(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210691274.4 (22)申请日 2022.06.18 (71)申请人 江苏顷刻智能科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市高新区嘉陵江 路198号太湖云谷1 1号楼802-2 (72)发明人 李金超　夏正航　朱潇然　 (74)专利代理 机构 苏州智伟华专利代理事务所 (普通合伙) 32641 专利代理师 杨青峰 (51)Int.Cl. G07C 1/20(2006.01) G05D 1/02(2020.01) G06N 20/00(2019.01) H04N 5/225(2006.01) H04N 5/76(2006.01)H04N 7/18(2006.01) (54)发明名称 一种基于机器学习的物品破损信息分析方 法及工具 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器学习的物品破 损信息分析工 具， 包括： 瓷砖展厅； 导轨开 设在瓷 砖展厅的天花板底部的外壁上； 第一充电箱固定 连接在瓷砖展厅的一侧外壁上； 第二充电箱固定 连接在瓷砖展厅的一侧外壁上； 滑 块滑动连接在 导轨上； 智能机器人固定连接在滑 块底部的外壁 上； 三个展板均匀设置在瓷砖展厅底部的外壁 上。 通过工作人员上班的时候， 先手动控制智能 机器人走一趟， 然后对其定时， 一个小时自动巡 航一趟， 下班前关闭定时系统以及智 能机器人， 可以达到自动监测、 定期检查， 进而保证超高品 质的目的。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115147946 A 2022.10.04 CN 115147946 A 1.一种基于 机器学习的物品破损信息分析工具， 其特 征在于， 包括： 瓷砖展厅(1)； 导轨(4)， 开设在瓷砖展厅(1)的天花板底部的外壁上； 第一充电箱(2)， 固定连接在瓷砖展厅(1)的一侧外壁上； 第二充电箱(3)， 固定连接在瓷砖展厅(1)的一侧外壁上； 滑块(6)， 滑动连接在导轨(4)上； 智能机器人(5)， 固定连接在滑块(6)底部的外壁上； 三个展板(7)， 均匀设置在瓷砖展厅(1)底部的外壁上。 2.一种基于 机器学习的物品破损信息分析 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 将充好电的智能机器人(5)断开充电连接， 并控制第一充电箱(2)上的第一控制门 打开； S2： 控制能源系统启动去控制智能机器人(5)启动， 使其移动出第一充电箱(2)， 之后关 闭第一控制门； S3： 打开智能机器人(5)上的两组检测系统， 使其上 下扫描展板(7)上的瓷砖； S4： 当智能机器人(5)通过导轨(4)滑动到第二充电箱(3)后， 控制第二充电箱(3)上的 第二控制门并使智能机器人(5)进入第二充电箱(3)； S5： 启动能源系统连接智能机器人(5)， 并对其进行充电； S6： 控制定时系统启动； S7： 通过存 储系统将数据信息传输 到中央处 理器， 并通过中央处 理器传输 至总操控台； S8： 在定时系统的操控下控制智能机器人(5)自动定时检查。 3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的物品破损信 息分析方法， 其特征在于， 所 述S1中的智能机器人(5)的信号端和中央处 理器的信号端双向信号连接 。 4.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的物品破损信 息分析方法， 其特征在于， 所 述S2中的能源系统包括充电单元和控制开关， 所述充电单元与插座电性连接， 所述控制开 关与充电单元电性连接， 所述充电单元包括自动充电模块和充电保护模块， 所述能源系统 的信号端和中央处 理器的信号端双向信号连接 。 5.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的物品破损信 息分析方法， 其特征在于， 所 述S3的检测系统包括摄像头和扫描仪， 所述摄像头为5000万像素超感知摄像头， 所述扫描 仪设置在摄像头的下方， 所述扫描仪铰接在智能机器人(5)上， 所述检测系统的信号端和中 央处理器的信号端双向信号连接 。 6.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的物品破损信 息分析方法， 其特征在于， 所 述S4中的导轨(4)固定安装在瓷砖展 厅(1)的天花板上， 所述展板(7)的数量为三个， 三个所 述展板(7)固定连接在瓷砖展 厅(1)底部的外壁上， 所述智能机器人(5)通过滑 块(6)滑动连 接在导轨(4)上。 7.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的物品破损信 息分析方法， 其特征在于， 所 述S6中的定时系统包括定时充电单元和定时巡航单元， 所述定时系统的信号端和中央处理 器的信号端双向信号连接 。 8.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的物品破损信 息分析方法， 其特征在于， 所 述S7中的存储系统包括数据接收单元、 数据发送单元和数据存储单元， 所述存储系统的信权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115147946 A 2号端和中央处 理器的信号端双向信号连接 。 9.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的物品破损信 息分析方法， 其特征在于， 所 述S7的总操控台的信号端与中央处 理器的信号端双向信号连接 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115147946 A 3