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摘要：本发明涉及仓储管理的技术领域，公开了一种基于智能仓储的问题托盘查找方法及系统，本发明通过对仓储对象进行数据采集，来安排对应的仓储托盘，并根据仓储对象和仓储托盘进行分析，得到仓储托盘的预期反应指标，之后对实际仓储处理中的仓储托盘的实际反应指标进行采集，通过对预期反应指标和实际反应指标的对比分析，实现仓储托盘的问题诊断，解决了现有技术中仓储托盘的问题不能及时得到发现的问题。

主权项：1.一种基于智能仓储的问题托盘查找方法，其特征在于，包括：对仓储物流中转区域中的仓储对象进行数据采集，以得到所述仓储对象的仓储特征；其中，所述仓储物流中转区域用于供所述仓储对象进行物流中转；对所述仓储对象的仓储特征进行分析，以得到所述仓储对象的承载特征，并根据所述仓储对象的承载特征为所述仓储对象选取对应的仓储托盘，以对所述仓储对象进行装载；其中，所述仓储托盘用于对所述仓储对象进行装载、运输以及存放；根据所述仓储对象的承载特征对所述仓储托盘进行预期反应的计算处理，以得到所述仓储托盘对于所述仓储对象的预期反应指标；对装载有所述仓储对象的所述仓储托盘进行多维度的数据采集，以得到所述仓储托盘的实际反应指标；根据所述预期反应指标对所述实际反应指标进行对比分析处理，以得到所述仓储托盘的反应偏离指标，并根据预设标准对所述仓储托盘的反应偏离指标进行分析处理，以对所述仓储托盘进行问题诊断；对仓储物流中转区域中的仓储对象进行数据采集，以得到所述仓储对象的仓储特征，其步骤包括：对所述仓储物流中转区域中的仓储对象进行基本特征的数据采集，以得到所述仓储对象的基本特征；其中，所述基本特征包括所述仓储对象的货物种类、重量、底面积以及高度；对所述仓储对象的基本特征进行深度分析处理，以得到所述仓储对象的深度特征；其中，所述深度特征包括所述仓储对象的压强、重心；根据预设标准对所述仓储对象的基本特征与深度特征进行分析处理，以得到所述仓储对象的预备仓储位置；其中，所述预备仓储位置为对所述仓储对象进行仓储的具体位置；将所述仓储对象的基本特征、深度特征以及预备仓储位置共同作为所述仓储对象的仓储特征；根据预设标准对所述仓储对象的基本特征与深度特征进行分析处理，以得到所述仓储对象的预备仓储位置，其步骤包括：根据预设标准对所述仓储对象的基本特征进行分析处理，以确定对应所述仓储对象的货物种类的仓储区域；从数据库中对所述仓储区域进行数据调取，以获取所述仓储区域的剩余空间分布；其中，所述剩余空间分布用于描述所述仓储区域中的对所述仓储对象进行仓储的空间；根据预设标准对所述仓储对象的深度特征进行分析处理，以在所述剩余空间分布中确定所述仓储对象的最佳仓储空间，并将所述最佳仓储空间作为所述仓储对象的预备仓储位置；对所述仓储对象的仓储特征进行分析，以得到所述仓储对象的承载特征，其步骤包括：根据预设标准对所述仓储对象的基本特征进行分析处理，以得到所述仓储对象的托盘规格数据；其中，所述托盘规格数据为所述仓储对象的承载特征的一部分；根据所述仓储对象的基本特征与深度特征进行综合分析处理，以得到所述仓储对象的稳定特征与施压特征；其中，所述稳定特征用于描述当所述仓储对象放置在所述仓储托盘上时自身的稳定性能，所述施压特征用于描述当所述仓储对象放置在所述仓储托盘上时，给所述仓储托盘造成的压力状况，所述稳定特征与所述施压特征均为所述仓储对象的承载特征的一部分；根据所述仓储对象的承载特征对所述仓储托盘进行预期反应的计算处理，以得到所述仓储托盘对于所述仓储对象的预期反应指标，其步骤包括：根据所述仓储对象的托盘规格数据构建对应所述仓储托盘的托盘模型；根据所述仓储对象的稳定特征与施压特征，构建对应所述仓储对象的对象模型；将所述托盘模型和所述对象模型进行结合处理，根据经过所述结合处理的所述对象模型对所述托盘模型进行预期反应的分析处理，以得到所述仓储托盘对于所述仓储对象的预期反应指标；将所述托盘模型和所述对象模型进行结合处理，根据经过所述结合处理的所述对象模型对所述托盘模型进行预期反应的分析处理，以得到所述仓储托盘对于所述仓储对象的预期反应指标，其步骤包括：确定所述托盘模型与所述对象模型之间的相对位置关系；其中，所述相对位置关系用于描述当所述对象模型放置在所述托盘模型上时，所述对象模型与所述托盘模型之间的相对位置关系；根据所述相对位置关系，对所述对象模型与所述托盘模型进行结合处理，以得到仓储整体模型；其中，所述仓储整体模型用于描述当所述仓储对象装载在所述仓储托盘上时，所述仓储对象和所述仓储托盘的整体状况；根据所述对象模型的稳定特征，对所述仓储整体模型进行稳定性的分析处理，以得到所述仓储整体模型的稳定性参数；获取所述仓储对象的预备仓储位置，根据所述预备仓储位置计算得到所述仓储整体模型的运输路径；其中，所述运输路径为所述仓储对象从所述仓储物流中转区域运输至所述预备仓储位置所需的路径；对所述运输路径进行路径属性的划分，以将所述运输路径划分为具有若干路径属性的路径区段；其中，所述路径属性用于描述所述仓储对象和所述仓储托盘在所述路径区段的运输过程中的运输状况；根据各个所述路径区段的路径属性分别对所述仓储整体模型的稳定性参数进行分析处理，以得到所述仓储整体模型在各个所述路径区段的理论抖动数据；根据所述对象模型的施压特征，对所述仓储整体模型进行所述对象模型对所述托盘模型的施压向量的分析处理，以得到在所述仓储整体模型中，所述对象模型对所述托盘模型的施压向量分布；其中，所述施压向量分布用于描述所述对象模型对所述托盘模型各个位置的施压向量的分布状况，所述施压向量用于描述所述对象模型对所述托盘模型一个位置的施加的压力的大小与角度；根据所述施压向量分布计算所述托盘模型的理论形变分布，以得到所述托盘模型的理论形变分布；将所述仓储整体模型在各个所述路径区段的理论抖动数据和所述托盘模型的理论形变分布共同作为所述预期反应指标；对装载有所述仓储对象的所述仓储托盘进行多维度的数据采集，以得到所述仓储托盘的实际反应指标，其步骤包括：对未装载所述仓储对象的所述仓储托盘进行第一轮的外形检测，以获取所述仓储托盘的初始外形数据；对装载了所述仓储对象的所述仓储托盘进行第二轮的外形检测，以获取所述仓储托盘的应变外形数据；对所述应变外形数据和所述初始外形数据进行差异分析处理，以得到所述仓储托盘的形变反应指标；持续对装载有所述仓储对象的所述仓储托盘进行抖动数据的数据采集，以获取装载有所述仓储对象的所述仓储托盘在各个所述路径区段的抖动数据，并将采集到的所述抖动数据作为所述仓储托盘的抖动反应指标；将所述仓储托盘的形变反应指标和抖动反应指标共同作为所述仓储托盘的实际反应指标。

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