智能装卸装置及方法与流程

1.本发明涉及垃圾分类领域，尤其涉及一种智能装卸装置及方法。


背景技术：

2.垃圾压缩机是实现垃圾压缩减容的主要设备之一，是垃圾转运站的主要处理设备，垃圾压缩机是垃圾中转战的主要设备，是一种将手机的垃圾进行压缩，以减少垃圾体积的机械。在垃圾中转战的垃圾箱装填垃圾后，需要通过压缩主机对垃圾进行压缩，以便装填更多垃圾，这就需要相当多的垃圾箱与压缩主机对接，现有的对接方式是叉车或者小车推拉，不仅费事费力，而且自动化程度低，不易于垃圾的快速处理。


技术实现要素：

3.为了解决上述问题，本发明的第一目的在于提供一种再生资源压缩包的智能装卸装置，该智能装卸装置能够实现再生资源压缩包的转运、运输，从而无需借助叉车或者小车，自动化程度高、使用方便，适用于在打包运转流水线中。
4.为了实现上述的目的，本发明采用了以下的技术方案：
5.再生资源压缩包的智能装卸装置，其特征在于：包括支架，以及设置在支架上的旋转机构，以及设置于旋转机构上的门架系统，以及纵向滑动设置于门架系统上的抱夹机构；所述抱夹机构包括纵向滑动设置于门架系统上的基座板，以及相对滑动设置在基座板两侧的抱夹臂，以及驱动抱夹臂水平移动的抱夹油缸；所述抱夹油缸的输出轴连接在抱夹臂上，抱夹油缸驱动两组抱夹臂相对靠近或远离。
6.本发明采用上述技术方案，该技术方案涉及一种再生资源压缩包的智能装卸装置，该再生资源压缩包的智能装卸装置，该智能装卸装置中的旋转机构设置于支架上，旋转机构用于实现门架系统及其上的抱夹机构旋转调位，抱夹机构中的抱夹油缸能够驱动两组抱夹臂相对靠近或远离，从而实现对于再生资源压缩包的抱持或松开，基座板纵向滑动设置于门架系统上，从而是够实现抱夹机构及其夹持的压缩包的升降，实现高度调节。
7.基于上述方案，该智能装卸装置能够实现再生资源压缩包的转运、运输，从而无需借助叉车或者小车，自动化程度高、使用方便，适用于在打包运转流水线中。
8.在进一步的方案中，所述基座板上设置有水平布置的滑槽，抱夹臂的后端部设置有伸入所述滑槽内部的滑动臂；滑动臂的内端部上转动定位有滚轮，滚轮转动设置于滑槽内部。此方案中，在抱夹臂的后端部设置有滑动臂，滑动臂伸在基座板的滑槽中并通过滚轮实现滚动配合，从而使得两侧抱夹臂的开合更为顺利。
9.在进一步的方案中，所述抱夹臂的上下两侧边缘和前侧边缘上构建有朝向夹持区域内的翻边；三侧翻边围合形成有卡口。此方案中，抱夹臂的上侧、下侧和前侧的翻边设置，使其中间形成有卡口。在抱夹臂抱住压缩包时，三侧翻边能够嵌入压缩包内，而压缩包被挤压部分也能够伸入卡口内部，从而使抱夹臂对于压缩包的夹持力度更大，不易发生压缩包掉落的安全事故。
10.在具体的实施方案中，所述旋转机构包括回转减速器，以及设置于回转减速器的支架。回转减速器，是一种集成了驱动动力源的全周回转减速传动机构，它以回转支承作为传动从动件和机构附着件，通过在回转支承内外圈中的一个圈上附着主动件、驱动源和罩壳，而把另一个圈既当作传动从动件，又作为被驱动工作部件的连接基座，这样利用回转支承本身就是全周回转连接件的特点，高效配置驱动动力源和主传动零件，使之成为一种集回转、减速和驱动功能于一体而同时又结构简单，制造和维护方便的通用型减速传动机构。
11.在进一步的实施方案中，所述门架系统设置于支架上，门架系统包括固定在支架上的外门架，以及滑动设置于外门架内的内门架，以及固定设置在外门架上的升降油缸；所述升降油缸的输出轴竖直朝上并连接固定在内门架的上端部上，基座板的后端部滑动设置于内门架上，内门架上端部的左右两侧通过轴座定位有链轮，链轮上架设有链条，链条的两端部分别固定在外门架和基座板上。此方案中，参照货叉门架的结构，采用外门架、内门架及抱夹机构的基座板，实现抱夹机构的升降，升降更为稳定，基座板的升降幅度更大。
12.在具体的实施方案中，所述支架包括处于下端并固定设置的底板，以及设置于底板上的柱形筒体；所述回转减速器设置于柱形筒体的顶部筒口处，柱形筒体下端与底板之间通过径向布置的多条加强筋相连接。
13.本发明的第二目的在于提供一种再生资源打包运转系统，包括打包装置和智能装卸装置；所述打包装置包括壳体，以及设置于壳体内部的压缩机构和捆扎机构；所述壳体内部形成有压缩腔和打包腔，压缩腔和打包腔之间设置有内门相隔，打包腔另一侧的壳体上设置有外门；所述壳体内部设置有用于将压缩包从压缩腔推送至打包腔，以及将打包腔内的压缩包从门口推出的推送机构；所述打包装置在打包腔的门口外侧设置有称重平台，推送机构用于将打包腔内的压缩包从门口推出至称重平台上；所述称重平台旁的工位上设置有下料轨道，智能装卸装置用于将压缩包从称重平台移动至下料轨道上；所述智能装卸装置是如上所述的智能装卸装置。
