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煙草行業(yè)自動(dòng)化立體倉庫的可視化盤點(diǎn)技術(shù)與方法研究

2024-03-16 08:38:18邴紅濤
物流科技 2024年5期
關(guān)鍵詞:自動(dòng)識(shí)別可視化方法

王 超,邴紅濤

(湖北省煙草公司襄陽市公司,湖北 襄陽 441000)

0 引言

自動(dòng)化立體倉庫又稱立體倉庫或高架倉庫(High-bay Warehouse,HBW)、自動(dòng)存取系統(tǒng)(Automatic Storage &Retrieval Systems,AS/RS),具有高度大、自動(dòng)搬運(yùn)物料的特點(diǎn),一般由高層貨架、物料搬運(yùn)設(shè)備、控制和管理設(shè)備組成[1]。相比于傳統(tǒng)倉庫,自動(dòng)化立體倉庫具有空間利用率高、便于機(jī)械化和自動(dòng)化、作業(yè)安全性高等優(yōu)點(diǎn),使得貨位分配、作業(yè)等變得更加靈活和高效,其應(yīng)用極大地改善了企業(yè)的倉儲(chǔ)管理水平,使原來的“靜態(tài)倉庫”變成了“動(dòng)態(tài)倉庫”。基于上述原因,改善自動(dòng)化立體倉庫的使用也成為了研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。例如,王杰以某自動(dòng)化立體倉庫為例,對(duì)其布局改善開展了研究,并提供了優(yōu)化的布局解決方案[2]。馮慧和李圣衛(wèi)分別從數(shù)學(xué)模型[3]和管理系統(tǒng)軟件應(yīng)用[4]角度研究自動(dòng)化立體倉庫的貨位分配問題。李媛媛等和高科等則針對(duì)自動(dòng)化立體倉庫的揀選路徑優(yōu)化開展了研究[5-6]。

煙草行業(yè)作為自動(dòng)化立體倉庫的主要應(yīng)用行業(yè)之一,開展針對(duì)性的倉儲(chǔ)管理升級(jí)具有重要意義。如圖1 所示為某煙草物流中心自動(dòng)化立體倉庫應(yīng)用實(shí)例,其中,倉庫盤點(diǎn)作為該類煙草倉儲(chǔ)管理的重要環(huán)節(jié),是管理者及時(shí)、準(zhǔn)確掌握庫存信息并制定計(jì)劃和開展業(yè)務(wù)的關(guān)鍵,目前,以該企業(yè)為代表的行業(yè)在自動(dòng)化立體倉庫應(yīng)用方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn),但在倉庫盤點(diǎn)方面仍然面臨如下問題亟待解決:(1)庫存動(dòng)態(tài)更新要求較高,且常常需要對(duì)特定種類貨物或特定位置的貨物進(jìn)行盤點(diǎn),因此,庫存盤點(diǎn)系統(tǒng)的效率、柔性應(yīng)當(dāng)很高。(2)高架庫高度較大,如圖1 所示,這對(duì)于人員安全來說是一種威脅,遠(yuǎn)程化庫存盤點(diǎn)成為煙草物流中心高架庫的一種選擇。(3)煙草貨物價(jià)值較高,使得物流中心對(duì)其庫存的準(zhǔn)確性有較高的要求,因而對(duì)盤點(diǎn)過程的可視化和痕跡化提出了要求,可視化主要目標(biāo)是能夠在盤點(diǎn)時(shí)從多個(gè)角度清晰地呈現(xiàn)貨物,痕跡化則強(qiáng)調(diào)貨物盤點(diǎn)過程的可追溯性,當(dāng)貨物盤點(diǎn)出錯(cuò)時(shí),能夠進(jìn)行過程回放以發(fā)現(xiàn)問題,從而改善庫存管理。

圖1 自動(dòng)化立體倉庫應(yīng)用示例

針對(duì)上述問題,本文以圖1 所示的煙草物流中心自動(dòng)化立體倉庫為對(duì)象,開展了基于視覺技術(shù)圖像回傳和和信息化技術(shù)的可視化盤點(diǎn)方法和應(yīng)用研究,驗(yàn)證了所采用方法和技術(shù)的有效性,并對(duì)圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在該行業(yè)自動(dòng)化立體倉庫庫存盤點(diǎn)中的應(yīng)用進(jìn)行了算法設(shè)計(jì)和可行性分析,為后續(xù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化立體倉庫庫存管理智能化提供了參考。

