本方面在其实施例中通常涉及用于自动分拣(sort)物品的装置和方法，该装置和方法特别是用于诸如水果和蔬菜的物品。
背景技术：
对于诸如水果的物品的加工线通常需要分离不同的物品。这是重要的商业功能，它可以用于例如区分去往出口的水果和去往当地市场的水果。物品的手动分级是昂贵的、缓慢的并且容易不准确。因此，已经开发了用于对物品进行分级的自动化方法和装置。已知的分拣器可以通过重量、颜色、瑕疵、尺寸、形状、密度、内部质量等对产品进行分级和分拣。
物品载体用于通过用于分级目的的各种阶段来传输诸如水果的物品，并且根据分级过程的结果在所需的位置处排出水果。一个或多个视频摄像机的使用是自动感测物品的特性的一种已知方法。物品载体通常包括在输送链上的杯子的循环回路，其中杯子定位于多个站点中的一个站点处以卸载水果。每个杯子通常被布置为运载单个物品以便实现个体物品的感测。
通常对物品进行称重和录像以便检测瑕疵、颜色并且通常对每个物品进行分级以使得物品能够被分拣为不同的流出。这些出口或流出通向包装站，其中根据诸如期望的等级和包装重量之类的标准完成分级物品的包装。部分分拣过程将物品引导到不同的出口以便使得在每个包装站处完成的包装能够尽可能接近优选标准-例如完成的包装不会比所需的最小重量重得多。超过所期望的完成的包装重量(或计数)的物品的重量(或计数)被称为“赠送”，并且代表可能已经用于完成另一个包装的“浪费的”产品，从而降低整体利润-每个完成的包装的价值通常是固定的。随后需要有效的分拣算法以最少化赠送，并且确保水果或其他物品的完成的包装尽可能接近最低要求。
本说明书对任何现有技术的引用不是并且不应被视为对现有技术构成任何国家的一部分公知常识的认可或任何形式的暗示。
目的
本发明的优选实施例的目的是提供一种改进的分拣装置和方法，该装置和方法将克服或改善目前存在的问题，或者至少为公众提供有用的选择。
本发明的其他目的可以从以下仅通过示例的方式给出的描述中变得显而易见。
技术实现要素：
根据一方面，提供了一种用于分拣物品的装置，并且包括被布置为从输入向多个输出中的一个运载物品的载体、被布置为至少部分地根据物品的确定的特性和与每个所述输出相关联的相应的分拣标准来控制将物品传送到哪个输出的分拣控制器，其中分拣标准包括与相应的输出相关联的物品的完成的包装的价值参数。
通过包括与不同类型的物品的完成的包装相关联的价值参数，与已知分拣算法相比较，可以进一步改进由分拣装置完成的包装的总体价值。该价值可以为货币价值，例如每个包装或每个物品的美元金额。例如在实施例中，小袋物品可能具有比大盒物品更高的每个物品的美元价值，并且因此生成更多高价值小袋的分拣算法将生成更多的价值，即使以更少的盒子和一些完成的包装中的更多赠送为代价。
针对每个输出的分拣标准可以包括以下中的一个或多个：完成的包装的目标重量；包装的当前重量；完成的包装的目标物品计数；包装的当前物品计数；目标物品等级(例如，颜色或瑕疵)；完成的包装的货币价值。例如，在出口1处的完成的小水果托盘可以具有目标计数为4，目标重量为200g，以及价值为$3(或每个物品$0.75)；而在出口2处的完成的大水果盒子可以具有目标计数为40，目标重量为2kg，以及价值为$10(或每个物品$0.40)。因此可以看到将更多物品分配给更高价值的包装将导致对于相同数量的物品的更多经济价值，同时仍然满足其他所需的分拣标准。
在实施例中，物品的特性包括它的重量和/或质量或分级参数。
在实施例中，分拣控制器被布置为对于针对每个输出的每个物品确定适合性得分，并且控制载体将相应的物品传送到具有最佳适合性得分的输出。在实施例中，最佳适合性得分是最小的，然而这将取决于所采用的算法、等式和计算。针对每个输出的适合性得分可以取决于当前未完成的包装的物品的当前重量。
在实施例中，该装置进一步包括连接到每个输出的包装站，每个包装站被布置为接收物品以便根据相应的分拣标准完成物品的包装。
在实施例中，该装置进一步包括用于感测物品的传感器以确定每个物品的一个或多个所述特性，例如重量和/或颜色或其他分级特性。
该装置可以包括用于向将物品运载到输出的多个并行载体，以便增加吞吐量。
在实施例中，物品为水果，尽管可以替代地分拣蔬菜和其他类型的物品。完成的包装可以包括以下中的两个或更多个：托盘；小袋；大袋；盒子。该装置可以包括与相同的价值参数相关联的两个或更多个输出，例如与小袋相关联的两个输出。
