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基于目标检测的智能仓库管理系统设计与实现

基于目标检测的智能仓库管理系统设计与实现

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作者：张奇天津科技大学

学位级别：硕士

我国是工业大国,相关工业技术水平和行业规模近几年快速发展,但劳动力成本不断增高和低效率是当下急需解决的迫切问题。仓库中的货物搬运多采用人工的方式进行,暴露出劳动强度大、自动化程度低、不易管理等诸多弊端,远不能满足我国工业... 详细信息

我国是工业大国,相关工业技术水平和行业规模近几年快速发展,但劳动力成本不断增高和低效率是当下急需解决的迫切问题。仓库中的货物搬运多采用人工的方式进行,暴露出劳动强度大、自动化程度低、不易管理等诸多弊端,远不能满足我国工业快速发展和社会进步需要。随着我国工业自动化水平的不断提升,自动化的生产模式已在多个领域得到了广泛的应用,大大提升了生产效率。但由于受到起步晚、投入少、复杂程度高等因素的制约,适用于我国国情的自动化货物搬运设备匮乏,因此针对仓库的货物搬运需求,以自动化系统替代人工搬运的方案势在必行,研发仓库货物智能管理系统具有重要意义。本文以基于深度学习的目标检测模型为基础设计了基于目标检测的智能仓库管理系统,借助摄像头监控画面,使用目标检测技术对仓库货物进行识别分类,为其分配库位,并生成由当前站点至库位的搬运任务给机器人调度系统,由自主搬运机器人完成搬运任务,实现货物从生产线站点到库位的智能管理。系统主要分为视频调度模块和库位管理系统。在视频调度模块方面,以两种货物作为识别目标,首先构建了训练检测模型所需的仓库货物数据集,并在构建的数据集上对目前广泛应用的五种目标检测模型进行了实验和评估,根据实验结果选定了YOLOv5模型为最终部署的检测模型。针对数据集样本较少的问题,使用基于几何变化的数据集增强和基于生成模型的数据集增强方法进行了数据集增强,进一步提升模型的表现。在库位管理系统方面,主要功能是自动管理库位,能够实时查看库位状态,当调度模块发现有货物在生产线站点等待搬运入库时,为货物分配指定库位并生成搬运任务,呼叫自主移动机器人到站点执行搬运任务。最后,展示了系统各模块的功能,在实验环境中对系统进行了测试验证。一方面使用实际部署场景下的拍摄的图片作为输入系统运行目标检测算法的方式对视频调度模块YOLOv5模型进行了验证,另一方面通过在实验环境中构建测试环境模拟实际运行,对系统模块间的协作进行了测试,验证了系统的正确性和稳定性。

关键词：深度学习目标检测仓库货物检测无人仓库仓库智能管理

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