Erkennung rezirkulierender Objekte

Die Erfindung betrifft die Automatisierung von Logistikanlagen für Stückgüter mit Rückführung.

In Sortieranlagen für Pakete oder Koffer mit automatisierter Entladung und Singulierung werden die zu sortierenden Objekte als 2D/3D Schüttgut auf Fördergurten bis zu einer Singulie- rungsanlage (z.B. Visicon, Roboter, Variotip) transportiert. Anschließend wird daraus ein orientierter ID Strom mit definierten Lücken zwischen den Objekten generiert.

Die Objekte sind dabei zu sortierende Stückgüter, wie beispielsweise Pakete, Versandgüter oder auch Gepäckstücke. Typische Anwendungen finden sich beispielsweise in Sortieranlagen von Flughäfen oder Post- oder sonstigen Logistikdienstleistern. Die Begriffe „Sendung", „Stückgut", „Objekt" werden im Folgenden im Wesentlichen Synonym verwendet.

Durch Unzulänglichkeiten des Sortier- und/oder Singuliersys- tems (beispielsweise in mechanischen Komponenten, in der Erkennungstechnik oder in spezielle Zufuhrsituationen) oder bestimmte Objekttypen ergeben sich Fehler. Die Fehler können dabei beispielsweise Doppelabzüge, eine falsche Orientierung eines Stückguts oder eine unzulängliche Lücke zum nächsten Objekt umfassen.

Ein automatisches Erkennungssystem detektiert diese Fehler und kann betreffende Sendungen rezirkulieren und erneut in das Singulier-System einschleusen über eine Rezirkulations- f örderstrecke (Rundlauf-Strecke, Loop) .

Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, Sendungen komplett aus dem Strom zu entfernen, also zur manuellen Kontrolle und Weiterverarbeitung zu geben. Gewisse Obj ekte werden immer wieder rezirkuliert . Beispielsweise kann die Ursache in einer Fehlerkennungen liegen, wobei ein einzelnes Obj ekt fälschlicherweise als Doppelabzug detek- tiert wird . Solche Fehlerkennungen können auch auf defekten Obj ekten, of fenen Sendungen (beispielsweise of fenen Paketen oder Kof fern) , irregulär geformten Obj ekten ( z . B . L- förmige Schachteln) , besonderen Aufdrucken oder Aufklebern auf den Obj ekten, überstehenden Aufklebern oder Klebeband-Strei fen, verklebten Obj ekten, die sich auch bei erneuter Singulierung nicht voneinander lösen beruhen .

Auch wenn in einem bereits singulierten Strom eine Adresse , ein Barcode oder ein Label nicht gelesen werden kann, stellt sich ein vergleichbares Problem . Beispielsweise kann in einer Gepäcksortieranlage wie sie beispielsweise in Flughäfen eingesetzt wird bei einer Lesestation, welche zur Sortierung von Gepäckstücken einen Barcode einer an einem Gepäckstück befestigten Gepäcketikette liest beim Vorliegen eines Fehlers in dem Lesevorgang auf eine rückführende Strecke geschleust werden, welche das Gepäckstück wieder vor die Lesestation führt . Wenn das Etikett beschädigt und der Barcode unleserlich ist , wird der Fehler dadurch j edoch nicht behoben, sodass das betref fende Gepäckstück so lange zirkuliert , bis der Fehler behoben wird, beispielsweise indem das Gepäckstück manuell gehandhabt wird .

Im Betrieb steigt die Rate dieser rezirkulierenden Obj ekte , die im periodischen Abstand abhängig von der Umlauf zeit ( englisch round trip time RTT ) am Erkennungssystem detektiert werden . Folgen davon sind eine erhöhte mechanische Beanspruchung sowohl der Obj ekte als auch der Anlage , sowie eine Reduktion des Durchsatzes der Anlage . In der Regel wird dadurch ein manueller Eingri f f erforderlich, also ein manuelles Entfernen auf fälliger Obj ekte , ein manuelles Leerfahren des Systems , oder das Problem und damit verbundene Nachteile müssen akzeptiert werden, solange die Sortieranlage dadurch nicht zu stark beeinträchtigt wird funktions fähig bleibt . Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde den Betrieb einer Logistikanlage für Stückgüter mit Rückführung zu Optimieren .

Diese Aufgabe wird durch die in den unabhängigen Ansprüchen beschriebenen Konzepte gelöst .

