王 超，邴紅濤

（湖北省煙草公司襄陽(yáng)市公司，湖北 襄陽(yáng) 441000）

0 引言

自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)又稱立體倉(cāng)庫(kù)或高架倉(cāng)庫(kù)（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(cāng)庫(kù)，自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)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(cāng)儲(chǔ)管理水平，使原來(lái)的“靜態(tài)倉(cāng)庫(kù)”變成了“動(dòng)態(tài)倉(cāng)庫(kù)”?；谏鲜鲈?，改善自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)為例，對(duì)其布局改善開(kāi)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(cāng)庫(kù)的貨位分配問(wèn)題。李媛媛等和高科等則針對(duì)自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)的揀選路徑優(yōu)化開(kāi)展了研究[5-6]。

煙草行業(yè)作為自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)的主要應(yīng)用行業(yè)之一，開(kāi)展針對(duì)性的倉(cāng)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(cāng)庫(kù)應(yīng)用實(shí)例，其中，倉(cāng)庫(kù)盤(pán)點(diǎn)作為該類(lèi)煙草倉(cāng)儲(chǔ)管理的重要環(huán)節(jié)，是管理者及時(shí)、準(zhǔn)確掌握庫(kù)存信息并制定計(jì)劃和開(kāi)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(cāng)庫(kù)應(yīng)用方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，但在倉(cāng)庫(kù)盤(pán)點(diǎn)方面仍然面臨如下問(wèn)題亟待解決：（1）庫(kù)存動(dòng)態(tài)更新要求較高，且常常需要對(duì)特定種類(lèi)貨物或特定位置的貨物進(jìn)行盤(pán)點(diǎn)，因此，庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)系統(tǒng)的效率、柔性應(yīng)當(dāng)很高。（2）高架庫(kù)高度較大，如圖1 所示，這對(duì)于人員安全來(lái)說(shuō)是一種威脅，遠(yuǎn)程化庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)成為煙草物流中心高架庫(kù)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(kù)存的準(zhǔn)確性有較高的要求，因而對(duì)盤(pán)點(diǎn)過(guò)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(pán)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(pán)點(diǎn)過(guò)程的可追溯性，當(dāng)貨物盤(pán)點(diǎn)出錯(cuò)時(shí)，能夠進(jìn)行過(guò)程回放以發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，從而改善庫(kù)存管理。

圖1 自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用示例

針對(duì)上述問(wèn)題，本文以圖1 所示的煙草物流中心自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)為對(duì)象，開(kāi)展了基于視覺(jué)技術(shù)圖像回傳和和信息化技術(shù)的可視化盤(pán)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(cāng)庫(kù)庫(kù)存盤(pán)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(cāng)庫(kù)庫(kù)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(pán)點(diǎn)實(shí)施框架

1.1 基于圖像回傳的盤(pán)點(diǎn)方法。視覺(jué)技術(shù)作為一種貨物識(shí)別手段，在解決煙草物流中心庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)問(wèn)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(kù)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(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)集成，將能夠很好地滿足其在盤(pán)點(diǎn)效率、準(zhǔn)確性和柔性方面的要求。目前，尚無(wú)直接相關(guān)的研究。盡管在有些研究中，研究者提出采用無(wú)人機(jī)或視頻同信息化系統(tǒng)集成的方式進(jìn)行庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)[7-8]，但其在高架庫(kù)中的可實(shí)施性和應(yīng)用成熟性方面仍然不足，例如無(wú)人機(jī)在不可見(jiàn)范圍內(nèi)的控制問(wèn)題、柔性盤(pán)點(diǎn)問(wèn)題、定位精確性問(wèn)題等。

目前，基于視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用的實(shí)際庫(kù)存情況的確認(rèn)有兩種可選方式：第一種是視覺(jué)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)服務(wù)器，并自動(dòng)關(guān)聯(lián)要對(duì)照的庫(kù)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(kù)的托盤(pán)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(kù)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(jué)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(pán)上的貨物沒(méi)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(kù)存盤(pán)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(kāi)展自動(dòng)化庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)應(yīng)用驗(yàn)證，從而保證庫(kù)存盤(pán)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(pán)點(diǎn)的方法如圖2 所示。

圖2 基于圖像回傳的可視化盤(pán)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(pán)點(diǎn)方法，本文提出將視覺(jué)系統(tǒng)、自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)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(pán)點(diǎn)范圍后，根據(jù)自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)庫(kù)存管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，生成盤(pán)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(kù)存盤(pán)點(diǎn)系統(tǒng)反饋位置到達(dá)情況，此時(shí)，信息化庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)系統(tǒng)向視覺(jué)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(kù)存盤(pán)點(diǎn)系統(tǒng)所在服務(wù)端，在此過(guò)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(kù)存和庫(kù)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(pán)點(diǎn)系統(tǒng)實(shí)施框架

