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基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备及分拣方法

文献发布时间:2023-06-19 11:44:10


基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备及分拣方法

技术领域

本发明涉及物流管理技术领域,具体为一种基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备及分拣方法。

背景技术

快递,又称速递或快运,是指物流企业(含货运代理)通过自身的独立网络或以联营合作(即联网)的方式,将用户委托的文件或包裹,快捷而安全地从发件人送达收件人的门到门(手递手)的物流运输方式。

快递包裹一般由寄件人到快递驿站(即快递代收点,如:菜鸟驿站)寄件,或者由收件员到寄件人指定地点进行包裹收取;在由快递驿站或者收件员将包裹送至附近的快递网点,再由快递网点转送至当地的快递处理中心,由快递处理中心分拣、扫描并发往目的地所在处理中心,目的地所在处理中心通过扫描、分拣后,将包裹运送至目的地所在的快递网点,最后由目的地所在快递网点的派件员将包裹送至目的地附近的快递驿站、快递柜或者直接送至收件人。

其中,送往快递驿站的包裹需要改快递驿站的工作人员对其进行登记归类,然后放置在货架上,待收件人来领取时,将包裹找到给与收件人。平时,人们下班后会前往快递驿站领取自己的快递包裹,对于一些周边人口密集且社区网购人群较多的快递驿站而言,当人们集中进行领取快递时,会出现以下情况:

一、领取快递包裹的人较多,导致人们会耗费较多的时间在排队上面。

二、领取快递包裹的人较多,导致快递驿站的工作人员较为忙碌,增加了快递驿站工作人员的劳动强度。

三、快递驿站用来放置快递包括的货架构造简单,虽然成本较低,但是功能也较为单一,寻找包裹时,需要靠人工翻找货架上的快递包裹。

四、快递包裹被快递驿站代收时,需要人工在快递包裹上进行标号,然后再将快递包裹放置在货架上,费时费力,且耗费笔墨。

基于此,本发明设计了一种基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备及分拣方法,以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备及分拣方法,以解决上述背景技术中提出的快递包裹被快递驿站代收时,需要人工在快递包裹上进行标号,然后再将快递包裹放置在货架上,费时费力,且耗费笔墨,快递驿站用来放置快递包括的货架构造简单,虽然成本较低,但是功能也较为单一,寻找包裹时,需要靠人工翻找货架上的快递包裹,领取快递包裹的人较多且较为集中时,导致快递驿站的工作人员较为忙碌,增加了快递驿站工作人员的劳动强度,并使人们会耗费较多的时间排队的问题。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备,包括计算机、第一终端和第二终端,所述第一终端包括货架架体、置物盒和锁止架,所述货架架体包括底架、竖架、横架和轴架,所述置物盒包括盒体组件、前板组件和后板组件,所述锁止架包括杆架和电磁铁;

所述盒体组件包括盒体,所述盒体中部左右两端的底壁均焊接有耳块,所述耳块的中部开设有安装孔,所述安装孔的孔腔安装有轴承,所述盒体左右两侧的外壁均连接有第一安装块,所述第一安装块的外壁安装有挡块,所述盒体前端的左右两侧的外壁均连接有第二安装块和安装柱;

所述前板组件安装在所述盒体组件的前端,所述前板组件包括前板,所述前板左右两侧的底壁均连接有轴块,所述前板的下方安装有第一辊杆,所述前板的左右两侧壁均连接有第一铰柱和第二铰柱,所述第二铰柱位于所述第一铰柱的上方,所述前板的左右两侧均安装有安装架和限位块;

所述后板组件包括后板,所述后板的后壁中部安装有锁壳,所述锁壳的内部安装有锁止件。

优选的,所述底架包括第一底杆、第二底杆、第一连接杆和脚杆,所述竖架包括第一竖杆、第二竖杆和第二连接杆,所述横架包括横杆和橡胶垫,所述轴架包括轴柱和轴板。

优选的,所述第一底杆和所述第二底杆相互平行,所述第二底杆位于所述第一底杆的正后方,所述第一连接杆呈线性阵列状均匀连接在所述第一底杆和所述第二底杆之间,所述脚杆呈矩形阵列状分布在所述底架的四角处;

所述竖架呈线性阵列状均匀安装在所述底架的顶壁上,所述第一竖杆和所述第二竖杆相互平行,所述第二竖杆位于所述第一竖杆的正后方,所述第二连接杆呈线性阵列状均匀连接在所述第一竖杆和所述第二竖杆之间,所述第一竖杆呈线性阵列状均匀安装在所述第一底杆的顶壁上,所述第二竖杆呈线性阵列状均匀安装在所述第二底杆的顶壁上;