Gemäß einem Aspekt betri f ft die Erfindung eine Logistikanlage für Stückgüter . Die Logistikanlage umfasst eine Hauptförderstrecke , ein Erkennungssystem, ein Ausschleusungssystem und eine Rezirkulations förderstrecke . Die Haupt förderstrecke ist ausgestaltet , Stückgüter dem Erkennungssystem zuzuführen und von diesem weiter stromabwärts zu fördern . Das Ausschleusungssystem ist ausgestaltet , Stückgüter, welche dem Erkennungssystem zugeführt wurden von der Haupt förderstrecke der Rezirkulations förderstrecke zuzuführen . Die Rezirkulationsförderstrecke ist ausgestaltet , Stückgüter, welche ihr von dem Ausschleusungssystem zugeführt wurden, dem Erkennungssystem erneut zuzuführen . Das Erkennungssystem ist eingerichtet , für einen ihm zugeführten Stückgutkomplex einen Datensatz zu erzeugen, mittels welchem sich der Stückgutkomplex identi fizieren lässt . Ein Stückgutkomplex kann dabei ein einzelnes Stückgut oder auch mehrere Stückgüter umfassen . Beispielsweise kann ein Stückgutkomplex ein Stückgutcluster sein oder umfassen, die nicht korrekt singuliert wurden . In einem andern Aus führungsbeispiels ist ein Stückgutkomplex ein einzelnes singuliertes Stückgut . Das Erkennungssystem ist zudem eingerichtet , einen Fehler, der einen ihm zugeführten Stückgutkomplex betri f ft zu erkennen und zu veranlassen, dass das Ausschleusungssystem den fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex der Rezirkulations förderstrecke zuführt . Das Erkennungssystem ist zudem eingerichtet , zumindest solche Datensätze zu speichern, mittels welchen sich der Rezirkulations förderstrecke zugeführte Stückgutkomplexe identi fi zieren lassen . Mit solchen gespeicherten Datensätzen kann die Logistikanlage optimiert werden . Beispielsweise können die Datensätze genutzt werden, um zurückgeführte Stückgüter zu analysieren und somit den Grund für die Rückführung zu erkennen . Basierend darauf kann die Handhabung der Stückgüter beispielsweise stromaufwärts der Logistikanlage geändert werden, um ein Rezirkulieren der Stückgüter zu vermeiden . Dadurch kann die Ef fi zienz der Logistikanlage gesteigert werden . Ferner können mit den gespeicherten Daten Statistische Auswertungen durchgeführt werden, um eine frühestmögliche Identi fikation kritischer Stückgüter ( z . B . Sendungen) in der Logistikanlage bereitzustellen .

Vorzugsweise ist das Erkennungssystem zudem eingerichtet , Datensätze miteinander zu vergleichen und bei einer Übereinstimmung von zwei oder mehr Datensätzen diese Übereinstimmung als Nachweis für einen wiederholt fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex zu klassi fi zieren .

Gemäß einem Aspekt betri f ft die Erfindung ein Verfahren zur Bereitstellung von Daten, respektive zum Betreiben einer Logistikanlage für Stückgüter . Dabei werden Stückgüter in der Logistikanlage entlang einer Haupt förderstrecke zu einem automatischen Erkennungssystem gefördert . Das Erkennungssystem erkennt automatisch einen Fehler welcher einen Stückgutkomplex betri f ft . Das Erkennungssystem erstellt automatisch einen ersten Datensatz , mittels welchem sich der Stückgutkomplex identi fi zieren lässt . Aufgrund des erkannten Fehlers wird der Stückgutkomplex von der Haupt förderstrecke auf eine Rezirkulations förderstrecke ausgeschleust . Die Rezirkulati- ons förderstrecke bewirkt eine erneute Zuführung des Stückgutkomplexes zu dem Erkennungssystem . Bei der erneuten Zuführung des Stückgutkomplexes erkennt das Erkennungssystem den den Stückgutkomplex betref fenden Fehler erneut und erstellt einen zweiten Datensatz , mittels welchem sich der rezirkulierte Stückgutkomplex identi fi zieren lässt . In einem weiteren Verfahrensschritt erkennt das Erkennungssystem eine Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes und klassi fi ziert darauf basierend den ersten und den zweiten Datensatz als den gleichen Stückgutkomplex identi fi zierend und den Stückgutkomplex als wiederholt fehlerbetrof fen .

Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung, die einzeln oder in Kombination miteinander einsetzbar sind, sind Gegenstand der Unteransprüche . Gemäß einem Aus führungsbeispiel umfasst die Logistikanlage einen Singulator . Der Singulator ist ausgestaltet , dem Erkennungssystem zugeführte Stückgüter zu singulieren . Der Fehler, aufgrund dessen das Erkennungssystem veranlasst , dass das Ausschleusungssystem den fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex der Rezirkulations förderstrecke zuführt , ist ein Fehler in der Singulierung des Stückgutkomplexes . Dies schaf ft die Voraussetzungen fehlerhaft Singulierte Stückgüter automatisch zu detektieren .

Gemäß einem Aus führungsbeispiel ermittelt das Erkennungssystem eine Selektion der folgenden Daten, die in dem Datensatz abgespeichert werden können :

- Zeitpunkt der Erkennung;

- Bildinformationen des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters ;

- extrahierte Daten des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters , wie beispielsweise eine oder mehrere Höhen, eines oder mehrere Volumina, eine oder mehrere Abmessungen, eine oder mehrere Farben, ein oder mehrere Typen, ein oder mehrere Bild-Fingerabrücke , eine oder mehrere Oberflächenstrukturen;

- einen oder mehrere Barcodes welcher an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind;

- einen oder mehrere Klartexte , die an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind und die mittels Texterkennung extrahiert wurden;

- eine oder mehrere Fördergeschwindigkeiten .

Gemäß einem Aus führungsbeispiel umfasst der Verfahrensschritt des Erkennens einer Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes , dass der zweite Datensatz mit einer Viel zahl von gespeicherten Datensätzen verglichen wird .

Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist das Erkennungssystem eingerichtet , beim Vergleichen von Datensätzen eine vorzugsweise zeitbasierte Suchraumeinschränkung vorzunehmen . Dies ermög- licht eine ef fi ziente Durchführung von Vergleichen von Datensätzen .

Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist das Erkennungssystem zudem eingerichtet , eine Wahrscheinlichkeit für die Übereinstimmung von zwei oder mehr Schwellwerten zu ermitteln und beim Überschreiten eines Schwellwertes durch die Wahrscheinlichkeit die Übereinstimmung als Nachweis für einen wiederholt fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex zu klassi fi zieren .

Dies ermöglicht es , dass der Verfahrensschritt des Erkennens einer Übereinstimmung des ersten und des zweiten Datensatzes umfasst , dass automatisch eine Wahrscheinlichkeit für die Übereinstimmung ermittelt wird und eine Überschreitung des Schwellwertes automatisch als Nachweis für einen wiederholt fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex interpretiert wird . Auf diese Weise können Stückgutkomplexe als wiederholt fehlerbetrof fen klassi fi ziert werden, falls der Fehler sich nach einer oder mehreren Rezirkulationen zwar nicht aufgelöst , aber doch verändert hat .

Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist die Logistikanlage eine Sortieranlage . Die einem Datensatz enthaltene Daten werden zusätzlich für eine Sortierung des dem Datensatz zugeordneten Stückgutes verwendet . Auf diese Weise lassen sich Synergien nutzen, indem aufwändige Analysen eines Stückgutes nicht unnötig redundant durchgeführt werden, da die in einem Datensatz enthaltenen Daten zusätzlich für eine Sortierung des dem Datensatz zugeordneten Stückgutes verwendet werden können .

Gemäß einem Aus führungsbeispiel umfasst die Logistikanlage eine manuelle Bearbeitungsstation . Das Erkennungssystem ist eingerichtet zu veranlassen, dass das Ausschleusungssystem einen mehrfach fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex der manuellen Bearbeitungsstation zuführt . Dies erlaubt eine automatische Entlastung der Rezirkulations förderstrecke , indem ein als mehrfach fehlerbetrof fen klassi fi zierter Stückgutkomplex automatisch einer manuellen Bearbeitungsstation zugeführt wird . Gemäß einem Aspekt der Erfindung kann ein automatisches Erkennungsverfahren zur Wiedererkennung von Obj ekten verwendet werden . Hierbei können insbesondere bereits vorhandene Systeme genutzt werden, wodurch die Implementierung des Systems in bestehende Anlagen besonders einfach ist .

Ferner können alle oder zumindest einige bekannten Informationen aus vorherigen Entscheidungen berücksichtigt werden . So können beispielsweise Informationen über Poststücke ( Stückgutkomplexe ) , welche in stromaufwärts abgelaufenen Prozessen erfasst wurden, mit berücksichtigt werden . Ferner kann eine Datenbank der Erkennungsergebnisse beispielsweise der letzten Minuten geführt werden . Damit können die Datenmengen begrenzt werden was ein ef fi zientes Datenhandling ermöglicht . Ferner kann ein Algorithmik zur gewichteten Bewertung verschiedener Daten und Klassi fikationsergebnisse vorgesehen sein . So kann zumindest eine erkannte Eigenschaft eines Stückgutkomplexes höher gewichtet werden als ein anderer . Bei erneuter Erkennung der höher gewichteten Eigenschaft kann der Stückgutkomplex anders klassi fi ziert werden . Somit können bei Stückgutkomplexen, bei denen auch bei einer erneuten Rezirkulation nicht mit einem besseren Ergebnis zu rechnen ist , ausgeschleust werden . Damit kann die Anlage besonders ef fi zient betrieben werden . Ferner kann ein Verfahren bereitgestellt sein, bei dem Folgefehler einer automatischen Fehler/Doubles- Erkennung vermieden oder zumindest reduziert werden .

Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung kann also ein entscheidendes Merkmal von automatischen Erkennungssystemen zur Reduktion von manuellen Eingri f fen erkannt werden . Ferner kann durch eine statistische Auswertung und Speicherung eine Identi fikation kritischer Sendungen/Ob ekte ermöglicht werden . Diese Informationen können beispielsweise zur Prozessoptimierung bei Verpackungen oder zum Nachtraining der Erkennung genutzt werden . Zudem kann eine Materialbeanspruchung, die bei wiederholter Rezirkulierung auftreten würde , reduziert werden .

Ferner ist es denkbar die obigen Aus führungs formen bei einem

System mit automatischer Rezirkulierung ( z . B . Barcode-Noread, Gepäck, Letter... ) angewandt werden . Hierbei kann eine erhöhte Prozessstabilität erreicht werden .

Weitere Merkmale , Eigenschaften und Vorteile der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung unter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren . Darin zeigen schematisch :

Figur 1 ein Blockdiagramm einer Logistikanlage Gemäß einem Aus führungsbeispiel der Erfindung;

Figur 2 ein Blockdiagramm einer Logistikanlage Gemäß einem weiteren Aus führungsbeispiel der Erfindung .

In den Aus führungsbeispielen und Figuren können gleiche oder gleich wirkende Elemente j eweils mit den gleichen Bezugs zeichen versehen sein . Die dargestellten Elemente und deren Größenverhältnisse untereinander sind grundsätzlich nicht als maßstabsgerecht anzusehen, vielmehr können einzelne Elemente , zur besseren Darstellbarkeit und/oder zum besseren Verständnis im Verhältnis größer dimensioniert dargestellt sein .

