一种基于机器视觉目标识别技术的超市上架率巡检机器人的制作方法

本发明涉及巡检机器人领域，具体为一种基于机器视觉目标识别技术的超市上架率巡检机器人。

背景技术：

超市上架率指特定商品在超市、卖场货架第一排面的陈列情况，是决定商品销量的重要指标之一。对各卖场的上架率进行日统计、是生产厂商销售过程管理的重要环节。传统的上架率巡检是由人工完成，生产厂商派遣专职巡检员每天前往各超市卖场，记录和拍照上架率。但是人工巡检的成本高昂，同时存在人员偷懒和弄虚作假的可能性。

随着机器人技术和机器视觉技术的发展，采用机器人来完成上架率巡检和统计成为可能。现有的巡检机器人已经在电力、医疗、安防等领域发挥优势。然而，目前市场上还没有面对超市上架率统计的机器人产品。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是针对人工超市上架率巡检方案的不足，提出一种基于机器视觉目标识别技术，可自动进行超市上架率巡检和报表上报的巡检机器人。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于机器视觉目标识别技术的超市上架率巡检机器人，包括摄像头、升降装置、图形计算卡、控制模块和轮式小车。

进一步地，升降装置包括升降平台、两根平行的滑轨和一根螺纹杆，螺纹杆下部通过连轴器安装在步进电机上，升降装置竖直安装在轮式小车上。

进一步地，升降平台为圆角三角形板，上有两个圆孔和一个螺纹孔，分别穿过滑轨和螺纹杆，螺纹杆在步进电机驱动下旋转，推动升降平台沿滑轨竖直滑动，升降平台上安装摄像头、图形计算卡。

进一步地，摄像头通过升降装置可上下移动采集图像，图形计算卡通过机器视觉算法识别出货架第一排面上的目标商品，计算上架率。

进一步地，轮式小车外壳为圆形，内置控制模块和网络通信模块，底部安装三个车轮，在驱动电机驱动下行走与转向，网络通信模块将计算结果和图像实时发送给服务器。

进一步地，上述机器视觉算法，是通过使用训练好的区域卷积神经网络（r-cnn系列算法）对所采集图像中的指定商品进行识别和计数、标记位置，从而计算出该商品的上架率。

本发明的有益效果为：

1.与现有的人工超市巡检相比，本发明提出的超市巡检机器人可以实现超市上架率的自动巡检，具有数据可靠、避免弄虚作假、成本低的优点。

2.每个超市的巡检机器人可以和多个公司签约，从而实现分摊成本进一步降低。

附图说明

图1为本发明提出的一种翻越式越障光缆巡检机器人示意图；

图2为升降装置与轮式小车固定处细节示意图

图3为升降平台与摄像头、图形计算卡示意图

图中：1.摄像头,2.升降装置,3.图形计算卡,4.控制模块,5.轮式小车,6.升降平台,7.滑轨,8.螺纹杆,9.连轴器,10.步进电机,11.网络通信模块,12.车轮,13.驱动电机,14.服务器,15.圆孔,16.螺纹孔。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

参照图1，一种基于机器视觉目标识别技术的超市上架率巡检机器人，包括摄像头1、升降装置2、图形计算卡3、控制模块4和轮式小车5，轮式小车5上竖直安装升降装置2，升降装置2包括升降平台6、两根平行的滑轨7和一根螺纹杆8，升降平台6上安装摄像头1和图形计算卡3，摄像头1采集图像，图形计算卡3通过机器视觉算法识别出货架第一排面上的目标商品并计算上架率，轮式小车5外壳为圆形，内置控制模块4和网络通信模块11，底部安装三个车轮12，在驱动电机13驱动下行走与转向，网络通信模块11将计算结果和图像实时发送给服务器14。

参照图2，升降装置2结构包括升降平台6、螺纹杆8和两根平行的滑轨7，螺纹杆8下部通过连轴器9安装在步进电机10上，并与滑轨7一同竖直安装在轮式小车5顶部。

参照图3，升降平台6为圆角三角形板，上有两个圆孔15和一个螺纹孔16，分别穿过滑轨7和螺纹杆8，螺纹杆8在步进电机10驱动下旋转，推动升降平台6沿滑轨7竖直滑动，升降平台6上安装摄像头1、图形计算卡3。摄像头1采集图像，图形计算卡3通过机器视觉算法识别出货架第一排面上的目标商品并计算上架率。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种基于机器视觉目标识别技术的超市上架率巡检机器人，包括摄像头（1）、升降装置（2）、图形计算卡（3）、控制模块（4）和轮式小车（5），轮式小车（5）上竖直安装升降装置（2），升降装置（2）包括升降平台（6）、两根平行的滑轨（7）和一根螺纹杆（8），螺纹杆（8）下部通过连轴器（9）安装在步进电机（10）上，升降平台（6）在螺纹杆（8）旋转驱动下可沿滑轨（7）竖直滑动，升降平台（6）上安装摄像头（1）和图形计算卡（3），摄像头（1）采集图像，图形计算卡（3）通过机器视觉算法识别出货架第一排面上的目标商品并计算上架率，轮式小车（5）外壳为圆形，内置控制模块（4）和网络通信模块（11），底部安装三个车轮（12），在驱动电机（13）驱动下行走与转向，网络通信模块（11）将计算结果和图像实时发送给服务器（14）。

2.根据权利要求1所述的超市上架率巡检机器人，其特征在于：机器人利用底部轮式小车（5）根据规划的路径行走，摄像头（1）通过升降装置（2）可上下移动采集图像，图形计算卡通过机器视觉算法识别出货架第一排面上的目标商品，计算上架率，通过网络通信模块（11）将计算结果和图像实时发送给服务器（14）。

3.根据权利要求1所述的升降装置（2），其特征在于：结构包括升降平台（6）、螺纹杆（8）和两根平行的滑轨（7），螺纹杆（8）下部通过连轴器（9）安装在步进电机（10）上，并与滑轨（7）一同竖直安装在轮式小车（5）顶部；升降平台（6）为圆角三角形板，上有两个圆孔（15）和一个螺纹孔（16），分别穿过滑轨（7）和螺纹杆（8），螺纹杆（8）在步进电机（10）驱动下旋转，推动升降平台（6）沿滑轨（7）竖直滑动，升降平台（6）上安装摄像头（1）、图形计算卡（3）。

4.根据权利要求1所述的机器视觉算法，通过使用训练好的区域卷积神经网络（r-cnn系列算法）对所采集图像中的指定商品进行识别和计数、标记位置，从而计算出该商品的上架率。

技术总结
本发明公开一种基于机器视觉目标识别技术的超市上架率巡检机器人，包括摄像头、升降装置、图形计算卡、控制模块和轮式小车，轮式小车上竖直安装升降装置，升降装置包括升降平台、两根平行滑轨和一根螺纹杆，螺纹杆下部通过连轴器安装在步进电机上，升降平台在螺纹杆旋转驱动下可沿滑轨竖直滑动，升降平台上安装摄像头和图形计算卡，摄像头采集图像，图形计算卡通过机器视觉算法识别出货架第一排面上的目标商品并计算上架率，轮式小车外壳为圆形，内置控制模块和网络通信模块，底部安装三个车轮，在驱动电机驱动下行走与转向，网络通信模块将计算结果和图像实时发送给服务器。本装置可实现超市上架率自动计算与上报，与人力巡检相比成本更低、结果更可靠。

技术研发人员：方军;马竞;唐英豪
受保护的技术使用者：合肥立木科技有限责任公司
技术研发日：2020.06.11
技术公布日：2020.09.01