物流行業

2.行業背景介紹

(1) 行業簡介

機器視覺技術在倉儲和生產物流中，發揮著至關重要的作用。通過提供尺寸計量、自動化控制和檢測溯源等功能，機器視覺技術被應用于AMR 移動機器人的環境感知、自動分揀系統以及機器人拆碼垛和貨品揀選等場景，極大提升了物流效率和安全性。隨著深度學習的發展，機器視覺系統的算法能力得到加強，視覺分析的準確率進一步提高，將持續助力物流自動化和智能化程度提升。

從需求行業來看，機器視覺市場的最大增量可能來自物流領域，銷售額預計同比增長11%，達到近4.4億美元。2023~2028年，預計機器視覺產品銷售額在物流與包裹分揀領域的復合年均增長率將達到20.4%，其中揀選應用的增速預測更是高達38%。到2028年，機器視覺在物流與包裹分揀領域的全球銷售額將接近10億美元。

(2) 生產環節介紹

上游環節:

1.供應商訂單攬收

2.初步集包、按流向簡單分類

3.叉車運輸包裹到分揀位置，排隊卸車

包裹分揀環節:

1.人工通過皮帶機將包裹送上分揀線

2.掃碼，測包裹高寬進行WCS 系統信息上傳

3.系統讀取目的地，自動分配格口

下游環節:

1.分配格口后通過料箱AGV機器人進行貨架存儲

2.通過系統進行監控包裹的出入庫

(3)項目目的

在包裹分揀過程中包裹箱體碼信息需要進行掃碼后進行上傳系統綁定，人工進行掃碼生產效率較低，需消耗大量的人力資源，另因人為會產生視覺疲勞導致上傳信息異常，同步僅需要上傳箱體標簽內符合客戶所需規則的碼信息

(4)檢測原因

增加三面掃箱體碼自動識別檢測后可以大大縮短整體倉庫存儲效率，同步減少人為引起信息失誤

3.案例背景

(1)客戶(項目)需求

膠箱和紙箱在滾筒上進行移動，需要通過每個工站的側掃和頂掃相機對箱體的側面，正面和頂面的標簽碼進行識別后上傳，系統進行分配箱體的出庫和入庫任務，同時對于空膠箱只需識別膠箱碼信息上傳，無需識別膠箱內碼信息

(2)客戶痛點或問題

1.不同箱體切換上傳系統工序準備周期比較長，影響倉庫存儲效率

2.部分箱體體積重量比較大，人工來回搬運上傳信息需要消耗大量人力資源

3.對單個箱體標簽有多個碼內容，只需要識別符合規則碼內容，其他的碼信息需要篩選掉不進行上傳

4.部分一維碼窄條寬度較小讀碼精度無法滿足，導致掃碼識別率較低

4. 方案描述

(1)項目配單表及數據

(2)方案示意圖

(3)方案思路描述

(4)搭建與調試

1.硬件到場后，確認相機，光源，鏡頭，光源觸發線50cm，光源電源線7m硬件確認，.相機固定后調整鏡頭參數，光圈刻度為4，焦距刻度將箱體移動至距離視野中間旋轉至最清晰，再固定鏡頭光圈和焦距螺絲

(5)項目難點及解決方案描述【※調試中遇到的難點及解決方案]

難點1:不同類型的產品存在景深過大，清晰無法滿足需求

解決方案:滾筒線增加引導裝置使每個箱體盡量往一個方向進行偏移，縮減不同規格箱體的景深大小

難點2:不同類型箱體對應的過濾規則較多，同時需要支持對二維碼的碼內容進行裁剪，正則表達式過濾無法全部滿足需求

解決方案:改用腳本進行碼規則數據處理，同時增加裁剪函數對二維碼的內容進行裁剪

6.方案優勢

(1)產品層面

現場每天出入庫數量為4500 箱體左右，通過腳本過濾對一維碼和二維碼同時進行識別，讀碼準確率可達到99.6%

支持對不同供應商的箱體類型進行一并兼容，無需進行切換

對于部分覆膜箱體通過光源和相機傾斜進行消除反光兼容

算法耗時單個箱體整體CT時間為1S滿足項目實際需求CT

(2)公司層面

作為我司第一個STU倉儲場景標桿案例在南昌華勤進行落地，目前已在東莞華貝和南昌華勤二期同步進行場景復制

(3)客戶層面

大大縮減了客戶現場人力資源，總共11個工站，每個工站縮減1個人力

增加倉儲分揀后，基本沒有箱體信息上傳失敗情況出現

整體檢測效率提升了百分至五十，合格率提升了百分之十

對于不同供應商的箱體類型能同步進行兼容，同步縮減了產品換型時間

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