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視覺識別柜原理

2025-02-08 - 新聞中心

視覺識別柜是智能倉儲行業中的一種自動化設備,其關鍵功能是通過計算機視覺技術實現物品的自動識別、分類、定位及存取管理。該設備結合了光學成像、人工智能算法、自動化控制及物聯

網技術,旨在解決傳統倉儲管理中人工操作效率低、錯誤率高、響應速度慢等問題。其工作原理可分為以下幾個關鍵模塊:

 

一、硬件系統構成與功能

1. 圖像采集模塊

   - 工業相機與光學鏡頭:采用高分辨率(如500萬像素以上)工業相機,搭配廣角或變焦鏡頭,覆蓋柜體內部全視角。部分場景使用3D結構光相機或ToF(Time of Flight)傳感器,以獲取深度信

息,解決復雜堆疊物品的識別問題。  

   - 光源系統:配備可調光LED光源(如環形光、同軸光),通過動態補光減少環境光干擾,確保圖像采集的穩定性和一致性。  

 

2. 傳感器網絡

   - 重量傳感器:集成于貨架層板,用于實時監測物品存取后的重量變化,輔助視覺系統驗證操作結果。  

   - RFID讀寫器:與視覺系統互補,通過射頻信號迅速獲取物品的電子標簽信息,提升識別冗余度。  

   - 紅外感應器:檢測柜門開啟狀態及人員靠近,觸發系統進入工作模式。  

 

3. 執行機構

   - 機械臂或傳送帶:在需要自動存取的應用中,通過機械臂(如協作機器人)或傳送帶系統實現物品的物理搬運。  

   - 電動鎖控系統:管控柜門的開啟權限,與權限管理系統聯動。  

 

二、軟件系統關鍵技術

1. 圖像處理與特征提取

   - 預處理:對采集的圖像進行降噪、畸變校正、對比度增強等操作,減少光照不均、鏡頭畸變等干擾。  

   - 特征提取:利用傳統算法(如SIFT、ORB)或深度學習模型(如CNN)提取物品的形狀、顏色、紋理、文字(OCR識別)等特征。例如,在藥品倉儲中,通過OCR識別藥品包裝上的批號與質保

期。  

 

2. 目標檢測與分類算法

   - 基于深度學習的檢測模型:采用YOLO(You Only Look Once)、Faster R-CNN等算法,實現多目標實時檢測。例如,在電商倉儲中迅速識別不同SKU的商品。  

   - 分類模型:通過ResNet、EfficientNet等網絡對物品進行分類,支持增量學習以應對新品類入庫需求。  

 

3. 三維定位與空間建模

   - 點云處理:通過3D相機或雙目視覺系統生成貨架內物品的點云數據,結合ICP算法實現精確空間定位。  

   - SLAM技術:在動態環境中構建貨柜內部的三維地圖,實時更新物品位置信息,適用于高密度存儲場景。  

 

4. 數據管理與決策系統

   - 數據庫:存儲物品的視覺特征模板、存取記錄及庫存狀態,支持迅速比對與查詢。  

   - 業務邏輯引擎:根據庫存策略(如FIFO先進先出)自動規劃存取路徑,優化空間利用率。  

 

三、工作流程與閉環管控

1. 物品入庫流程

   - 用戶通過掃碼或人臉識別開啟柜門,將物品放入指定區域。  

   - 視覺系統實時掃描物品,提取特征并與數據庫中的模板匹配,確認物品類別及數量。  

   - 系統自動分配存儲位置(如按品類分區或按溫度要求分層),更新庫存數據庫。  

 

2. 物品出庫流程

   - 用戶提交取貨請求后,系統通過視覺定位技術確定目標物品的位置。  

   - 若配備自動搬運設備,機械臂或傳送帶將物品送至取貨口;若為手動存取,則通過LED指示燈引導用戶操作。  

   - 傳感器驗證取出物品與請求是否一致,防止誤操作。  

 

3. 異常處理與反饋

   - 誤放檢測:通過重量傳感器與視覺結果的比對,發現未登記物品或錯誤放置行為,觸發聲光報警。  

   - 容錯機制:當某相機故障時,系統自動切換至冗余攝像頭或依賴RFID數據維持運行。  

 

四、技術挑戰與優化方向

1. 復雜場景適應性

   - 反光與透明物體:針對玻璃瓶、金屬包裝等反光物品,采用偏振光或多光譜成像技術提升識別率。  

   - 堆疊與遮擋:通過3D視覺與分割算法(如Mask R-CNN)分離重疊物品,結合機械臂的力控功能實現安全抓取。  

 

2. 實時性優化

   - 邊緣計算部署:在本地設備運行輕量化模型(如MobileNet),減少云端通信延遲。  

   - GPU加速:利用NVIDIA Jetson等嵌入式平臺加速深度學習推理過程。  

 

3. 數據安全與隱私

   - 對敏感物品(如醫療樣本)的圖像進行處理,保留必要特征信息。  

 

五、典型應用場景

1. 醫藥倉儲:識別藥品批號、質保期,確保合規性與追溯性。  

2. 電子元器件倉:通過顯微視覺檢測芯片型號與引腳完整性。  

3. 冷鏈倉儲:在低溫環境下保持相機與傳感器的穩定運行。  

 

總結

視覺識別柜通過“感知-決策-執行”的閉環架構,將計算機視覺與自動化技術深度融合,實現了倉儲管理的智能化升級。其關鍵價值在于提升操作效率(較人工提升3-5倍)、降低錯誤率(可管控在

0.1%以下),并為數字化轉型提供實時數據支撐。隨著AI芯片、5G通信及柔性機器人技術的進步,未來視覺識別柜將進一步向小型化、低成本化及高適應性方向發展。

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