煙草行業自動化立體倉庫的可視化盤點技術與方法研究

王 超，邴紅濤

（湖北省煙草公司襄陽市公司，湖北 襄陽 441000）

0 引言

自動化立體倉庫又稱立體倉庫或高架倉庫（High-bay Warehouse，HBW）、自動存取系統（Automatic Storage &Retrieval Systems，AS/RS），具有高度大、自動搬運物料的特點，一般由高層貨架、物料搬運設備、控制和管理設備組成[1]。相比于傳統倉庫，自動化立體倉庫具有空間利用率高、便于機械化和自動化、作業安全性高等優點，使得貨位分配、作業等變得更加靈活和高效，其應用極大地改善了企業的倉儲管理水平，使原來的“靜態倉庫”變成了“動態倉庫”?；谏鲜鲈?，改善自動化立體倉庫的使用也成為了研究和應用的熱點。例如，王杰以某自動化立體倉庫為例，對其布局改善開展了研究，并提供了優化的布局解決方案[2]。馮慧和李圣衛分別從數學模型[3]和管理系統軟件應用[4]角度研究自動化立體倉庫的貨位分配問題。李媛媛等和高科等則針對自動化立體倉庫的揀選路徑優化開展了研究[5-6]。

煙草行業作為自動化立體倉庫的主要應用行業之一，開展針對性的倉儲管理升級具有重要意義。如圖1 所示為某煙草物流中心自動化立體倉庫應用實例，其中，倉庫盤點作為該類煙草倉儲管理的重要環節，是管理者及時、準確掌握庫存信息并制定計劃和開展業務的關鍵，目前，以該企業為代表的行業在自動化立體倉庫應用方面積累了豐富的經驗，但在倉庫盤點方面仍然面臨如下問題亟待解決：（1）庫存動態更新要求較高，且常常需要對特定種類貨物或特定位置的貨物進行盤點，因此，庫存盤點系統的效率、柔性應當很高。（2）高架庫高度較大，如圖1 所示，這對于人員安全來說是一種威脅，遠程化庫存盤點成為煙草物流中心高架庫的一種選擇。（3）煙草貨物價值較高，使得物流中心對其庫存的準確性有較高的要求，因而對盤點過程的可視化和痕跡化提出了要求，可視化主要目標是能夠在盤點時從多個角度清晰地呈現貨物，痕跡化則強調貨物盤點過程的可追溯性，當貨物盤點出錯時，能夠進行過程回放以發現問題，從而改善庫存管理。

圖1 自動化立體倉庫應用示例

針對上述問題，本文以圖1 所示的煙草物流中心自動化立體倉庫為對象，開展了基于視覺技術圖像回傳和和信息化技術的可視化盤點方法和應用研究，驗證了所采用方法和技術的有效性，并對圖像自動識別技術在該行業自動化立體倉庫庫存盤點中的應用進行了算法設計和可行性分析，為后續實現自動化立體倉庫庫存管理智能化提供了參考。

1 煙草行業AS/RS 可視化存貨盤點實施框架

1.1 基于圖像回傳的盤點方法。視覺技術作為一種貨物識別手段，在解決煙草物流中心庫存盤點問題上有較大的先天優勢，其在貨物可視化、多角度拍攝、批量信息獲取、適應性等方面的優點能夠很好地滿足煙草物流中心高架庫在可視化、痕跡化等方面的需求，如果將其與自動化搬運系統、倉庫管理系統集成，將能夠很好地滿足其在盤點效率、準確性和柔性方面的要求。目前，尚無直接相關的研究。盡管在有些研究中，研究者提出采用無人機或視頻同信息化系統集成的方式進行庫存盤點[7-8]，但其在高架庫中的可實施性和應用成熟性方面仍然不足，例如無人機在不可見范圍內的控制問題、柔性盤點問題、定位精確性問題等。

目前，基于視覺技術應用的實際庫存情況的確認有兩種可選方式：第一種是視覺系統自動識別當前貨位貨物的數量并將數據和圖像傳回遠端倉庫管理系統服務器；第二種則是進行不同角度高清拍照后將圖片傳回倉庫管理系統服務器，并自動關聯要對照的庫存信息，然后由操作人員進行確認和更新。由于煙草物流中心高架庫的托盤貨物采用多層碼垛，且每層貨物數量較多，需要從不同角度進行觀察才能確定貨物的實際數量，同時，高架庫內不同貨位、不同角度的光線明暗差異較大，因此，采用視覺系統自動識別的方式很難準確地獲取貨物數量，特別是當托盤上的貨物沒有堆滿時，不同角度和不同堆碼狀態下貨物數量的識別可能存在較大差異，這會進一步影響庫存盤點的準確性。此外，該方式應用的成熟性和識別效果有待研究驗證和完善?？紤]到上述情況，本文采用第二種方式開展自動化庫存盤點應用驗證，從而保證庫存盤點的準確性、可視化、高效性和穩定性，其實現可視化盤點的方法如圖2 所示。