14.该技术方案涉及一种再生资源打包运转系统，再生资源打包运转系统中的打包装置用于将送入压缩腔内部的再生资源垃圾进行压缩和捆扎打包，而后经过称重平台称重后通过智能装卸装置移送至下料轨道上实现下料。
15.通过上述方案能够实现再生资源的自动化压缩、打包、称重和转运下料，自动化程度高、使用方便。
16.上述再生资源打包运转系统运行步骤如下：
17.1，内门关闭，压缩机构进行避让，压缩腔承接打包输送带所输送的待打包垃圾；
18.2，压缩机构中的液压冲杆驱动压板下行在压缩腔内将待打包垃圾挤压成压缩包；
19.3，内门打开，推送机构将压缩包从压缩腔推送至打包腔；
20.4，在打包腔内部进行捆扎、打包，防止压缩包松开；
21.5，打包完成后，推送机构将打包腔内的压缩包从门口推出至称重平台上。
22.6，称重平台称重完成后，智能装卸装置将再生资源压缩包移送至下料轨道上。
23.7，通过下料轨道实现下料。
24.在具体的实施方案中，所述压缩机构包括设置于压缩腔上端的压板，以及驱动压板升降的液压冲杆；所述内门和外门纵向移动设置于壳体上，壳体上设置有分别驱动内门和外门纵向移动的门升降组件。
25.作为优选，所述打包腔两侧的壳体侧壁上形成有多条平行设置的筋板，相邻两条筋板之间形成有贯通打包腔内外的间隙；所述内门和外门上靠近打包腔侧壁上构建有多条避让槽，每条避让槽两端延伸至与侧壁上的间隙端部相通；此方案中，打包腔两侧的壳体侧壁上通过多条平行设置的筋板间隔出间隙。打包时，先人工将扎带从间隙端部伸入避让槽，然后沿避让槽穿设并从另一端穿出；接着沿一侧的间隙将扎带束缚到压缩包上，以此形成环状，从而捆绑、扎紧压缩包。上述方案中，在内门和外门上靠近打包腔侧壁上构建有避让槽，在压缩包压抵在内门或外门上时，避让槽提供了扎带穿设的空间，避免压缩包边缘上的垃圾露出部分干涉扎带穿设。
26.在进一步的优选方案中，所述避让槽内设置有牵引滑动部件，用于牵引绑带穿过；通过牵引滑动部件的设置能够更为方便地将扎带穿过避让槽。使用时将扎带端部夹设固接在牵引滑动部件上，然后采用拉扯或其它驱动方式带动牵引滑动部件沿避让槽移动即可。
27.在进一步的方案中，所述筋板的板体上端面构建有开口朝上且沿筋板长度方向延伸的凹槽。此方案中，筋板上的凹槽可作为承接槽，用于承接在打包过程中掉落的部分瓶子或者是瓶中挤出的水分。
28.作为优选，所述下料轨道上设置有用于检测压缩包的传感器，控制器基于传感器的信号控制智能装卸装置工作。如此，可避免下料轨道上的压缩包还未移除的情况下，智能装卸装置持续工作而产生干涉。
29.本发明的第三目的在于提供智能装卸方法，采用上述再生资源打包运转系统，所述智能装卸装置用于将打包装置所获得的压缩包移动至下料轨道上；并执行如下步骤：
30.步骤s1：基于人为控制或者是检测装置检测到压缩包，智能装卸装置复位至初始状态；
31.步骤s2：智能装卸装置中的门架系统运行，使抱夹机构运行至最低位置，抱夹机构工作夹持住压缩包；
32.步骤s3：智能装卸装置中的门架系统运行将抱夹机构及其夹持的压缩包抬升至行程最高位置，旋转机构运行至下料轨道上方；
33.步骤s4：智能装卸装置中的门架系统运行将压缩包放置在下料轨道上，抱夹机构松开压缩包；
34.步骤s5：抱夹机构通过门架系统抬升至最高位置，避让下料轨道上的压缩包后旋转机构复位。
35.此方案中，可以是人为自动输入启动信号或者是采用检测装置，如称重系统、视频ai检测、红外检测等方案触发启动指令，然后通过智能装卸装置运行最终将压缩包运输至下料轨道上，其中门架系统的最高位置和最低位置通过行程开关反馈，旋转机构的两个行程终点也通过行程开关反馈，抱夹机构的最大开合位置通过行程开关反馈，而抱夹机构的夹持则通过油压反馈。
36.上述方案通过行程开关反馈门架系统中间位置，即将压缩包放置于下料轨道上的位置亦可，但是行程开关反馈方案存在着急停、抖动，冲击大的问题，容易导致压缩包打包松散的问题。
37.为了解决上述技术问题，本方案在步骤s4中通过ai模型控制门架系统运行，从而使压缩包轻放于下料轨道上，通过ai机械控制解决下降多少距离释放物体的问题，避免造
成距离太高释放物体，较大重量下落的物体对传送带造成较大冲击。
38.该ai推断模型包括训练生成步骤和检测工作步骤：
39.训练生成步骤如下：