所述横架呈线性阵列状均匀安装在两根相邻的所述第二竖杆之间,所述横杆的左右两端分别安装所述横杆左右两侧所连接的第二竖杆的杆体上,所述橡胶垫粘着在所述横杆的顶壁上;

所述轴架呈线性阵列状均匀安装在所述第一竖杆的左右两侧壁上,所述轴柱与所述轴板呈同轴线设置,所述轴板连接在所述轴柱的一端,所述轴板安装在所述第一竖杆的杆体上。

优选的,所述盒体包括底板和连接在底板左右两侧的侧板,所述轴承套接在所述轴柱的杆体上,所述第一安装块、第二安装块和安装柱均位于所述侧板的外壁壁面上,所述第一安装块位于所述轴承的后上方,所述安装柱呈上下对称状分别设置在所述第二安装块的上下两方。

优选的,所述轴块的块体开设有轴孔,所述第一辊杆的左右两端分别卡在所述前板左右两端的所述轴块的轴孔中,所述安装架包括呈长环形的滑槽,所述滑槽的顶部连接有呈U形的插槽,所述滑槽和插槽的壁均连接有铰孔,所述铰孔套接在所述安装柱的柱体上,所述限位块位于所述安装架的外侧,所述限位块与所述第二安装块抵接并通过螺丝固定。

优选的,所述锁壳的中部开设有锁腔,锁壳的后壁开设有第一锁口,所述第一锁口和所述锁腔相连通,所述锁止件包括锁舌,所述锁舌为方形铁块,所述锁舌前端的上下两壁均安装有第二辊杆。

优选的,所述杆架的中部开设有第二锁口,所述电磁铁固定安装在所述杆架中部杆体的后壁上。

一种基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备的分拣方法,包括以下步骤:

S1:原始信息采集;

S2:线下整合;

S3:信息提取;

S4:线下提取。

与现有技术相比,本发明的有益效果是:

一、通过第一终端,能够对包括进行归类存放,无需人工在快递包裹上进行标号,省时省力,节省笔墨。

二、通过第一终端,能够配合计算机和第二终端,快速解锁置物盒,使置物盒倾斜,即方便工作人员快速找到对应快递包裹,又方便工作人员将快递包裹从置物盒中取出。

三、无需工作人员翻找快递包裹,降低了工作人员的劳动强度。

四、无需工作人员翻找快递包裹,减少了人们排队领取快递包裹的等待时间。

当然,实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明第一终端结构示意图;

图2为本发明图1的A处放大图;

图3为本发明第一终端右视图;

图4为本发明货架架体结构示意图;

图5为本发明底架结构示意图;

图6为本发明竖架结构示意图;

图7为本发明横架结构示意图;

图8为本发明轴架结构示意图;

图9为本发明置物盒结构示意图;

图10为本发明图9的B处放大图;

图11为本发明图9的C处放大图;

图12为本发明盒体组件结构示意图;

图13为本发明图12的D处放大图;

图14为本发明图12的E处放大图;

图15为本发明前板组件的结构爆炸图;

图16为本发明图15的F处放大图;

图17为本发明后板组件结构示意图一;

图18为本发明后板组件结构示意图二;

图19为本发明后板组件的结构爆炸图;

图20为本发明锁壳结构示意图;

图21为本发明锁止件结构示意图;

图22为本发明锁止架结构示意图一;

图23为本发明锁止架结构示意图二;

图24为本发明置物盒锁合状态右视图;

图25为本发明图24的G处放大图;

图26为本发明置物盒解锁状态右视图;

图27为本发明结构示意图;

图28为本发明分拣流程示意图。

附图中,各标号所代表的部件列表如下:

1-货架架体,100-底架,110-第一底杆,120-第二底杆,130-第一连接杆, 140-脚杆,200-竖架,210-第一竖杆,220-第二竖杆,230-第二连接杆,300- 横架,310-横杆,320-橡胶垫,400-轴架,410-轴柱,420-轴板,2-置物盒, 500-盒体组件,510-盒体,520-轴承,530-第一安装块,540-挡块,550-第二安装块,560-安装柱,600-前板组件,610-前板,601-轴块,602-第一铰柱,603-第二铰柱,620-第一辊杆,630-安装架,604-滑槽,605-插槽,606-铰孔, 640-限位块,700-后板组件,710-后板,720-锁壳,701-锁腔,702-第一锁口, 730-锁止件,731-锁舌,732-第二辊杆,3-锁止架,800-杆架,801-第二锁口, 900-电磁铁。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-28,本发明提供一种技术方案:一种基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备,包括一台计算机、若干个第一终端和若干部第二终端。

计算机通过宽带连接互联网,并且通过互联网接入快递驿站所服务的快递管理系统,用于查询、处理物流包裹的信息。第一终端的数量和第二终端的数量均根据快递驿站所需进行增减,第一终端和第二终端均无线连接计算机,计算架无线控制第一终端和第二终端。

