用于材料分拣应用的真空抽取的制作方法

相关申请的交叉引用

本专利申请为要求2018年9月18日提交的标题为“vacuumextractionformaterialsortingapplications”的美国临时专利申请no.62/732689的优先权和权益的国际专利申请，该美国临时专利申请通过引用以其整体并入本文中。

背景技术：

在许多工业设施内，物体在输送器带上从一个位置运输至另一位置。通常，输送器带将运送多种物体和材料的未分拣混合物。在一些实例中，例如像在再循环和废物管理设施内，物体中的一些可被认为是合乎期望的(例如，有价值的)材料，而其它物体可被认为是非合乎期望的污染物。例如，收集卡车的随机和未分拣的内容物可在设施处卸载到输送器带上。尽管可驻扎分拣人员以在材料在带上运输时人工地分拣该材料，但是分拣人员的使用是限制性的，这是因为他们可在其速度、准确性以及效率方面变化并且可在轮班时段期间遭受疲劳。人类分拣员还需要具体的工作条件、补偿以及带速度。生产时间浪费在训练作为分拣员加入的许多新员工方面，并且在伤害和事故发生时操作成本增加。

用于分拣材料的再循环机器人的引入已导致材料回收设施(mrf)的生产率增加和污染减少。机器人由于其速度、可靠性以及耐用性而用作人类分拣员的可行替代或补充。再循环机器人的目的是回收具体的(多种)目标材料并将它们喷出到料仓中，而不将其它材料(污染物)引入到分拣的料仓中。由这些再循环机器人使用的常见技术涉及抽吸抓持器的使用。连接到气动系统的吸盘抓持器将生成相当大的抽吸力，以抓住目标物体。一旦从输送器带拾取物体以将物品指引到适当的收集料仓中，抽吸力的施加就可削减。

已证明机器人分拣格外擅长拾取和放置刚性物体，该刚性物体具有大于或等于三平方英寸的表面面积。非刚性物体(诸如塑料袋)具有较低的成功率，这是由于它们趋于变形，并且损失可行的表面面积以起皱和起折痕并妨碍抽吸。横截面面积小于三平方英寸的物体具有拾取并放置到适当的箱中的麻烦，这是因为吸盘具有密封在它们上的困难。此外，用于定位抽吸抓持器的机器人设备虽然与人类分拣员相比随时间推移更便宜，但仍需要大量的资本费用，该资本费用使一些材料对于收集和再循环而言在经济上不可行。

例如，许多材料回收设施要求它们的客户在它们的再循环中不包括小于三平方英寸的物品以及薄膜，即使该物品和薄膜由可再循环材料制成。材料回收设施将通常倾向于避免取回纸张，因为需要过量的材料和物理拾取来积累经济量的质量。快速移动的机械元件还可对在分拣机器人附近工作的设施人员造成危险。

出于上文陈述的原因以及出于下文陈述的其它原因(在阅读和理解本说明书时这些原因对本领域技术人员而言将变得显而易见)，在本领域中存在对用于材料分拣应用的真空抽取的系统和方法的需要。

技术实现要素：

在一个实施例中，一种真空物体分拣系统包括：真空抽取组件，其包括具有入口和出口的至少一个真空抽取器装置，其中至少一个真空抽取器装置构造成将受控的压缩空气流转换成进入入口并离开出口的引导的真空空气流；以及物体识别装置，其联接到分拣控制逻辑和电子设备，其中受控的压缩空气流响应于由物体识别装置生成的信号来由分拣控制逻辑和电子设备控制；其中至少一个真空抽取器装置构造成利用引导的真空空气流来捕获由分拣控制逻辑和电子设备标识的目标物体，并进一步利用引导的真空空气流来使目标物体穿过入口和出口而到达沉积位置。

附图说明

当鉴于优选实施例的描述和以下附图考虑时，本公开的实施例可更容易被理解，并且其另外的优点和用途更容易显而易见，在附图中：

图1为图示本公开的一个实施例的示例性真空分拣系统的图。

图1a为图示本公开的一个实施例的示例性分拣控制逻辑和电子设备的图。

图1b和图1c为图示用于本公开的示例性真空抽取组件的备选真空抽取装置布置的图。

图2为本公开的一个实施例的示例性真空抽取器装置组件的示意图。

图3为图示本公开的一个实施例的示例性真空分拣系统的图。

图4为图示本公开的一个实施例的示例性真空分拣系统的图。

图5为图示用于材料分拣应用的真空抽取的方法的一个实施例的流程图。

根据常规实践，多种描述的特征未按比例绘制，而是绘制为强调与本公开相关的特征。参考字符遍及附图和文本而表示相同的元件。

具体实施方式

在以下详细描述中，参考形成本文的部分的附图，并且在该附图中通过其中可实践实施例的具体说明性实施例的方式来示出。足够详细地描述这些实施例，以使得本领域技术人员能够实践实施例，并且将理解的是，可利用其它实施例，并且可进行逻辑、机械和电气改变，而不脱离本公开的范围。因此，以下详细描述不在限制性的意义上进行。