1 煙草行業(yè)AS/RS 可視化存貨盤點(diǎn)實(shí)施框架

1.1 基于圖像回傳的盤點(diǎn)方法。視覺技術(shù)作為一種貨物識(shí)別手段,在解決煙草物流中心庫存盤點(diǎn)問題上有較大的先天優(yōu)勢(shì),其在貨物可視化、多角度拍攝、批量信息獲取、適應(yīng)性等方面的優(yōu)點(diǎn)能夠很好地滿足煙草物流中心高架庫在可視化、痕跡化等方面的需求,如果將其與自動(dòng)化搬運(yùn)系統(tǒng)、倉庫管理系統(tǒng)集成,將能夠很好地滿足其在盤點(diǎn)效率、準(zhǔn)確性和柔性方面的要求。目前,尚無直接相關(guān)的研究。盡管在有些研究中,研究者提出采用無人機(jī)或視頻同信息化系統(tǒng)集成的方式進(jìn)行庫存盤點(diǎn)[7-8],但其在高架庫中的可實(shí)施性和應(yīng)用成熟性方面仍然不足,例如無人機(jī)在不可見范圍內(nèi)的控制問題、柔性盤點(diǎn)問題、定位精確性問題等。

目前,基于視覺技術(shù)應(yīng)用的實(shí)際庫存情況的確認(rèn)有兩種可選方式:第一種是視覺系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別當(dāng)前貨位貨物的數(shù)量并將數(shù)據(jù)和圖像傳回遠(yuǎn)端倉庫管理系統(tǒng)服務(wù)器;第二種則是進(jìn)行不同角度高清拍照后將圖片傳回倉庫管理系統(tǒng)服務(wù)器,并自動(dòng)關(guān)聯(lián)要對(duì)照的庫存信息,然后由操作人員進(jìn)行確認(rèn)和更新。由于煙草物流中心高架庫的托盤貨物采用多層碼垛,且每層貨物數(shù)量較多,需要從不同角度進(jìn)行觀察才能確定貨物的實(shí)際數(shù)量,同時(shí),高架庫內(nèi)不同貨位、不同角度的光線明暗差異較大,因此,采用視覺系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別的方式很難準(zhǔn)確地獲取貨物數(shù)量,特別是當(dāng)托盤上的貨物沒有堆滿時(shí),不同角度和不同堆碼狀態(tài)下貨物數(shù)量的識(shí)別可能存在較大差異,這會(huì)進(jìn)一步影響庫存盤點(diǎn)的準(zhǔn)確性。此外,該方式應(yīng)用的成熟性和識(shí)別效果有待研究驗(yàn)證和完善。考慮到上述情況,本文采用第二種方式開展自動(dòng)化庫存盤點(diǎn)應(yīng)用驗(yàn)證,從而保證庫存盤點(diǎn)的準(zhǔn)確性、可視化、高效性和穩(wěn)定性,其實(shí)現(xiàn)可視化盤點(diǎn)的方法如圖2 所示。

圖2 基于圖像回傳的可視化盤點(diǎn)方法

1.2 基于信息化技術(shù)的實(shí)施框架。為實(shí)現(xiàn)前述可視化盤點(diǎn)方法,本文提出將視覺系統(tǒng)、自動(dòng)化立體倉庫作業(yè)執(zhí)行系統(tǒng)同信息化系統(tǒng)集成進(jìn)行實(shí)施,其實(shí)施框架如圖3 所示。在該框架中,系統(tǒng)操作人員根據(jù)需要確定盤點(diǎn)范圍后,根據(jù)自動(dòng)化立體倉庫庫存管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù),生成盤點(diǎn)任務(wù)單,并下發(fā)至自動(dòng)化作業(yè)執(zhí)行系統(tǒng)(即堆垛機(jī)系統(tǒng)),堆垛機(jī)根據(jù)任務(wù)單順序運(yùn)行至指定位置,并向信息化庫存盤點(diǎn)系統(tǒng)反饋位置到達(dá)情況,此時(shí),信息化庫存盤點(diǎn)系統(tǒng)向視覺系統(tǒng)下發(fā)拍照指令完成圖像采集,并將圖像回傳至信息化庫存盤點(diǎn)系統(tǒng)所在服務(wù)端,在此過程中,完成圖像和貨位的自動(dòng)關(guān)聯(lián),并由操作人員遠(yuǎn)端完成圖像顯示的實(shí)際庫存和庫存管理系統(tǒng)賬面數(shù)據(jù)的比對(duì)和修正。

