一种优化的分拣机包件位置修正系统设计

随着现代物流事业快速发展,传统人工分拣作业方式已不能满足现代物流分拣的需求。作为物流自动化核心产品的包件分拣机,在中国邮政乃至整个国内物流行业中占据重要地位。在包件分拣系统中,准确的上件位置影响到整个包件分拣系统的效率和性能。为了满足快递业的快速、高效分拣,提出一种优化的分拣机包件位置修正系统设计,很好地解决了包件上件不准的问题。该设计完善了包件分拣机技术,对节省劳动力、提高效率、减少错误率等方面都有着重要的意义。     

基于RFID 的物流自动分拣系统研究与设计

RFID技术因其快速读写、移动识别等优势,在多个领域得到广泛应用。针对物流行业中快递包裹人工分拣效 率较低、错派、丢件等问题,提出了一种基于RFID的物流自动分拣系统方案设计。论文首先对物流快递行业的现状进行了分 析,分析物流快递的配送流程和RFID在自动分拣中的优势,对基于RFID的物流自动分拣系统的架构和系统工作流程进行了 论述,并对系统的效率进行了分析。     

高并发校园快递超市系统

为解决校园师生方便收发快递快件, 基于PHP技术设计与实现了一种安全、高并发的校园快递超市管理系统. 系统基于thinkphp开源框架, 采用页面静态化、Memcache等技术, 在Web方式下实现可支持一定并发量的快递快件信息的查询、录入、签收、监控、统计等功能. 结果表明该系统提高了快递超市的工作效率; 规范了快递快件管理; 系统数据可帮助快递企业提供决策支持.     

快递智能自动分拣系统设计研究

设计的快递智能自动分拣系统采用C/S架构,分为智能终端和信息系统两大模块,两者根据TCP/IP协议建立连接,基于档板式分拣机实现自动控制功能。具体在DSP处理器平台上开发作为客户端的智能终端,摄像头会在包裹的位置通过红外感应器完成检测后被触发,执行对包裹运单图像的采集和处理过程,最终译出运单号码,再通过计算机信息系统完成包裹目的地的查询,智能终端据此通过控制分离旋转挡臂实现自动分拣过程。测试结果表明该系统能够有效实现对运单号码的自动识别过程及自动分拣,使物流中心的快递包裹分拣效率得以有效提升。     

海关自动化分拣系统优化设计

本文针对海关快件自动分拣系统中检测数据处理量大、准确性、实效性要求高,提出了基于网络的以OPC通讯方式链接PLC与上层管理系统;并建立实时数据库与Oracle关系数据库之间的ODBC接口;以分散控制,集中监控的新思维,针对快件属性进行分拣判断,并实现快件的容错和定位。最终实现分拣、检测与监控一体化,使分拣系统高速、准确、稳定的工作。实际工程应用表明本方案可行且达到预期效果。     

摆轮式快递分拣机控制系统设计

为提高传统快递分拣系统的分拣效率与分拣准确性,设计了一套摆轮式快递分拣机控制系统;该系统根据前端扫码系统扫描的单号信息,获取包裹单号地址所对应的分拣口信息,采用队列的方式对分拣线上的包裹进行管理,分拣机通过红外对管检测分拣线上的货物位置,按照计数值获取对应包裹存储在队列中的信息,根据分拣信息确定包裹出口;实验结果表明,采用队列方式、双重红外检测、变速双摆角的控制模式分拣准确率、分拣效率较高,每小时可达6 000多件;摆轮式快递分拣系统可以显著提高包裹分拣效率和准确率,对降低包裹处理时间,节约物流成本具有重要意义。     

基于RFID的智能快递管理与分拣系统

本文提出了一套基于RFID的智能快递管理与分拣系统,该系统采用Android端的应用软件,Web端的管理软件和RFID标签技术,对整个快递运输和分拣过程进行监控。论文首先对快递分拣系统进行了需求分析,分析了传统人工分拣存在的问题和RFID技术在快递分拣应用中的经济、技术可行性,对基于RFID的快递分拣系统的体系结构进行了论述,最后对各个模块进行了系统测试,并对RFID在快递领域的应用做了展望。     

基于PP-ShiTu的快递轻薄件识别系统设计

针对邮政快递企业中，轻薄件自动化分拣的需求，提出了一种基于PP-ShiTu的轻薄件识别系统。构建了轻薄件图像数据集，对图像特征提取模型PP-LCNetV2进行了训练，建立了底库图片的特征索引库，最终实现了轻薄件的准确、快速识别。该系统在邮政快递分拣、人工智能相关专业教学等领域具有一定的应用价值。     

基于概率统计模型的快递地址自动分类方法

快递货物在中转点向取送点分拣时需要人工判断收货地址所属取送点,为提高分拣的自动化程度和分拣速度,提出一种基于概率统计分类模型的快递地址自动分类方法。该方法以基于概率统计的地址分类模型为核心,通过统计出的最小地址要素与取送点的对应概率分布,对快递地址所属的取送点做出判断。在某快递公司提供的快递地址分类数据上的实验结果表明,该方法的自动分类准确率可达99%以上,每个地址的分类用时为0.43 ms。     

高密集度AGV快递包裹分拣系统的路径规划

基于自动引导小车（AGV）的快递包裹自动分拣系统是智能物流的研究热点,路径规划是其关键问题之一.在快递包裹分拣系统中,AGV具有高密集性和车辆数量较大的特点,这种情况极易造成AGV拥堵,使得整个系统的性能降低.针对此问题本文提出可避免拥挤的CAA^*（Congestion-avoidable A^*）算法,该算法以A^*算法为基础,引入动态属性节点,建立动态环境模型,对各个节点可能发生的拥挤情况进行预测,判断是否存在潜在的拥挤节点,在路径规划过程中绕过潜在的拥堵节点,避免发生拥堵现象.实验结果表明,本文所提的CAA^*路径规划方法在具有高密集度和较大规模的AGV场景中,能有效避免拥堵,从而提高场地AGV的密集度和系统的分拣效率.对实际应用场地的仿真表明,本文的算法比传统的A^*算法AGV密集度提高了28.57%,系统分拣效率提高了24.29%.