40.步骤ss1：采集构建压缩包以及传送带图像或视频帧数据，并对图像、视频帧进行进行人工标注，形成模型训练的标注源数据；所述标注源数据，包括目标物体在图像的位置坐标“bndbox”，图像的名称“filename”，图像的宽高属性“width,height,depth”，图像的通道值，图像标注的难易属性“difficult”等；
41.步骤ss2：边缘计算中心使用基于convolutional with anchor boxes、dimension clusters的深度学习目标检测算法的yolo框架；
42.步骤ss3：基于上述采集并标注完成的源训练数据与yolo检测算法网络，进行ai模型学习训练，生成ai推断模型；
43.步骤ss4：借助ai推断模型，对训练库内的图像或视频帧中压缩包及传送带，获取打包物体与传送带在图像上的位置信息、轮廓信息进行自动标记，由于摄像头位置、搬运机、传送带位置固定，通过上述位置信息和人工标注坐标制作实际空间与图像空间的距离映射表，将图像上的像素点距离映射到实际空间距离。
44.在具体的细化方案中：步骤ss3具体包括如下步骤：
45.ss3.1,采集的源图像，经过多层卷积神经网络特征提取层处理，提取出包含源图像深度特征信息的的特征图feature map；
46.ss3.2，将步骤s31的feature map划分为7*7的网格，对于每个网格，都预测生成2个box每个box包含目标的置信度以及位置信息；
47.ss3.3，根据上一步可以预测出7*7*2个目标box，然后根据置信度对目标box进行排序，设置阈值0.5，去除置信度低于阈值的的目标box，使用nms算法过滤掉冗余目标box；
48.ss3.4，通过全连接层与softmax算法，对目标box进行具体类别的分类；
49.ss3.5，利用smooth l1损失函数，读取标注源数据作为grondtruth数据，完成对物体位置的回归操作，不断纠正学习目标的精确位置。
50.步骤ss4具体包括如下步骤：
51.ss4.1，在传送段的开始端水平位置，放置一个距离矫正板，矫正板数值0为传送带水平面，在距离矫正板3-5厘米处，绘制一个绿色矩形色彩块，在50-80厘米处绘制一个红色矩形块；ss4.2，摄像头位于传送带正侧方，当固定好摄像头，搬运机器人，距离矫正板后，拍摄图像样张，在样张上，计算矫正板上色彩块像素高度；
52.ss4.3，将样张上的色彩块宽度与是实际色彩块宽度作比较，制作图像空间与实际空间间的距离映射表。
53.检测工作具体包括如下步骤：
54.步骤s4.1：摄像头实时获取抱夹机构及其夹持的压缩包和传送带的图像或视频帧；
55.步骤s4.2：基于训练生成的ai推断模型中的摄像头位置、搬运机及其上的压缩包、传送带映射关系，在步骤s4.1中获取的图像或视频帧中获取压缩包及传送带的位置信息、类别信息与置信度信息；并基于上述映射关系，推算出压缩包下边缘与传送带上边缘间的空间实际距离；
56.步骤s4.3：当实际间隔距离大于设定的阈值50厘米时，此时压缩包的下边缘应在红色色彩块下边缘上方，控制机械结构快速下降；
57.当实际间隔距离小于等于50厘米时候，控制机械结构缓慢下降，此时压缩包下边缘位于红色红色色彩块下边缘以下；
58.当距离小于等于3厘米时候，此时压缩包下边缘位于绿色色彩快下边缘以下，控制机械结构释放夹爪，让压缩包以较低冲击下落至传送带表面，减少大重量物体对传送带的损害。
59.基于上述方案，可以对压缩包下降过程进行调速，使其在较大距离时下行速度较快，而较短距离是缓慢下降，从而避免急速停止而导致的冲击、压缩包松动等问题。
附图说明
60.图1为实施例1中记载的智能装卸装置结构示意图。
61.图2为抱夹机构的结构示意图。
62.图3为抱夹机构的结构爆炸图。
63.图4为实施例2中记载的再生资源打包运转系统示意图。
64.图5为再生资源打包运转系统的侧面示意图。
65.图6为外门的结构简图。
66.图7为智能装卸方法示意图。
具体实施方式
67.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
68.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
69.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确的限定。
70.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，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，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