圖3 基于信息化技術(shù)的可視化盤點(diǎn)系統(tǒng)實(shí)施框架

2 煙草行業(yè)AS/RS 可視化盤點(diǎn)模式優(yōu)化設(shè)計(jì)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

2.1 差異化盤點(diǎn)模式與路徑優(yōu)化設(shè)計(jì)。由于煙草物流中心出入庫頻繁、產(chǎn)品多樣、價(jià)值較高,因此,其庫存盤點(diǎn)頻次往往不是一般的按財(cái)務(wù)月進(jìn)行盤點(diǎn),此時(shí),如果仍然采用全庫盤點(diǎn)的方式,不僅十分耗時(shí),而且可能會(huì)影響正常出入庫作業(yè)。針對(duì)這一問題,本文結(jié)合前述可視化盤點(diǎn)方法和實(shí)施框架,設(shè)計(jì)了面向不同盤點(diǎn)需求的如下幾種盤點(diǎn)模式:(1)按貨架盤點(diǎn)。該盤點(diǎn)模式主要針對(duì)貨物每月的財(cái)務(wù)對(duì)賬需求,盤點(diǎn)范圍一般是整個(gè)自動(dòng)化立體倉庫,而按貨架盤點(diǎn)則允許每月對(duì)賬時(shí)分批次進(jìn)行貨物盤點(diǎn),從而縮短單次盤點(diǎn)時(shí)間,以減少對(duì)正在進(jìn)行的出入庫作業(yè)的影響。(2)按貨位盤點(diǎn)。即允許庫存盤點(diǎn)人員只針對(duì)某些特定貨位的貨物進(jìn)行盤點(diǎn),尤其是當(dāng)貨物按照定位式存儲(chǔ)策略進(jìn)行存儲(chǔ)時(shí),該方式也可以通過選定特點(diǎn)貨位區(qū)域進(jìn)行某種或某幾種貨物的盤點(diǎn),該盤點(diǎn)方式適用于某些出入庫頻繁貨位或存在異常問題的盤點(diǎn)需求。(3)按產(chǎn)品盤點(diǎn)。該盤點(diǎn)模式支持盤點(diǎn)人員針對(duì)某些特定在產(chǎn)品進(jìn)行庫存盤點(diǎn),例如某些產(chǎn)品價(jià)值較高、出入庫頻次較高、補(bǔ)貨較難等,需要不定期進(jìn)行庫存清點(diǎn),當(dāng)貨物按定位存儲(chǔ)策略存放時(shí),也可以采用按貨位盤點(diǎn)的方式實(shí)現(xiàn)。(4)貨物異動(dòng)盤點(diǎn)。即針對(duì)貨物出現(xiàn)異常變化時(shí)對(duì)相應(yīng)貨位的貨物及時(shí)進(jìn)行清點(diǎn),例如信息化系統(tǒng)顯示某貨位近期沒有進(jìn)行出入庫作業(yè),但圖像顯示該貨位貨物發(fā)生了變動(dòng),此時(shí)就需要進(jìn)行確認(rèn),該盤點(diǎn)模式可以通過庫存管理人員進(jìn)行圖像比對(duì),但效率較低,也可以配合圖像自動(dòng)識(shí)別貨物異動(dòng)進(jìn)行,效率更高,本文針對(duì)這一需求進(jìn)行了算法設(shè)計(jì)和可行性驗(yàn)證。

