基于C语言的无人机物流小车货物分拣系统设计

由于电子商务行业的快速崛起,传统物流行业遭到了新的挑战。特殊的电商节日,使快递仓库不断堆积货物。而市场上的物流系统因为较高的成本,在短时间内,无法淘汰人力物流。人力物流的效率低下也进一步加剧了“爆仓”现象。为了我国电商产业的进一步发展,物流行业必须提高效率。因此,设计了一款基于C语言的无人机物流小车货物分拣系统。此系统将无人机与物流小车相结合,实现了无人机识别、物流小车搬运的货物分拣功能。此系统在实际应用中有续航长、成本低、易维修等特点。

基于CORTEX-A7与二维码的仓库货物分拣及防伪检测系统

分拣与防伪在仓库入库、物流以及生产销售上具有极其重要的作用,为了改善当前企业中存在分拣繁琐和防伪不足的问题,提出了一种基于ARM Cortex-A7处理器的融合二维码技术与云服务的货物分拣、记录和防伪检测系统的解决方案。具体介绍了系统框架构成和实现,应用二维码识别技术进行分拣和记录产品出货信息,顾客可以通过扫描商品上的二维码,通过联网到云端平台进行真伪验证和获取其他相关信息。实验测试结果证明了方案的可行性和实用性。

智能化电子标签货物分拣系统设计与实现

探讨了基于智能化电子标签技术的货物分拣系统的设计与实现,在详述货物分拣系统业务流程的基础上,将系统分为标签信息读取与识别、货物分拣和数据输出等子模块,介绍了主要功能子模块的设计,并给出了系统硬件实现架构。

基于分级特征提取的货物分拣机器人目标自动识别系统设计

针对传统基于小波分析的目标自动识别系统由于特征区分不强,导致识别误差较高的问题,设计基于分级特征提取的货物分拣机器人目标识别系统。设计了以嵌入式ARM微处理器为核心,结合FPGA和摄像头的硬件部分,实现对货物图像的采集、传输以及处理。在系统硬件部分的基础上,设计目标识别系统的软件部分。对硬件部分采集的图像做灰度化、中值滤波、图像分割以及二值化处理。提取预处理后图像的分级特征,将提取的特征与模板库中的货物特征匹配,实现对货物的自动识别。设计与传统基于小波分析的目标自动识别系统的对比实验,证明了设计的基于分级特征提取的自动识别系统能够提高识别过程中的特征区分度,降低识别误差,具有实际使用价值。

引入第三方物流分拣监督员与货物损坏赔偿间的合理性分析

针对引入第三方物流在分拣货物过程中由于分拣监督员的失误造成的效率损失,以及赔偿制度的不合理性等问题,提出了引入第三方物流分拣员损坏货物合理性赔偿体系。依据损坏货物的总价值以及工作效率变化情况构建引入第三方物流分拣监督员合理性数学分析模型,依据赔偿合理临界点法对构建模型进行优化处理,结合电子商务企业引入第三方物流分拣监督员后,对货物损坏赔偿情况进行实际分析,结果证实了构建模型可以合理地解决第三方物流分拣货物损坏的赔偿问题。

AR机器视觉分拣系统的设计与实现

随着自动化的快速发展以及社会的不断进步,需要分拣的货物越来越多,这就要求现实的货物分拣应具有快速、实时、高精度、不接触等特点。基于此,笔者设计了基于OpenCV的机器视觉分拣系统,是机器视觉技术在机械制造自动化系统中的有效应用。该设计的系统硬件由STM32F767单片机、OV7725工业摄像头、滚轴传送带以及分拣装置组成,其工作原理如下:摄像头不断采集信息发送至单片机,单片机通过调用OpenCV库进行图像信息数据转换、数据预处理、颜色空间分割、特征提取、颜色识别等图像处理后,识别出货物的颜色以及形状大小,然后控制分拣隔板使货物进入不同的储存柜,从而实现货物分拣。

基于CC-Link总线工厂智能仓储监控系统的设计

为了提高工厂的自动化和智能化水平,工厂仓储系统作为其中一个重要环节,其自动化和智能化水平迫切有待提高。文中针对某工厂仓储系统的管理要求,基于CC-Link现场总线通讯技术,主要实现了该工厂仓储系统的货物分拣和环境监控系统设计。通过该系统,操作人员可实现远程发送货物的分拣命令和环境温湿度命令设置,并实时监控货物自动分拣、自动存储和仓储环境,提高工厂仓储系统的自动化和智能化水平,进而提高工厂的管理效率。