物流行业中的机器视觉解决方案和自动化与提高处理效率

物流

机器视觉的出现有效解决了传统物流手段单一、读取错误率高、气泡计量效率波动大以及人工成本上升等问题。自动抓取、条形码读取、体积测量、单据追踪等一系列视觉解决方案，正在成为物流行业中不可或缺的智能手段。

行业概述

视觉追溯管理

全面监督生产关键节点，准确追溯视觉问题场景，提高客户投诉处理效率。

物流行业每天需要处理大量包裹，但包裹丢失、货物损坏和效率低下等问题常常影响企业的正常运营。虽然企业通过增加定期检查等手段提高生产质量，但当问题真正发生时，往往难以快速锁定生产缺陷，这需要大量的人力、物力和时间成本来系统地调查发生原因，并且不能成为企业日常生产和运营管理的常规手段。

货物信息自动感知

依托AI云技术框架，包裹自动称重、体积测量、条形码识别，数据融合后传输至系统服务器。

物流产品数据被感知后，通过开放API接口反馈至业务系统。例如，DWS系统感知货物信息，如条形码数据、重量和体积数据，并将其传输到物流业务系统，随后与后端整个分拣系统对接，实现数据采集和货物分拣。

物流感知

基于AI技术启用，利用深度学习和多维感知技术实现包裹条形码读取、OCR识别和体积测量。

基于深度学习的读取技术可以处理各种复杂情况，如大景深、褶皱、脏污、反射等异常情况；同时，由于我们的相机采用了AI芯片平台，实现了多功能一体化，可以在同一设备上实现条形码读取、表面采集、OCR识别和表面图像增强功能，这也是我们产品相比国内外竞争对手的最大优势。

包裹识别

依靠深度学习算法和主动双目成像技术，自主研发的智能立体相机用于包裹的精准定位与识别，实现了自动分拣、分离和装载。

随着物流行业的快速发展，包裹数量不断增加，对自动化升级的需求也变得越来越迫切。对于复杂多样的包裹场景，海康智能立体相机能够输出高帧率的RGB-D图像，实现在包裹定位上的精准性，已广泛应用于单件分拣、机器人包裹供给、拆解和托盘化等场景。