71.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它
们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
72.实施例1：
73.如图1～3所示，本实施例涉及再生资源压缩包的智能装卸装置8，包括支架81，以及设置在支架81上的旋转机构82，以及设置于旋转机构82上的门架系统83，以及纵向滑动设置于门架系统83上的抱夹机构84。所述抱夹机构84包括纵向滑动设置于门架系统83上的基座板843，以及相对滑动设置在基座板843两侧的抱夹臂841，以及驱动抱夹臂841水平移动的抱夹油缸842。所述抱夹油缸842的输出轴连接在抱夹臂841上，抱夹油缸842驱动两组抱夹臂841相对靠近或远离。
74.该再生资源压缩包的智能装卸装置，该智能装卸装置中的旋转机构82设置于支架81上，旋转机构82用于实现门架系统83及其上的抱夹机构84旋转调位，抱夹机构84中的抱夹油缸842能够驱动两组抱夹臂841相对靠近或远离，从而实现对于再生资源压缩包的抱持或松开，基座板843纵向滑动设置于门架系统83上，从而是够实现抱夹机构84及其夹持的压缩包的升降，实现高度调节。
75.基于上述方案，该智能装卸装置能够实现再生资源压缩包的转运、运输，从而无需借助叉车或者小车，自动化程度高、使用方便，适用于在打包运转流水线中。
76.在图3所示的进一步方案中，所述基座板843上设置有水平布置的滑槽844，抱夹臂841的后端部设置有伸入所述滑槽844内部的滑动臂845。滑动臂845的内端部上转动定位有滚轮846，滚轮846转动设置于滑槽844内部。此方案中，在抱夹臂841的后端部设置有滑动臂845，滑动臂845伸在基座板843的滑槽844中并通过滚轮846实现滚动配合，从而使得两侧抱夹臂841的开合更为顺利。在进一步的方案中，所述抱夹臂841的上下两侧边缘和前侧边缘上构建有朝向夹持区域内的翻边847。三侧翻边847围合形成有卡口848。此方案中，抱夹臂841的上侧、下侧和前侧的翻边847设置，使其中间形成有卡口848。在抱夹臂841抱住压缩包时，三侧翻边847能够嵌入压缩包内，而压缩包被挤压部分也能够伸入卡口848内部，从而使抱夹臂841对于压缩包的夹持力度更大，不易发生压缩包掉落的安全事故。
77.在具体的实施方案中，所述支架81包括处于下端并固定设置的底板811，以及设置于底板811上的柱形筒体812。所述旋转机构82设置于柱形筒体812的顶部筒口处，柱形筒体812下端与底板811之间通过径向布置的多条加强筋813相连接。在其中一种实施方案中，所述旋转机构82包括回转减速器，以及设置于回转减速器的支架81。回转减速器，是一种集成了驱动动力源的全周回转减速传动机构，它以回转支承作为传动从动件和机构附着件，通过在回转支承内外圈中的一个圈上附着主动件、驱动源和罩壳，而把另一个圈既当作传动从动件，又作为被驱动工作部件的连接基座，这样利用回转支承本身就是全周回转连接件的特点，高效配置驱动动力源和主传动零件，使之成为一种集回转、减速和驱动功能于一体而同时又结构简单，制造和维护方便的通用型减速传动机构。
78.在进一步的实施方案中，所述门架系统83设置于支架81上，可参考现有叉车门架的结构，门架系统83包括固定在支架81上的外门架831，以及滑动设置于外门架831内的内门架，以及固定设置在外门架831上的升降油缸832。所述升降油缸832的输出轴竖直朝上并
连接固定在内门架的上端部上，基座板843的后端部滑动设置于内门架上，内门架上端部的左右两侧通过轴座定位有链轮，链轮上架设有链条，链条的两端部分别固定在外门架831和基座板843上。此方案中，参照货叉门架的结构，采用外门架831、内门架及抱夹机构84的基座板843，实现抱夹机构84的升降，升降更为稳定，基座板843的升降幅度更大。
79.实施例2：
80.如图4～6，本发明的第二目的在于提供一种再生资源打包运转系统，包括打包装置5和智能装卸装置8。所述打包装置5包括壳体51，以及设置于壳体51内部的压缩机构和捆扎机构。所述壳体51内部形成有压缩腔52和打包腔53，压缩腔52承接于打包输送带4下游，压缩腔52和打包腔53之间设置有内门54相隔，打包腔53另一侧的壳体51上设置有外门55。所述壳体51内部设置有用于将压缩包从压缩腔52推送至打包腔53，以及将打包腔53内的压缩包从门口推出的推送机构56。在具体的实施方案中，所述压缩机构包括设置于压缩腔52上端的压板，以及驱动压板升降的液压冲杆。所述内门54和外门55纵向移动设置于壳体51上，壳体51上设置有分别驱动内门54和外门55纵向移动的门升降组件57。
