机器视觉改善物流行业
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机器视觉改善物流行业

小施 2020-12-01 9148


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物流业务需要处理大量的SKU和信息数据库,而使用机器视觉可以帮助提高效率。

电子商务已迫使物流行业盘点其如何应用自动化和机器视觉。分销业务曾经以相对统一的包装装运相对统一的货物,现在,他们必须处理箱子,包裹,塑料袋和硬包装袋,以及具有多种颜色,尺寸和几何形状的自带集装箱产品。此外,随着每年都有更多产品可以在线使用,以及消费者越来越期望这些产品能够在几天之内进行定制和交付,物流部门必须能够处理大量的SKU和信息数据库。


几十年来,条形码扫描仪一直是追踪行业的主力军,它们不断发展以跟上分销变化的步伐。但是,需要从更多包装中更快地收集更多数据的需求促使更先进的视觉技术成为许多分销业务中的固定设备。


隔夜(交付)增长

手机技术的发展不仅为像素和芯片提供了更高的分辨率和更小的外形尺寸,而且还为为成为工业解决方案奠定了坚实的基础而需要的处理能力的提高和成本的降低。嵌入式成像技术在不断变化的物流行业中的潜力是显而易见的。


扫描,成像及其他

尽管成像与基于激光的条形码扫描仪相比存在较大差异,但两者仍然是互补的,而不是竞争性的解决方案。当在远距离,运动中或应用在大包装(例如冰箱盒)上的某个地方读取代码时,激光通常具有优势。当用户在系统级别比较扫描,成像和视觉的相对多功能性时,组件的进步也为组合注入了更大的多功能性-智能手机技术仍然是创新的来源之一。


液体透镜自动对焦技术也已在物流应用中得到越来越多的使用。通过施加电荷以改变油和水之间的界面形状,这些透镜有助于克服在输送线上对包装进行成像时遇到的景深挑战。随着包裹输送机的行进速度的提高,液体透镜技术也在不断发展。随着包裹的形状,表面和比例的增加,以及分销业务采用基于尺寸的定价模型,捕获包裹尺寸对于物流也变得越来越重要。


接下来沿着传送带走

在过去的十年中,电子商务推动了视觉技术的发展和增长,但未来的增长可能来自一个令人惊讶的季度:传统的实体店领域。现有企业正在意识到他们在这场斗争中拥有的一项主要优势。凭借遍布全国的本地商店网络,他们拥有到客户的最后一英里,从而减少了对第三方运输服务的依赖。


标签:机器视觉

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