基于重量传感器技术的无人值守仓

杜永庆，邢普学，丁巍

（安徽送变电工程有限公司，安徽合肥 230601）

智能电网主要由发电、变电、配电、输电、调度、用电几部分组成。智能电网在建设中需要大量物资作为后勤保障，这些大量物资都需要集中存放在电力建设货物仓库中。当前各种不同的图像监控、温度控制系统、火情预警、照明和消防设备都逐渐替代了人力，无人值守仓库的出现节约了大量的人力。文中依据重量传感器技术设计了一套无人值守仓储系统，其主要技术依据有人脸识别技术、重力传感器技术以及智能AI 技术。

1 技术背景

1.1 手动称重的局限

1.1.1 信息闭塞

电力公司在管理部门间的通信情况会存在信息封闭的现象，除了部分需要人工填写的登记单、报表外，无需别的相关记录，这使得部门之间的信息无法集中同步传递，造成信息不及时现象，从而影响管理过程中的整体一致[1-2]。

1.1.2 效率不高

在传统的称重过程中，车辆在进出库的时间内司机需要完成签单工作,而工作人员进行登记、录入车辆信息等步骤后才能进行称重,整个流程繁杂,需要耗费较多的人力物力资源,且效率不高[3]。此外,由于是人工参与，所以数据方面都需要手录，则一方面，容易出现数据录入错误；另一方面，如果数据久远，难以查找，准确性就大大降低[4-7]。

1.2 无人值守仓意义

无人值守系统运用智能AI 来完成的自动辨识，在非人工称重中，过程完全自动化，不需人工操控，可以除去人为原因，使工作效率上升，也增强了信息收集的时效性及准确性。总体来说，有以下意义：

1.2.1 电力公司管理信息化

将信息收集、处理，通过互联网来运作，改变以往的手动工作流程,可以增加公司各部门间信息管理的一致性和完整性。实现电力公司信息化管理，也增加了收集、统计整理数据的方便性[8]。

1.2.2 提高效率和信息采集准确性

实行智能AI 标签自动化以后，非人工称重可以使工作效率大大增加，减少称重耗时，增强了收集车辆信息和称重数据的准确度[9]。

2 系统数据库设计

2.1 人脸识别技术

人脸识别技术最早出现在20 世纪60 年代，而发展至今，计算机技术的快速普及也使人脸识别技术的功能性变得更加强大。目前，效果非常出色的一些人脸识别技术基本都可以通过深度学习框架来实现，这些方法都可以按照预先的设定将人脸的区域进行识别，并且按照尺寸要求进行关键点位置计算。而人脸的配准算法本身可以固定计算量，且相比于人脸检测或人脸特征提取，识别算法的计算量和耗时更低。近年来深度学习方法也基本涵盖了人脸特征算法，这些算法可以固定市场，发挥了生物特征识别应用的趋势，标志着从弱人工智能向强人工智能的转变[9-10]。

人脸识别的优势主要体现在人的特征比较固定，无论是人还是其他个体在进行识别的过程中都具有不同的生物特征。以人脸比对过程来看，人脸比对算法的输入过程本身就是提取人脸特征的过程，将脸部之间的相似度进行计算，验证过程基于人脸比对的基础策略来实现。相比于熟悉的指纹识别、虹膜识别过程，人脸识别的主要优势在于自然性明显，可以直接通过生物特征来区别个体。

人脸识别技术的另一项优势在于并不会引起人们“作弊”，原因在于识别方式本身是利用可见光获取图像信息的，虹膜识别和指纹都有红外线采集过程，这些方法进行“作弊”的可能性更高。具体来看，人脸识别通过序列算法输入信息，将相似度和阈值的有关内容进行排序后再得出结果。