圖2 基于圖像回傳的可視化盤點方法

1.2 基于信息化技術的實施框架。為實現前述可視化盤點方法，本文提出將視覺系統、自動化立體倉庫作業執行系統同信息化系統集成進行實施，其實施框架如圖3 所示。在該框架中，系統操作人員根據需要確定盤點范圍后，根據自動化立體倉庫庫存管理基礎數據，生成盤點任務單，并下發至自動化作業執行系統（即堆垛機系統），堆垛機根據任務單順序運行至指定位置，并向信息化庫存盤點系統反饋位置到達情況，此時，信息化庫存盤點系統向視覺系統下發拍照指令完成圖像采集，并將圖像回傳至信息化庫存盤點系統所在服務端，在此過程中，完成圖像和貨位的自動關聯，并由操作人員遠端完成圖像顯示的實際庫存和庫存管理系統賬面數據的比對和修正。

圖3 基于信息化技術的可視化盤點系統實施框架

2 煙草行業AS/RS 可視化盤點模式優化設計與系統實現

2.1 差異化盤點模式與路徑優化設計。由于煙草物流中心出入庫頻繁、產品多樣、價值較高，因此，其庫存盤點頻次往往不是一般的按財務月進行盤點，此時，如果仍然采用全庫盤點的方式，不僅十分耗時，而且可能會影響正常出入庫作業。針對這一問題，本文結合前述可視化盤點方法和實施框架，設計了面向不同盤點需求的如下幾種盤點模式：（1）按貨架盤點。該盤點模式主要針對貨物每月的財務對賬需求，盤點范圍一般是整個自動化立體倉庫，而按貨架盤點則允許每月對賬時分批次進行貨物盤點，從而縮短單次盤點時間，以減少對正在進行的出入庫作業的影響。（2）按貨位盤點。即允許庫存盤點人員只針對某些特定貨位的貨物進行盤點，尤其是當貨物按照定位式存儲策略進行存儲時，該方式也可以通過選定特點貨位區域進行某種或某幾種貨物的盤點，該盤點方式適用于某些出入庫頻繁貨位或存在異常問題的盤點需求。（3）按產品盤點。該盤點模式支持盤點人員針對某些特定在產品進行庫存盤點，例如某些產品價值較高、出入庫頻次較高、補貨較難等，需要不定期進行庫存清點，當貨物按定位存儲策略存放時，也可以采用按貨位盤點的方式實現。（4）貨物異動盤點。即針對貨物出現異常變化時對相應貨位的貨物及時進行清點，例如信息化系統顯示某貨位近期沒有進行出入庫作業，但圖像顯示該貨位貨物發生了變動，此時就需要進行確認，該盤點模式可以通過庫存管理人員進行圖像比對，但效率較低，也可以配合圖像自動識別貨物異動進行，效率更高，本文針對這一需求進行了算法設計和可行性驗證。

在上述盤點模式中，除了按貨架盤點模式外，其余的盤點模式均只針對部分貨位進行盤點，此時，為提高盤點效率，需要為盤點執行系統提供一條優化的盤點路徑，即確定一組盤點任務單列表的執行順序，使其所有任務完成時間最短。本文針對這一問題，提出了如下兩種求解方法，并進行了有效性驗證：（1）基于S 型線路進行盤點。該方法是一種進行貨物揀選的常用策略，優點是簡單易用，缺點是對路徑優化的效果有限，大部分時候采用該方法確定的方案效率較高，但并不是最優的。（2）基于元啟發式算法進行盤點路徑優化。盤點路徑優化問題是一類旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP），這一問題被證明是NP 難問題，難以使用包括線性規劃、分支定界等在內的精確方法進行求解，目前，元啟發式算法是求解這一問題的主要方法（基于啟發式搜索規則、隨機搜索和迭代演化獲取優化解決方案），尤其是在求解高復雜度的問題時，元啟發式算法幾乎成為唯一選項，本文針對上述盤點路徑優化問題，分別設計了遺傳算法和蟻群算法兩種元啟發式算法進行求解，并基于算例驗證了其有效性。

