АВТОМАТ ПО ПРИЁМУ ТАРЫ

Полезная модель относится к системам машинного зрения, а именно к роботизированным агрегатам, осуществляющим прием использованной тары и приводимым в действие ее наличием в приемном устройстве с выплатой ее залоговой стоимости (Reverse vending machine).
Известен автомат для приема использованной бутылочной тары, содержащий корпус в виде прямоугольного контейнера с дверцей, приемное устройство с впускным отверстием для ввода и вывода тары, устройство распознавания, средство накопления тары и средство выдачи вознаграждения. Приемное устройство выполнено в виде воронки с устройством распознавания на конце, содержащим подвижные элементы, обеспечивающие анализ размеров венчика горловины бутылочной тары и взаимодействующие с последовательно соединенными контактами, находящихся в электрической цепи питания электромагнита, якорь которого связан с элементом захвата горловины, причем приемное устройство размещено на подвижной каретке, перемещаемой вдоль направляющей рейки посредством винтовой пары, приводимой в движение электромотором, а изменение направления вращения электромотора осуществляется посредством концевых переключателей, (патент РФ №2639065, МПК G07F 11/00, G07F 7/06).
Средство выдачи вознаграждения выполнено в виде двух параллельно расположенных элементов с зазором, в котором размещена пластина с отверстием, приводимая в движение электромагнитом, причем верхний элемент содержит магазин с монетами, выполненный в виде цилиндра, а также датчик контроля наличия монет.
Автомат выполнен в виде автономного устройства, содержащего солнечную батарею, связанную посредством контроллера заряда с аккумуляторной батареей. Автомат дополнительно содержит контейнер, размещенный на внешней стороне дверцы. Недостатками устройства являются:
- возможность приема только бутылочной тары;
- отсутствие возможности сортировки принятой тары.
Наиболее близким к заявляемому устройству является аппаратно-программный комплекс (далее АПК) «Фандомат» фирмы Loetec Elektronische Fertigungssystem GmbH. АПК "Фандомат" используется для автоматического приема использованных бутылок из полиэтилентерефталата (далее ПЭТФ) и алюминиевых банок емкостью от 0.2 до 1 литра. Общий объем приемного отделения автомата - 430 литров. Взамен могут выдаваться деньги, чеки или пластиковые карты (http://www.loetec.coni/dateien/de/produkte/pfaridomat.html; http://www.waste.ru/modules/equipment/item.php?itemid=326).
АПК содержит корпус в виде прямоугольного контейнера, в котором размещены приемное устройство с окном для ввода и вывода тары (отсек распознавания) с расположенными в нем устройством, собирающим информацию о распознаваемом предмете (сканер штрихкодов), и устройством распознавания тары (микроконтроллер, производящий логические операции с полученной информацией), отсек хранения тары и средство выдачи вознаграждения. Идентификация тары происходит путем сканирования штрихкода на этикетке тары и сравнения его с базой принимаемых контейнеров (в базе около 30 тыс. штрихкодов). Распознанная тара попадает в отсек хранения, проходя через открывшуюся ограничительную створку. Неопознанные объекты, а также бутылки с остатками жидкости возвращаются назад. Вся информация выводится на жидкокристаллический экран.
Недостатками устройства являются:
- низкая скорость принятия решения;
- отсутствие возможности принятия поврежденной тары (помятой, деформированной, без этикетки и прочей) из-за невозможности качественного считывания штрихкода.
Признаки прототипа, которые совпадают с существенными признаками изобретения: корпус, отсек распознавания тары с размещенными в нем устройством, собирающим информацию о распознаваемом предмете, и устройством распознавания тары (микроконтроллер, производящий логические операции с полученной информацией), отсек хранения тары и средство выдачи вознаграждения.
Задачи полезной модели - повышение точности распознавания принимаемой тары за счет исключения ошибок считывания штрихкодов при обработке тары и повышение скорости принятия решений.
Задача полезной модели с достижением технического результата была решена за счет того, что в известном автомате для приема тары, содержащем корпус, приемное устройство с размещенными в нем устройством, собирающим информацию о распознаваемой таре, и устройством распознавания тары - микроконтроллером, средство накопления тары и средство выдачи вознаграждения, в качестве устройства, собирающего информацию о распознаваемом предмете, он содержит как минимум одну видеокамеру, а микроконтроллер содержит в памяти алгоритм нейронной сети, позволяющей распознавать тару.
На фиг. 1 представлена конструкция предлагаемого автомата для приема тары, на фиг. 2 - отсек распознавания и отсек хранения, на фиг. 3 -оптимальный вариант размещения видеокамер.