本公开图示用于材料分拣应用的真空抽取的多种示例性实施例。如下文论述的，基于真空抽取的分拣机器(如本文中描述的)可从移动的输送器机构中快速地且准确地移除材料，以允许设施操作员(诸如但不限于材料回收设施)考虑更多种类的可再循环材料和/或以高效且有效的方式移除非刚性污染物。以该方式，较小的刚性和非刚性材料可连同相对较大的刚性材料使用如本文中描述的真空抽取来捕获。

更具体地，本文中呈现的实施例中的若干实施例公开了一种真空抽取组件。在一些实施例中，将代替已知系统的机器人元件和抽吸抓持器的真空抽取组件可为(但不限于)机械静态设备，该机械静态设备使用定位在移动的输送器上方的多个单独的真空抽取器来从移动的输送器线(例如)移除物体。在一些实施例中，外部控制系统和视觉识别系统将确定真空抽取组件的哪个真空抽取器接合以拾取目标物体，并发送控制信号以执行捕获动作。

图1为图示本公开的一个实施例的真空分拣系统10的图。真空抽取组件100设计成沿着移动输送器机构50(诸如输送器带)的宽度取回物体，如图1中描绘的。尽管在输送器带上行进的废弃产品在本文中描述的示例性实施例中用作示例性目标物体，但是应当理解的是，在这些实施例的备选实施方式中，目标物体不需要为废弃材料，而是可包括可期望对其分拣和/或分隔的任何类型的材料。此外，尽管输送器带用作用于在抽吸抓持器的范围内运输目标物体的示例性输送机构，但是应当理解的是，在这些实施例的备选实施方式中，可采用其它输送机构。例如，对于下文描述的实施例中的任何实施例而言，替代主动输送机构(诸如输送器带)，备选的输送机构可包括斜槽、滑道或其它被动输送机构，材料在其经过成像装置时通过该斜槽、滑道或其它被动输送机构和/或从它们中滚落、掉落或以其它方式通过重力供给。在一些实施例中，输送器机构50可包括输送器机构或输送器带，该输送器机构或输送器带包括孔51，孔51可用于增加可用作到真空抽取组件100中的吸入物的空气流。在其它实施例中，输送器机构50可包括其它凸起、凹进或穿孔特征，它们增加可用作到真空抽取组件100中的吸入物的空气流。例如，在输送器机构50中或其上的防滑钉(cleat)、胎面或者其它凸起或凹进表面特征可包括在多种备选实施方式中。

在图1中示出的示例中，真空抽取组件100包括多个单独的真空抽取器装置110。装置可安装至安装结构105(诸如安装框架或其它结构)。在描绘的示例中，真空抽取组件100包括多个真空抽取器110，它们定位成在输送器机构50上方一定距离。这允许材料物体55在多个真空抽取器110下方经过。例如，真空抽取组件100可定位成给出近似6英寸的间隙。可取决于输送器机构50上预期的物体的尺寸来提供其它间隙。在一些实施例中，真空抽取组件100可能够调整成使得在输送器机构50上方的间隙可增大或减小。例如，在一些实施例中，如果检测到材料的阻塞或堵塞或者其它障碍，则真空抽取组件100可动态地升高，以允许物体经过。

在一些实施方式中，真空分拣系统10进一步包括至少一个物体识别装置162。在一些实施例中，物体识别装置可包括对准输送器带50的成像装置162(诸如，例如，红外相机、可见光谱相机，或它们的一些组合)，输送器带50在真空分拣系统10的操作范围内运输目标物体(以55示出)。在一些实施例中，成像装置162产生信号，该信号递送至分拣控制逻辑和电子设备160，并且可由分拣控制逻辑和电子设备160使用，以将空气流控制信号发送至真空分拣系统10的真空控制系统140(以及在一些实施例中，真空抽取组件100)，以便在目标物体55上启动捕获动作。应当理解的是，将成像装置用于物体识别装置162呈现为示例性实施方式。然而，本文中描述的实施例可利用配置成用于检测例如不可见电磁辐射(诸如高光谱相机、红外或紫外)的传感器、磁传感器、电容传感器或在工业自动化领域中通常使用的其它传感器中的任何形式来实施物体识别装置162。照此，从物体识别装置162递送至分拣控制逻辑和电子设备160的信号可包括但未必为图像信号。

