廣告 | 點(diǎn)擊查看

摘要：機(jī)器視覺(jué)技術(shù)通過(guò)光學(xué)傳感器和計(jì)算機(jī)算法賦予機(jī)器“看”和“理解”的能力，受勞動(dòng)力短缺、效率提升需求等因素驅(qū)動(dòng)，在物流領(lǐng)域自動(dòng)化需求激增。本文基于康耐視的機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品創(chuàng)新與技術(shù)發(fā)展，探討了機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、創(chuàng)新發(fā)展及未來(lái)趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；圖像處理；深度學(xué)習(xí)；物流自動(dòng)化

作者：張承祖 孟浩

康耐視視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)（上海）有限公司

一

前言

機(jī)器視覺(jué)（Machine Vision）是一種通過(guò)光學(xué)傳感器（如相機(jī)、鏡頭、光源）捕獲圖像，并利用計(jì)算機(jī)算法（2D/3D 視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)）對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，最終實(shí)現(xiàn)檢測(cè)、識(shí)別、測(cè)量、引導(dǎo)等功能的技術(shù)。其核心是賦予機(jī)器“看”和“理解”的能力，替代或輔助人工完成高精度、高重復(fù)性的視覺(jué)任務(wù)。

近年來(lái)，得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)及人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)圖像識(shí)別到深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析的重大跨越，并在眾多領(lǐng)域大放異彩。在倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)逐步深入應(yīng)用到貨物的識(shí)別與分揀、質(zhì)量檢測(cè)與安全監(jiān)控、庫(kù)存的管理與監(jiān)控、裝載與運(yùn)輸管理、無(wú)人搬運(yùn)車(chē)（AGV）導(dǎo)航與避障等諸多場(chǎng)景中，其卓越的應(yīng)用成效正在推動(dòng)一場(chǎng)關(guān)于效率提升、成本降低、資源優(yōu)化配置以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能決策等方面的深刻變革。

康耐視在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域擁有超過(guò)40年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，其技術(shù)積累與產(chǎn)品體系覆蓋制造、物流、醫(yī)藥、包裝等多個(gè)行業(yè)。本文通過(guò)介紹康耐視機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用，分享機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的新發(fā)展、應(yīng)用現(xiàn)狀和未來(lái)趨勢(shì)，以及如何賦能物流自動(dòng)化裝備持續(xù)升級(jí)。

二

機(jī)器視覺(jué)在物流行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)主要應(yīng)用于電子、汽車(chē)、半導(dǎo)體等制造業(yè)，以及物流分揀與倉(cāng)儲(chǔ)、醫(yī)療等行業(yè)。近幾年，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在物流行業(yè)的應(yīng)用需求激增，這主要得益于多方面因素，包括全球勞動(dòng)力短缺，企業(yè)對(duì)速度、質(zhì)量、可追溯性要求越來(lái)越高，近岸外包和供應(yīng)鏈強(qiáng)化，機(jī)器視覺(jué)采用門(mén)檻降低等等。

總體來(lái)看，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在倉(cāng)庫(kù)（Warehouse）和配送中心（Distribution Center）兩大倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛且深入，特別是在分揀中心的應(yīng)用普及率更高。具體來(lái)看，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在倉(cāng)儲(chǔ)物流方面的應(yīng)用場(chǎng)景與解決方案如下：

1.貨物識(shí)別與分揀

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)用于貨物的快速識(shí)別與分揀。結(jié)合條碼讀取器、智能相機(jī)及深度學(xué)習(xí)識(shí)別技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的分揀。涉及的主要產(chǎn)品包括條碼讀取器、智能相機(jī)、視覺(jué)算法庫(kù)、3D相機(jī)等，通過(guò)這些產(chǎn)品與窄帶分揀機(jī)、擺輪分揀機(jī)等自動(dòng)分揀機(jī)，以及供包臺(tái)設(shè)備的結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)高效精準(zhǔn)的貨物分揀，并大幅提升作業(yè)效率。

2.質(zhì)量檢測(cè)與安全監(jiān)控

在此場(chǎng)景中，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)主要用于檢測(cè)包裹在流通過(guò)程中是否出現(xiàn)瑕疵或異常行為。涉及的主要產(chǎn)品包括智能相機(jī)、視覺(jué)算法庫(kù)及 3D 相機(jī)等，這些產(chǎn)品結(jié)合安全技術(shù)系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的全面檢測(cè)和安全監(jiān)控，從而提升整個(gè)作業(yè)的品質(zhì)和安全性。