2.2 系統設計與實現?；诒疚乃岢龅谋P點方法、信息化集成框架以及所設計的盤點模式，本文根據圖1 所示對象實際需求，對面向煙草物流中心自動化立體倉庫的可視化盤點信息化系統進行了設計和實現，并將其集成于庫存管理系統，使它們之間能夠實現良好的數據共享。如圖4 和圖5 所示分別為庫存盤點單據查詢頁面和庫存盤點歷史單據查詢頁面，在這些頁面可以根據需要制定盤點任務單據并進行相關的數據查詢。如圖6 所示為視覺系統回傳的圖像信息和盤點信息標識，該圖標識了圖像對應的貨位和貨物數量，便于后續數據追溯。

圖4 庫存盤點單據查詢頁面

圖5 庫存盤點歷史單據查詢頁面

圖6 庫存盤點采集的圖像及標識

3 面向煙草行業AS/RS 存貨盤點的圖像自動識別算法設計與可行性分析

由于基于圖像回傳的可視盤點方法仍需要庫存管理人員花費較多精力，研究基于圖像自動識別技術的庫存盤點方法是有必要的，本文針對企業實際需求，設計了存貨異動識別算法和存貨數量自動識別算法，分別用于識別各貨位異動情況和貨物數量，并基于案例進行了可行性分析。

3.1 存貨異動識別算法設計與可行性分析。針對貨物異動情況識別問題，本文采用Python 程序及其所包含的圖像處理函數庫（主要包括skimage、imutils 和matplotlib 等）進行了算法實現。其思路如下：首先，將參與對比的兩張同一貨位在不同時間的圖片讀入程序，并將其設置為灰度圖；接著，采用SSIM 算法對比兩張圖片的相似度并將結果記錄下來，對有差距的地方進行標識；最后，進行異動狀態判定，相似度超過指定數值就表示兩張圖片差異不大，表明貨物狀態沒有變化，反之則表明貨物存在異動的可能性較高。如圖7、圖8 為兩個應用示例的原圖和差異對比結果圖，它們表明當貨物存在明顯異動時，其二者的相似度會較低，這符合實際情況，因此，該方法在識別貨位的貨物異動方面具有可行性。但該方法在實踐中也存在一定的局限性，主要包括同一位置的光線變化會影響對比判斷、當貨物有一定透明度時應用效果會降低。

圖7 貨物異動識別算法應用示例1

圖8 貨物異動識別算法應用示例2

3.2 存貨數量自動識別算法與可行性分析。針對貨物數量識別問題，本文基于Python 程序及相關函數庫（主要包括matplotlib、CV2（Open Source Computer Vision Library）等）進行了算法實現。其思路如下：首先，加載貨位貨物圖片，把圖片的顏色模型轉化為HSV（H：色調，S：飽和度，V：亮度）顏色模型，獲取其中S 層的數據，并對其依次進行閾值篩選（將最小值和最大值之外的數值修改為最大值）和去噪（去除圖片中的斑點）處理；然后，然后在對處理好的圖片進行輪廓檢測，以確定單一貨物的輪廓；最后，遍歷每一個輪廓包圍圖像的大小是否符合將其判定為一個貨物的像素大小，若符合就計入貨物個數，反之則不計入貨物個數。如圖9 所示為該算法應用示例的原圖和效果圖。在該示例中，貨物的輪廓被較好的識別，從而能夠準確確定貨物數量，因此，該方法在實現貨物自動識別方面具有可行性，但仍然存在一些問題需要解決，主要包括圖像光線明暗程度對算法應用的干擾較大、與貨物相似性較高的干擾物容易影響判斷，此外，托盤貨物往往是多層碼放，碼放情況多樣，往往無法直接通過圖片中的貨物輪廓確定數量，而需要進行一定的折算，這也需要進一步進行研究。

圖9 存貨數量自動識別算法應用示例

4 結束語

本文以某煙草物流中心自動化立體倉庫為對象，研究了基于圖像回傳的可視化盤點方法，并設計了一種基于信息化技術的實施框架，為提升其應用效果，設計了差異化的盤點模式和路徑優化方法，為其解決庫存盤點的安全性、可追溯性、柔性和高效性提供了一整套解決方案，并對其進行了實現和應用驗證。針對煙草物流中心自動化立體倉庫盤點智能化發展需求，分別對存貨異動情況和貨位存貨數量自動識別算法進行了設計和開發，并對其可行性進行了驗證和分析，結果表明其具有較高的可行性，但距離實際應用還有一定的距離，需要從硬件和算法方面作針對性的改善。