如图1a中示出的，在一些实施例中，分拣控制逻辑和电子设备160包括一个或多个神经处理单元164、神经网络参数集165(其存储由神经处理单元164利用的学习参数)，以及数据存储设备166，数据存储设备166存储例如从成像装置162接收的原始图像、包括标记数据的处理图像，并且可进一步用于存储其它数据(诸如由神经处理单元164生成的材料表征数据)。神经网络参数集165和数据存储设备166可在共同的物理非瞬态存储器装置上或在单独的物理非瞬态存储器装置上一起实施。在一些实施例中，数据存储设备166可包括可移除的存储介质。

在多种实施例中，分拣控制逻辑和电子设备160可使用联接到存储器的微处理器来实施，该微处理器编程为执行代码以执行本文中描述的分拣控制逻辑和电子设备160的功能。在其它实施例中，分拣控制逻辑和电子设备160可另外或备选地使用已适应于机器学习的专用集成电路(asic)或现场可编程门阵列(fpga)来实施。在操作中，在一些实施例中，成像装置162朝向输送器带50指引，以便捕获由输送器带50运输的材料55的俯视图。成像装置162产生信号，该信号递送至分拣控制逻辑和电子设备160。

在一些实施例中，在分拣控制逻辑和电子设备160内，这些图像帧作为输入提供至一个或多个神经网络和人工智能算法(示出为神经处理单元164)，以定位和标识出现在图像帧内的材料。由成像装置162捕获的图像帧的供给被供给至由神经处理单元164实施的机器学习推理算法。捕获的图像帧的序列可由神经处理单元164的多个处理层或神经元处理，以评估具体的特征与神经处理单元164先前已学习的物体的特征的相关性。用以检测图像内的物体的备选算法包括完全卷积神经网络、多盒、基于区域的完全卷积网络(r-fcn)、更快速r-cnn，以及本领域技术人员通常称为物体检测、实例感知分割或语义分割算法(在现有文献中描述)的其它技术。可在本实施例中使用的关于在捕获的图像中检测物体的过程的示例的另外的细节可在huang等人的参考文献“speed/accuracytrade-offsformodernconvolutionalobjectdetectors”(ieee计算机视觉与模式识别会议(cvpr)，2017年，第7310-7311页)中找到，该参考文献通过引用以其整体并入。

真空控制系统140提供用于操作和单独地控制真空抽取组件100的真空抽取器装置110的空气供应部。当物体识别装置162标识物体55以从输送器带55移除时，电信号发送至真空控制系统140，以激活空气供应部。如图2和图3中图示的，在空气流接合时，强大的抽吸空气流在选择的真空抽取器装置140的真空入口处生成，从而将由分拣控制逻辑和电子设备160标识和选择的目标物体55从输送器带50移除。该捕获动作总体上在图2中以200并且在图3中以300描绘。每个真空抽取器装置110可利用其它附件210(诸如漏斗)增强，以将空气流指引到具体区域上或者帮助将材料导引到由真空抽取器装置110产生的真空中。其它附件可包括例如材料切碎机或材料分拣特征。在一些实施例中，真空发生器220的入口和排出口利用如下的附件增强：该附件通过入口上的会聚锥或几何形状和/或排出口上的发散锥或几何形状的使用来改进流。

虽然真空抽取器装置110可由分拣控制逻辑和电子设备160响应于来自物体识别装置162的信号来控制，但是应当理解的是，在其它实施例中，真空抽取器装置110可由操作员人工地控制(本地或远程)。备选地，它们可响应于来自分拣控制逻辑和电子设备160的控制信号和/或人工控制。例如，分拣控制逻辑和电子设备160可由人工超控装置绕过，该人工超控装置容许操作员控制单独的或成组的真空抽取器装置110。