81.所述打包装置5在打包腔53的门口外侧设置有称重平台6，推送机构56用于将打包腔53内的压缩包从门口推出至称重平台6上。所述称重平台6旁的工位上设置有下料轨道7，智能装卸装置8用于将压缩包从称重平台6移动至下料轨道7上。所述智能装卸装置8是如实施例1中所述的智能装卸装置8。所述下料轨道7上设置有用于检测压缩包的传感器，控制器基于传感器的信号控制智能装卸装置8工作。如此，可避免下料轨道7上的压缩包还未移除的情况下，智能装卸装置8持续工作而产生干涉。
82.该技术方案涉及一种再生资源打包运转系统，再生资源打包运转系统中的打包装置5用于将送入压缩腔52内部的再生资源垃圾进行压缩和捆扎打包，而后经过称重平台6称重后通过智能装卸装置8移送至下料轨道7上实现下料。
83.通过上述方案能够实现再生资源的自动化压缩、打包、称重和转运下料，自动化程度高、使用方便。
84.上述再生资源打包运转系统运行步骤如下：
85.1，内门54关闭，压缩机构进行避让，压缩腔52承接打包输送带所输送的待打包垃圾。
86.2，压缩机构中的液压冲杆驱动压板下行在压缩腔52内将待打包垃圾挤压成压缩包。
87.3，内门54打开，推送机构56将压缩包从压缩腔52推送至打包腔53。
88.4，在打包腔53内部进行捆扎、打包，防止压缩包松开。
89.5，打包完成后，推送机构56将打包腔53内的压缩包从门口推出至称重平台6上。
90.6，称重平台6称重完成后，智能装卸装置8将再生资源压缩包移送至下料轨道7上。
91.7，通过下料轨道7实现下料。
92.如图5所示的进一步方案中，所述打包腔53两侧的壳体51侧壁上形成有多条平行设置的筋板58，相邻两条筋板58之间形成有贯通打包腔53内外的间隙581。所述内门54和外门55上靠近打包腔53侧壁上构建有多条避让槽，每条避让槽两端延伸至与侧壁上的间隙581端部相通。此方案中，打包腔53两侧的壳体51侧壁上通过多条平行设置的筋板58间隔出间隙581。打包时，先人工将扎带从间隙581端部伸入避让槽，然后沿避让槽穿设并从另一端
穿出。接着沿一侧的间隙581将扎带束缚到压缩包上，以此形成环状，从而捆绑、扎紧压缩包。上述方案中，在内门54和外门55上靠近打包腔53侧壁上构建有避让槽541，在压缩包压抵在内门54或外门55上时，避让槽541提供了扎带穿设的空间，避免压缩包边缘上的垃圾露出部分干涉扎带穿设。
93.在进一步的优选方案中，所述避让槽541内设置有牵引滑动部件542，用于牵引绑带穿过。通过牵引滑动部件542的设置能够更为方便地将扎带穿过避让槽541。使用时将扎带端部夹设固接在牵引滑动部件542上，然后采用拉扯或其它驱动方式带动牵引滑动部件542沿避让槽541移动即可。在进一步的方案中，所述筋板58的板体上端面构建有开口朝上且沿筋板58长度方向延伸的凹槽。此方案中，筋板58上的凹槽可作为承接槽，用于承接在打包过程中掉落的部分瓶子或者是瓶中挤出的水分。
94.实施例3：
95.本实施例提供一种智能装卸方法，采用上述实施例2中的再生资源打包运转系统，如图7所示，所述智能装卸装置8用于将打包装置5所获得的压缩包移动至下料轨道7上；并执行如下步骤：
96.步骤s1：基于人为控制或者是检测装置检测到压缩包，智能装卸装置8复位至初始状态；
97.步骤s2：智能装卸装置8中的门架系统83运行，使抱夹机构84运行至最低位置，抱夹机构84工作夹持住压缩包；
98.步骤s3：智能装卸装置8中的门架系统83运行将抱夹机构84及其夹持的压缩包抬升至行程最高位置，旋转机构82运行至下料轨道7上方；
99.步骤s4：智能装卸装置8中的门架系统83运行将压缩包放置在下料轨道7上，抱夹机构84松开压缩包；
100.步骤s5：抱夹机构84通过门架系统83抬升至最高位置，避让下料轨道7上的压缩包后旋转机构82复位。
101.此方案中，可以是人为自动输入启动信号或者是采用检测装置，如称重系统、视频ai检测、红外检测等方案触发启动指令，然后通过智能装卸装置8运行最终将压缩包运输至下料轨道7上，其中门架系统83的最高位置和最低位置通过行程开关反馈，旋转机构82的两个行程终点也通过行程开关反馈，抱夹机构84的最大开合位置通过行程开关反馈，而抱夹机构84的夹持则通过油压反馈。