根据另一方面，提供了一种分拣物品的方法，并且包括：接收多个物品；将每个物品分配给多个输出中的一个，该分配是至少部分地根据物品的确定的特性和与每个所述输出相关联的相应的分拣标准进行的；其中预定的分拣标准包括在相应的输出处的物品的完成的包装的价值参数。
在实施例中，该方法进一步包括确定多个物品中的每一个的一个或多个特性。
在进一步实施例中，所述确定进一步包括基于针对一个或多个确定的特性中的至少一个的最低要求，确定多个物品中的每个物品可以被分配给的一个或多个可允许包装类型。
在另一个实施例中，所述确定包括感测多个物品中的每一个以确定重量和/或质量或分级参数。
在实施例中，完成的包装的价值参数包括每个完成的包装或每个物品的货币价值。
在进一步实施例中，针对多个输出中的每一个的分拣标准包括以下中的一个或多个：完成的包装的目标重量；包装的当前重量；完成的包装的目标物品计数；包装的当前物品计数；目标物品等级；包装的优化重量范围；以及完成的包装的货币价值。
在实施例中，所述分配包括对于针对所述多个输出中的每一个的每个物品确定适合性得分，以及控制相应的物品向具有最佳适合性得分的输出的传送。
在进一步实施例中，该方法进一步包括更新最后一个物品被分配给的输出的分拣标准。
在另一个实施例中，所述分配包括至少部分地基于包装的优化重量范围来确定物品可以被分配给的一个或多个可允许包装类型；以及以随机化方式控制相应的物品向对应于一个或多个可允许包装类型中的一个的输出的传送。
在实施例中，所述控制包括针对一个或多个可允许包装类型中的每一个计算概率；以及通过比较随机生成的概率与计算的概率选择与所述一个或多个可允许包装类型中的一个相对应的一个输出。针对一个或多个可允许包装类型中的每一个的概率可以进一步至少部分地取决于价值参数。
根据另一方面，提供了存储指令的一个或多个非暂态计算机可读介质，当由处理器执行该指令时，使得该处理器执行以下操作：至少部分地根据多个所接收的物品中的每一个的确定的特性和与多个输出中的每一个相关联的相应的分拣标准，将多个所接收的物品中的每一个分配给多个输出中的一个；其中预定的标准包括在相应的输出处的物品的完成的包装的价值参数。
广泛地说，本发明也可以单独地存在于本申请的说明书中引用或指示的部件、元件和特征中，或者共同地在存在于所述部件、元件或特征中的两个或更多个的任何或全部组合中，并且其中本文提到了具有与本发明相关的技术领域中已知的等同物的特定整体，这些已知的等同物被视为如同单独阐述的一样并入本文。
在所有本发明的创新方面中应当考虑的本发明的再一个方面将通过以本发明的可能实施例的示例的方式给出的以下描述而变得显而易见。
除非上下文另有明确要求，否则在整个说明书和权利要求书中，词语“包括(comprise/comprising)”等应被解释为包含性的意义，而不是排他性的或穷举性的含义，也就是说，含义为“包括，但不限于”。
附图说明
图1示出了根据实施例的分拣装置。
图2示出了根据实施例的分拣算法。
具体实施方式
图1中示出了根据实施例的用于分拣物品的装置。装置100包括多个并行载体110a-110n，用于运载诸如水果或蔬菜的物品120。每个载体110从单一化过程(未示出)单独地接收物品并且通常包括杯子的循环链(endlesschain)。每个杯子用于运载相应的物品。杯子允许独立地对物品进行称重和分级，以及允许将物品排出到多个输出150(1)-150(i)中的一个中。这种载体例如从compacsortingequipmentltd,11springstreet,奥尼洪加,奥克兰1643，新西兰(http://www.compacsort.com/)(compac)是商业可获得的，并且在例如美国专利us7410044中进行描述。可以使用例如来自不同的供应商并且使用不同的布置(诸如具有或不具有单个物品袋或分隔的皮带)的可替代的载体。
输出150或出口通道可以包括水槽(waterflume)以轻轻地接收排出的物品并且将排出的物品传输到相应的包装站160(1)-160(i)。可替代地，可以使用倾斜的托盘或皮带。包装站被布置为将物品包装到诸如所示的托盘170w、小袋170x、大袋170y以及盒子170z的相应的完成的包装中，但对于本领域人员来说可替代的包装选项将是显而易见的。再次地，这种包装站对于本领域人员来说是公知的，并且例如从compac是商业可获得的。