第二终端为手持的快递专用把枪,用于扫描快递包裹面单上的条形码,将快递包裹的信息录入计算机。

第一终端包括一副货架架体1、若干个置物盒2和若干个锁止架3。

货架架体1包括一副底架100、若干副竖架200、若干个横架300和若干个轴架400。

底架100包括一根呈方管状的第一底杆110、一个呈方管状的第二底杆 120、若干根呈方管状的第一连接杆130和四根呈方管状的脚杆140。

第一底杆110和第二底杆120相互平行,第二底杆120位于第一底杆110 的正后方。第一连接杆130沿左右方向呈线性阵列状均匀分布在第一底杆110 和第二底杆120之间,第一连接杆130的前端焊接在第一底杆110的后壁壁面上,第一连接杆130的后端焊接在第二底杆120的前壁壁面上。四根脚杆 140分别焊接在第一底杆110左右两端的前壁壁面上和第二底杆120左右两端的后壁壁面上。底架100放置在室内的地面上,底架100作为底座对第一终端的整体进行平稳支撑。

若干副竖架200沿左右方向呈线性阵列状分布在底架100的顶壁上,每副竖架200均包括一根呈方管状的第一竖杆210、一根呈方管状的第二竖杆 220和若干根呈方管状的第二连接杆230。

第一竖杆210和第二竖杆220相互平行,第二竖杆220位于第一竖杆210 的正后方。第二连接杆230沿上下方形呈线性阵列状均匀连接在第一竖杆210 和第二竖杆220之间,第二连接杆230的前端焊接在第一竖杆210的后壁壁面上,第二连接杆230的后端焊接在第二竖杆220的前壁壁面上。第一竖杆 210沿左右方向呈线性阵列状均匀安装在第一底杆110的顶壁上,第二竖杆 220沿左右方向呈线性阵列状均匀安装在第二底杆120的顶壁上。

两根左右相邻的第二竖杆220之间均匀设置有沿上下方向呈线性阵列状分布的横架300,每个横架300均包括一根横杆310和一个橡胶垫320。其中,横杆310的左端通过螺丝固定安装该横杆310左端所接触的第二竖杆220的右壁壁面上,横杆310的右端通过螺丝固定安装该横杆310右端所接触的第二竖杆220的左壁壁面上。横杆310用于搭放置物盒2,橡胶垫320粘着在横杆310的顶壁上,避免置物盒2与横杆310直接接触,从而避免横杆310磕伤置物盒2,起到了保护置物盒2的作用。

轴架400沿上下方向呈线性阵列状均匀安装在第一竖杆210杆体的左右两侧壁的壁面上,轴架400包括一根呈圆柱状的轴柱410和一块呈方板状的轴板420,轴柱410与轴板420呈同轴线设置。在轴板420的左右两侧板面中,轴板420的一个板面用来于轴柱410的一端端面连接,并且轴柱410与轴板 420所形成的总成为采用一体成型技术铸造而成的铸件;轴板420的另一个板面用来抵接第一竖杆210的杆体,并且,第一竖杆210左壁壁面与其壁面上所安装的轴板420的右壁壁面相抵接并通过螺丝固定安装,第一竖杆210右壁壁面与其壁面上所安装的轴板420的左壁壁面相抵接并通过螺丝固定安装。

若干个置物盒2呈矩形阵列状均匀安装在货架架体1上,每个置物盒2 均包括一个盒体组件500、一个前板组件600和一个后板组件700。

盒体组件500包括一个盒体510、两个轴承520、两块第一安装块530、两块挡块540、两个第二安装块550和四个安装柱560。

盒体510位于两个左右相邻的第一竖杆210之间,盒体510包括一块方板状的底板和分别连接在该底板左右两侧的两块方板状的侧板,侧板垂直于底板的顶面上,用于放置快递包裹,每个盒体510均能够放置一件快递包裹。

盒体510中部左右两端的底壁均焊接有耳块,耳块的中部开设有安装孔,两个轴承520分别安装在安装孔的孔腔中,并且两个轴承520分别套接在该盒体510左右两侧的轴柱410的柱体上,使得轴柱410与盒体510铰接,即盒体510能够绕轴柱410的轴心进行转动。

两块第一安装块530呈左右对称状设置,并且分别连接在盒体510的两块侧板上,位于左方的第一安装块530连接在盒体510左方侧板的左壁上,位于右方的第一安装块530连接在盒体510右方侧板的左壁上。

两块挡块540呈左右对称状设置,并且分别安装在两块第一安装块530 上,位于左方的挡块540安装在盒体左方第一安装块530的左壁上,位于右方的挡块540安装在盒体右方第一安装块530的右壁上,挡块540位于轴承 520的后上方。