102.上述方案通过行程开关反馈门架系统83中间位置，即将压缩包放置于下料轨道7上的位置亦可，但是行程开关反馈方案存在着急停、抖动，冲击大的问题，容易导致压缩包打包松散的问题。
103.为了解决上述技术问题，本方案在步骤s4中通过ai模型控制门架系统83运行，从而使压缩包轻放于下料轨道7上，通过ai机械控制解决下降多少距离释放物体的问题，避免造成距离太高释放物体，较大重量下落的物体对传送带造成较大冲击。
104.该ai推断模型包括训练生成步骤和检测工作步骤：
105.训练生成步骤如下：
106.步骤ss1：摄像头100采集构建压缩包以及传送带图像或视频帧数据，并对图像、视频帧进行进行人工标注，形成模型训练的标注源数据；所述标注源数据，包括目标物体在图
像的位置坐标“bndbox”，图像的名称“filename”，图像的宽高属性“width,height,depth”，图像的通道值，图像标注的难易属性“difficult”等；
107.步骤ss2：边缘计算中心使用基于convolutional with anchor boxes、dimension clusters的深度学习目标检测算法的yolo框架；
108.步骤ss3：基于上述采集并标注完成的源训练数据与yolo检测算法网络，进行ai模型学习训练，生成ai推断模型；
109.步骤ss4：借助ai推断模型，对训练库内的图像或视频帧中压缩包及传送带，获取打包物体与传送带在图像上的位置信息、轮廓信息进行自动标记，由于摄像头100位置、搬运机、传送带位置固定，通过上述位置信息和人工标注坐标制作实际空间与图像空间的距离映射表，将图像上的像素点距离映射到实际空间距离。
110.在具体的细化方案中：步骤ss3具体包括如下步骤：
111.ss3.1,采集的源图像，经过多层卷积神经网络特征提取层处理，提取出包含源图像深度特征信息的的特征图feature map；
112.ss3.2，将步骤s31的feature map划分为7*7的网格，对于每个网格，都预测生成2个box每个box包含目标的置信度以及位置信息；
113.ss3.3，根据上一步可以预测出7*7*2个目标box，然后根据置信度对目标box进行排序，设置阈值0.5，去除置信度低于阈值的的目标box，使用nms算法过滤掉冗余目标box；
114.ss3.4，通过全连接层与softmax算法，对目标box进行具体类别的分类；
115.ss3.5，利用smooth l1损失函数，读取标注源数据作为grondtruth数据，完成对物体位置的回归操作，不断纠正学习目标的精确位置。
116.步骤ss4具体包括如下步骤：
117.ss4.1，在传送段的开始端水平位置，放置一个距离矫正板101，矫正板101数值0为传送带水平面，在距离矫正板1013-5厘米处，绘制一个绿色矩形色彩块102，在50-80厘米处绘制一个红色矩形块103；
118.ss4.2，摄像头100位于传送带正侧方，当固定好摄像头100，搬运机器人，距离矫正板101后，拍摄图像样张，在样张上，计算矫正板101上色彩块像素高度；
119.ss4.3，将样张上的色彩块宽度与是实际色彩块宽度作比较，制作图像空间与实际空间间的距离映射表。
120.本方案中，softmax的公式如下，其中z是一个向量，zi和zj是其中的一个元素。
[0121][0122]
smooth l1 loss公式如下：
[0123][0124]
convolutional with anchor boxes(anchor box替换全连接层)。
[0125]
每个格点预测两个矩形框，在计算loss时，只让与ground truth最接近的框产生loss数值，而另一个框不做修正，神经网络不对预测矩形框的宽高的绝对值进行预测，而是预测与anchor框的偏差(offset)，每个格点指定n个anchor框。在训练时，最接近ground truth的框产生loss，其余框不产生loss。dimension clusters(anchor box的宽高由聚类
产生)
[0126]
本文采用的并非预设的固定尺寸的anchor，而是对标注源数据中标注的物体边框进行聚类分析，自动找到更好的宽高比例尺寸。
[0127]
检测工作具体包括如下步骤：
[0128]
步骤s4.1：摄像头100实时获取抱夹机构及其夹持的压缩包和传送带的图像或视频帧；
[0129]
步骤s4.2：基于训练生成的ai推断模型中的摄像头100位置、搬运机及其上的压缩包、传送带映射关系，在步骤s4.1中获取的图像或视频帧中获取压缩包及传送带的位置信息、类别信息与置信度信息；并基于上述映射关系，推算出压缩包下边缘与传送带上边缘间的空间实际距离；
