快遞包裹，自動分揀系統是提高物流配送效率的一項關鍵因素。

2.1 國內分揀系統現狀

目前，國內物流企業采用的傳統分揀模式主要有以下三種：

（1）人到貨的傳統物流分揀。這種方式采用人海戰術，通過人工和簡單的設備進行長時間的分揀作業，人力消耗大且效率低下。

（2）貨到人的分揀方法。這種方式由托盤將貨物帶到人的面前，人不需移動，從而進行分揀工作，例如，現有的傳送帶分揀和傳送小車分揀。但是，當傳送帶上的貨物量達到上限，就會造成緩沖區卸貨車輛的等待、傳送小車的來回輸送等，都會造成時間資源的浪費，從而提高了分揀成本。

（3）ABC線模式。在貨到人的分揀方法中，一條傳送帶是遠不能滿足巨大數量的物流分揀的，因此便提出了ABC線模式。這種模式為了滿足分揀的需求，采用了多條傳送帶，例如，按照物品地區的不同，對貨物進行了分流，但這樣導致了卸貨車需要在每一個區域卸貨，非常浪費時間且成本較高。

傳統的分揀模式存在著人力投入大、分揀成本高、分揀效率低、技術水平落后、技術人才缺乏、整體環境不規范[6]等問題，因此，分揀系統的自動智能化是物流發展的必然需求。

2.2 國外分揀系統現狀

德國物流行業水平發展處于世界領先地位，德國的布萊梅大學生產與物流研究所（BIBA）于2019年創造性地發明了模塊化的萬向細胞傳送帶（Celluveyor）技術進行物流智能分揀與傳輸。其中，Celluveyor是一套極為靈活的模塊化輸送和定位系統。它以細胞輸送技術為基礎，每一個模塊化的六邊形細胞都包含了三個特定安排的全向輪，每個輪子都可以單獨、有選擇性地工作，如圖1所示。

圖1 萬向細胞傳送帶（Celluveyor）

在該系統中，只要安排好物品的輸送路徑與目的終點，Celluveyor 就能實現物品的快速輸送與分揀。同時，由于輸送帶上的模塊化細胞只有在和貨物短暫接觸的時候才會運作耗能，且這套系統機械部件之間的內部摩擦非常小，所以使用這套系統可以有效降低分揀成本和能源消耗。

本文在總結國內外物流技術和系統已有研究的基礎上，借鑒德國Celluveyor 的思想與理念，通過對國內現有分揀系統模式存在的問題進行分析，提出了一種智能分揀技術，該技術借鑒“萬向傳輸功能”進行智能分揀，其突破了傳統分揀傳送帶或傳送小車的限制。同時，為了提高分揀準確度和效率，自主研發了基于RFID的批量閱讀識別子系統，該子系統與分揀平臺、服務端子系統集成為一套完整的物流集散中心智能分揀平臺。

下文將介紹該智能分揀系統的模型、運行流程、原理和實現技術及仿真。

3 智能分揀系統模型

為解決現有物流集散中心人力物力投入大、分揀效率低、分揀成本高等問題，本文研究了一種集散中心智能分揀系統，此系統具有傳送裝置利用效率高、投資和維護成本小、工作效率高等優點。整個系統由智能分揀平臺、RFID 閱讀器模塊、服務器模塊、平臺控制端模塊和檢測模塊五部分組成。其中，智能分揀平臺是該智能分揀系統的核心，如圖2所示。

圖2 智能分揀系統模型圖

3.1 智能分揀系統運行流程

由圖2 可知，智能分揀系統由五大模塊相互作用，共同實現物品的自動智能化高效率分揀，該智能分揀系統的具體運行流程與各大模塊的功能如下：

3.1.1 萬向傳輸模塊搭建分揀平臺。萬向傳輸模塊是一個物品運輸實體模塊，每一個模塊由萬向輪（以下簡稱輪子）、轉向電機等硬件設備組成。電機啟動，使得輪子轉動，從而在物品分揀時推動物品移動。在萬向傳輸模塊上，也設置了由激光傳感器與轉速傳感器共同構成的檢測模塊，用于實時檢測傳輸模塊上萬向輪的狀態。萬向傳輸模塊組成如圖3所示。

圖3 萬向傳輸模塊組成圖

多個萬向傳輸模塊組合拼接在一起形成智能分揀平臺，此平臺代替了傳統的一體傳送帶與傳送車。由萬向傳輸模塊組成的智能分揀平臺具有以下優點：

（1）可在同一平臺上多方向運輸物品。由于平臺由多個萬向傳輸模塊組成，每個傳輸模塊上的萬向輪可向多個方向運作，多個模塊配合運作，達到向不同方向運輸物品的作用。

（2）分揀效率高。在同一平臺上，每一個輪子的任務就是當物品經過它時，將物品向前推送，物品離開后，便可停止運行，并馬上參與到下一物體運送的路線規劃中，而不用一直等待物品整體運送結束。