装置100也包括实现每个物品120的称重的称重仪130，以及通常为了确定每个物品的颜色和表面缺陷而对每个物品进行录像或照相的分级传感器140。这种称重和分级布置例如从compac是商业可获得的。可以采用附加的或可替代的感测，例如感测尺寸(大小和/或形状)、密度、使用高强度光或其他非侵入性设备感测内部属性。向分拣控制器180提供针对每个物品的这些属性或确定的特性，该分拣控制器180应用分拣算法以控制将每个物品传送到哪个输出。分拣控制器180可以是诸如计算机的任何合适地配置的处理设备，并且通常包括至少一个处理器、存储器、用户接口和本领域公知的其他组件。再次地，这种分拣控制器从compac和其他供应商是商业可获得的。分拣控制器的处理器的操作可以通过在一个或多个有形(非暂态)存储器介质中编码的指令(例如，嵌入式逻辑(诸如专用集成电路)、数字信号处理器指令、由处理器执行的软件或程序代码等)来实现，其中存储器存储用于本文所述的操作的数据并且存储被执行以实施本文所述的操作的软件或处理器可执行指令。通过分拣控制器180实现的分拣算法利用与每个输出150相关联的分拣标准-例如在与输出150相关联的包装站160处的当前组合物品重量或物品计数，以及完成的包装的目标或最小重量或物品计数。使用控制器对已经传送到包装站的物品的知识，或者使用从包装站到控制器180的反馈信号可以确定包装的当前重量或计数。
因此例如，可以将新称重和分级的物品传送到第一输出150(1)，其中将以仅比针对该包装站150(1)的最小重量略高的组合重量完成物品的包装160(1)。以这种方式，与将物品引导到另一个输出相比，赠送是最小化的，其中在上述另一个输出中完成的包装将显著超过最小重量，或者组合重量将刚好低于最小重量并且因此需要很可能使得组合重量远超最低要求的附加物品。
实施例也利用完成的包装的价值参数作为用于分拣算法的部分分拣标准。示例价值参数包括完成的包装的货币价格，例如美元价值。对于图1中示出的包装，小托盘170w具有比小袋170x更高的每个物品的美元价值，小袋170x进而具有比大袋170y更高的每个物品的美元价值，盒子170z具有最低的每个物品的美元价值。因此生成更多的托盘170w和小袋170x将为给定数量的物品生成更多的收益。
图2中示出了根据实施例的分拣方法或算法。方法200可以通过任何合适的控制器180(例如，计算机、微控制器或pdl)来实现。在第一步骤210处，例如在控制器180的用户接口处配置方法的参数。参数将包括设置一些分拣标准，诸如针对每个出口或包装站的最小或目标完成的包装重量、如果使用的情况下每个完成的包装的目标物品计数、针对每个出口/包装站/包装的物品分级要求(例如，颜色、瑕疵百分比等)、期望的物品吞吐量、(每种类型)完成的包装的期望数量。
在步骤220处，该方法更新变化的参数，诸如每个包装的当前重量、每个包装的当前物品计数等。可以从相应的包装站向控制器提供这些参数，或者可以从已经向每个出口传送了多少物品(以及它们的组合重量)的控制器知识以及针对每个出口的已知包装要求来确定这些参数。在步骤230处，该方法确定所接收的物品的一个或多个特性，例如使用称重仪130的重量和/或使用分级器140的颜色。
在步骤240处，对于每个物品，该方法确定将物品分配给哪种包装类型。可以通过要求物品的最低等级来限制可允许包装类型，例如使得低等级物品仅可以被分配给少量的包装类型。因此，子步骤为确定可以将物品分配给的可允许包装类型。
物品最终被分配给的可允许包装类型取决于分拣标准，诸如物品的分级和重量，以及价值参数(诸如针对每个包装类型的完成的包装的美元价值)。在这一实施例中，采用适合性得分将价值参数并入包装类型分配决定，然而可以替代地使用其他方法。
为每个可允许包装类型确定适合性得分，该确定取决于包括完成的包装的价值参数的分拣标准。例如，包装价值可以是美元价值，并且将根据包装类型而改变。不同的适合性得分计算可以在不同的场景(例如如果添加物品将使得包装超重、重量不足或发生其他情况)中执行。示例适合性得分计算或算法如下所示：
所考虑的针对每个可允许包装的物品的适合性得分：
其中：
目标重量＝通常通过包装计数来归一化的针对所考虑出口的完成的包装的最小重量。
水果重量＝当前物品的确定的重量
包装价值＝针对所考虑出口的完成的包装的美元价值
包装计数＝物品的希望数量/期望数量/最小数量