[0130]
步骤s4.3：当实际间隔距离大于设定的阈值50厘米时，此时压缩包的下边缘应在红色色彩块下边缘上方，控制机械结构快速下降；
[0131]
当实际间隔距离小于等于50厘米时候，控制机械结构缓慢下降，此时压缩包下边缘位于红色红色色彩块下边缘以下；
[0132]
当距离小于等于3厘米时候，此时压缩包下边缘位于绿色色彩快下边缘以下，控制机械结构释放夹爪，让压缩包以较低冲击下落至传送带表面，减少大重量物体对传送带的损害。
[0133]
基于上述方案，可以对压缩包下降过程进行调速，使其在较大距离时下行速度较快，而较短距离是缓慢下降，从而避免急速停止而导致的冲击、压缩包松动等问题。
[0134]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”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。
[0135]
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.智能装卸装置，其特征在于：包括支架(81)，以及设置在支架(81)上的旋转机构(82)，以及设置于旋转机构(82)上的门架系统(83)，以及纵向滑动设置于门架系统(83)上的抱夹机构(84)；所述抱夹机构(84)包括纵向滑动设置于门架系统(83)上的基座板(843)，以及相对滑动设置在基座板(843)两侧的抱夹臂(841)，以及驱动抱夹臂(841)水平移动的抱夹油缸(842)；所述抱夹油缸(842)的输出轴连接在抱夹臂(841)上，抱夹油缸(842)驱动两组抱夹臂(841)相对靠近或远离。2.根据权利要求1所述的智能装卸装置，其特征在于：所述基座板(843)上设置有水平布置的滑槽(844)，抱夹臂(841)的后端部设置有伸入所述滑槽(844)内部的滑动臂(845)；滑动臂(845)的内端部上转动定位有滚轮(846)，滚轮(846)转动设置于滑槽(844)内部。3.根据权利要求1所述的智能装卸装置，其特征在于：所述抱夹臂(841)的上下两侧边缘和前侧边缘上构建有朝向夹持区域内的翻边(847)；三侧翻边(847)围合形成有卡口(848)。4.根据权利要求1所述的智能装卸装置，其特征在于：所述旋转机构(82)包括回转减速器，以及设置于回转减速器的支架(81)。5.根据权利要求4所述的智能装卸装置，其特征在于：所述门架系统(83)设置于支架(81)上，门架系统(83)包括固定在支架(81)上的外门(55)架(831)，以及滑动设置于外门(55)架(831)内的内门(54)架，以及固定设置在外门(55)架(831)上的升降油缸(832)；所述升降油缸(832)的输出轴竖直朝上并连接固定在内门(54)架的上端部上，基座板(843)的后端部滑动设置于内门(54)架上，内门(54)架上端部的左右两侧通过轴座定位有链轮，链轮上架设有链条，链条的两端部分别固定在外门(55)架(831)和基座板(843)上。6.根据权利要求4所述的智能装卸装置，其特征在于：所述支架(81)包括处于下端并固定设置的底板(811)，以及设置于底板(811)上的柱形筒体(812)；所述回转减速器设置于柱形筒体(812)的顶部筒口处，柱形筒体(812)下端与底板(811)之间通过径向布置的多条加强筋(813)相连接。7.一种智能装卸方法，包括打包装置(5)和智能装卸装置(8)；其特征在于：所述智能装卸装置(8)是如权利要求1～6中任一项所述的智能装卸装置(8)，智能装卸装置(8)用于将打包装置(5)所获得的压缩包移动至下料轨道(7)上；并执行如下步骤：步骤s1：基于人为控制或者是检测装置检测到压缩包，智能装卸装置(8)复位至初始状态；步骤s2：智能装卸装置(8)中的门架系统(83)运行，使抱夹机构(84)运行至最低位置，抱夹机构(84)工作夹持住压缩包；步骤s3：智能装卸装置(8)中的门架系统(83)运行将抱夹机构(84)及其夹持的压缩包抬升至行程最高位置，旋转机构(82)运行至下料轨道(7)上方；步骤s4：智能装卸装置(8)中的门架系统(83)运行将压缩包放置在下料轨道(7)上，抱夹机构(84)松开压缩包；步骤s5：抱夹机构(84)通过门架系统(83)抬升至最高位置，避让下料轨道(7)上的压缩包后旋转机构(82)复位。8.根据权利要求7所述的一种智能装卸方法，其特征在于：所述步骤s4中通过ai模型控制门架系统(83)运行，从而使压缩包轻放于下料轨道(7)上，具体包括如下步骤：