在上述盤點(diǎn)模式中,除了按貨架盤點(diǎn)模式外,其余的盤點(diǎn)模式均只針對(duì)部分貨位進(jìn)行盤點(diǎn),此時(shí),為提高盤點(diǎn)效率,需要為盤點(diǎn)執(zhí)行系統(tǒng)提供一條優(yōu)化的盤點(diǎn)路徑,即確定一組盤點(diǎn)任務(wù)單列表的執(zhí)行順序,使其所有任務(wù)完成時(shí)間最短。本文針對(duì)這一問題,提出了如下兩種求解方法,并進(jìn)行了有效性驗(yàn)證:(1)基于S 型線路進(jìn)行盤點(diǎn)。該方法是一種進(jìn)行貨物揀選的常用策略,優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易用,缺點(diǎn)是對(duì)路徑優(yōu)化的效果有限,大部分時(shí)候采用該方法確定的方案效率較高,但并不是最優(yōu)的。(2)基于元啟發(fā)式算法進(jìn)行盤點(diǎn)路徑優(yōu)化。盤點(diǎn)路徑優(yōu)化問題是一類旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP),這一問題被證明是NP 難問題,難以使用包括線性規(guī)劃、分支定界等在內(nèi)的精確方法進(jìn)行求解,目前,元啟發(fā)式算法是求解這一問題的主要方法(基于啟發(fā)式搜索規(guī)則、隨機(jī)搜索和迭代演化獲取優(yōu)化解決方案),尤其是在求解高復(fù)雜度的問題時(shí),元啟發(fā)式算法幾乎成為唯一選項(xiàng),本文針對(duì)上述盤點(diǎn)路徑優(yōu)化問題,分別設(shè)計(jì)了遺傳算法和蟻群算法兩種元啟發(fā)式算法進(jìn)行求解,并基于算例驗(yàn)證了其有效性。

2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。基于本文所提出的盤點(diǎn)方法、信息化集成框架以及所設(shè)計(jì)的盤點(diǎn)模式,本文根據(jù)圖1 所示對(duì)象實(shí)際需求,對(duì)面向煙草物流中心自動(dòng)化立體倉庫的可視化盤點(diǎn)信息化系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),并將其集成于庫存管理系統(tǒng),使它們之間能夠?qū)崿F(xiàn)良好的數(shù)據(jù)共享。如圖4 和圖5 所示分別為庫存盤點(diǎn)單據(jù)查詢頁面和庫存盤點(diǎn)歷史單據(jù)查詢頁面,在這些頁面可以根據(jù)需要制定盤點(diǎn)任務(wù)單據(jù)并進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)查詢。如圖6 所示為視覺系統(tǒng)回傳的圖像信息和盤點(diǎn)信息標(biāo)識(shí),該圖標(biāo)識(shí)了圖像對(duì)應(yīng)的貨位和貨物數(shù)量,便于后續(xù)數(shù)據(jù)追溯。

圖4 庫存盤點(diǎn)單據(jù)查詢頁面

圖5 庫存盤點(diǎn)歷史單據(jù)查詢頁面

圖6 庫存盤點(diǎn)采集的圖像及標(biāo)識(shí)

3 面向煙草行業(yè)AS/RS 存貨盤點(diǎn)的圖像自動(dòng)識(shí)別算法設(shè)計(jì)與可行性分析

由于基于圖像回傳的可視盤點(diǎn)方法仍需要庫存管理人員花費(fèi)較多精力,研究基于圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的庫存盤點(diǎn)方法是有必要的,本文針對(duì)企業(yè)實(shí)際需求,設(shè)計(jì)了存貨異動(dòng)識(shí)別算法和存貨數(shù)量自動(dòng)識(shí)別算法,分別用于識(shí)別各貨位異動(dòng)情況和貨物數(shù)量,并基于案例進(jìn)行了可行性分析。