Figur 1 zeigt schematisch eine Logistikanlage 1 für Stückgüter welche ein automatisches Exception-Detection-System 3 mit einem 3-Wege-Split 4 und Rezirkulierung 5 umfasst . Die Logistikanlage 1 umfasst eine Haupt förderstrecke 2 , ein Erkennungssystem 3 , ein Ausschleusungssystem 4 , eine Rezirkulati- ons förderstrecke 5 , ein Singulationssystem 6 , eine manuelle Bearbeitungsstation 7 , ein Zusammenführungssystem 8 und ein Steuerungssystem 9 .

Das Steuerungssystem 9 ist ausgestaltet und adaptiert , die Logistikanlage 1 , respektive zumindest eine Selektion der Systeme 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 zu steuern .

Zumindest das Erkennungssystem 3 umfasst eine Hardware und eine Software oder Logik . Die Hardware umfasst ein Kamerasystem 39 oder sonstiges bildgebendes System mit einem Überwa- chungsbereich, sowie ein Kontrollsystem 38 . Die Software oder Logik kann in dem Kontrollsystem 38 implementiert sein und direkt mit dem Ausschleusungssystem 4 verbunden sein, um dieses anzusteuern . Alternativ oder zusätzlich kann zumindest ein Teil die Software oder Logik des Erkennungssystems 4 in dem übergeordneten Steuerungssystem 9 der Logistikanlage 1 implementiert sein . In manchen Aus führungs formen sind daher Funktionalitäten des Erkennungssystems 3 in dem Steuerungssystem 9 implementiert , wie durch den gestrichelten Block 3 welcher das Erkennungssystem 3 darstellt und welcher sich mit dem Steuerungssystem 9 überschneidet , ersichtlich ist .

Die Haupt förderstrecke 2 ist ausgestaltet , Stückgüter von einer Zuführung 21 zu dem Zusammenführungssystem 8 , von diesem zu dem Singulationssystem 6 , von diesem zu dem Erkennungssystem 3 , von diesem zu dem Ausschleusungssystem 4 , und von diesem zu möglichen weiteren Verarbeitungssystemen 22 zu führen .

Stromaufwärts der Zuführung 2 können zuführende Systeme angeordnet sein, welche logistische Verarbeitungsschritte der Stückgüter vornehmen . Beispielsweise können die Stückgüter schüttgutähnlich ungeordnet angeliefert werden, und die vorgelagerten Systeme generieren aus übereinander gelagerten Stückgütern einen einschichtigen Stückgutstrom, welcher dem Zusammenführungssystem 8 zugeführt wird . Von dem Zusammenführungssystem 8 werden die Stückgüter dem Singulationssystem 6 zugeführt , wo die einschichtigen zugeführten Stückgüter vereinzelt werden . In einer Variante wird der Stückgutstrom mit überlagerten Stückgütern dem Singulationssystem 6 zugeführt und das Singulationssystem 6 generiert daraus einen einschichtigen singulierten Strom von Stückgütern .

Das Erkennungssystem 3 umfasst ein Kamerasystem, welches ausgestaltet ist , digitale Bilder von dem Erkennungssystem 3 zugeführten Stückgütern zu erzeugen . Die Stückgüter werden dabei optimalerweise dem Erkennungssystem 3 singuliert zugeführt . Geschieht in dem Singulationssystem 6 j edoch ein Fehler, so kann es beispielsweise vorkommen, dass dem Erkennungssystem 3 ein Stückgutcluster 24 welcher zwei oder mehr nicht singulierte Stückgüter umfasst . Zunächst ist j edoch nicht bekannt , ob ein Fehler in der Sin- gulierung passiert ist oder nicht , sondern zunächst werden dem Erkennungssystem 3 von dem Singulationssystem 6 Stückgutkomplexe 23 , 24 zugeführt , die ein korrekt singuliertes Stückgut 23 oder ein fehlerhafter Stückgutcluster 24 sein können . In Figur 1 bezeichnet das Bezugs zeichen 23 allgemein Stückgutkomplexe die lediglich ein korrekt vereinzeltes Stückgut umfassen, währen das Bezugs zeichen 24 Stückgutkomplexe allgemein Stückgutcluster bezeichnen, die mehrere Stückgüter umfassen .

Das Erkennungssystem 3 ist eingerichtet , aus einem oder mehreren der digitalen Bilder mittels digitaler Bildverarbeitung zu erkennen, ob ein Stückgut korrekt vereinzelt wurde oder ob es teils eines Stückgutclusters ist . Das Erkennungssystem 3 ist somit eingerichtet zu erkennen, ob ein Stückgutkomplex 23 , 24 ein korrekt vereinzeltes Stückgut 23 oder ein fehlerbehafteter Stückgutcluster 24 ist . Das Erkennungssystem 3 hat also die Aufgabe , die Qualität der Singulierung zu überwachen .

In dem in Figur 1 dargestellten Aus führungsbeispiel ist das Ausschleusungssystem 4 als 3-Wege-Splitter ausgestaltet und eingerichtet , einen Stückgutkomplex a ) entweder weiter entlang der Haupt förderstrecke 2 zu fördern; oder b ) von der Haupt förderstrecke 2 aus zuschleusen und der Re- zirkulations förderstrecke 5 zuzuführen; oder c ) von der Haupt förderstrecke aus zuschleusen und der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen .

In einer Variante kann das Ausschleusungssystem auch zwei 2- Wege-Splitter umfassen, wobei ein erster der 2-Wege-Splitter ausgestaltet , einen Stückgutkomplex von der Haupt förderstrecke auf die Rezirkulations förderstrecke 5 aus zuschleusen, während ein zweiter der 2-Wege-Splitter ausgestaltet ist , einen Stückgutkomplex von der Haupt förderstrecke 2 der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen . Interpretiert das Erkennungssystem 3 einen Stückgutkomplex 23 , 24 als korrekt vereinzeltes Stückgut 23 und somit als nicht fehlerbetrof fen so steuert es das Ausschleusungssystem 4 so an, dass dieses den Stückgutkomplex 23 , oder mit anderen Worten dieses Stückgut 23 , weiter entlang der Hauptförderstrecke 2 fördert . Erkennt das Erkennungssystem 4 j edoch, dass es sich bei einem zugeführten Stückgutkomplex um einen Stückgutcluster 24 handelt , der zwei oder mehr nicht singu- lierte Stückgüter umfasst , so interpretiert das Erkennungssystem diesen Stückgutkomplex 24 als nicht korrekt vereinzelt und somit als fehlerbetrof fen und steuert Ausschleusungssystem 4 so an, dass dieses den Stückgutcluster der Rezirkulati- ons förderstrecke 5 zuführt .

Das Erkennungssystem 3 ist zudem eingerichtet , für j ede Zuführung eines als fehlerbetrof fen erkannten Stückgutkomplexes 24 zu dem Erkennungssystem 4 einen Datensatz 33 , 34 , 35 , 36 , zu erzeugen, mittels welchem sich der Stückgutkomplex identifi zieren lässt . Ein Datensatz 33 , 34 , 35 , 36 , kann hierzu beispielsweise einen Fingerprint des Stückgutkomplexes umfassen, welcher geometrische , optische und/oder physikalische Eigenschaften des Stückgutkomplexes beispielsweise in Form eines Vektors oder repräsentiert . Anstelle eines Vektors können auch die extrahierten Daten zu einer Zahl oder einem String verkettet werden, die dann Fingerprint bilden, also z . B . Länge_Breite_Höhe_Farbe . Auch kann mittels eines Deep Learning Verfahrens aus dem Bild ein Wert oder eine Zeichenkette ermittelt werden, die nicht direkt solchen menschlich verständlichen Werten wie „Länge" zuzuordnen ist .

Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist das Erkennungssystem eingerichtet , nur für diej enigen Stückgutkomplexe j eweils einen Datensatz zu erzeugen, die als fehlerbetrof fen erkannt wurden . Gemäß einem alternativen Aus führungsbeispiel ist das Erkennungssystem eingerichtet , auch für andere oder alle dem Erkennungssystem zugeführten Stückgutkomplexe j eweils einen Datensatz zu erzeugen . Das Erkennungssystem 3 ist zudem eingerichtet , zumindest solche Datensätze 33 , 34 , 35 , 36 , in einer Datenbank 31 zu speichern, mittels welchen sich der Rezirkulations förderstrecke 5 zugeführte Stückgutkomplexe identi fi zieren lassen . Alternativ können auch Datensätze von allen dem Erkennungssystem 3 zugeführten Stückgutkomplexen erzeugt und gespeichert werden .

Die Rezirkulations förderstrecke 5 ist ausgestaltet , einen Stückgutcluster von nicht korrekt singulierten Stückgütern, welcher ihr von dem Ausschleusungssystem 4 zugeführt wurde via dem Zusammenführungssystem 8 zunächst erneut dem Singula- tionssystem 6 zuzuführen . In einer Variante umfasst das Logistiksystem kein separates Zusammenführungssystem 8 , sondern die Rezirkulations förderstrecke 5 ist ausgestaltet , einen Stückgutcluster von nicht korrekt singulierten Stückgütern, welcher ihr von dem Ausschleusungssystem 4 zugeführt direkt dem Singulationssystem 6 erneut zuzuführen . Beispielseise kann die Rezirkulations förderstrecke 5 einen oder mehrere Bandförderer umfassen .

Falls das Singulationssystem 6 den rezirkulierten Stückgutcluster in diesem Durchgang korrekt singuliert , so werden dem Erkennungssystem 6 die korrekt singulierten Stückgüter zugeführt . Das Erkennungssystem 6 erkennt in diesem Durchgang diese Stückgutkomplexe als korrekt singulierte Stückgüter und steuert das Ausschleusungssystem 4 so an, dass diese singulierten Stückgüter weiter entlang der Haupt förderstrecke den weiteren Verarbeitungssystemen 22 zugeführt werden .

Falls das Singulationssystem 6 auch den rezirkulierten Stückgutcluster 24 nicht zu singulieren vermag, beispielsweise weil die Stückgüter aneinanderhaften oder ineinander verheddert sind, so wird das Erkennungssystem 3 den Stückgutkomplex erneut als Stückgutcluster erkennen und somit als fehlerbetrof fen interpretieren und für diesen Stückgutcluster einen zweiten Datensatz 34 erstellen, mittels welchem sich der Stückgutkomplex 24 erneut identi fi zieren lässt . Diesen zweiten Datensatz 34 vergleicht das Erkennungssystem mit den in der Datenbank 31 gespeicherten Datensätzen . Bei einer Über- einstimmung des zweiten Datensatzes 34 mit dem in der Datenbank 31 gespeicherten ersten Datensatz klassi fi ziert das Erkennungssystem 3 den ersten und den zweiten Datensatz 31 , 34 als denselben Stückgutkomplex identi fi zierend und den Stückgutkomplex als wiederholt fehlerbetrof fen, respektive als bereits mindestens einmal rezirkuliert , und steuert das Ausschleusungssystem 4 an, diesen Stückgutkomplex der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen . Auf diese Weise kann verhindert werden, dass ein Stückgutcluster, welche das Singula- tionssystem 6 nicht zu singulieren vermag, nicht die Rezirku- lations förderstrecke 5 unnötig belastet . Anstelle einer Übereinstimmung von zwei Datensätzen kann das Erkennungssystem 3 auch eingerichtet sein, erst bei einer Übereinstimmung von drei oder mehr Datensätzen den betref fenden Stückgutkomplex in die manuelle Bearbeitungsstation 7 aus zuschleusen . Auf diese Weise kann verhindert werden, dass die manuelle Bearbeitungsstation unnötig belastet wird, falls zwei Durchläufe durch das Singulationssystem nicht ausreichen sollten, um einen Stückgutcluster zu singulieren .

