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    視覺百科

    機(jī)器視覺在倉儲(chǔ)物流設(shè)備中的應(yīng)用怎么選

    時(shí)間:2025.06.05
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      大家今天想跟大家伙兒聊聊倉庫里頭搞的那個(gè)機(jī)器視覺。一開始我對這玩意兒也是一知半解,覺得挺玄乎的,不就是裝幾個(gè)攝像頭嘛能有多大用?后來實(shí)踐下來,還真有點(diǎn)東西。


      痛點(diǎn)與想法

      咱們先說說為啥要搞這個(gè)。以前物流倉庫,那純粹是人海戰(zhàn)術(shù)。分揀、盤點(diǎn)、找貨,全靠老師傅們的火眼金睛和兩條腿。一到大促,那家伙,倉庫里跟打仗似的,人仰馬翻。錯(cuò)發(fā)、漏發(fā)、貨物堆積如山找不到,這些事兒是家常便飯。老板天天愁眉苦臉,說再這么下去,人工成本扛不住,效率也上不去,客戶投訴也多。

      我就琢磨,現(xiàn)在不都說智能化、自動(dòng)化嘛咱是不是也得跟上潮流?聽人說現(xiàn)在有個(gè)叫“機(jī)器視覺”的技術(shù),能讓機(jī)器“看見”東西,還能“認(rèn)識”東西。我就想,這玩意兒要是能用到物流倉庫,幫著識別包裹、讀取條碼、甚至看看貨物有沒有破損,那不就能省不少事兒嘛


      摸索與嘗試階段

      有了想法就得干。我先是自己上網(wǎng)扒拉資料,看各種案例,大概了解了下機(jī)器視覺能干然后,就開始找供應(yīng)商。那時(shí)候,國內(nèi)做這個(gè)的也不少,但很多都是做工業(yè)檢測的,用在物流倉庫的,尤其是針對一些不算太大規(guī)模的,方案選擇沒那么多。

    度申全系工業(yè)相機(jī)

      第一步:先從簡單的搞起

      沒敢一下子搞太復(fù)雜的,先挑了個(gè)最頭疼的環(huán)節(jié)——包裹信息的快速讀取和記錄。以前都是人工拿掃描槍一個(gè)個(gè)掃,慢不說,還容易掃漏或者掃錯(cuò)。能不能在傳送帶上裝個(gè)攝像頭,包裹過去的時(shí)候自動(dòng)拍照識別上面的條碼、二維碼,甚至是一些關(guān)鍵的文字信息,比如收件地址的城市代碼啥的。

      找了家技術(shù)公司,溝通需求。他們派人來現(xiàn)場看了,給出了個(gè)初步方案。核心就是:

      工業(yè)相機(jī):得選個(gè)像素高、拍照速度快的。

      光源:這個(gè)特別重要!一開始自己瞎搞,光線不圖片拍出來黑乎乎的,啥也識別不出來。后來才知道,得用專門的條形光源或者環(huán)形光源,保證光照均勻。

      圖像處理軟件:這玩意兒是核心,得能從照片里準(zhǔn)確找到條碼,并且把條碼信息讀出來。

      裝好設(shè)備,開始調(diào)試。嚯,問題真不少!有時(shí)候條碼位置不正,識別不出來;有時(shí)候包裹反光太強(qiáng),條碼一片白;有時(shí)候條碼印得模糊,也識別不了。那段時(shí)間,我天天泡在倉庫里,跟技術(shù)人員一起調(diào)參數(shù),改光源角度,優(yōu)化識別算法。真是頭都大了。


    倉儲(chǔ)異常檢測流程

      第二步:擴(kuò)展到尺寸測量和異常檢測

      條碼識別穩(wěn)定下來后,客戶嘗到了甜頭,效率確實(shí)提升了不少。接著客戶就想,能不能再搞點(diǎn)高級的?比如,自動(dòng)測量包裹的體積。這個(gè)對度申工程師計(jì)算運(yùn)費(fèi)、合理安排倉儲(chǔ)空間挺重要的。

      又加了幾個(gè)攝像頭,從不同角度拍攝包裹,通過算法重建出包裹的三維輪廓,就能算出長寬高了。這個(gè)比條碼識別復(fù)雜多了,對算法的要求也更高。一開始準(zhǔn)確率不高,經(jīng)常把小包裹量成大包裹,或者大包裹量成小的。又是不斷地校準(zhǔn)、優(yōu)化模型。

