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申请/专利权人：南京彦楠天网络科技有限公司

摘要：本发明涉及一种自动化物流纸箱变形检测剔除系统，包括：逐件传输机构，用于以传输皮带为载体，从运载多件快递纸箱的物流货运车辆的车厢内逐件运出所述多件快递纸箱；数据映射器件，用于引入人工智能模型解析目标纸箱对应的形状偏离等级；剔除处理器件，用于剔除形状偏离等级超限的目标纸箱。本发明的自动化物流纸箱变形检测剔除系统运行稳定、安全可靠。由于能够针对物流货运车辆内的大量快递纸箱采用高精度的形状偏离分析机制进行快递纸箱的细微形状偏差的智能化鉴别，进而采用剔除机制对具有细微形状偏差的快递纸箱进行剔除处理，从而实现对物流货运车辆各件快递纸箱的基于变形程度的自动化分类。

主权项：1.一种自动化物流纸箱变形检测剔除系统，其特征在于，所述系统包括：逐件传输机构，用于以传输皮带为载体，从运载多件快递纸箱的物流货运车辆的车厢内逐件运出所述多件快递纸箱；出口感应机构，设置在所述物流货运车辆的车厢出口的上方，将所述车厢出口处的传输皮带上方的快递纸箱作为目标纸箱，对所述目标纸箱所在场景执行基于俯拍视角的光电感应动作，以获得并输出相应的出口感应画面；顺序增强机构，与所述出口感应机构连接且内置首层增强组件、次层增强组件以及末层增强组件，用于对接收到的出口感应画面顺序执行点像复原操作、组合滤波操作以及基于频域的画面数据增强操作，以获得并输出相应的顺序增强画面；第一检测器件，与所述顺序增强机构连接，用于接收所述顺序增强画面，根据纸箱对应的灰度数值范围从顺序增强画面中分割出目标纸箱的占据图像分块；第二检测器件，用于接收纸箱对应的基准俯拍图案，获取纸箱对应的基准俯拍图案的边缘曲线对应的最大曲率、最小曲率和平均曲率；数据映射器件，分别与所述第一检测器件和所述第二检测器件连接，用于引入完成固定数量的多次学习后的前馈神经网络基于目标纸箱的占据图像分块的各个边沿像素点的坐标数值以及纸箱对应的基准俯拍图案的边缘曲线对应的最大曲率、最小曲率和平均曲率解析目标纸箱对应的形状偏离等级；剔除处理器件，与所述数据映射器件蓝牙无线连接，用于在接收到的目标纸箱对应的形状偏离等级大于等于设定等级限量时，将目标纸箱从传输皮带的纸箱传输序列中剔除并弃入纸箱重整容器内，还用于在接收到的目标纸箱对应的形状偏离等级小于所述设定等级限量时，将目标纸箱保持在传输皮带的纸箱传输序列中；其中，引入完成固定数量的多次学习后的前馈神经网络基于目标纸箱的占据图像分块的各个边沿像素点的坐标数值以及纸箱对应的基准俯拍图案的边缘曲线对应的最大曲率、最小曲率和平均曲率解析目标纸箱对应的形状偏离等级包括：固定数量的取值与纸箱对应的灰度数值范围的数值长度单调正向关联。

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