In dem in Figur 1 gezeigten Aus führungsbeispiel ist das Ausschleusungssystem 4 stromabwärts des Erkennungssystems 3 angeordnet . In andern Aus führungsbeispielen können das Ausschleusungssystem 4 und das Erkennungssystem 3 in einem gemeinsamen Abschnitt der Haupt förderstrecke 2 angeordnet sein oder sich teilweise überlagern . Indem das Kamerasystem des Erkennungssystems 3 einen Überwachungsbereich abdeckt , welcher auch das Ausschleusungssystem 4 umfasst .

In dem in Figur 1 gezeigten Aus führungsbeispiel ist das Singulationssystem 6 stromaufwärts des Erkennungssystems 3 angeordnet . In andern Aus führungsbeispielen können das Singulationssystem 6 und das Erkennungssystem 3 in einem gemeinsamen Abschnitt der Haupt förderstrecke 2 angeordnet sein oder sich teilweise überlagern . Indem das Kamerasystem des Erkennungssystems 3 einen Überwachungsbereich abdeckt , welcher auch das Singulationssystem 6 umfasst . In einer weiteren Aus führungsbeispielen kann das Erkennungssystem 3 auch einen Überwachungsbereich abdecken, welcher sowohl das Singulationssystem 6 , als auch das Ausschleusungssystem 4 abdeckt .

In dem in Figur 1 gezeigten Aus führungsbeispiel ist der Fehler, der einen dem Erkennungssystem 3 zugeführten Stückgutkomplex betri f ft , ein Singulierungs f ehler . In anderen Aus führungsbeispielen ist der Fehler, der In weiteren Aus führungsbeispielen wird nicht der einen dem Erkennungssystem 3 zugeführten Stückgutkomplex betri f ft , nicht ein Singulierungs f ehler, sondern ein anderer Fehler . Ein solches Aus führungsbeispiel einer Logistikanlage welche in wie das Aus führungsbeispiel von Figur 1 in einer Sortieranlage eingesetzt werden kann, ist in Figur 2 schematisch dargestellt .

Figur 2 zeigt eine Logistikanlage 101 für Stückgüter wie Pakete oder Gepäckstücke . Die Sortieranlage 101 ist ähnlich aufgebaut wie die Logistikanlage 1 , j edoch umfasst die Logistikanlage 1 kein Singulationssystem und ein modi fi ziertes Erkennungssystem 103 . In einer Gepäcksortierungsanlage wie sie in Flughäfen eingesetzt wird ist dies in der Regel nicht notwendig, da die Gepäckstücke bereits einzeln auf die Sortieranlage durch eine Bedienperson oder einen Passagier aufgegeben werden . Auf oder an den Stückgütern sind Labels angebracht , welche ein Sortierziel repräsentieren . Das Sortierziel kann im Fall von Paketen beispielsweise ein Adressat oder ein Sortier- oder Verteil zentrum sein zu welchem das Paket zu befördern ist . Im Fall von Gepäckstücken kann das Sortierziel beispielsweise eine Ziel- oder Zwischendestination eines Gepäckstückes sein, wie beispielsweise ein Ziel flughafen . Die hierzu notwendigen Informationen können auf dem Label beispielsweise in Form eines Barcodes , in Form von Klartext angebracht oder auch in einem sonstigen Informationsträger wie einer RFID auslesbar hinterlegt sein .

Falls es dem Erkennungssystem 103 nicht gelingt , die zur Sortierung notwendigen Informationen zu entnehmen, beispielsweise weil ein Label beschädigt oder verdeckt ist , so wird das betref fende Stückgut von dem Erkennungssystem 3 als fehlerbetrof fen erkannt und das Stückgut wird auf die Rezirkulations- f örderstrecke 5 ausgeschleust . In diesem Fall ist der Fehler also ein zumindest nicht vollständig lesbares Sortierziel .

Das Erkennungssystem 103 ist eingerichtet , für j edes ihm Stückgut einen Datensatz zu erzeugen, mittels welchem sich der sich das Stückgut identi fi zieren lässt .

Das Erkennungssystem 103 ist zudem eingerichtet , die Zieldestination auf den Labels aus zulesen und in den weiteren Verarbeitungssystemen 22 , welche beispielsweise einen Sorter umfassen können zur Sortierung der Stückgüter zu verwenden . Falls für ein Stückgut ein Sortierziel durch das Erkennungssystem vollständig erkannt wird, veranlasst das Erkennungssystem 103 das Ausschleusungssystem dieses Stückgut den weiteren Verarbeitungssystemen 22 zuzuführen .