盒体510前端的左右两侧的外壁均连接有第二安装块550和安装柱560,第一安装块530、第二安装块550和安装柱560均位于侧板的外壁壁面上,安装柱560呈上下对称状分别设置在第二安装块550的上下两方。

前板组件600安装在盒体组件500的前端,前板组件600包括前板610,前板610左右两侧的底壁均连接有轴块601,前板610的下方安装有第一辊杆 620,前板610的左右两侧壁均连接有第一铰柱602和第二铰柱603,第二铰柱603位于第一铰柱602的上方,前板610的左右两侧均安装有安装架630 和限位块640。

轴块601的块体开设有轴孔,第一辊杆620的左右两端分别卡在前板610 左右两端的轴块601的轴孔中,安装架630包括呈长环形的滑槽604,滑槽 604的顶部连接有呈U形的插槽605,滑槽604和插槽605的壁均连接有铰孔 606,铰孔606套接在安装柱560的柱体上,限位块640位于安装架630的外侧,限位块640与第二安装块550抵接并通过螺丝固定。

前板组件600整体偏重,使得置物盒2重心位于轴柱410的前方。

后板组件700包括后板710,后板710的后壁中部安装有锁壳720,锁壳720的内部安装有锁止件730。

锁壳720的中部开设有锁腔701,锁壳720的后壁开设有第一锁口702,第一锁口702和锁腔701相连通,锁止件730包括带有磁性的锁舌731,锁舌 731为方形铁块,锁舌731前端的上下两壁均安装有第二辊杆732。

锁止架3包括杆架800和电磁铁900。

杆架800的中部开设有第二锁口801,电磁铁900固定安装在杆架800中部杆体的后壁上。电磁铁900通过控制电路与计算机连接,并受计算机控制。

一种基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备的分拣方法,包括以下步骤:

S1:原始信息采集;

S2:线下整合;

S3:信息提取;

S4:线下提取。

在本发明的技术方案中,S1:原始信息采集具体为快递驿站的工作人员通过第二终端扫描揽收的快递包裹上的快递面单的条形码,将该快递包裹的信息录入计算机,计算机对应生成一个目标对象,该目标对象对应一个电磁铁900。第二终端没录入一个快递包裹,计算机控制一个对应的电磁铁900开启3秒钟,之后自动关闭电磁铁900,电磁铁900通电后产生磁力,并与锁舌 731的磁性相斥,锁舌731在相斥作用力下被推入锁壳的锁腔701中。即锁舌 731的后端脱离第二锁口801的孔腔,置物盒2的前部下沉。第二辊杆732的设置,方便锁止件730沿锁腔701的上下两壁进行滑动。

在本发明的技术方案中,S2:线下整合具体为当置物盒2的前部下沉后,方便工作人员将S1中所录入的快递包裹放入置物盒中,放置快递包裹时,将其放置在置物盒2的前半部盒腔内,使得置物盒重心保持在轴柱410的前方。放入快递包裹后,工作人员向上推动置物盒2的前部,使置物盒2被推至水平状态,此时,锁舌731与第二锁口801相对齐,锁舌731向电磁铁的前壁吸附,使得锁舌731的后部进入到第二锁口801的孔腔中,完成对置物盒2 的锁定。

在本发明的技术方案中,S3:信息提取具体为人们取快递时,通过扫描取件码或者工作人员在第二终端中录入取件码,将取件信息输送给计算机,计算机将对应快递包裹所在置物盒2后面的电磁铁900开启3秒钟,之后自动关闭电磁铁900,电磁铁900通电后产生磁力,并与锁舌731的磁性相斥,锁舌731在相斥作用力下被推入锁壳的锁腔701中。即锁舌731的后端脱离第二锁口801的孔腔,置物盒2的前部下沉。

在本发明的技术方案中,S2:线下提取具体为S3中置物盒2的前部下沉,使得置物盒2倾斜,方便工作人员直接拿取盒中的快递包裹给与取件人。当快递较重时,快递包裹与盒体510的底板的顶壁贴合较为紧密,工作人员可抽拉前板610,使第二铰柱603脱离插槽605,如此,可使前板绕第一铰柱602 进行转动,使第一辊杆620转动到上方,并推动前板上移,使第一铰柱602 沿滑槽604的槽腔上滑,即第一辊杆620向上运动。此时快递包裹沿盒体510 底板的顶部下滑,第一辊杆620与快递包裹的底壁滚动接触,方便快递包裹向下滑落,方便工作人员接取下滑的快递包裹,将包裹从盒中取出。

在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“连接”、“设置”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言,根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

相关技术
  • 基于大数据及深度学习的物流包囊分拣设备及分拣方法
  • 一种物流分拣设备及基于云计算的物流分拣系统
技术分类

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