Автомат по приему тары содержит корпус 1 с приемным отверстием 2, за которым расположен отсек распознавания 3. В отсеке распознавания 3 размещено устройство, собирающее информацию о распознаваемой таре - видеокамеры 4, устройство распознавания тары - микроконтроллер 5, содержащий в памяти алгоритм нейронной сети и производящий логические операции с полученной информацией, запирающие устройства 6 (электромагнитные толкатели) и сортирующие створки 7. В нижней части автомата расположен отсек 8 хранения принятой тары, разделенный переборкой на две части 9 и 10. На лицевой панели автомат оснащен дисплеем 11 и средством выдачи вознаграждения 12 (ленточным принтером). Микроконтроллер 5 содержит в памяти алгоритм нейронной сети, благодаря которому выполняется операция свертки изображения распознаваемой тары. Результатом этой операции являются признаки изображения. Полученные признаки сравниваются с уже известными нейронной сети признаками классов тары («бутылка ПЭТФ» и «алюминиевая банка»), хранимые в памяти микроконтроллера, и вычисляется вероятность их соответствия. На основании полученных вероятностных показателей микроконтроллер принимает решение о принадлежности распознаваемой тары одному из классов («бутылка ПЭТФ» и «алюминиевая банка») или несоответствия ни одному из классов (непринимаемая тара или иной предмет, не являющийся тарой).
В автомате может быть установлена как минимум одна видеокамера. Оптимальным вариантом является установка двух камер на верхней поверхности отсека распознавания (фиг. 3). При установке одной камеры требуется значительное увеличение высоты отсека распознавания 3. Установка большего числа камер повышает техническую сложность реализации автомата и дает незначительное уменьшение высоты отсека распознавания 3 из-за ограничения по фокусному расстоянию. При выборе количества камер необходимо учитывать, что общая область видимости у всех камер, при взгляде сверху должна быть не меньше площади отсека распознавания 3 на уровне 100 мм (максимальный диаметр рассматриваемой тары) от нижней точки.
Устройство работает следующим образом. Пользователь помещает тару через приемное отверстие 2 в отсек распознавания 3. Видеокамеры 4 фиксируют появление тары в отсеке распознавания 3 и передают изображение микроконтроллеру 5, Микроконтроллер 5, зафиксировав нахождение тары в отсеке распознавания 3 целиком, собирает изображения, полученные со всех установленных в автомат камер 4, склеивает их, получая полное изображение тары и распознает ее. Далее микроконтроллер 5 сравнивает опознанную тару с уже известными нейронной сети признаками классов тары («бутылка ПЭТФ» и «алюминиевая банка»), хранимые в памяти микроконтроллера, и вычисляет вероятность их соответствия. На основании полученных вероятностных показателей микроконтроллер 5 принимает решение о принадлежности распознаваемой тары одному из классов («бутылка ПЭТФ» и «алюминиевая банка») или несоответствия ни одному из классов (непринимаемая тара или иной предмет, не являющийся тарой). В случае принятия решения, что в отсеке распознавания 3 находится ПЭТФ бутылка, посылается сигнал на одно из запирающих устройств 6, которое открывает одну из створок 7 и бутылка скатывается в отсек хранения 8 в отделение 9 (фиг. 3). В случае принятия решения, что в отсеке распознавания 3 находится алюминиевая банка, посылается сигнал на второе запирающее устройство 6, которое открывает другую створку 7 - банка скатывается в отсек хранения 8 в отделение 10 (фиг. 3). В случае принятия решения, что в отсеке распознавания 3 находится непринимаемая тара (или иной предмет, не являющийся тарой), посылается сообщение на дисплей 11 с просьбой к пользователю изъять тару из отсека распознавания 3. В случае успешного принятия тары, микроконтроллер посылает на дисплей 11 сообщение благодарности за использование и печатает Quick Response код (далее QR код) на бумажной ленте. После завершения всех операций все элементы переходят к стартовому состоянию и ожидают нового появления тары в отсеке распознавания 3.
QR код является уникальным для каждого факта принятия тары (генерируется микроконтроллером), В дальнейшем пользователь может использовать данный QR код в партнерской сети предоставления товаров и/или услуг (например, получение скидки в продуктовом супермаркете при предъявлении на кассе или электронном магазине).
В предложенном автомате распознавание тары не зависит от наличия и качества штрихкода на ней, что избавляет от необходимости правильного позиционирования тары в отсеке распознавания 3. Распознавание производится по характерному внешнему виду тары.
Был проведен ряд тестов, направленных на замеры временных и качественных показателей распознавания тары автоматом. Согласно тестам распознавание тары, помещенной в отсек распознавания 3, при помощи нейронных сетей является более быстрым по сравнению с прототипом. Автомат способен принимать решение менее чем за 1 секунду. В ходе тестирования автомата была настроена нейронная сеть, способная идентифицировать тару по 3 классам - «бутылка ПЭТФ», «алюминиевая банка», «другое». Тестирование проводилось как на образцах тары, находящейся в идеальном состоянии, так и на деформированных образцах (помятые, сдавленные, расплющенные и прочие бутылки ПЭТФ и алюминиевые банки). Автомат показал хорошие результаты при распознавании идеальных и немного деформированных образцов, средние - при деформации тары, значительно изменяющей ее геометрию. Образцы, не представляющие собой тару, система смогла определить и отказать в их приеме.
Из уровня техники не известно использование нейронных сетей для распознавания тары.
Таким образом, предлагаемое устройство автомата по приему тары с использованием нейронных сетей позволит значительно повысить точность распознавания тары и повысить скорость принятия решений.