α1-3＝针对给定的重量分类(低于/超过/其他)对价值分量给出的强调
β1-3＝针对给定的重量分类对重量分量给出的强调
γ1-3＝重量分量上的强调的附加比例(通常接近1)
以上三个系数可以通过实验来确定，随后应用于工作装置。它们也可以例如由操作者在控制器180的用户接口处实时改变，以便优化例如价值或赠送。价值分量上的更高强调(αi相对于βi更大)导致更高的整体经济价值，但是可能将“赠送”增加到对于该包装类型无法接受的量。
实际价值将取决于重量和价值二者的单位，然而在实施例中可以配置如下：
在步骤250处，一旦确定针对每种包装类型的适合性得分，确定了最佳(例如，最低)得分并且将物品分配给具有最低得分的包装类型。
在步骤260处，将物品引导到对应于包装类型的输出，并且载体110由控制器180控制以在该输出处排出物品。一些实施例可以包括针对一个或多个包装类型的多个输出，使得实施例需要为物品在一个或多个输出之间进行选择。这些输出中的一个可能由于操作要求(诸如最近的高流速要求包装站“追赶上”以避免物品的溢出)是不被允许的。在存在与相同的包装类型相关联的两个或更多个输出的情况下，可以交替地允许和不允许这些输出以便平滑和/或限制物品到每个包装站的流。相关于允许或不允许特定输出的附加操作考虑包括：正在封装过程中的包装；通过控制完成的顺序来最小化涉及关闭包装的劳动力。
该方法随后返回步骤220，其中例如通过更新最后一个物品被分配给的包装的重量和计数来更新分拣标准。在完成最后包装的情况下，包装重量(如果使用的情况下，以及计数)均将归零。
在本发明的另一个实施例中，以随机化方式将物品分配给特定的可允许包装类型，而不使用适合性得分。第一子步骤包括基于关于针对每个等级的物品重量的当前统计信息来为每个包装定义和优化重量范围。这个子步骤实现了统计预测模型，用于基于混合分布和使用该模型用于优化重量范围的算法来估计每个包装的平均物品重量。在该第一子步骤期间，针对每个等级的平均物品重量的初始估计可以通过从称重仪130和/或分级传感器检索数据来提供或从外部操作者提供。因为包装重量范围可能重叠，统计预测模型可以基于重叠的重量范围的分布的混合。该模型基于当前对每个等级批量中的平均物品重量的可用估计，估计具有一组给定等级的给定重量范围的物品重量的平均值和方差。这种估计是基于迄今为止看到的物品得出的，并且也是基于没有看到的物品的重量范围的截断对数正态分布得出的。
在范围优化子步骤之后，基于随机化贪婪选择将给定的物品指派给一个允许包装。通常地，随机化贪婪算法基于根据每个备选相对于给定对象有多大的吸引力来为可用的备选指派不同的概率的思想。在这一实施例中，可以将概率计算为由所有可允许包装的物品价值的总和进行归一化的每个可允许包装的物品价值。一旦计算了概率，可以生成随机数，并且该随机数可以用于选择物品将被分配给的一个可允许包装。例如但不限于，具有以下相应概率：0.5、0.3和0.2的三个可允许包装a、b、c可以被标识为适于接收特定物品。在生成的随机数落入区间[0,0.5]的场景中，物品将被分配给可允许包装a。另一方面，如果生成的随机数落入区间[0.5,0.8]，物品将被分配给可允许包装b。否则，物品将被分配给最后一个可允许包装c。
在物品分配期间，重量范围优化过程改变包装重量范围以使重量“赠送”最小化并且增加总体包装价值。这是通过平移、放大和/或减小重量范围来实现的，以这种方式在新优化的范围中的平均物品重量接近期望值，同时考虑了具有更高价值的物品将被指派给具有更高概率的包装。该算法使用所提出的统计预测模型以估计针对新的重量范围的平均水果重量，并且基于统计模型的输出来引导搜索更佳重量范围。
因此，该方法有效地将价值考虑包括在分拣过程中。已知的分拣器通过最小化“赠送”工作，也就是说，水果的重量超出每个包装的最低要求。然而，仅仅最小化重量“赠送”通常不会导致最佳经济效果。上文描述的本发明的实施例基于包装价值来分拣物品，同时仍然满足包装重量要求。这一方法通过最大化对于给定量的输入物品生成的包装的价值，改进了分拣装置的总体经济性能。
在前面的描述中，已经对具有已知等同物的本发明的特定组件或整体做出了引用，随后这种等同物如同单独阐述一样被并入本文。
虽然已经以示例的方式并且参照其可能的实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行修改或改进。