3.庫(kù)存的管理與監(jiān)控

通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的圖像處理、物體識(shí)別與檢測(cè)以及實(shí)時(shí)圖像分析等手段，與智能貨架、RFID標(biāo)簽等結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的庫(kù)存監(jiān)控和管理。這不僅可以提高庫(kù)存效率和準(zhǔn)確性，也是近年來(lái)倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域的一個(gè)新興方向。涉及的主要產(chǎn)品包括智能相機(jī)、視覺(jué)算法庫(kù)。

4.裝載與運(yùn)輸管理

在這一環(huán)節(jié)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)主要應(yīng)用于路徑規(guī)劃和運(yùn)輸跟蹤。通過(guò)運(yùn)輸機(jī)器人、視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)等產(chǎn)品和解決方案，與 AGV、無(wú)人叉車(chē)等設(shè)備結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的裝載與運(yùn)輸管理，從而提升運(yùn)輸效率和安全性。

三

機(jī)器視覺(jué)主要應(yīng)用案例

隨著物流行業(yè)不斷發(fā)展，對(duì)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的要求越來(lái)越高，具體表現(xiàn)在更高的識(shí)別率、更快的處理速度、更強(qiáng)大的適應(yīng)性。結(jié)合康耐視的相關(guān)案例，重點(diǎn)介紹一下機(jī)器視覺(jué)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用情況和效果。

1.場(chǎng)景一：高速分揀系統(tǒng)

• 挑戰(zhàn)：包裹并排在一起甚至疊在一起，常會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤分揀，從而造成不必要的浪費(fèi)和損失。

• 解決方案：通過(guò)創(chuàng)新的康耐視Pinpoint算法，能夠準(zhǔn)確識(shí)別包裹的輪廓并定位包裹，將并排堆疊包裹識(shí)別出來(lái)后可提前剔除到異?？冢苊夥謷e(cuò)誤和浪費(fèi)。見(jiàn)圖 1。

• 技術(shù)說(shuō)明：康耐視Pinpoint 算法是一種創(chuàng)新的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)技術(shù)，專(zhuān)為處理復(fù)雜視覺(jué)場(chǎng)景設(shè)計(jì)，旨在簡(jiǎn)化機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用的部署流程并提升處理精度，其核心在于利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)高精度物體識(shí)別和定位，而無(wú)需傳統(tǒng)算法的繁瑣訓(xùn)練過(guò)程。

  
  

  圖1 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于高速分揀
  

2.場(chǎng)景二：動(dòng)態(tài) DWS，高速動(dòng)態(tài)測(cè)量包裹體積

• 挑戰(zhàn)：在極高的速度情況下，保證高精度的體積輸出。

• 解決方案：康耐視采用快照式3D技術(shù)，在高速度下能準(zhǔn)確識(shí)別每一個(gè)包裹的體積數(shù)據(jù)。見(jiàn)圖2。

• 技術(shù)說(shuō)明：快照式3D技術(shù)是一種基于光學(xué)傳感器（如結(jié)構(gòu)光）的高速成像方法，能在毫秒級(jí)捕獲包裹深度信息，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)重建3D模型，實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)精度的體積測(cè)量。算法融合了2D/3D視覺(jué)技術(shù)，能處理反光、黑色包裹等傳統(tǒng)算法難以識(shí)別的挑戰(zhàn)性場(chǎng)景，確保在高速檢測(cè)中保持99%以上的識(shí)別準(zhǔn)確率。該技術(shù)專(zhuān)為物流高速環(huán)境設(shè)計(jì)，克服了傳統(tǒng)方法易受運(yùn)動(dòng)影響的局限。

  
  

  圖2 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于包裹體積測(cè)量
  

3.場(chǎng)景三：高速交叉帶有無(wú)檢測(cè)

• 挑戰(zhàn)：包裹形態(tài)各異，存在黑色、反光等情況，傳統(tǒng)的視覺(jué)算法無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別。

• 解決方案：康耐視采用深度學(xué)習(xí)算法，排除背景臟污的干擾，準(zhǔn)確識(shí)別各種高難度的包裹，同時(shí)輕量化部署流程，不需要過(guò)多的訓(xùn)練即可完成現(xiàn)場(chǎng)的模型配置。值得一提的是，康耐視即將推出不需要訓(xùn)練的模型算法 Pinpoint也是其眾多深度學(xué)習(xí)算法的一種，Pinpoint算法利用先進(jìn)技術(shù)可以做到無(wú)需訓(xùn)練，開(kāi)箱即用，將大大提高現(xiàn)場(chǎng)的部署效率。見(jiàn)圖3。

