物流行业

2.行业背景介绍

(1) 行业简介

机器视觉技术在仓储和生产物流中，发挥着至关重要的作用。通过提供尺寸计量、自动化控制和检测溯源等功能，机器视觉技术被应用于AMR 移动机器人的环境感知、自动分拣系统以及机器人拆码垛和货品拣选等场景，极大提升了物流效率和安全性。随着深度学习的发展，机器视觉系统的算法能力得到加强，视觉分析的准确率进一步提高，将持续助力物流自动化和智能化程度提升。

从需求行业来看，机器视觉市场的最大增量可能来自物流领域，销售额预计同比增长11%，达到近4.4亿美元。2023~2028年，预计机器视觉产品销售额在物流与包裹分拣领域的复合年均增长率将达到20.4%，其中拣选应用的增速预测更是高达38%。到2028年，机器视觉在物流与包裹分拣领域的全球销售额将接近10亿美元。

(2) 生产环节介绍

上游环节:

1.供应商订单揽收

2.初步集包、按流向简单分类

3.叉车运输包裹到分拣位置，排队卸车

包裹分拣环节:

1.人工通过皮带机将包裹送上分拣线

2.扫码，测包裹高宽进行WCS 系统信息上传

3.系统读取目的地，自动分配格口

下游环节:

1.分配格口后通过料箱AGV机器人进行货架存储

2.通过系统进行监控包裹的出入库

(3)项目目的

在包裹分拣过程中包裹箱体码信息需要进行扫码后进行上传系统绑定，人工进行扫码生产效率较低，需消耗大量的人力资源，另因人为会产生视觉疲劳导致上传信息异常，同步仅需要上传箱体标签内符合客户所需规则的码信息

(4)检测原因

增加三面扫箱体码自动识别检测后可以大大缩短整体仓库存储效率，同步减少人为引起信息失误

3.案例背景

(1)客户(项目)需求

胶箱和纸箱在滚筒上进行移动，需要通过每个工站的侧扫和顶扫相机对箱体的侧面，正面和顶面的标签码进行识别后上传，系统进行分配箱体的出库和入库任务，同时对于空胶箱只需识别胶箱码信息上传，无需识别胶箱内码信息

(2)客户痛点或问题

1.不同箱体切换上传系统工序准备周期比较长，影响仓库存储效率

2.部分箱体体积重量比较大，人工来回搬运上传信息需要消耗大量人力资源

3.对单个箱体标签有多个码内容，只需要识别符合规则码内容，其他的码信息需要筛选掉不进行上传

4.部分一维码窄条宽度较小读码精度无法满足，导致扫码识别率较低

4. 方案描述

(1)项目配单表及数据

(2)方案示意图

(3)方案思路描述

(4)搭建与调试

1.硬件到场后，确认相机，光源，镜头，光源触发线50cm，光源电源线7m硬件确认，.相机固定后调整镜头参数，光圈刻度为4，焦距刻度将箱体移动至距离视野中间旋转至最清晰，再固定镜头光圈和焦距螺丝

(5)项目难点及解决方案描述【※调试中遇到的难点及解决方案]

难点1:不同类型的产品存在景深过大，清晰无法满足需求

解决方案:滚筒线增加引导装置使每个箱体尽量往一个方向进行偏移，缩减不同规格箱体的景深大小

难点2:不同类型箱体对应的过滤规则较多，同时需要支持对二维码的码内容进行裁剪，正则表达式过滤无法全部满足需求

解决方案:改用脚本进行码规则数据处理，同时增加裁剪函数对二维码的内容进行裁剪

6.方案优势

(1)产品层面

现场每天出入库数量为4500 箱体左右，通过脚本过滤对一维码和二维码同时进行识别，读码准确率可达到99.6%

支持对不同供应商的箱体类型进行一并兼容，无需进行切换

对于部分覆膜箱体通过光源和相机倾斜进行消除反光兼容

算法耗时单个箱体整体CT时间为1S满足项目实际需求CT

(2)公司层面

作为我司第一个STU仓储场景标杆案例在南昌华勤进行落地，目前已在东莞华贝和南昌华勤二期同步进行场景复制

(3)客户层面

大大缩减了客户现场人力资源，总共11个工站，每个工站缩减1个人力

增加仓储分拣后，基本没有箱体信息上传失败情况出现

整体检测效率提升了百分至五十，合格率提升了百分之十

对于不同供应商的箱体类型能同步进行兼容，同步缩减了产品换型时间

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