（3）易于維護。當組成平臺的某一傳輸模塊出現問題時，可只維修該模塊，不影響整個平臺的運行。

（4）平臺大小靈活。可根據實際需求設計平臺的大小，并選擇相應數量的萬向傳輸模塊組成平臺。

本文將萬向傳輸模塊按照需求數量仿真搭建出智能分揀平臺，并與RFID 閱讀器、服務器等共同配合，形成最終的智能分揀系統模型。

3.1.2 RFID閱讀器模塊掃描標簽。將物品放入到分揀平臺的入口處，通過RFID閱讀器模塊讀取物品的標簽，獲得物品的EPC碼，將EPC碼經過AES對稱加密算法加密后發送到服務器模塊。

3.1.3 服務器模塊獲取信息。服務器模塊對接收的EPC碼進行解密與解碼，得到對應物品的標識碼，即物品的唯一識別號，通過標識碼獲取存儲在數據庫中物品的相關信息，并將物品的相關信息發送給平臺控制端模塊。

3.1.4 平臺控制端模塊控制平臺運行。此模塊的分工及運行流程如下：

（1）平臺控制端模塊根據物品的目的地，得到物品目的地所屬區域的標志，根據標志為物品規劃出在平臺上運輸的路線；

（2）平臺控制端模塊根據獲得的物品尺寸信息，得出物品放在平臺上時，與平臺的最佳接觸面，且計算出在最佳接觸面下，運輸物品需要的萬向傳輸模塊數量；

（3）平臺控制端模塊根據物品從起點到目的地的前進路線以及物品的當前位置，得出物品運送的下一步需要用到哪些萬向傳輸模塊，并使對應的萬向傳輸模塊開始運行；

（4）通過計算萬向傳輸模塊傳輸物品所需時間以及檢測模塊檢測到物品離開的信號以后，使其不再使用的萬向傳輸模塊停止運行，停止運行的萬向傳輸模塊便可參與到分配其他物品運輸路線的規劃中，這樣提高了萬向傳輸模塊的利用率，最終將物品傳輸到目的地。

3.2 智能分揀系統實現的技術準備

3.2.1 RFID 閱讀器模塊。RFID，即射頻識別技術,是一種利用射頻通信實現的非接觸式自動識別技術。射頻識別系統主要由RFID 讀寫器和RFID 電子標簽組成。RFID 閱讀器模塊使用Android Studio 開發工具，對RFID 手持閱讀器進行開發。在Android端，首先對閱讀器進行硬件初始化，然后進行了系統頁面的設計與功能的完成，并通過WebSocketClient與服務器模塊通信。系統主要功能包括：掃描標簽、讀數據、寫數據。在這一模塊，使用自開發的RFID手持閱讀器模擬實際使用時的懸掛式RFID閱讀器；使用已寫入數據的RFID標簽代表需分揀的物品。

3.2.2 服務器模塊與平臺控制端模塊。服務器模塊與平臺控制端模塊的開發基于SpringBoot框架，采用Java 語言編寫，在IDEA 平臺上完成。其中服務器模塊通過WebSocket與RFID閱讀器模塊通信。

3.2.3 萬向傳輸模塊與檢測模塊。萬向傳輸模塊與檢測模塊因為條件的限制，將采用仿真的形式，運用JavaScript和HTML的＜canvas＞元素，仿真模擬分揀平臺以及物品在平臺上被分揀的全程動畫。

3.3 智能分揀系統優勢

相比于傳統的分揀模式與方法，本文提出的智能分揀系統平臺有以下優勢：

3.3.1 分揀效率高，成本低。不同于傳統分揀模型的一條或多條傳送帶，本文提出的分揀平臺由多個萬向傳輸裝置組成，分揀平臺和平臺控制端配合，實現物品的自動化傳送。分揀平臺可同時對不同物品進行多方向傳送，提高了傳送裝置的利用率和分揀效率。

3.3.2 易于維護。分揀平臺由多個萬向傳輸裝置組合而成，若一部分出現故障可快速更換維修，不影響其余萬向傳輸裝置的使用，提高了工作效率，且投資成本低，維護成本較小。

3.3.3 分揀準確度高，效率高，基本實現無人化。不同于人工錄入或鍵盤錄入貨物信息，該分揀模型采用RFID標簽掃描錄入物品信息，與一般條形碼標簽相比，RFID標簽識別準確度高，能夠不受一些外部環境如油污等對標簽造成的影響，并且RFID閱讀器能夠批量掃描標簽，能夠同時讀取限定范圍內的所有標簽內容，從而大大提高了物品的信息錄入效率。采用智能的自動化分揀系統，能最大限度的減少人工操作，節約人工成本。