  
  

  圖3 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于高速交叉帶有無(wú)檢測(cè)
  

四

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展與應(yīng)用趨勢(shì)

1.技術(shù)創(chuàng)新方向

隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用普及以及AI等技術(shù)發(fā)展日益成熟，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)將不斷升級(jí)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，降低視覺(jué)采納難度和應(yīng)用成本。結(jié)合康耐視自身研發(fā)和探索來(lái)看，未來(lái)值得關(guān)注的技術(shù)趨勢(shì)主要有以下幾點(diǎn)：

一是“讀碼+視覺(jué)”的融合，將增加單設(shè)備的視覺(jué)能力。

二是降低 AI 視覺(jué)的采用難度，做到開(kāi)箱即用。以康耐視的模型算法Pinpoint為例，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Pinpoint能實(shí)時(shí)分析包裹輪廓（如并排或堆疊包裹），準(zhǔn)確分割和定位物體，減少誤判。相比傳統(tǒng)2D視覺(jué)算法，Pinpoint 在圖像處理上進(jìn)行重大升級(jí)，大大優(yōu)化邊緣檢測(cè)和噪聲過(guò)濾能力，使處理速度提升30%以上，同時(shí)降低對(duì)光照和背景變化的敏感性。Pinpoint采用輕量化模型架構(gòu)，用戶(hù)無(wú)需進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練或現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試，即可直接部署，部署時(shí)間從數(shù)周縮短至數(shù)小時(shí)，這顯著降低了AI視覺(jué)應(yīng)用的門(mén)檻，并支持快速迭代以適應(yīng)不同物流環(huán)境。

三是進(jìn)一步開(kāi)拓3D視覺(jué)的應(yīng)用深度，做到2D/3D/AI一體化。康耐視正深化在深度學(xué)習(xí)和3D技術(shù)領(lǐng)域的研究，特別是利用深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別、物體檢測(cè)及圖像分析等核心領(lǐng)域進(jìn)行突破，以提升機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在多變場(chǎng)景中的物體識(shí)別能力，為客戶(hù)提供定制化、專(zhuān)業(yè)化解決方案。

四是標(biāo)準(zhǔn)化部署，降低現(xiàn)場(chǎng)通道掃的部署難度，從而降低部署和維護(hù)成本。倉(cāng)儲(chǔ)物流的應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)單一，但需求巨大。因此，能夠快速部署且兼具靈活性的標(biāo)準(zhǔn)化物流解決方案可以更好地滿(mǎn)足客戶(hù)日益多樣化的需求。

五是平臺(tái)化的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，從而快速推出新產(chǎn)品，迅速響應(yīng)市場(chǎng)變化。目前，康耐視市場(chǎng)調(diào)研團(tuán)隊(duì)正通過(guò)搜集分析全球主流市場(chǎng)需求，確定自主研發(fā)或合作的方向，構(gòu)建一個(gè)通用且可擴(kuò)展的平臺(tái)（而非單一產(chǎn)品），并基于該平臺(tái)快速衍生出一系列產(chǎn)品。例如，康耐視最新推出的80系列產(chǎn)品都是基于同一平臺(tái)開(kāi)發(fā)，但每款產(chǎn)品有其獨(dú)特功能和定位。這種平臺(tái)化的開(kāi)發(fā)模式，使產(chǎn)品能夠在一年內(nèi)陸續(xù)推向市場(chǎng)，大大提高市場(chǎng)響應(yīng)速度。

此外，數(shù)據(jù)分析與智能決策能力也至關(guān)重要?？的鸵曇恢痹诩哟筮吘壷悄埽‥I）方案的研發(fā)力度，并推出了一款名為EI的智能決策與算法軟件。針對(duì)物流領(lǐng)域，該軟件可以實(shí)時(shí)獲取現(xiàn)場(chǎng)所有相機(jī)和傳感器的數(shù)據(jù)，包括 3D 數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)為決策者提供準(zhǔn)確的信息支持，幫助其高效地管理、分析和決策。

2.應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域的應(yīng)用過(guò)程中，現(xiàn)存的諸多瓶頸將被逐一突破，今后將朝著提高效率與準(zhǔn)確性、降低成本、優(yōu)化庫(kù)存管理以及推動(dòng)智能決策等方向發(fā)展。這些趨勢(shì)將共同推動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)物流行業(yè)向更高效、智能化的方向發(fā)展。

