(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 202211184363.6 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 安徽机电职业 技术学院 地址 241000 安徽省芜湖市弋江区文津西 路 (72)发明人 武昌俊　 (74)专利代理 机构 北京和信华成知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11390 专利代理师 罗哲 (51)Int.Cl. B65G 1/04(2006.01) B65G 1/137(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 一种仓储机器人所负载货物质 量确定方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种仓储机器人所负载货物 质量确定方法及系统， 包括以下步骤： 将仓储样 本所属的质量损坏类别和质量损坏程度与仓储 样本的质量表征参数利用BP神经网络进行模型 训练得到仓储货物的质量评估模 型； 获取仓储机 器人所负载货物的质量表征参数， 并利用所述质 量评估模型基于所述仓储机器人所负载货物的 质量表征参数得到仓储机器人所负载货物的质 量损坏类别和质量损坏程度。 本发 明构建质量评 估模型， 实现在仓储机器人运载货物过程中对仓 储机器人所负载货物进行质量评估， 进而实现在 搬运过程中识别出发生质量损坏的货物， 以及货 物的损坏类别和程度， 便于后续人员进行掌握分 拣情况， 避免将损坏物品运载入库的无效搬运。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115477116 A 2022.12.16 CN 115477116 A 1.一种仓储机器人 所负载货物质量确定方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1、 获取多组发生质量损坏的仓储货物和一组未发生质量损坏的仓储货物混合成 仓储样本， 并将仓储样本放置在空载的仓储机器人中获取仓储样本的质量表征参数， 所述 质量表征参数包括货物重量、 货物噪声和货物温湿度； 步骤S2、 将仓储样本所属的质量损 坏类别和质量损坏程度与仓储样本的质量表征参数 利用BP神经网络进行模型训练得到 仓储货物的质量评估 模型； 步骤S3、 获取仓储机器人所负载货物的质量表征参数， 并利用所述质量评估模型基于 所述仓储机器人所负载货物的质量表征参数得到仓储机器人所负载货物的质量损坏类别 和质量损坏程度， 以实现在运载 过程中对仓储机器人 所负载货物进行质量评估。 2.根据权利要求1所述的一种仓储机器人所负载货物质量确定方法， 其特征在于： 所述 获取多组发生质量损坏的仓储货物， 包括： 收集所有发生质量损坏的仓储货物， 并对发生质量损 坏的仓储货物进行质量损 坏类别 的分类， 以及统计 每个质量损坏类别中包 含的仓储货物数量； 将各个质量损坏类别依据仓储货物数量进行货物数量选取比例的设定， 所述选取比例 的设定公式为： [L1:L2:L3:,,,:LN]＝[A1:A2:A3:,,,:AN]； 式中， L1， L2， L3， LN分别表征为第1， 2， 3， N个质量损坏类别的货物数量选取比例， A1， A2， A3， AN分别表征为第1， 2， 3， N个质量损坏类别的仓储货物数量； 设定选取总数量， 依据货物数量的选取比例依次得到各个质量损 坏类别中仓储货物的 选取数量， 并依据选取数量在各个质量损坏 类别中进 行仓储货物的随机选取得到隶属于各 个质量损坏类别下的多组发生质量损坏的仓储货物， 所述选取 数量的计算公式为： 式中， ni为第i个质量损坏类别中仓储货物的选取数量， Li为第i个质量损坏类别中货物 数量选取比例， i 为计量常数， N 为质量损坏类别的类别总数量。 3.根据权利要求2所述的一种仓储机器人所负载货物质量确定方法， 其特征在于： 将选 取总数量的1/N作为未发生质量损坏的仓储货物的选取数量， 以得到一组未发生质量损坏 的仓储货物。 4.根据权利要求5所述的一种仓储机器人所负载货物质量确定方法， 其特征在于： 所述 将仓储样本放置在空载的仓储机器人中获取仓储样本的质量表征参数， 包括： 由仓储机器人中内置的感知传感器组件对每个仓储样品进行货物重量、 货物噪声和货 物温湿度的获取， 并将每个仓储样品的货物重量、 货物噪声和货物温湿度构成每个仓储样 品的质量表征参数。 5.根据权利要求4所述的一种仓储机器人所负载货物质量确定方法， 其特征在于： 所述 质量评估 模型的构建包括： 将仓储样本的质量表征参数作为BP神经网络的输入项， 将仓储样本所属的质量损坏类 别和质量损坏程度作为BP神经网络的输出项， 利用BP神经网络在所述输入项和所述输出项 中进行模型训练得到所述质量评估 模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115477116 A 2所述质量评估 模型的函数表达式为： [K,P]＝BP(S)； 式中， K为质量损坏类别的函数标识符， P为质量损坏程度的函数标识符， S为质量表征 参数的函数 标识符， BP为BP神经网络的函数 标识符。 6.根据权利要求5所述的一种仓储机器人所负载货物质量确定方法， 其特征在于： 所述 获取仓储机器人 所负载货物的质量表征参数， 包括： 由仓储机器人中内置的感知传感器组件对仓储机器人所负载货物进行货物重量、 货物 噪声和货物温湿度的获取， 并将仓储机器人所负载货物的货物重量、 货物噪声和货物温湿 度构成仓储机器人 所负载货物的质量表征参数。 7.根据权利要求6所述的一种仓储机器人所负载货物质量确定方法， 其特征在于： 所述 仓储机器人 所负载货物的质量损坏类别和质量损坏程度的获得包括： 将仓储机器人所负载货物的质量表征参数输入至质量评估模型中， 由所述质量评估模 型输出仓储机器人 所负载货物的质量损坏类别和质量损坏程度。 8.根据权利要求7所述的一种仓储机器人所负载货物质量确定方法， 其特征在于， 所述 货物重量、 货物噪声和货物温湿度在构成所述质量表征参数 前进行归一 化处理。 9.根据权利要求8所述的一种仓储机器人所负载货物质量确定方法， 其特征在于， 所述 质量损坏程度的量 化包括： 获取每个质量损 坏类别中每个仓储样本的质量表征参数， 并将仓储样本的质量表征参 数与未发生质量损坏的仓储货物的质量表征参数进行差异度计算得到每个仓储样品在所 属质量损坏类别中的质量损坏程度， 所述质量损坏程度的计算公式为： 式中， M为未发生质量损坏的仓储货物数量， Pi,j为第i个质量损坏类别 中第j个仓储样本的质量损坏程度， Si,j为第i个质量损坏 类别中第 j个仓储样 本的质量质量 表征参数， Sr为第r个未发生质量损坏的仓储货物的质量表征参数， j， r计量常数。 10.一种根据权利要求1 ‑9任一项所述的仓储机器人所负载货物质量确定方法的确定 系统， 其特征在于， 包括： 感知传感器组件和数据 处理器， 所述感知传感器组件包括重量检 测传感器、 噪声检测传感器和温湿度检测传感器， 所述感知传感器组件内置于仓储机器人 的顶举机构上， 所述数据 处理器中内置有所述质量评估模型， 所述感知传感器组价与数据 处理器通信连接， 以实现将仓储机器人所负载货物的质量表征参数输入至质量评估模型得 到仓储机器人 所负载货物的质量损坏类别和质量损坏程度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115477116 A 3