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[设备综合] 康耐视:机器视觉打开智慧物流新视界|物流设备零部件与元器件专题(二)

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[LV.3]偶尔看看II

发表于 2021-1-10 12:26:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
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通道扫码:如今的分拣机速度较快且包裹间隔较小,在极端角度下读取箱子所有面上的受损代码。这使物流中心能够提高处理量,并且不影响分拣准确性
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在满足需求中不断创新

在各行业的快速发展下,仓储端对于效率提升、管理精细化、操作准确性等各方面需求越来越高,传统劳动力无法再充分满足这些需求。特别是电子商务的高速发展和消费者对物流时效越来越高的期待,物流中心对吞吐量和运行效率的要求也越来越高。

如六面扫码+体积测量系统——DataMan 474+3D-A1000最高可支持3.5m/s线速度,可以准确读取皮带线上更小包裹间距的条码,将分拣线每小时的处理量提高10%~20%。解放双手读码——DataMan 374+HPIT光源则突破了手持设备的局限性,如电池需要充电,占用双手,设备经常掉落/损坏等。同时,康耐视的专利算法和HDR+进一步提高了性能,准确读取破损、脏污、覆膜、反光、变形等难度较高的代码,并且支持更快的线速度,处理更大的景深。
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运送成本估算:3D-A1000 体积测量系统可采集和上传尺寸和体积信息,这使操作人员能够选择最佳包装方式,并更准确地估算运送成本
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物品分类和验证:3D-A1000 体积测量系统可快速、准确地对拣选物品进行分类,并进行体积和尺寸数据采集,提高订单执行准确性,改进库存管理,并降低退货成本
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解放双手拣选:康耐视图像读码技术可快速读取全向、受损、脏污、变形和极端角度下的代码
技术发展方向
尽管目前物流装备行业有众多新技术和解决方案,但从整体应用来看还面临诸多挑战。自动分拣机在更大流量、货物更小间隔下的识读准确率,便对读码器的性能提出了更高要求。如,紧凑的包裹间距导致取图过暗,很难捕获清晰的照片导致解码难度大。同时,为了能够看到包裹下方的代码,需要读码器安装更大的倾角,图像可能由此产生畸变而很难被准确解码。另外,容易读取相邻包裹的代码而产生误读,或者多个读取导致包裹重新进入分拣系统,如果处理不当会出现分拣错误。目前,康耐视可以做到最小100mm包裹间距的准确读取。

一是结合深度学习和人工智能算法在物流行业中的应用。康耐视深度学习软件将人工智能(AI)与视觉软件相结合,应用于单件分离、异型件区分、OCR字符读取、托盘计数、外包装检测等场景。

二是2D、3D视觉在物流行业中的应用。配合应用越来越多的机器人进行更加精准的拆码垛、3D体积测量、3D包裹检测等,并在此基础上衍生定制化检测需求。

正是基于对机器视觉始终如一的专注,在疫情影响之下,康耐视今年以来的业绩却逆势实现了大幅增长,特别是第三季度业绩同比增长最为明显。孟浩表示,未来,康耐视仍将持续保持对中国市场的极大信心,保持大力投入,推动2D、3D视觉和深度学习及人工智能在物流行业的应用,为客户创造价值,为行业发展作出贡献。


物流技术与应用
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