（1）效率與準(zhǔn)確性持續(xù)突破

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)正通過(guò)算法升級(jí)和硬件迭代突破識(shí)別精度瓶頸。據(jù)Logistics IQ報(bào)告，2023 年全球頭部物流企業(yè)因視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用，使分揀效率平均提升35%，錯(cuò)誤率降至0.5%以下。如康耐視基于Pinpoint算法，在高速分揀系統(tǒng)中已實(shí)現(xiàn)99%的包裹輪廓識(shí)別率；基于快照式3D技術(shù)，動(dòng)態(tài)DWS系統(tǒng)體積測(cè)量精度達(dá)±5mm，處理速度提升至2.5件/秒。

（2）降本增效成為核心驅(qū)動(dòng)力

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以幫助企業(yè)降低人力成本、技術(shù)應(yīng)用成本，減少資源浪費(fèi)。根據(jù)麥肯錫發(fā)布的《智能倉(cāng)儲(chǔ)白皮書(shū)》，某電商倉(cāng)庫(kù)部署視覺(jué)分揀技術(shù)后，人力成本降低 40%。實(shí)際案例也顯示，基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，人工巡檢需求、錯(cuò)誤分揀導(dǎo)致的損失都會(huì)得到顯著下降；更先進(jìn)的算法也可以使部署周期從數(shù)周縮至數(shù)小時(shí)，維護(hù)成本大幅減少；平臺(tái)化產(chǎn)品可以支持模塊化擴(kuò)展，降低客戶(hù)初期投資；基于更精準(zhǔn)的體積測(cè)量，使裝載空間利用率得到提升，從而節(jié)省運(yùn)費(fèi)。

（3）庫(kù)存管理向?qū)崟r(shí)化、智能化演進(jìn)

通過(guò)將機(jī)器視覺(jué)、RFID、邊緣智能（EI）等技術(shù)進(jìn)行融合，可以實(shí)現(xiàn)全鏈路監(jiān)控、追蹤貨架商品位移，以及提升庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)效率等；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)，通過(guò) EI 軟件分析歷史出入庫(kù)數(shù)據(jù)，可以有效減少積壓庫(kù)存。據(jù)公開(kāi)報(bào)道，沃爾瑪采用類(lèi)似系統(tǒng)后，庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提升25%。

（4）智能決策賦能全流程升級(jí)

隨著機(jī)器視覺(jué)從“感知工具”進(jìn)階為“決策中樞”，將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)全流程智能化、預(yù)測(cè)性維護(hù)、資產(chǎn)效率最大化等功能。如形成入庫(kù)（3D體積測(cè)量）→分揀（Pinpoint定位）→出庫(kù)（裝載路徑規(guī)劃）閉環(huán)；監(jiān)控設(shè)備振動(dòng)、溫度等參數(shù)，提前預(yù)警故障（如分揀機(jī)軸承異常），減少停機(jī)時(shí)間；實(shí)時(shí)監(jiān)控AGV運(yùn)行狀態(tài)，調(diào)度系統(tǒng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化路徑，提高設(shè)備利用率。

五

結(jié)語(yǔ)

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)通過(guò)光學(xué)傳感器與AI算法賦予機(jī)器“感知—決策”能力，基于算法智能化、3D 視覺(jué)融合及邊緣決策等核心技術(shù)突破，正全面助力物流領(lǐng)域中智能分揀、精準(zhǔn)測(cè)量、庫(kù)存管理及智能調(diào)度等實(shí)現(xiàn)全流程智能化升級(jí)。

可以預(yù)見(jiàn)，效率與成本的平衡、全流程決策閉環(huán)、技術(shù)普惠化，將成為未來(lái)五年行業(yè)升級(jí)的核心引擎。機(jī)器視覺(jué)也將進(jìn)一步通過(guò)深度學(xué)習(xí)和3D技術(shù)的研發(fā)、平臺(tái)化的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品方案的標(biāo)準(zhǔn)化，以及數(shù)據(jù)分析與智能決策能力的提升，以“精度躍升+成本下探+數(shù)據(jù)賦能”三重突破，推動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)物流從自動(dòng)化走向智能化。

———— 物流技術(shù)與應(yīng)用 ————

編輯、排版：王茜

本文內(nèi)容源自

歡迎文末分享、點(diǎn)贊、在看！轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系后臺(tái)。

廣告宣傳