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      物流運輸用機(jī)械包裝設(shè)備自動分類系統(tǒng)設(shè)計應(yīng)用

      2022-05-12 07:48:16朱海明
      中國儲運 2022年5期
      關(guān)鍵詞:運輸機(jī)械自動

      文/朱海明

      0.引言。

      互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶動了電子商務(wù)的發(fā)展,物流技術(shù)的成熟提高了物流運輸?shù)男蔥1]。在物流運輸?shù)闹悄芑l(fā)展背景下[2],急需設(shè)計一種新的物流運輸用機(jī)械包裝自動分類系統(tǒng)來提高目前的自動分類效率。

      常規(guī)的物流運輸機(jī)械包裝分類過程較單一,往往利用較傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行分類抓取[3],但這種傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人往往缺乏智能化感知和敏捷變化的特性導(dǎo)致其對生產(chǎn)前的位置準(zhǔn)備及分類物品的擺放區(qū)域要求非常高[4],且在分類過程中,受自身敏感性的影響[5]。因此本文設(shè)計了物流運輸用機(jī)械包裝自動分類系統(tǒng),硬件部分設(shè)計了數(shù)據(jù)采集分類器、ARM處理器,以及S5PC100核心芯片,軟件部分首先分析了物流運輸機(jī)械包裝自動分類需求,其次構(gòu)建了設(shè)備自動分類架構(gòu),最后設(shè)計了功能模塊,實現(xiàn)了物流運輸用機(jī)械包裝設(shè)備自動分類。

      1.硬件設(shè)計

      1.1.數(shù)據(jù)采集分類器

      傳統(tǒng)的自動分類機(jī)器人主要依賴低階手持人工采集終端,不僅需要花費大量的人力成本,且實際的數(shù)據(jù)采集讀取的效果也較差[6],性能不高,因此本系統(tǒng)選用智能化數(shù)據(jù)采集分類器作為數(shù)據(jù)采集終端,增加信息采集處理的效率。根據(jù)系統(tǒng)實際需求,本文繪制了LXEA、Motorola、EuroTehc這幾種智能數(shù)據(jù)采集分類器的性能參數(shù)表,如下表1所示。

      由表1可知,LXEA的各項性能指標(biāo)較符合本文設(shè)計的系統(tǒng)需求,因此本文使用LXEA數(shù)據(jù)采集分類器進(jìn)行物流運輸用機(jī)械包裝設(shè)備的采集和分類處理。

      表1 智能物流終端性能參數(shù)

      1.2.ARM處理器

      為了保證自動分類系統(tǒng)的實際分類需求,增加實際分類效率,設(shè)計的自動分類系統(tǒng)必須選取符合要求的ARM處理器。物流運輸用機(jī)械包裝設(shè)備自動分類必須要考慮低功耗和實時性需求[7],因此需要將 ARM7、ARM9、ARM10、ARM11、ARM Cortex這幾種處理器進(jìn)行綜合對比,根據(jù)處理器的性能差異,選擇最符合系統(tǒng)需求的ARM處理器型號。

      ARM3的實際工作頻為80M,標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下功耗約為0.06mw/MHz,處理能力約為0.97MIPS/MHz,使用馮諾依曼架構(gòu)實現(xiàn)處理,ARM9的工作頻為150M,功耗為0.19mw/MHz,處理能力為1.1MIPS/MHz,使用哈佛架構(gòu),ARM10的實際工作頻為260M,標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下功耗約為0.5mw/MHz,處理能力約為1.3MIPS/MHz,使用哈佛架構(gòu)處理,ARM11的工作頻為335M,功耗為0.4mw/MHz[8],處理能力為1.2MIPS/MHz,使用哈佛架構(gòu),ARM Cortex的實際工作頻為600M~1G,標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下功耗約為0.3mw/MHz,處理能力約為2MIPS/MHz,使用哈佛架構(gòu),綜合以上差異,本文設(shè)計的系統(tǒng)使用ARM Cortex作為系統(tǒng)的處理器,降低系統(tǒng)的處理功耗,提高系統(tǒng)的綜合處理能力。

