传统分拣弊端明显,AI机器视觉赋能物流行业包裹分类产线数智化升级

随着电子商务的快速发展,物流行业的包裹数量持续增长,给物流企业带来了巨大的运营压力。目前,国内大型物流运转中心已开始采用机器视觉自动化设备,但多数快递公司处于半自动化状态,中小型物流分拣中心目前仍靠人工录入地址信息、扫描进行分拣。

对于物流行业而言,人力成本较为敏感,而机器视觉自动化设备,以其高度自动化、智能化以及高效、高精度、较强环境适应性等优势,为快速发展的物流行业包裹分类系统开辟新视野,并实现快速、准确地检测和分类各样式包裹,从而提升行业整体效率。

传统分拣弊端明显,AI机器视觉赋能物流行业包裹分类产线数智化升级_第1张图片

传统分拣弊端明显 机器视觉助力高效分类

传统电商与快递公司在进行包裹分类时,通常将各种种类的包裹统一散乱的放在分拣中心,项目难点众多,包括包裹类型众多,同种包裹在形状、大小等方面存在较大差异;托盘与传送带背景变化,基于规则的传统机器视觉,难以实现所需的检测准确性并准确分类;来料堆叠乱序,仅用传统二维识别定位无法实现较高的分类准确率等。若由人工对输送线上的包裹进行分类检出,则容易导致:

  1. 分拣效率低下:人工分拣速度慢,容易出现拥堵和等待,影响整个物流配送的速度和效率;
  2. 分拣准确率低:人工分拣容易出现分拣错误、漏检等,导致货物配送延迟、客户投诉等问题;
  3. 人力成本高:传统分拣方式需要大量的人工参与;
  4. 物流信息不透明:传统分拣方式缺少实时信息反馈和追踪能力,较难及时了解货物配送情况,难以做到全程可视化、可追溯。

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而面向智慧物流行业的快递包裹无需分拣场景,众多机器视觉厂商依托AI视觉分拣设备,实现精准识别和抓取各种品类、任意堆叠、无需来料的包裹,并确保包裹输送线持续、稳定、高效的运行。

因此,在现代物流行业中,逐渐采用AI+机器视觉技术来代替传统分拣方式,在提高包裹的分类效率及准确率的同时,降低人力成本,提高物流信息的透明度和客户满意度。

AI赋能新型分拣 物流行业智能升级

在众多机器视觉厂商中,深眸科技深入调研,凭借深耕机器视觉多年积累的技术能力和案例经验,推出基于AI+3D视觉的工业AI视觉系统赋能包裹分类项目。针对快速供包海量SKU识别问题,依托行业领先的3D视觉技术和深度学习智能算法,采用对比学习、目标检测与分割以及点云位姿检测等多种算法,对目标的集合边缘、包装纹理与材质等重要特征进行学习,实现不同供包的精准识别与定位,助力物流行业输送线的智能化升级。

除此之外,深眸科技的工业AI视觉系统,通过智能相机组合外部光源的模式,能够在处理反光、纹理不清晰、鼓包等包裹情形下具备较强的适应能力,同时实现产品快速、高效的部署;结合柔性抓取控制技术,可适应对各种信封、纸箱、泡沫箱、软包、编织袋等常规包裹种类的稳定抓取,同时对鼓包、松垮等包装不规范包装具有较高的抓取成功率;实时规划机器人运动轨迹,自动躲避障碍物,从而避免分类抓取过程中出现碰撞、甩包等异常情况。

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当前,我国物流行业发展空间巨大,深眸科技凭借着工业AI视觉系统的柔性自动化生产和先进的AI算法,帮助物流企业快速解决棘手的包裹分类难题,进一步实现智慧物流。

随着柔性自动化制造需求的日益丰富,深眸科技以AI+3D视觉算法,精准识别和抓取图案连续、紧密贴合、随机堆叠的快递包裹。未来,深眸科技将继续深耕芯片半导体、新能源、智慧物流等行业,打造更高效的AI+3D视觉产品,助力制造业客户降本增效。

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