機器視覺的現狀
要說清機器視覺在智慧物流上的應用，首先要明白什么是機器視覺，現實狀況如何？
機器視覺就是模擬人眼的視覺功能，從圖像或圖像序列中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于檢測、測量和控制。
機器視覺是機器人的“眼睛”，是給機器人安裝人的視覺模擬系統來進行判斷。當前狀態下，人類視覺最擅長于對復雜、非結構化的場景進行定性解釋，而機器視覺憑借速度、精度和可重復性等優勢，擅長于對結構化場景進行定量測量。
例如，在生產線上，機器視覺系統每分鐘能夠對數百個甚至數千個元件進行檢測，不會感到疲勞，更為重要的是，配備適當分辨率相機和光學元件后，機器視覺系統能夠輕松檢驗小到人眼無法看到的物品細節特征，可以在多個維度和光譜范圍內進行分析，甚至包括人眼無法感知的紅外或紫外光譜。
機器視覺系統的檢測結果是基于嚴謹的算法和程序，不會受到主觀因素的影響，因此可以保證檢測結果的穩定性和可重復性，機器視覺極大地提高了工業生產中的柔性和自動化程度。
當前國產機器視覺的市場主要集中于2D技術領域的市場，由于AI視覺的概念迅速發展，受益于市場需求增長和國家政策推動，我國也涌現出了一批在機器視覺領域有相當積累的廠商，如?？低?、美亞光電、凌云光等。從行業實際應用的角度而言，中國的機器視覺市場在電子制造業、汽車業、機械制造、物流等相關行業的發展空間依然比較大。
機器視覺的應用
在機器視覺的應用范圍中，物流具有廣闊的場景。智能識別技術作為背后的有力支撐，使各類高效率、高性能的自動化物流裝備得到廣泛應用，機器視覺可用于優化物流流程的各個階段。
機器視覺能夠很好替代人工完成物流中的條碼、字符、圖像精準識別工作，對貨物體積進行精準測量，快速、準確、高效提取商品的信息，包括受擠壓而使用變形的貨架等。
在倉儲物流領域，機器視覺技術正以一種獨特的方式推動倉儲物流的創新升級，負責控制、定位和監控等多項關鍵任務，通過軟件與硬件、圖像感知與控制理論的緊密結合實現高效的機器人控制或各種設備的實時操作，從而改善倉儲物流響應速度慢、效率低、精準性弱等現狀。倉儲作業中，融合機器視覺技術的倉儲機器人（AGV、揀選機械手、盤點機器人等）可以實現作業的無人化。
目前機器視覺的主要創新包括三大方向：“貨到人”揀選，高效分揀抓取和庫內無人搬運。
“貨找人”訂單揀選中物件的位置、擺放方向、種類、形狀和大小越來越多樣，通過采用視覺識別技術給機器人“裝上眼睛”，實現貨架找人的訂單揀選。
由于物流的自動分揀系統連續、大批量的分揀貨物的特性，設備需不受氣候、時間、人力等限制，可以連續運行，通過機器視覺對包裹進行較好的處理。如今的分揀機速度較快且包裹間隔較小，在極端角度下讀取包裹所有面上的受損代碼，需要視覺識別技術應用，這使物流中心能夠提高處理量，并且不影響分揀準確性和精度。
機器視覺導航系統讓無人駕駛叉車、AGV等倉儲自動化搬運設備可以自動安全地進行。在傳統的AGV基礎上，增加機器視覺功能，展示更強的目標識別能力，透過計算控制角色自行調整路徑，承擔起自主運行的核心，并時刻保障系統的實時性和準確性，從而提升智能倉儲移動物流的效率。
隨著物流中心作業量的劇增以及作業復雜度的增加，機器視覺為各類智能物流裝備裝上了“眼睛”。
隨著科技不斷發展，機器視覺技術逐漸廣泛應用于物流業中，正在以前所未有的強勢姿態搶食物流市場。
我國物流周轉成本占整個GDP的比重還比較高，未來還將進一步提高整個物流的效率、降低物流周轉成本，因此機器視覺技術必將迎來更加廣闊的發展空間。
機器視覺的發展趨勢
隨著人工智能與高性能圖像處理技術的升級，機器視覺與AI融合將成為未來趨勢，在AI技術的加持下，機器視覺更能像人類一樣“自主思考”，迅速做出判斷。
機器視覺與AI深度結合，以深度學習算法為核心，通過模型訓練、加載模型等工作流程，做到對不同類別物品的快速分類，并搭配3D視覺設備，精準抓取產品，流暢應對物流行業的識別復雜性，解決物流場景應用多樣化、物品種類復雜化，環境多變量影響等問題，使物流中的信息獲取和鏈接變得更為智能。
機器視覺系統還可以通過不斷的學習和優化，提高自身的檢測精度和識別率。以人工智能驅動的機器視覺在內部物流管理方面具有多重優勢，從提高準確性和效率到降低成本和增強安全性，這些高端技術為現代物流領域帶來了革命性的改變，值得更多企業和行業進行深入研究和應用。
利用“視覺AI”技術，讓系統具有思維、推理判斷和自行解決復雜物流問題的能力，是智慧物流下一步發展趨勢。
物流場景具有“無邊界、多品種”的特性，隨著訂單越來越個性化、碎片化，很多領域的大型配送中心對智能識別技術的需求會越來越高；造成物流場景識別難度大，在物流無序分揀場景下，海量SKU貨品的精確識別和準確抓取一直是技術難點。
要解決物流場景的識別復雜性，核心技術在于提高3D立體視覺產品的性能，主要有以下幾項：高抗光性：在圖像的采集上，光線昏暗時會影響目標物圖像的提取、識別及分析質量，因此需要高抗光性，以確保在復雜照明條件下依然能夠準確獲取數據；適應多材質：物流包裹材質的多樣性，要求3D立體視覺產品需要能夠適應不同材質的表面，保持良好的檢測性能。
還有，高速檢測：隨著電商的滲透，快遞包裹數量越來越多，處理速度通常要求較高，因此3D立體視覺產品需要具備高速檢測能力，能夠在短時間內完成大量數據的采集和處理；抗干擾性：3D立體視覺產品需要具備一定的抗干擾性，確保穩定可靠地工作；廣泛適用性：能夠在不同的物流應用場景中發揮作用。
深度學習神經網絡目前在機器視覺領域的成功應用還較少。相關學科的技術進步，為機器視覺在物流應用上的未來發展提供更多可能性。 分享是一種美徳，您的轉發信息有可能幫到其他需要的人，你們的支持是我們前進的動力！中國船貨網-船貨之家www.zgrunyuan.com 微信公眾號:chuanhuow666 客服微信:729731509