步骤s4.1：摄像头(100)实时获取抱夹机构(84)及其夹持的压缩包和传送带的图像或视频帧；步骤s4.2：基于训练生成的ai推断模型中的摄像头(100)位置、搬运机及其上的压缩包、传送带映射关系，在步骤s4.1中获取的图像或视频帧中获取压缩包及传送带的位置信息、类别信息与置信度信息；并基于上述映射关系，推算出压缩包下边缘与传送带上边缘间的空间实际距离；步骤s4.3：当实际间隔距离大于设定的阈值50厘米时，此时压缩包的下边缘应在红色色彩块下边缘上方，控制机械结构快速下降；当实际间隔距离小于等于50厘米时候，控制机械结构缓慢下降，此时压缩包下边缘位于红色红色色彩块下边缘以下；当距离小于等于3厘米时候，此时压缩包下边缘位于绿色色彩快下边缘以下，控制机械结构释放夹爪，让压缩包以较低冲击下落至传送带表面，减少大重量物体对传送带的损害。9.根据权利要求8所述的智能装卸方法，其特征在于：ai推断模型的训练步骤包括如下：步骤ss1：采集构建压缩包以及传送带图像或视频帧数据，并对图像、视频帧进行进行人工标注，形成模型训练的标注源数据；所述标注源数据，包括目标物体在图像的位置坐标“bndbox”，图像的名称“filename”，图像的宽高属性“width,height,depth”，图像的通道值，图像标注的难易属性“difficult”等；步骤ss2：边缘计算中心使用基于convolutionalwithanchorboxes、dimensionclusters的深度学习目标检测算法的yolo框架；步骤ss3：基于上述采集并标注完成的源训练数据与yolo检测算法网络，进行ai模型学习训练，生成ai推断模型；步骤ss4：借助ai推断模型，对训练库内的图像或视频帧中压缩包及传送带，获取打包物体与传送带在图像上的位置信息、轮廓信息进行自动标记，由于摄像头(100)位置、搬运机、传送带位置固定，通过上述位置信息和人工标注坐标制作实际空间与图像空间的距离映射表，将图像上的像素点距离映射到实际空间距离。10.根据权利要求8所述的智能装卸方法，其特征在于：步骤ss3具体包括如下步骤：ss3.1,采集的源图像，经过多层卷积神经网络特征提取层处理，提取出包含源图像深度特征信息的的特征图featuremap；ss3.2，将步骤s31的featuremap划分为7*7的网格，对于每个网格，都预测生成2个box每个box包含目标的置信度以及位置信息；ss3.3，根据上一步可以预测出7*7*2个目标box，然后根据置信度对目标box进行排序，设置阈值0.5，去除置信度低于阈值的的目标box，使用nms算法过滤掉冗余目标box；ss3.4，通过全连接层与softmax算法，对目标box进行具体类别的分类；ss3.5，利用smoothl1损失函数，读取标注源数据作为grondtruth数据，完成对物体位置的回归操作，不断纠正学习目标的精确位置。11.根据权利要求8所述的智能装卸方法，其特征在于：步骤ss4具体包括如下步骤：ss4.1，在传送段的开始端水平位置，放置一个距离矫正板(101)，矫正板(101)数值0为传送带水平面，在距离矫正板(101)3-5厘米处，绘制一个绿色矩形色彩块(102)，在50-80厘米处绘制一个红色矩形块(103)；
ss4.2，摄像头(100)位于传送带正侧方，当固定好摄像头(100)，搬运机器人，距离矫正板(101)后，拍摄图像样张，在样张上，计算矫正板(101)上色彩块像素高度；ss4.3，将样张上的色彩块宽度与是实际色彩块宽度作比较，制作图像空间与实际空间间的距离映射表。

技术总结
本发明涉及垃圾分类领域，尤其涉及一种智能装卸装置及方法。再生资源压缩包的智能装卸装置，其特征在于：包括支架，以及设置在支架上的旋转机构，以及设置于旋转机构上的门架系统，以及纵向滑动设置于门架系统上的抱夹机构；所述抱夹机构包括纵向滑动设置于门架系统上的基座板，以及相对滑动设置在基座板两侧的抱夹臂，以及驱动抱夹臂水平移动的抱夹油缸；所述抱夹油缸的输出轴连接在抱夹臂上，抱夹油缸驱动两组抱夹臂相对靠近或远离。该智能装卸装置能够实现再生资源压缩包的转运、运输，从而无需借助叉车或者小车，自动化程度高、使用方便，适用于在打包运转流水线中。适用于在打包运转流水线中。适用于在打包运转流水线中。


技术研发人员：黄正 王禹锋 蒋大伟 徐敬涛 陆建明 余晓霞
受保护的技术使用者：浙江联运知慧科技有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/8/16