물류 산업에서 AI 비전 검사 기술 붐

최근 몇 년 동안 인터넷 기업의 부상과 물류 시스템의 지속적인 개선과 발전으로 주택 경제와 게으른 경제가 단기 전염병의 자극으로 점차 성숙했습니다. 중국의 실물 상품 온라인 소매 판매는 꾸준히 성장했습니다.

물류산업의 발전 현황과 문제점

데이터에 따르면 2020년 실물 상품 온라인 소매 판매액은 97590억 위안으로 14.5% 증가했으며 전체 사회적 소매 판매액의 24.9%를 차지했습니다. 오프라인 소비가 온라인으로 전환됨에 따라 전체 소셜 소매 판매에서 온라인 소매 판매의 비율이 계속 증가하고 온라인 소매 보급이 더욱 향상됩니다. 

중국의 특송산업과 전자상거래 산업이 보조를 맞추며 전자상거래 산업의 가속화된 발전은 특송산업의 발전을 촉진하고 있다. 동시에 중국의 물류 산업은 전자 상거래의 활발한 발전을 촉진할 뿐만 아니라 직접적인 수혜자이기도 합니다.

국가우체국 모니터링 자료에 따르면 11월 1일 전국 택배수령 건수는 5억6900만건으로 전년 동기 대비 28.54% 증가했다. 광동과 절강 익스프레스는 1억 개 이상을 받았습니다. 또 다른 최고 기록.

특급 물류 산업의 본질은 편리함, 신속성 및 시간 절약에 대한 소비자의 요구를 충족시키는 것입니다. 전염병 상황과 온라인 쇼핑 물량 및 소포 물량의 급격한 증가에 영향을 받아 물류 분류 압력도 증가합니다. 또한 수많은 반품 주문에 이어 복잡한 운영 절차, 낮은 상품 가동률, 대량의 중앙 집중식 창고 반품, 동일한 자금을 합산하여 적시에 질서 정연하게 선반에 올려 놓는 어려움, 실제로 창고 및 유통과 같은 일련의 물류 작업에 큰 어려움과 도전을 가져왔습니다. 따라서 속도와 서비스 태도를 개선하는 것이 물류 산업의 최우선 과제입니다.

물류 산업의 지능형 응용

과학기술일보에 따르면 선별 로봇은 원래 수작업으로 1~2시간 걸리던 작업을 99.99%의 정확도로 15분 만에 처리할 수 있으며, 여전히 1.5m/s의 속도로 걸을 수 있다. 1000kg의 하중. 또한 분류 로봇은 24시간 연속 분류를 유지할 수 있어 수작업을 70% 줄일 수 있다.

머신 비전 시스템은 이미지 획득 및 인식, 데이터 처리 및 분석 및 의사 결정 실행으로 구성됩니다. 알고리즘, 소프트웨어 및 하드웨어를 포함하는 응용 시스템입니다.

시스템은 시각 인식 장비를 통해 인식 대상을 이미지 신호로 변환합니다. 특수영상처리시스템은 신호를 수신한 후 획득한 형태정보를 디지털 신호로 변환하여 다양한 연산을 통해 대상특징을 추출하고, 판별결과에 따라 현장장비의 동작을 제어한다.

물류 분류 작업에서 머신 비전 기술을 통합한 로봇은 마그네틱 띠 안내, 레이저 안내, UHF RFID 안내 및 머신 비전 식별 기술을 통해 상품의 다양성, 재료, 무게 및 목적지에 따라 경로를 빠르게 분류하고 찾을 수 있습니다. 적재, 하역 및 취급과 같은 무인 작업을 실현하고 물품을 지정된 선반 또는 배송 플랫폼으로 보내 신속 배송주기를 크게 단축하고 서비스 수준을 향상시킵니다.

스토리지에서 머신 비전의 주요 응용 프로그램에는 위치 지정, 인식, 측정, 개체 분류 및 비디오/모니터링 분석이 포함됩니다. 다음으로 머신 비전 기술이 물류 산업에서 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.

로딩 및 언로딩

전자동 주행 크레인, 무인 지게차 등의 자동 적재 및 하역 장비는 시각 센서를 설치하여 영상 획득을 수행합니다. 이미지 처리 시스템은 다양한 유형의 물체에 대한 이미지 처리 및 인식을 수행하고 3차원 좌표를 설정하여 적재 및 하역할 차량 및 물품을 빠르고 정확하게 찾고 장비의 작동 정보를 제공하여 물품을 배송합니다. 지정된 선반 또는 배달 플랫폼.

적재

자동화 장비의 대중화로 창고 취급 장비는 현대 과학 기술의 매우 큰 응용 방향이되었습니다. 머신 비전 내비게이션 시스템은 무인 지게차, AGV, AMR 및 기타 보관 자동 처리 장비를 자동으로 안전하게 수행할 수 있도록 합니다.

선택하다

머신 비전 기반의 매니퓰레이터 피킹 시스템은 작업 플랫폼, 카메라 플랫폼, 컨트롤러, 로봇 및 기타 하드웨어와 시각 소프트웨어로 구성됩니다. 상품의 표준화된 배치 없이 매니퓰레이터는 자동으로 재료의 위치를 ​​판단하고 특정 통신 프로토콜을 통해 위치 정보를 출력하며 윤곽, 조리개, 높이, 면적 등과 같은 재료의 외관 크기를 자동으로 측정하고 안내합니다. 머니퓰레이터는 정확하게 잡을 수 있습니다.

목록

시각 센서는 창고에 있는 상품을 이미지화하는 데 사용되며 머신 비전 기술은 2차원 코드 및 자재 이미지를 정확하고 빠르게 캡처 및 분석하고 자재 ID, 수량 및 창고와 같은 저장 정보를 신속하게 결정하는 데 사용됩니다. , 수집된 정보를 분류, 비교 및 ​​분석하고 자재 인벤토리 보고서를 자동으로 생성합니다.

국가 차원에서 국가는 물류 산업의 발전을 중시하고 물류 산업의 급속한 발전을 촉진하기 위해 해당 정책을 발표합니다. 장기적으로 향후 5-10년 동안 지능형 분류, 지능형 분류, 지능형 처리 및 기타 시스템은 지능형 공장 및 지능형 저장 인프라가 될 것입니다. 물류 산업의 파괴적인 발전과 변화에 직면하여 AI 비전에 중점을 둔 기업은 기회를 포착하고 첨단 지능형 기술을 활용하며 전복을 기회로 전환하고 미래의 물류 산업 발전에 기여해야 합니다.