      1.3.S5PC100核心芯片

      根據(jù)選取的ARM Cortex處理器,可以設(shè)計內(nèi)部的核心芯片,常見的核心芯片類型較廣泛,性能也存在差異,因此綜合實際系統(tǒng)需求,本文選取S5PC100核心芯片作為系統(tǒng)內(nèi)部處理芯片。S5PC100核心芯片具有處理性能高,功耗低的優(yōu)勢,且其應(yīng)用成本也較低,內(nèi)部含有64/32總線結(jié)構(gòu),運算速度可達(dá)660MHz以上,因此其具有較高的解碼能力,能在LCD中輸出。

      S5PC100核心芯片內(nèi)部主要包含多個功能模塊,例如進(jìn)行調(diào)整的時鐘模塊,方便存取調(diào)用的儲存模塊。多媒體轉(zhuǎn)化模塊、接口模塊等,都能及時對輸入到處理器中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行控制,因此S5PC100核心芯片內(nèi)部處理器的集成部分對整個芯片的實際處理性能有重要作用,為了增加轉(zhuǎn)換效率,S5PC100核心芯片設(shè)置了ROM、STAM、NOR、Flash等多個控制器,使其滿足高速率下的系統(tǒng)轉(zhuǎn)換需求。

      2.軟件設(shè)計

      2.1.分析物流運輸機(jī)械包裝自動分類需求。設(shè)計的分類系統(tǒng)必須滿足分類功能需求,即將實際分類的過程分為幾個步驟:第一步是進(jìn)行物流機(jī)械包裝合流處理,第二步是根據(jù)設(shè)計系統(tǒng)的實際情況輸入物流分揀信號,再利用上述設(shè)計的數(shù)據(jù)采集分類器進(jìn)行分類信息的錄入和處理,并制定分類框架及分類標(biāo)準(zhǔn),保證實際分類效果,第三步是進(jìn)行機(jī)械包裝分流,控制終端在設(shè)備分類處理后,進(jìn)行了移動分揀篩選控制,由判斷模塊判斷此時是否達(dá)到了分類標(biāo)準(zhǔn),最后,根據(jù)分類結(jié)果進(jìn)行分運,使用機(jī)械設(shè)備進(jìn)行綜合輸出,完成整個設(shè)備的分類過程。

      2.2.構(gòu)建設(shè)備自動分類架構(gòu)

      根據(jù)上述物流運輸機(jī)械包裝設(shè)備自動分類需求,可以構(gòu)建符合系統(tǒng)實際運作狀態(tài)的自動分類架構(gòu),需要從幾個方面綜合進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計,其中最主要的就是機(jī)械包裝設(shè)備自動分類信號的輸入及分流,因此研究分類過程,將自動分類架構(gòu)劃分成識別部分,分類檢測部分,控制部分,以及分揀部分,各個部分需要協(xié)作對實際自動分類信息進(jìn)行處理。

      2.3.設(shè)計功能模塊

      根據(jù)設(shè)計的自動分類架構(gòu),可以進(jìn)一步設(shè)計物流運輸用包裝設(shè)備自動分類系統(tǒng)的功能模塊,實現(xiàn)自動分類。第一是分類圖像采集模塊,根據(jù)FPGA控制原則,進(jìn)行物流運輸用機(jī)械包裝設(shè)備的采集,設(shè)計特殊的采集協(xié)議,使其能滿足實際的初始化標(biāo)準(zhǔn),從而完成分類圖像的采集,因此在圖像采集模塊可以使用VSYNC代表幀同步信號、HREF代表同步型號,VGA代表分辨率,在輸出時序的綜合控制下完成分類圖像的采集識別。第二是邊緣檢測模塊,根據(jù)自動分類系統(tǒng)的需求對圖像采集模塊中采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測處理,設(shè)計卷積運算矩陣模板,使用Soble算子完成邊緣檢測。第三是顯示模塊,可以根據(jù)邊緣檢測模塊的監(jiān)測結(jié)果查看分類情況,利用分類控制器進(jìn)行信號同步,設(shè)計正確的顯示程序,對實際分類識別區(qū)域進(jìn)行規(guī)劃,保證RGB數(shù)據(jù)的輸出效果,使其滿足標(biāo)準(zhǔn)的VGA時序。設(shè)計的顯示程序需要利用參數(shù)化設(shè)計來保證顯示效果,因此可以選取parameter來進(jìn)行參數(shù)定義,修改定義常量,實現(xiàn)快速自動分類。

      3.平臺測試。

      為了檢測設(shè)計的物流運輸用機(jī)械包裝設(shè)備自動分類系統(tǒng)的性能搭建了自動分類性能測試平臺,進(jìn)行系統(tǒng)測試如下。