3.3.4 平臺使用靈活。由于平臺是由多個萬向傳輸裝置組成，使用企業可根據自身需求與使用場地的大小限制，靈活選擇使用多少傳輸裝置組成多大的平臺。

4 智能分揀系統實現

根據智能分揀系統的模型說明，可以得到分揀系統的總體運行流程，如圖4所示。

圖4 系統運行流程圖

基于前期的技術準備，首先進行RFID閱讀器和服務器端的開發，然后在平臺控制端模塊，研究物品智能分揀的算法模型并加以實現，具體的技術實現如下所述：

4.1 RFID閱讀器獲取物品EPC碼

物品進入分揀入口，貼在物品上的快遞單中帶有RFID 標簽，在入口通過RFID 閱讀器掃描物品標簽，獲得物品的EPC 碼，該碼由物品類型、物品唯一識別號以及寄件人電話拼接組成。其中，將寄件人識別號、寄件人電話轉化為16進制，物品類型轉為物品類型標志，如數碼產品為“E”，最終形成16 位以內的EPC碼，如“E249987b4fcc”。將EPC碼通過AES算法進行對稱加密，在加密的過程中，采用AES-128-CBC 加密模式，即密鑰的長度為128 位，采用循環模式，同時需要添加一個向量iv，可增加加密算法的強度。加密完成后，發送到服務器模塊。

4.2 服務器端獲取物品信息

服務器對接收的EPC 碼進行AES 解密解碼，得到對應物品的標識碼，即唯一識別號，通過唯一識別號獲取存儲在數據庫中物品的相關信息，如物品的長寬高及目的地，并將這些信息發送到平臺控制端。

4.3 平臺控制端根據獲取到的物品信息，規劃物品傳輸路線

將分揀平臺除入口外，按照需求設置多個出口，每個出口代表一個目的地區域，并且設置一個區域標志flag。根據物品的目的地，得到物品目的地所屬區域的標志flag ，并將flag傳送到平臺控制端。平臺控制端根據flag為物品劃分出需要使用的路線。本文使用30×60 個萬向傳輸模塊為例。

由多個萬向傳輸模塊組合成的自動分揀平臺，共有1個入口，17個出口，其中平臺左側為入口，平臺上側和下側分別有7個出口，平臺右側有3 個出口，每個出口對應一個區域。其中，平臺上方7個出口的flag 分別為1 →7，平臺下方7個出口的flag 分別為8 →14，平臺右側3個出口的flag 分別為15 →17。

物品從平臺左側進入，默認前進方向為一直向右，與右側中間出口對齊，即direction=39，這里的方向數字采用了鍵盤的方向鍵的Keycode。若物品的目的出口為上下側的出口，則當物品前進到每一個出口對應的x 方向上的位置時，進行判斷，若物品的flag 等于當前出口的flag，則將該物品的direction 設置為對應值，若向上轉，則direction=38，若向下轉，則direction=40。若物品的目的出口為右側的上下出口，則當物品到達平臺處時，先將物品向上、向下轉，待物品在y 軸上的位置與出口y 值相等時，再令direction=39。算法邏輯圖如圖5所示。

根據物品的大小，確定需要使用的輪子個數：

圖5 物品傳輸路線算法圖

其中：gl、gw、gh 分別為物品的長寬高。

通過公式求得物品的中等邊min 和最大邊max，將物品的最佳面定為物品和平臺的接觸面，接觸面的長寬即物品在x 軸、y 軸上的數值分別為max、min，則所需輪子的個數為：個，其中unitL表示輪子之間的單位距離。

4.4 平臺控制端根據物品的路線，分配需要使用的萬向傳輸模塊

物品在運送過程中，只有已到達和即將到達處的萬向傳輸模塊會運行，即對應的輪子會運作，物品離開后輪子將會停止轉動，即全程只有個輪子參與運行。輪子的轉動，將物品向前運送unitL個單位長度，即物品每前移unitL個單位長度，轉動的輪子便需要進行一次更新。本文以坐標軸表輪子與物品的位置，以平臺左上角為坐標原點，物品左上角的輪子為基準點，用數組rects[]存放所有的物品，rects[i]表示當前物品，其中i 代表第幾個物品，用rects[i].x代表當前物品左上點的橫坐標，用rects[i].y 代表當前物品左上點的縱坐標，在x 方向上所需輪子的個數為在y 方向上所需輪子的個數為

（1）當direction=39 時，物品直行，則：

其中wheelX0代表左上角第一個輪子的x 坐標。通過左上角第一個輪子的位置以及物品在x、y方向上所需輪子的個數，就能通過以下公式求出其余需要的輪子的位置（xj,yk）：