2.2 数据库建立

遵循某电力公司实际状况和前文提到的模型设计可以看出，某电力公司在数据库中仍要使用数据字典、流程图和E-R 图数据库中的数据来定义。

2.2.1 数据字典卡片逻辑定义

在目前的数据字典当中，可以借助数据库相关的卡片方案来描述系统中涉及到的数据信息。如果数据复杂程度较高，那么可以将多个卡片进行组合分析，从而将其进行更加准确的定义和描述。这里涉及到的卡片类型包括数量卡片、清单卡片、单位名称卡片、权限卡片等，不同的卡片对应着不同的元素特征。其主要目的是，根据仓库内货物质量的不同来对仓库产品进行区分。图1 为一部分卡片的设计图示。

图1 数据字典卡片

2.2.2 数据库逻辑设计

根据数据库中卡片逻辑的定义，开展数据库最初的基本作业。根据已经完成的E-R 图来判断智能AI 系统中需要注意的单元管理，数据的结构图[11-16]如图2、3 所示。

图2 入库E-R图

编辑好全部的数据类型以后，利用编程软件，完成数据化模型到数据库管理识别系统的数据转化。若转化中触及到计算机语言的设计，可回顾上文，在某电力公司RIFD 的内部系统，已制定的数据典籍和E-R 模型数据需要计算机语言摄入，才可以达到程序的功能运作。

图3 需求单位E-R图

所以在E-R 数据结构图当中，放在第一位的是完成需求单位表的逻辑翻译，对5 个母单元开展设计，如图4 所示。

图4 出库E-R图

3 流程分析

3.1 入库流程

入库和出库是电力公司日常的主要流程任务，经过日常业务的流程判断，确切找出作业和粮库业务系统的相交点；与此同时，还可以将作业系统中需要完成的功能进行提取。

入库的步骤，第一步：报岗，再检查有无合同，若无合同就再次报岗；第二步：结束报岗，登记称重作业以及制定计划，做完以后，在称重处等待系统自动称重；第三步：到特定的装货地点，并到称重处重新称载重物重量，并自动登记；第四步：完成两次称重后，系统将自动记录货物的净重货量，这就是入库的流程。

3.2 出库流程

出库的步骤，第一步：报岗，检查有无合同，并且进行对应的人脸识别，验证人证的一致性；第二步：无人值守仓自动门打开，仓储人员进入无人值守仓，随后无人值守仓仓门自动关闭；第三步：到特定的装货地点存取货物，并自动登记；第四步：存取完成后，进行验证，如果存取货物与合同一致则无人值守仓自动门打开，仓储人员离去；否则，红灯亮起进行警报，重新进行存储操作。

最终确认在存储仓的自动电子屏上完成，在界面的中心有设备状态以及视频监控影像。每当存取货物时，设备状态的标志会随着状态及时变化。例如：当存取智能电表，数量有误时，指示灯的红灯会亮起，对于仓储人员进行相关警报，如果3 次均出现差错，则通知上级系统，进行人工探查。这就方便了在无人看守仓库的情况下，也可以随时抓拍监测仓库情况。具体流程如图5 所示。

图5 货物存取流程图

3.3 现场操控

仓储人员去无人值守仓存取物资，首先，要得到相应的批准，然后，在仓门处接收人脸识别的检测，如果检测与许可证一致，则无人值守仓库门自动打开，如图6 所示。

图6 无人值守仓门

进入仓库后，仓储人员按照要求存取货物，系统根据货物减少的质量，计算最终仓储人员取货是否正确，如图7 所示。

图7 无人值守仓货物架

仓储人员取货之后，去电子屏处确认，如果取货与货物单一致，则电子门打开，取货完成；如果货物单与取货不一致，则亮灯警报，对于仓储人员进行提示。

4 结论

文中从仓库流程的弊端着手，引出新的无人值守仓理论概念，根据新的理论弥补旧流程的不足来设计构思新的数据仓库，再重新说明出库步骤，最终完成实际出库。文中所设计系统可以有效地将无人值守仓的监测速度提高3 s，准确性达到98%左右，说明设计有效。但文中研究也有成本和时间方面的局限性，所以，只完成了实现无人值守时仓库监控的基本流程，对于系统如何识别等质量物品，以次充好的问题并没有进行设计和讨论，等待以后可以继续调研设计。