在一些实施例中，每个真空抽取器装置110包括真空发生器220，真空发生器220生成用于从输送器50抽取物体55的真空力，而不是仅传递由真空控制系统140生成的真空力。在一些实施例中，真空发生器220由空气供应管225联接到真空控制系统140。在一些实施例中，真空发生器220包括压缩空气驱动的真空发生器，诸如例如venturi和/或coanda真空发生器。即，通过真空抽取器装置110拉动真空的原动力为流过真空发生器220的由真空控制系统140的空气源145供应的压缩空气流的流动的结果。在图1、图2和图4中描绘的示例性实施例中，使用直通式venturi和/或coanda样式的真空发生器。利用直通式设计，每个真空抽取器装置110的真空端口和排出路径可顺列放置。这些独特的装置可实现高体积流速，并且在脏的环境中表现格外好，这是因为它们是自清洁的、不阻塞并且决不随着时间的推移而失去抽吸。如在图2中描绘的，直通式真空设计容易地允许物体与空气流一起穿过。压缩空气驱动的真空发生器(诸如venturi和/或coanda真空发生器)的利用解决将脏的(即，颗粒重的)空气拉入真空马达的吸入口中的问题。venturi和/或coanda真空发生器与真空抽取组件100的组合的利用减少对颗粒过滤的需要，因为这样的真空系统可在内部将灰尘粒子与通过真空抽取装置110接收的空气流分离。不由真空系统分离的灰尘可方便地排放到例如任选的保持容器中，而不是拉入真空马达中。在一些实施例中，多个真空发生器220可串联或并联附接，以调整在真空抽取装置110的入口处的流量和压力。

在操作中，施加在加压空气输入端口225处的正压空气流横跨真空发生器220内的一个或多个venturi和/或coanda特征流动，以产生将空气拉入真空抽取装置110的吸入口中的负空气压力，因此在吸入口处产生能够在真空抽取装置110中并通过真空抽取装置110拉动物体55的抽吸。包括这样的venturi真空发生器的装置的一个示例为通过美国专利6732897中描述的airtrim气动输送系统的“可调整诱导器/venture系统”，该美国专利的内容通过引用以其整体并入本文中。还参见美国专利3716307和美国专利公布2004/0055250，它们两者的内容通过引用以其整体并入本文中。

在一些实施例中，一旦目标物体55从输送器带50移除并穿过真空抽取装置110，材料就可由通向其中沉积抽取的物体55的保持箱、罐、料仓或其它接收器135的罩、软管、管道或管130运输。针对从输送器带移除的物品的特定目的地可取决于它们是污染物还是期望的材料。在一些实施例中，接收器135可邻近于真空分拣系统10，而在其它实施例中，接收器135可远离真空分拣系统10远程地定位。在一些实施例中，接收器135可包括卡车或其它车辆的货物区域，使得移除的物体55直接地装载到车辆上以用于运输。在一些实施例中，罩、软管、管道或管130可包括可控制的阀或其它可控制的分流器，其控制已进入抽吸管道130的移除的物体55的材料流，以便可针对多个真空抽取器装置110中的任何装置而选择多种物体处置位置(即，多个备选的接收器135)。即，管道130可能够使用可控制的阀或其它可控制的分流器(由电子设备160或其它控制器)来构造和重新构造，使得由组件100的一个真空抽取器装置110抽取的物体55可被导送至与由组件100的另一个真空抽取器装置110抽取的物体55不同的接收器135。此外，如果接收器135达到全容量，则管道130可重新构造成将抽取的物体55导送至不同的接收器135。

在一些实施例中，真空控制系统140利用空气歧管143或某一其它加压空气分配机构。在一些实施例中，空气歧管143可进一步气动地联接到空气源145。在备选的实施方式中，空气源145可包括鼓风机、空气压缩机、压缩空气存储罐，或它们的一些组合。尽管本公开可关于“空气流”、“空气压缩机”以及其它元件指代“空气”，但是应当理解的是，用语“空气”在一般意义上用于指代任何可压缩气体或气体混合物。

空气歧管143可包括一系列控制阀147，其可响应于由分拣控制逻辑和电子设备160生成的控制信号而操作。照此，为了传递控制信号，分拣控制逻辑和电子设备160可进一步包括用以生成至真空抽取组件100的电和/或控制气动信号的元件。在一些实施例中，控制信号可用于打开或关闭由真空抽取器装置110施加的抽吸力。在一些实施例中，控制信号可调整控制阀147，以改变施加于真空抽取器装置110的空气流，并且因此调节由该真空抽取器装置110施加在目标物体55上的真空力。在再一些其它实施例中，真空抽取器装置110可任选地构造成使用来自空气歧管143的空气流，以产生通过真空抽取器装置110的反向空气流，例如，以便吹出可能已变成堆积在真空抽取器装置110的吸入口中的材料。在一些实施例中，通过真空抽取器装置110的空气流的反向可由分拣控制逻辑和电子设备160控制。