3.1 存貨異動(dòng)識(shí)別算法設(shè)計(jì)與可行性分析。針對(duì)貨物異動(dòng)情況識(shí)別問題,本文采用Python 程序及其所包含的圖像處理函數(shù)庫(主要包括skimage、imutils 和matplotlib 等)進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)。其思路如下:首先,將參與對(duì)比的兩張同一貨位在不同時(shí)間的圖片讀入程序,并將其設(shè)置為灰度圖;接著,采用SSIM 算法對(duì)比兩張圖片的相似度并將結(jié)果記錄下來,對(duì)有差距的地方進(jìn)行標(biāo)識(shí);最后,進(jìn)行異動(dòng)狀態(tài)判定,相似度超過指定數(shù)值就表示兩張圖片差異不大,表明貨物狀態(tài)沒有變化,反之則表明貨物存在異動(dòng)的可能性較高。如圖7、圖8 為兩個(gè)應(yīng)用示例的原圖和差異對(duì)比結(jié)果圖,它們表明當(dāng)貨物存在明顯異動(dòng)時(shí),其二者的相似度會(huì)較低,這符合實(shí)際情況,因此,該方法在識(shí)別貨位的貨物異動(dòng)方面具有可行性。但該方法在實(shí)踐中也存在一定的局限性,主要包括同一位置的光線變化會(huì)影響對(duì)比判斷、當(dāng)貨物有一定透明度時(shí)應(yīng)用效果會(huì)降低。

圖7 貨物異動(dòng)識(shí)別算法應(yīng)用示例1

圖8 貨物異動(dòng)識(shí)別算法應(yīng)用示例2

3.2 存貨數(shù)量自動(dòng)識(shí)別算法與可行性分析。針對(duì)貨物數(shù)量識(shí)別問題,本文基于Python 程序及相關(guān)函數(shù)庫(主要包括matplotlib、CV2(Open Source Computer Vision Library)等)進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)。其思路如下:首先,加載貨位貨物圖片,把圖片的顏色模型轉(zhuǎn)化為HSV(H:色調(diào),S:飽和度,V:亮度)顏色模型,獲取其中S 層的數(shù)據(jù),并對(duì)其依次進(jìn)行閾值篩選(將最小值和最大值之外的數(shù)值修改為最大值)和去噪(去除圖片中的斑點(diǎn))處理;然后,然后在對(duì)處理好的圖片進(jìn)行輪廓檢測(cè),以確定單一貨物的輪廓;最后,遍歷每一個(gè)輪廓包圍圖像的大小是否符合將其判定為一個(gè)貨物的像素大小,若符合就計(jì)入貨物個(gè)數(shù),反之則不計(jì)入貨物個(gè)數(shù)。如圖9 所示為該算法應(yīng)用示例的原圖和效果圖。在該示例中,貨物的輪廓被較好的識(shí)別,從而能夠準(zhǔn)確確定貨物數(shù)量,因此,該方法在實(shí)現(xiàn)貨物自動(dòng)識(shí)別方面具有可行性,但仍然存在一些問題需要解決,主要包括圖像光線明暗程度對(duì)算法應(yīng)用的干擾較大、與貨物相似性較高的干擾物容易影響判斷,此外,托盤貨物往往是多層碼放,碼放情況多樣,往往無法直接通過圖片中的貨物輪廓確定數(shù)量,而需要進(jìn)行一定的折算,這也需要進(jìn)一步進(jìn)行研究。

圖9 存貨數(shù)量自動(dòng)識(shí)別算法應(yīng)用示例

4 結(jié)束語

本文以某煙草物流中心自動(dòng)化立體倉庫為對(duì)象,研究了基于圖像回傳的可視化盤點(diǎn)方法,并設(shè)計(jì)了一種基于信息化技術(shù)的實(shí)施框架,為提升其應(yīng)用效果,設(shè)計(jì)了差異化的盤點(diǎn)模式和路徑優(yōu)化方法,為其解決庫存盤點(diǎn)的安全性、可追溯性、柔性和高效性提供了一整套解決方案,并對(duì)其進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用驗(yàn)證。針對(duì)煙草物流中心自動(dòng)化立體倉庫盤點(diǎn)智能化發(fā)展需求,分別對(duì)存貨異動(dòng)情況和貨位存貨數(shù)量自動(dòng)識(shí)別算法進(jìn)行了設(shè)計(jì)和開發(fā),并對(duì)其可行性進(jìn)行了驗(yàn)證和分析,結(jié)果表明其具有較高的可行性,但距離實(shí)際應(yīng)用還有一定的距離,需要從硬件和算法方面作針對(duì)性的改善。

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