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智慧物流丨康耐視視覺AI技術(shù)實現(xiàn)更精準的包裹分揀

隨著電商物流需求量的日益增加,全渠道履約并直面消費者,成為了物流業(yè)的發(fā)展趨勢,這無疑給物流企業(yè)帶來了巨大的運營壓力。投資自動化設(shè)備進行數(shù)字化升級將有機會重構(gòu)物流行業(yè)的底層鏈路,物流設(shè)施必須快速、準確地檢測和分揀各種各樣的貨品,才能提升行業(yè)整體效率。


然而,由于貨品和包裹類型存在大量差異,再加上托盤或輸送帶背景變化,基于規(guī)則的傳統(tǒng)機器視覺方法難以實現(xiàn)所需的檢測準確性并準確分揀。而且這類技術(shù)的維護非常耗時,通常需要對操作員進行專門培訓。因此物流業(yè)檢測和分揀應用自動化主要面臨以下三個棘手的業(yè)務挑戰(zhàn):


1、貨物丟失或處理錯誤:廣泛的包裹類型和多樣性背景常導致難以檢測到貨品。而檢測不準確可能會導致貨物輸送路線分配錯誤。

2、難以準確分揀物品:物流設(shè)施通常根據(jù)類型分揀貨品以提高效率,容易導致分類錯誤。

3、設(shè)備損壞:由于自動化物流速度和效率超高,經(jīng)常導致貨物最終出現(xiàn)在預期之外的區(qū)域,需要進行停機排查;嚴重時,這些貨品可能會對設(shè)備造成損壞。

這些難題該如何解決?康耐視近期推出了搭載邊緣學習技術(shù)的新產(chǎn)品In-Sight 2800 Detector將上述棘手問題一一解決。

In-Sight 2800 Detector.png

In-Sight 2800 Detector能夠執(zhí)行傳統(tǒng)基于規(guī)則的機器視覺無法完成的檢測和分揀任務。這種基于AI的技術(shù)僅需簡單的圖形訓練,就能夠在反光或復雜背景下從各種角度可靠地檢測或分揀包裹。且用戶可以輕松添加新包裹類型,無需進行廣泛的再訓練。它能輕松實現(xiàn)以下應用:

? 貨品存在/缺失檢測

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? 出入庫流程的包裹分揀

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? 輸送環(huán)節(jié)異常檢測

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當下我國物流業(yè)發(fā)展空間巨大,而大數(shù)據(jù)應用、智慧物流則是重點發(fā)展方向。憑借康耐視In-Sight 2800 Detector基于示例的簡單訓練和優(yōu)異的AI算法,可幫助物流企業(yè)快速解決棘手的貨品檢測和分揀難題,進一步實現(xiàn)自動化物流應用。


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