在一些实施例中，每个真空抽取器装置110可使用传感器(例如，在真空抽取器装置110的出口处)，以在收集的物品完全地穿过真空抽取器装置110时将反馈发送至分拣控制逻辑和电子设备160，或者指示何时收集的物品未完全地穿过真空抽取器装置110(例如，变成堆积的)。这将允许分拣控制逻辑和电子设备160操作空气歧管143、阀147和/或真空抽取器装置110，以在适当的时间关闭真空力(并节省能量)，和/或使通过真空抽取装置110的空气流反向(如果必要)。类似地，传感器输出可用于检测阻塞或堵塞，并且触发真空抽取组件100的升高或降低。这样的传感器不限于任何特定技术，并且可包括例如压力传感器、超声传感器、红外传感器、不透明度传感器等。

应当理解的是，在备选的实施方式中，真空抽取器装置110可以以多种布置或几何形状定位在真空抽取组件100上。即，在一些实施例中，真空抽取组件100可包括单排真空抽取装置110，单排真空抽取装置110相对于材料行进方向垂直地横跨输送器装置50布置成线。在其它实施例中，诸如图1b和图1c中示出的，真空抽取组件100可包括多排真空抽取装置110，其中一排的真空抽取装置110相对于另一排的真空抽取装置110偏移，使得在真空抽取装置110之间经过的材料可更好地对准至下一排的真空抽取装置110以用于捕获。照此，分拣控制逻辑和电子设备160可致动最佳对准的真空抽取装置110以用于捕获目标装置55(例如，基于目标装置55在输送器50上的位置，如从捕获的图像确定的)。然而，还应当理解的是，在一些实施例中，真空抽取组件100可仅包括单个真空抽取装置110。

在真空抽取组件100包括多个真空抽取装置110的情况下，多个真空抽取装置110在尺寸方面不需要为均一的。例如，真空抽取组件100可包括具有第一尺寸的一个或多个真空抽取装置110和具有第二尺寸的一个或多个真空抽取装置110。多个真空抽取装置110在几何形状方面也不需要为均一的。例如，分拣控制逻辑和电子设备160可确定目标物体55具有某些特性(例如，尺寸、形状、取向、材料类型或组成，或能够由分拣控制逻辑和电子设备160辨别的任何其它特性)，并且将该特性与最佳地适合于捕获具有该特性的物体的真空抽取组件100的具体真空抽取装置110相关联。具有较宽直径的真空抽取装置110可用于柔性材料(像袋和片材)，而较小直径最佳地用于脊状程度更高的物体。例如，标识为一次性咖啡粉荚的物体可由具有第一尺寸的第一真空抽取装置110选择以用于抽取，而塑料包裹物片材可由具有第二尺寸的第一真空抽取装置110选择以用于抽取。在一些实施例中，神经处理单元164基于对出现在捕获的图像帧中的一个或多个目标物体的视觉检查来输出由一个或多个神经处理单元确定的一个或多个物理物体属性。

因为真空抽取组件100的操作在一些实施例中可基本上为静止的，所以安装和维护的成本将保持显著地低于动态机器人。可更容易地移除真空抽取装置110中的闭塞物，从而允许从输送器50可靠且连续地移除目标物体55。在一些实施例中，可对输送器50进行调整，以增加或集中流，包括但不限于在带上添加穿孔，利用允许空气流过其的材料来替代带，或在真空下方在输送器中的空隙。控制空气可通过添加传感器(例如，添加至真空抽取器装置110的入口或出口)以确定何时禁用流或将空气压力放大器添加至系统来优化。在一些实施例中，在真空抽取器装置100的入口处添加附件(诸如在210处)(诸如但不限于较长的、螺旋的、无摩擦的或较宽的漏斗、分拣器或切碎机)增加通用性，从而允许调整以适应具有许多形状、尺寸、刚度以及密度的目标物体55。这可使在尺寸方面较小的材料(诸如瓶盖)或在密度方面较低的材料(诸如纸或塑料膜)的移除在经济上可行。使用真空抽取组件100将因此允许材料回收设施将更多的精力花费到收集难以再循环的物品(例如，像具有小于三平方英寸的表面面积的物品，或诸如塑料膜或纸的非刚性材料)中。通过从流中移除污染物(诸如薄膜)，真空抽取组件100还将有助于增加回收的材料的价值。

应当理解的是，本文中描述的实施例中的任何实施例的构件、元件以及特征可组合使用。此外，应当理解的是，在一些实施例中，真空分拣系统10可与机器人分拣系统(诸如包括抽吸抓持器的机器人分拣系统)组合或结合使用。照此，其它实施例旨在包括分拣系统，该分拣系统可包括抽吸抓持器和如本文中描述的真空抽取组件两者。