2 煙草行業(yè)AS/RS 可視化盤(pán)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(pán)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(kù)頻繁、產(chǎn)品多樣、價(jià)值較高，因此，其庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)頻次往往不是一般的按財(cái)務(wù)月進(jìn)行盤(pán)點(diǎn)，此時(shí)，如果仍然采用全庫(kù)盤(pán)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(kù)作業(yè)。針對(duì)這一問(wèn)題，本文結(jié)合前述可視化盤(pán)點(diǎn)方法和實(shí)施框架，設(shè)計(jì)了面向不同盤(pán)點(diǎn)需求的如下幾種盤(pán)點(diǎn)模式：（1）按貨架盤(pán)點(diǎn)。該盤(pán)點(diǎn)模式主要針對(duì)貨物每月的財(cái)務(wù)對(duì)賬需求，盤(pán)點(diǎn)范圍一般是整個(gè)自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)，而按貨架盤(pán)點(diǎn)則允許每月對(duì)賬時(shí)分批次進(jìn)行貨物盤(pán)點(diǎn)，從而縮短單次盤(pán)點(diǎn)時(shí)間，以減少對(duì)正在進(jìn)行的出入庫(kù)作業(yè)的影響。（2）按貨位盤(pán)點(diǎn)。即允許庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)人員只針對(duì)某些特定貨位的貨物進(jìn)行盤(pán)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(guò)選定特點(diǎn)貨位區(qū)域進(jìn)行某種或某幾種貨物的盤(pán)點(diǎn)，該盤(pán)點(diǎn)方式適用于某些出入庫(kù)頻繁貨位或存在異常問(wèn)題的盤(pán)點(diǎn)需求。（3）按產(chǎn)品盤(pán)點(diǎn)。該盤(pán)點(diǎn)模式支持盤(pán)點(diǎn)人員針對(duì)某些特定在產(chǎn)品進(jìn)行庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)，例如某些產(chǎn)品價(jià)值較高、出入庫(kù)頻次較高、補(bǔ)貨較難等，需要不定期進(jìn)行庫(kù)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(pán)點(diǎn)的方式實(shí)現(xiàn)。（4）貨物異動(dòng)盤(pán)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(méi)有進(jìn)行出入庫(kù)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(pán)點(diǎn)模式可以通過(guò)庫(kù)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(pán)點(diǎn)模式中，除了按貨架盤(pán)點(diǎn)模式外，其余的盤(pán)點(diǎn)模式均只針對(duì)部分貨位進(jìn)行盤(pán)點(diǎn)，此時(shí)，為提高盤(pán)點(diǎn)效率，需要為盤(pán)點(diǎn)執(zhí)行系統(tǒng)提供一條優(yōu)化的盤(pán)點(diǎn)路徑，即確定一組盤(pán)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(wèn)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(pán)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(pán)點(diǎn)路徑優(yōu)化。盤(pán)點(diǎn)路徑優(yōu)化問(wèn)題是一類(lèi)旅行商問(wèn)題（Traveling Salesman Problem，TSP），這一問(wèn)題被證明是NP 難問(wèn)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(wèn)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(wèn)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(pán)點(diǎn)路徑優(yōu)化問(wèn)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)?；诒疚乃岢龅谋P(pán)點(diǎn)方法、信息化集成框架以及所設(shè)計(jì)的盤(pán)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(cāng)庫(kù)的可視化盤(pán)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(kù)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(kù)存盤(pán)點(diǎn)單據(jù)查詢頁(yè)面和庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)歷史單據(jù)查詢頁(yè)面，在這些頁(yè)面可以根據(jù)需要制定盤(pán)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(jué)系統(tǒng)回傳的圖像信息和盤(pán)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(kù)存盤(pán)點(diǎn)單據(jù)查詢頁(yè)面

圖5 庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)歷史單據(jù)查詢頁(yè)面

圖6 庫(kù)存盤(pán)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(pán)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(pán)點(diǎn)方法仍需要庫(kù)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(kù)存盤(pán)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(wèn)題，本文采用Python 程序及其所包含的圖像處理函數(shù)庫(kù)（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(lái)，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(guò)指定數(shù)值就表示兩張圖片差異不大，表明貨物狀態(tài)沒(méi)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(wèn)題，本文基于Python 程序及相關(guān)函數(shù)庫(kù)（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(wèn)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(pán)貨物往往是多層碼放，碼放情況多樣，往往無(wú)法直接通過(guò)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(yǔ)

本文以某煙草物流中心自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)為對(duì)象，研究了基于圖像回傳的可視化盤(pán)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(pán)點(diǎn)模式和路徑優(yōu)化方法，為其解決庫(kù)存盤(pán)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(cāng)庫(kù)盤(pán)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(kāi)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。