（2）當direction=38 或direction=40 時，則：

其中wheelY0代表左上角第一個輪子的y 坐標。通過左上角第一個輪子的位置以及物品在x、y方向上所需輪子的個數，就能通過以下公式求出其余需要的輪子的位置(xj,yk)：

根據物品的前進路線，依次觸發這些坐標點上的輪子，使得輪子轉動運送物品移動。當參與運行的輪子停止后，便可參與其他物品的運送工作，即一個分揀平臺可同時實現對不同物體進行不同目的地的運送，彼此互不干擾。

5 智能分揀系統仿真

在RFID 閱讀器、服務器端、平臺控制端的技術實現后，本章采用JavaScript 編寫仿真智能分揀平臺與檢測模塊，在仿真平臺上，通過RFID 手持閱讀器掃描標簽，將獲取到信息發送到服務器端，服務器端將返回的信息發送到平臺控制端，同時將相關信息展示在平臺顯示屏上，平臺控制端根據獲取到的信息，會在仿真平臺上通過動畫演示對應物品的分揀過程。

5.1 智能分揀平臺仿真

智能分揀平臺俯視圖如圖6所示。

圖6 自動分揀系統平臺示意圖

本文使用30×60 個萬向傳輸模塊組成的分揀平臺進行仿真舉例。根據箭頭方向，可以看到平臺共有1個入口，17個出口。平臺左側為入口，在入口處的立方體代表RFID閱讀器，閱讀器上的小圓圈代表指示燈，當掃描到物品時，指示燈亮，在閱讀器的上方，寫有長寬高、目的出口的模塊代表顯示屏，用以顯示當前經過物品的信息；平臺上側和下側分別有7個出口，平臺右側有3 個出口，每個出口對應一個區域，圖中的每一個圓代表一個萬向傳輸模塊，當需要運行時，萬向傳輸模塊的輪子會相應運行起來。

5.2 RFID讀取標簽信息

在仿真實驗中，用不同大小的方塊，代表不同的包裹物品，當物品進入左側入口時，入口處的RFID閱讀器會自動掃描物品標簽，掃描成功指示燈亮，并同時將掃描到的數據返回到服務器。在這個過程中，使用RFID手持閱讀器掃描RFID標簽，模擬物品進入入口時的自動掃描。

服務器會根據獲得的EPC 碼，將物品長、寬、高及目的出口信息發送到平臺控制端，平臺控制端將相應信息顯示在顯示屏上，如圖7 所示，此時即將進入分揀平臺的是一個50×60×30（mm）大小的物品，它的目的出口是1號出口，即上排第一個出口。

圖7 物品進入分揀平臺示意圖

5.3 智能分揀平臺運行

物品進入到分揀平臺后，平臺控制端會根據得到的信息規劃出物品在平臺上的運送路線，并啟動相應路線上相應數量的輪子，以此達到物品分揀運送的目的，如圖8所示。

此時進入平臺的物品的目的出口為3號出口，因此平臺控制端為物品規劃出到達3 號出口的路線。物品進入平臺后，對應路線上的傳輸模塊便開始運行，如圖8 中物品下方的圓形輪子，因為物品的長寬高為60×70×60（mm），則參與運輸物品的萬向運輸模塊，即輪子的數目為8×7，當物體向右運輸時，右側的輪子會開始轉動，左側離開的輪子會停止轉動，等待參與下一物體的運輸。

圖8 萬向傳輸模塊運行示意圖

5.4 多物體分揀

智能分揀平臺可同時對多個物品進行分揀，如圖9所示。每個物品都按照自己的目的地方向前進，因平臺運輸模塊多，且每個模塊都獨立存在，且只在需要時啟動，因此不僅節約了空間和資源、成本，更是大大提升了分揀效率。

圖9 多物品不同目的地同時分揀示意圖

智能分揀系統由若干個模塊拼接而成，能夠更靈活地應用于物流分揀系統，可根據分揀場地的大小以及貨物數量的多少，例如在大型物流集散中心，場地大，貨物量大，即可選擇一個30×60 大小的分揀平臺；在小型分揀中心，例如校園快遞分發站，即可選擇10×20 或5×10 大小的分揀平臺，進行內部快遞的分揀。

6 結論

智能物流是物流經濟發展的未來方向與模式，是突破現代物流發展瓶頸的新思路，與政府宏觀調控目標高度契合。為了整個配送過程更加快速、高效，同時節省人力、物力的消耗，本文提出了一種集散中心智能分揀系統技術與模型，并仿真實現。該系統具有傳送裝置利用效率高、投資和維護成本小等優點，實驗表明，通過對該智能分揀技術的研究與仿真，可以更好地提高物流分揀與配送效率，對配送中心分揀系統的設計與高效運行有一定的借鑒作用。