除了上文描述的实施例之外，附加的特征可包括：真空抽取组件100，其包括一系列入口，该一系列入口构造成产生放置在输送器上方的引导的真空流，以用于在从输送器移除物体和将物体输送至沉积位置时使用，其中针对物体移除而启用抽吸的选择由计算机视觉系统管控。真空抽取组件100，其中真空流由直通式venturi或coanda真空发生器产生，该直通式venturi或coanda真空发生器利用压缩空气以用于真空的生成，并且顺列放置在真空通道中。真空抽取组件100，其中真空流通过使用控制压缩空气至真空发生器的阀来启用或禁用。真空抽取组件100，其中物体识别装置162配置成用于检测不可见电磁辐射，诸如高光谱相机、红外或紫外传感器；磁传感器；电容传感器；或在工业自动化领域中通常使用的其它传感器。真空抽取组件100，其中分拣控制逻辑和电子设备160为如下的分拣控制逻辑和电子设备：该分拣控制逻辑和电子设备使用成组的参数以用于标识由相机提供的一系列彩色照片，并且其中参数已使用机器学习来训练。真空抽取组件100，其中真空抽取器110的入口具有附件以引导流。真空抽取组件100与包括孔51的输送器机构50或输送器带50结合使用。真空抽取组件100，其中真空由鼓风机生成，并且真空通过利用压缩空气充满真空入口来禁用。真空抽取组件100，其中真空出口具有传感器，以检测目标材料的经过并确定何时必须禁用空气流。真空抽取组件100，其中空气源被放大以产生较高的入口压力，因此产生较高的流速。真空抽取组件100，其中由于通过多孔输送器带的空气流，输送器具有较低的摩擦系数。具有入口的真空抽取组件100包括具有具体角度的附件，以导引较大但非刚性的材料通过真空并在进入时防止闭塞。真空抽取组件100，其中附接到venturi出口的软管将物体引导至单独的物体处置位置。真空抽取组件100，其中通过使用入口上的会聚锥和排出口上的发散锥，真空发生器的入口和排出口通过配合来增强以改进流。真空抽取组件100，其中物体识别装置162的多个单元放置在单独的真空抽取组件之间，以在目标物体移动时提供反馈。真空抽取组件，其中真空抽取组件定位成遵循使材料流单一化并保证单层物体以用于更高回收率的机制。真空抽取组件，其中在入口处存在附件，以允许目标材料与物品分离，该物品可在回收的时候附接到该目标材料。在一些实施例中，附件包括齿，该齿构造成切碎进入真空抽取装置的材料。在一些实施例中，附件包括分拣特征，该分拣特征构造成分离目标物体并破坏不期望的材料。

图5为图示用于材料分拣应用的真空抽取的方法的一个实施例的流程图。应当理解的是，在本文中关于方法500(在图5中示出)和所附描述来描述的特征和元件可结合、组合或代替关于其它附图或本文中其它地方来论述的其它实施例中的任何实施例的元件来使用，并且反之亦然。此外，应当理解的是，与图5的实施例相关联的元件的功能、结构以及其它描述可应用于其它附图和实施例中的任何附图和实施例的相同命名或描述的元件，并且反之亦然。

方法500在510处开始，其中响应于由物体识别装置生成的信号，使用分拣控制逻辑和电子设备来控制压缩空气流。如上文描述的，物体识别装置可为用于检测目标物体以用于抽取的任何形式的感测设备，并且可例如包括相机、红外相机、不可见电磁辐射传感器、磁传感器或电容传感器，或这样的传感器的一些组合。感测设备捕获关于目标物体的一个或多个特性，包括但不限于材料、位置、与附近物体的关系，以及其它特征。

如在520处示出的，方法500进一步包括使用真空抽取组件将受控的压缩空气流转换成引导的真空空气流，该真空抽取组件包括各自具有入口和出口的一个或多个真空抽取器装置，其中引导的真空空气流进入入口并离开出口。在一些实施例中，真空抽取组件可包括多个单独的真空抽取器装置。在一些实施例中，真空抽取组件包括多个真空抽取器装置，其由分拣控制逻辑和电子设备经由相应的受控压缩空气流单独地操作。