      順帶著,客戶還想讓系統(tǒng)能看看包裹有沒有明顯破損、變形。這個(gè)主要是通過對比標(biāo)準(zhǔn)包裹的圖像特征,如果發(fā)現(xiàn)當(dāng)前包裹有明顯的凹陷、破洞啥的,就報(bào)警提示人工檢查。這個(gè)功能相對來說,誤報(bào)率會(huì)高一些,畢竟“破損”這個(gè)定義有點(diǎn)主觀,但能提前發(fā)現(xiàn)一些嚴(yán)重問題。

    倉儲(chǔ)現(xiàn)有設(shè)備集成示意圖

      與現(xiàn)有設(shè)備集成

      光有機(jī)器視覺系統(tǒng)還不行,得把它跟倉庫原有的WMS(倉庫管理系統(tǒng))、輸送線這些東西聯(lián)通起來,才能發(fā)揮最大作用。比如,機(jī)器視覺識別出來的包裹信息、尺寸信息,得自動(dòng)上傳到WMS里,WMS再根據(jù)這些信息,指揮分揀機(jī)把包裹送到對應(yīng)的出口。

      這個(gè)對接過程也挺費(fèi)勁的,各種接口協(xié)議,數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換,沒少加班。但搞通了之后,整個(gè)流程就順暢多了。以前是人追著貨跑,現(xiàn)在是貨自動(dòng)“告訴”系統(tǒng)它是誰,要去哪兒,系統(tǒng)再安排它走。

    機(jī)械臂識別快件

      最終實(shí)現(xiàn)與效果

      經(jīng)過大半年的折騰,客戶倉庫的幾條主要輸送線上都裝上了機(jī)器視覺系統(tǒng)。包裹從卸貨口進(jìn)來,經(jīng)過視覺系統(tǒng)的“眼睛”,條碼、尺寸、重量(重量是另外的稱重模塊,但數(shù)據(jù)會(huì)跟視覺信息匯總)就都自動(dòng)采集記錄了。然后系統(tǒng)會(huì)根據(jù)這些信息,自動(dòng)計(jì)算最優(yōu)的存儲(chǔ)位置,或者直接引導(dǎo)到對應(yīng)的分揀口。


      效果嘛還是挺明顯的:

      準(zhǔn)確率高了:機(jī)器識別比人眼靠譜,錯(cuò)分錯(cuò)揀的情況大大減少。

      效率快了:以前一個(gè)包裹從進(jìn)來到分出去,可能得好幾分鐘,現(xiàn)在幾十秒就搞定了。

      人力省了:以前光分揀口就得好幾個(gè)人盯著,現(xiàn)在一兩個(gè)人巡視下就行。

      數(shù)據(jù)全了:每個(gè)包裹的尺寸、重量、照片都有記錄,方便追溯,也為后續(xù)的倉庫優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。

      也不是說裝上機(jī)器視覺就萬事大吉了。設(shè)備也需要維護(hù),算法也需要根據(jù)新的包裹類型、條碼樣式不斷更新和優(yōu)化。有時(shí)候遇到一些特別奇葩的包裹,或者光線條件突變,系統(tǒng)還是會(huì)“犯迷糊”。但這玩意兒對倉儲(chǔ)物流的提升是實(shí)實(shí)在在的。


      我這實(shí)踐下來,感覺機(jī)器視覺在倉庫里頭,就是給機(jī)器裝上了一雙不知疲倦、又快又準(zhǔn)的眼睛。它不會(huì)像人一樣看走眼,也不會(huì)累。雖然前期投入和調(diào)試過程挺折騰人的,但一旦穩(wěn)定運(yùn)行起來,帶來的效益還是相當(dāng)可觀的。未來,度申工程師還打算嘗試把機(jī)器視覺跟機(jī)器人結(jié)合起來,搞個(gè)自動(dòng)裝卸、自動(dòng)碼垛啥的,那可就更省心了!

      好了,今天就先跟大家分享這么多我搞機(jī)器視覺的心得體會(huì),希望能對有類似想法的朋友有點(diǎn)啟發(fā)。這玩意兒看著高大上,只要肯下功夫去琢磨、去試,也沒那么神秘。


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