      3.1.測試準(zhǔn)備。根據(jù)系統(tǒng)測試的實際需求,利用Intel Real Sense搭建系統(tǒng)測試平臺,首先固定測試平臺的實際操作范圍,其次設(shè)計目標(biāo)采集模塊,為了提高分類采集測試的有效性,在實際測試模塊利用Ubuntu16.04 Linux平衡了測試需求,測試平臺示意圖如下圖1所示。

      圖1 系統(tǒng)測試平臺

      由圖1可知,該測試平臺為了保證測試準(zhǔn)確性設(shè)計了Intel Realsense感知層,Intel Realsense感知層可以通過目標(biāo)物體的像素情況采集實際的分類信息,在分類測試基礎(chǔ)上,測試平臺還添加了交互層,便于測試平臺與Intel Realsense感知層進(jìn)行交互,為了提高測試的智能性,降低測試消耗的時間,測試平臺還搭建了執(zhí)行層,該執(zhí)行層可以利用Robot Studio軟件來傳遞測試信號,系統(tǒng)整體測試的步驟如下:首先利用IRC5進(jìn)行通信配置,將配置使用的ROSServer進(jìn)行復(fù)制記錄,然后利用Robot Studio軟件創(chuàng)建測試程序,建立測試結(jié)果ROS文件,設(shè)置控制器,開始進(jìn)行系統(tǒng)測試。

      3.2.測試結(jié)果與討論

      分別使用本文設(shè)計的物流運輸用機(jī)械包裝設(shè)備自動分類系統(tǒng)及傳統(tǒng)的機(jī)械包裝設(shè)備自動分類系統(tǒng)進(jìn)行物流分類包裝,測試不同數(shù)量設(shè)備下兩者完成分類消耗的時間,測試結(jié)果如下表2所示。

      表2 測試結(jié)果

      由表2可知,設(shè)計的物流運輸用機(jī)械包裝設(shè)備自動分類系統(tǒng)的分類消耗時間較短,證明設(shè)計的系統(tǒng)分類效率較高,具有高效性。

      結(jié)束語:

      本文設(shè)計了物流運輸用機(jī)械包裝設(shè)備自動分類系統(tǒng)提高物流分類效率,對后續(xù)物流技術(shù)的發(fā)展有一定的作用,進(jìn)行系統(tǒng)測試,結(jié)果表明設(shè)計的系統(tǒng)性能良好,分類消耗時間較短,有一定的應(yīng)用價值,可以作為后續(xù)物流自動分類的參考。

      引用出處

      [1].陳昕,唐陽山,王冬梅等.物流應(yīng)用型人才產(chǎn)學(xué)研用系統(tǒng)培養(yǎng)模式[J].遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2021,23(06):99-101.

      [2].陳昕,唐陽山,王冬梅等.物流應(yīng)用型人才產(chǎn)學(xué)研用系統(tǒng)培養(yǎng)模式[J].遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2021,23(06):99-101.

      [3].吳奎,周樂,范繼斌等.西南地區(qū)鐵路建設(shè)中的智能化物流組織系統(tǒng)設(shè)計研究[J].鐵道經(jīng)濟(jì)研究,2021(06):33-37.

      [4].李蒙,王鐵,趙震等.振動能量回收裝置在電動物流車懸架系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[J].機(jī)械設(shè)計與制造,2021(12):135-139+144.

      [5].連堯,丁皓,馬建華等.物聯(lián)網(wǎng)與云計算的自動化物流車輛遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用,2021,21(12):58-60.

      [6].王敏,劉陽萍,林勇等.現(xiàn)代醫(yī)院綜合物流傳輸系統(tǒng)構(gòu)建——以中山大學(xué)附屬第一(南沙)醫(yī)院建設(shè)項目為例 [J].現(xiàn)代醫(yī)院,2021,21(10):1586-1590+1594.

      [7].唐彥,張娜,張進(jìn)軍.大數(shù)據(jù)時代背景下的虛擬物流的構(gòu)建與研究[J].佳木斯大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2021,39(06):125-128.

      [8].盧會超,李永衡,劉佳喜等.淺析自動化物流系統(tǒng)在某移動式方艙傳染病醫(yī)院的規(guī)劃與設(shè)計[J].物流技術(shù)與應(yīng)用,2021,26(11):125-130.

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