Falls für ein Stückgut ein Sortierziel durch das Erkennungssystem 103 j edoch nicht vollständig erkannt wird, veranlasst das Erkennungssystem 103 das Ausschleusungssystem 4 dieses Stückgut als fehlerbetrof fen zu interpretieren und der Rezir- kulations förderstrecke 5 zuzuführen .

Das Erkennungssystem 103 speichert für j edes der Rezirkulati- ons förderstrecke 5 zugeführte Stückgut einen Datensatz mittels welchem sich das Stückgut identi fi zieren lässt .

Ein fehlerbetrof fenes in die Rezirkulations förderstrecke 5 ausgeschleustes Stückgut wird somit erneut dem Erkennungssystem 103 zugeführt . Falls das Sortierziel diesmal lesbar ist , beispielsweise weil das Label nicht mehr verdeckt ist , Veranlasst das Erkennungssystem 103 das Ausschleusungssystem 4 das Stückgut den weiteren Verarbeitungssystemen 22 zuzuführen . Falls das Sortierziel erneut nicht lesbar ist , erstellt das Erkennungssystem wiederum einen zweiten Datensatz für dieses Stückgut mittels welchem sich das Stückgut identi fi zieren lässt und vergleicht den zweiten Datensätzen mit allen Datensätzen in der Datenbank 31 und findet eine Übereinstimmung mit dem zuvor erstellten ersten Datensatz dieses Stückgutes und klassi fi ziert daher das Stückgut als wiederholt fehlerbetrof fen und veranlasst das Ausschleusungssystem 4 das Stückgut der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen .

Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen ist das Erkennungssystem 3 eingerichtet , beim Vergleichen von Datensätzen eine vorzugsweise zeitbasierte Suchraumeinschränkung vorzunehmen . Die Einschränkung kann beispielsweise auf Basis der Umlauf zeit eines Stückgutes um die Rezirkulations förderstrecke vorgenommen werden, wobei lediglich Datensätze miteinander verglichen werden, deren Erstellung beispielsweise etwas länger als eine oder mehrere Umlaufs zeiten zurückliegen . Auch kann die Suchraumeinschränkung anhand von Umlauf zeiten getaktet sein, sodass beispielsweise lediglich Datensätze miteinander verglichen werden, die in einem Zeitintervall erstellt wurden, das einen oder mehrere Zeitpunkte abdecken, die genau ein oder mehrere Umlaufs zeiten zurückliegen .

Das Erkennungssystem kann möglicherweise nicht mit 100%iger Sicherheit einen Stückgutkomplex wiedererkennen, sondern muss aus unterschiedlichen Faktoren über Gewichtung der einzelnen Übereinstimmungen (beispielsweise Länge zu 100% gleich, Breite zu 90% gleich, Farbe identisch, Höhe zu 50% gleich) eine Gesamtwahrscheinlichkeit berechnen, dass es sich um ein vorher gesehenes Stückgut handelt . Demensprechend muss über einen Schwellwert ( z . B . 80%ige Sicherheit ) entschieden werden, welche Handlung folgt .

Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen ist die Logistikanlage eine Sortieranlage , und die in einem Datensatz enthaltene Daten werden zusätzlich für eine Sortierung des dem Datensatz zugeordneten Stückgutes verwendet werden . Hierzu kann das Erkennungssystem mit weiteren Systemen der Sortieranlage , beispielsweise einem Sorter, verbunden sein . Dabei ist das Erkennungssystem 3 , 103 eingerichtet , dem Sorter oder den sonstigen weiteren Systemen der Sortieranalage Daten oder Datensätze zu übermitteln, welche beispielsweise einen Fingerprint oder einen Barcode oder eine sonstige Identi fi zierung umfas- sen, mittels welchem sich das Stückgut identi fi zieren oder sortieren lässt . Auf diese Weise können Synergien für die Fehlererkennung und die Sortierung genutzt werden . Beispielsweise können so aufwändige unnötige mehrfache Ermittlungen von Fingerprints vermieden werden .

Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen umfasst ein Datensatz eine Selektion der folgenden Daten :

- Zeitpunkt der Erkennung;

- Bildinformationen des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters ;

- Extrahierte Daten des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters , wie beispielsweise eine oder mehrere Höhen, eines oder mehrere Volumen, eine oder mehrere Abmessungen, eine oder mehrere Farben, ein oder mehrere Typen, ein oder mehrere Bild-Fingerabrücke , eine oder mehrere Oberflächenstrukturen;

- Einen oder mehrere Barcodes welcher an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind;

- Einen oder mehrere Klartexte , die an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind und die mittels Texterkennung extrahiert wurden;

- Eine oder mehrere Fördergeschwindigkeiten .

Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen wird die Erstellung von Bild-Fingerabrücke mittels Deep Learning Verfahren dem Erkennungssystem antrainiert .

Gemäß einem Aus führungsbeispiel ist das Ausschleusungssystem ausgestaltet , Stückgüter, welche dem Erkennungssystem 3 zugeführt wurden, wahlweise einer manuellen Bearbeitungsstation 7 zuzuführen . Dabei ist das Erkennungssystem 3 eingerichtet , zu veranlassen, dass das Ausschleusungssystem 4 einen mehrfach fehlerbetrof fenen Stückgutkomplex der manuellen Bearbeitungsstation 7 zuführt .

Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen umfasst ein Datensatz einen Identi fikator mittels welchem sich der Stückgutkomplex ermitteln lässt , auf dessen Basis das Erkennungssystem den Datensatz erstellt hat .

Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen ist das Logistiksystem 1 , 101 ausgestaltet , einen rezirkulierten Stückgutkomplex entlang der Rezirkulations förderstrecke 5 zu tracken . Dies kann beispielsweise so umgesetzt werden, dass der Uberwa- chungsbereich des Erkennungssystems 3 , 103 die gesamte Rezirkulations förderstrecke abdeckt .

Weitere Aus führungsbeispiele umfassen den Einsatz verschiedener prozessbasierer Verfahren :

Gemäß einem Aus führungsbeispiel kann die Rezirkulations förderstrecke 5 regelmässig leergefahren werden . Dabei werden für eine Umlaufperiodendauer RTT alle erkannten fehlerbetrof fenen Stückgutkomplexe automatisch aus der Rezirkulations förderstrecke 5 in die manuelle Bearbeitungsstation gefördert . Dies reduziert die ef fektive Erkennungsrate und erhöht den Personalaufwand . Falls zusätzlich die Zufuhr von neuen Stückgutkomplexen gestoppt wird, sinkt stattdessen der Durchsatz ohne nachteilige Auswirkung auf die Erkennungsrate und bei reduziertem Personalaufwand .

Gemäß einem weiteren Aus führungsbeispiel kann die Rezirkulations förderstrecke 5 auch getriggert leergefahren werden . Der Trigger kann bei einem Anstieg der Rezirkulierungsrate ausgelöst werden, beispielsweise wenn die Rezirkulierungsrate einen Schwellwert überschreitet . Hierbei besteht j edoch unter Umständen eine erhöhte Fehleranfälligkeit bei Schwankungen der Fehlerrate des Singulationssystems 6 .

Weitere Aus führungsbeispiele umfassen den Einsatz verschiedener erkennungsbasierte Verfahren :

Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen werden die Daten aller rezirkulierten Obj ekte gespeichert , beispielsweise :

- Zeitpunkt der Erkennung; - Bildinformationen des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters ;

- Extrahierte Daten des Stückguts , eines Teils des Stückgutes oder eines Stückgutclusters , wie beispielsweise eine oder mehrere Höhen, eines oder mehrere Volumina, eine oder mehrere Abmessungen, eine oder mehrere Farben, ein oder mehrere Typen, ein oder mehrere Bild-Fingerabrücke , eine oder mehrere Oberflächenstrukturen;

- Einen oder mehrere Barcodes welcher an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind;

- Einen oder mehrere Klartexte , die an dem Stückgut oder an dem Stückgutcluster angebracht sind und die mittels Texterkennung extrahiert wurden;

- Eine oder mehrere Fördergeschwindigkeiten .

Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen wird zudem ein Abgleich von neu erkannten Exception-Op j ekte mit einer Liste der zuvor rezirkulierten Stückgüter im relevanten Zeitfenster ( z . B .

Imin +/- 20s ) vorgenommen . Durch Abgleich aller Daten wird eine gewichtete Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Rezirkulierung berechnet . Die Position und Orientierung auf der beispielsweise als Gurt ausgestalteten Förderstrecke kann sich bei wiederholter Detektion leicht verändern, ebenso die Kontur und Oberflächenstruktur verformbarer Stückgutkomplexe .

Gemäß weiteren Aus führungsbeispielen werden ermittelte Daten in Algorithmen von andern Sortierverfahren wie beispielsweise ArtID / Letter Fingerprint gegebenenfalls modi fi ziert wiederverwendet . Gegebenenfalls kann auch eine 3-strike-Regel oder eine n-strike-Regel , dass Stückgutkomplexe mindestens zwei oder mehr Rezirkulationen erfahren müssen um als wiederholt fehlerbehaftet , respektive wiederholt rezirkuliert geflaggt zu werden .

Entscheidungen für eine statistische Auswertung können protokolliert werden .

Weitere Aus führungsbeispiele umfassen : - Anwendung automatischer Erkennungsverfahren zur Wiedererkennung von Obj ekten;

- Einbeziehung aller bekannten Informationen aus vorherigen Entscheidungen;

- Führen einer Datenbank der Erkennungsergebnisse der letzten Minuten;

- Algorithmik zur gewichteten Bewertung verschiedener Daten und Klassi fikationsergebnisse ;

- Methoden zur Reduktion von Folgefehlern eines automatischen Fehlers , insbesondere einer Doubles-Erkennung .

Gemäß Aus führungsbeispielen können sich die folgenden Vorteile ergeben :

Reduktion von manuellen Eingri f fen;

Statistische Auswertung und Speicherung ermöglicht Identi fikation kritischer Sendungen/Ob ekte die z . B . zur Prozessoptimierung bei Verpackungen oder zum Nachtraining der Erkennung genutzt werden können;

Reduktion von Materialbeanspruchung, die bei wiederholter Rezirkulierung auftreten würde ; Beispielsweise werden Sendungen oder sonstige Stückgüter geschont , die ohne automatische Klassi fi zierung als mehrfach fehlerbetrof fen oft auf der Rezirkulations förderstrecke im Kreis gefördert und so mechanisch stark belastet würden .

Durchsatzsteigerung oder Durchsatzerhalt ;

Methodik kann auch auf andere Systeme mit automatischer Rezirkulierung ( z . B . Barcode-Noread, Gepäck, Letter... ) angewandt werden;

Erhöhte Prozessstabilität .