例如，使用的分拣控制逻辑和电子设备可基于目标物体的位置、物体的材料组成以及物体的其它因素或特性(如由分拣控制逻辑和电子设备检测或标识的)来选择激活哪个真空抽取器装置。然后响应于由控制逻辑和电子设备生成的信号来控制与选择的(多个)真空抽取器装置相关联的压缩空气流。用以致动捕获动作的信号可部分地由定时逻辑(基于时间的逻辑、机械逻辑或其它逻辑)控制，该定时逻辑确定尝试抽取物体的最佳时间。

在一些实施例中，输送器机构可用于引导目标物体经过物体识别装置并朝向真空抽取组件。这样的输送器机构可包括但未必限于输送器带。在一些实施例中，输送器机构可包括一个或多个凸起特征、凹进特征或穿孔特征(例如，孔、防滑钉、胎面或表面纹理)，其构造成提供空气流以用于吸入到引导的真空空气流中。

方法500前进至530，其中利用引导的真空空气流，以通过将目标物体通过一个或多个真空抽取器装置中的第一真空抽取器装置的入口吸入并通过第一真空抽取器装置的出口吸出来捕获目标物体，该目标物体由分拣控制逻辑和电子设备标识。方法500然后前进至540，其中将目标物体排放至沉积位置。沉积位置可包括在其中沉积抽取的物体的任何形式的保持箱、罐、料仓、车辆或其它接收器。在一些实施例中，方法500可任选地进一步前进至550，其中使用传感器来确定目标物体何时穿过第一真空抽取器装置的出口。分拣控制逻辑和电子设备可然后响应于来自该传感器的信号而采取进一步的动作。例如，未能从真空抽取器装置的出口感测成功经过可为以下指示：捕获动作失败(例如，丢失标识的目标物体，或者未施加用以将目标物体提升到入口中的足够空气流)。备选地，未能从真空抽取器装置的出口感测成功经过可为以下指示：真空抽取器装置已变成堵塞或阻塞的。在该情况下，分拣控制逻辑和电子设备可通过使通过真空抽取器装置的空气流反向(如上文描述的)来作出响应，以将阻塞的材料从入口喷出。这些示例不旨在为限制性的。在其它实施例中，响应于障碍的检测，其它动作可通过逻辑执行。

示例性实施例

示例1包括一种真空物体分拣系统，该系统包括：真空抽取组件，其包括具有入口和出口的至少一个真空抽取器装置，其中至少一个真空抽取器装置构造成将受控的压缩空气流转换成进入入口并离开出口的引导的真空空气流；以及物体识别装置，其联接到分拣控制逻辑和电子设备，其中受控的压缩空气流响应于由物体识别装置生成的信号来由分拣控制逻辑和电子设备控制；其中至少一个真空抽取器装置构造成利用引导的真空空气流来捕获由分拣控制逻辑和电子设备标识的目标物体，并进一步利用引导的真空空气流来使目标物体穿过入口和出口而到达沉积位置。

示例2包括示例1的系统，其中真空抽取组件包括多个真空抽取器装置，多个真空抽取器装置由分拣控制逻辑和电子设备经由相应的受控压缩空气流单独地操作。

示例3包括示例2的系统，其中基于由分拣控制逻辑和电子设备标识的目标物体的特性，选择多个真空抽取器装置中的第一真空抽取器装置以用于操作以捕获目标物体。

示例4包括示例3的系统，其中特性包括目标物体的尺寸、形状、取向、材料类型或材料组成中的一个或多个。

示例5包括示例1-4中的任何示例的系统，其中至少一个真空抽取器装置包括传感器，该传感器检测目标物体何时穿过至少一个真空抽取器装置。

示例6包括示例5的系统，其中传感器将反馈信号发送至分拣控制逻辑和电子设备；其中分拣控制逻辑和电子设备响应于反馈信号来控制受控的压缩空气流。

示例7包括示例5-6中的任何示例的系统，其中分拣控制逻辑和电子设备控制件基于反馈信号来检测障碍。

示例8包括示例1-7中的任何示例的系统，其中物体识别装置包括下者中的至少一个：相机、红外相机、不可见电磁辐射传感器、磁传感器或电容传感器。

示例9包括示例1-8中的任何示例的系统，该系统进一步包括构造成引导目标物体经过物体识别装置并朝向真空抽取组件的输送器机构。

示例10包括示例9的系统，其中输送器机构包括一个或多个凸起特征、凹进特征或穿孔特征，其构造成提供空气流以用于吸入到引导的真空空气流中。

示例11包括示例1-10中的任何示例的系统，该系统进一步包括联接到至少一个真空抽取器装置的出口的管道系统，进一步包括联接到至少一个真空抽取器装置的出口的管道系统，其中管道系统能够重新构造成将单独的目标物体指引至多个不同的接收器中的一个。

示例12包括示例1-11中的任何示例的系统，其中分拣控制逻辑和电子设备包括一个或多个神经处理单元，其中一个或多个神经处理单元基于神经网络参数集将目标物体与一个或多个非目标区分。

示例13包括示例12的系统，其中一个或多个神经处理单元进一步基于神经网络参数集来标识目标物体的预限定的特性。

示例14包括一种用于真空物体分拣的方法，该方法包括：响应于由物体识别装置生成的信号，使用分拣控制逻辑和电子设备来控制压缩空气流；使用分拣来控制压缩空气流，使用真空抽取组件将受控的压缩空气流转换成引导的真空空气流，该真空抽取组件包括各自具有入口和出口的一个或多个真空抽取器装置，其中引导的真空空气流进入入口并离开出口；利用引导的真空空气流，以通过将由分拣控制逻辑和电子设备标识的目标物体通过一个或多个真空抽取器装置中的第一真空抽取器装置的入口吸入并通过第一真空抽取器装置的出口吸出来捕获目标物体；以及将目标物体排放至沉积位置。

示例15包括示例14的方法，其中真空抽取组件包括多个真空抽取器装置，多个真空抽取器装置由分拣控制逻辑和电子设备经由相应的受控压缩空气流单独地操作。

示例16包括示例15的方法，该方法进一步包括：基于由分拣控制逻辑和电子设备标识的目标物体的特性，选择第一真空抽取器装置以用于操作以捕获目标物体。

示例17包括示例14-16中的任何示例的方法，其中第一真空抽取器装置包括传感器，该传感器检测目标物体何时穿过至少一个真空抽取器装置，并且将反馈信号发送至分拣控制逻辑和电子设备，方法进一步包括：响应于反馈来控制受控的压缩空气流。

示例18包括示例14-17中的任何示例的方法，其中物体识别装置包括下者中的至少一个：相机、红外相机、不可见电磁辐射传感器、磁传感器或电容传感器。

示例19包括示例14-18中的任何示例的方法，该方法进一步包括：利用输送器机构引导目标物体经过物体识别装置并朝向真空抽取组件。

示例20包括示例19的方法，其中输送器机构包括一个或多个凸起特征、凹进特征或穿孔特征，其构造成提供空气流以用于吸入到引导的真空空气流中。

在多种备选的实施例中，遍及本公开描述的系统元件、方法步骤或示例(诸如例如分拣控制逻辑和电子设备、真空控制系统、神经处理单元和/或它们中的任何的子部分)可使用一个或多个计算机系统、现场可编程门阵列(fpga)或类似装置来实施，和/或包括联接到存储器并执行代码以实现那些元件、过程、步骤或示例的处理器，所述代码存储在非瞬态数据存储装置上。因此，本公开的其它实施例可包括包含驻留在计算机可读介质上的程序指令的元件，该程序指令在由这样的计算机系统实施时，使得它们能够实施本文中描述的实施例。如本文中使用的，用语“计算机可读介质”指代具有非瞬态物理形式的有形存储器存储装置。这样的非瞬态物理形式可包括计算机存储器装置，诸如但不限于打孔卡、磁盘或磁带、任何光学数据存储系统、闪存只读存储器(rom)、非易失性rom、可编程rom(prom)、可擦除可编程rom(e-prom)、随机存取存储器(ram)，或具有物理有形形式的任何其它形式的永久、半永久或临时存储器存储系统或装置。程序指令包括但不限于由计算机系统处理器执行的计算机可执行指令和硬件描述语言(诸如超高速集成电路(vhsic)硬件描述语言(vhdl))。

如本文中使用的，诸如“分拣控制逻辑和电子设备”、“真空控制系统”、“真空抽取组件”、“真空抽取器装置”、“成像装置”、“神经处理单元”、“数据存储设备”、“存储器装置”、“存储器”、“神经网络参数集”、“控制器”、“控制件”、“处理器”或“微处理器”的用语各自指代将由本领域技术人员识别和理解的非通用装置元件，并且在本文中不用作现时词或现时用语(出于援引35u.s.c.112(f)的目的)。

尽管已在本文中图示和描述具体的实施例，但是本领域中的普通技术人员将认识到的是，计划实现相同目的的任何布置可代替示出的具体实施例。本申请旨在覆盖呈现的实施例的任何改编或变型。因此，显然意图的是，实施例仅由权利要求书及其等同体限制。