【李波】機(jī)器視覺(jué)賦能智慧物流的發(fā)展

 

  機(jī)器視覺(jué)技術(shù)作為物流自動(dòng)化、智能化發(fā)展的基礎(chǔ)之一，其應(yīng)用覆蓋物流的所有關(guān)鍵環(huán)節(jié)。智慧物流是利用集成智能化技術(shù)、智能設(shè)備等使物流系統(tǒng)能模仿人的智能，具有思維，感知，學(xué)習(xí)，推理、判斷和自行解決物流中某些問(wèn)題的能力，正是機(jī)器視覺(jué)大展拳腳的領(lǐng)域。

 

  機(jī)器視覺(jué)的現(xiàn)狀

 

  要說(shuō)清機(jī)器視覺(jué)在智慧物流上的應(yīng)用，首先要明白什么是機(jī)器視覺(jué)，現(xiàn)實(shí)狀況如何？

  機(jī)器視覺(jué)就是模擬人眼的視覺(jué)功能，從圖像或圖像序列中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于檢測(cè)、測(cè)量和控制。

  機(jī)器視覺(jué)是機(jī)器人的“眼睛”，是給機(jī)器人安裝人的視覺(jué)模擬系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行判斷。當(dāng)前狀態(tài)下，人類視覺(jué)最擅長(zhǎng)于對(duì)復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化的場(chǎng)景進(jìn)行定性解釋，而機(jī)器視覺(jué)憑借速度、精度和可重復(fù)性等優(yōu)勢(shì)，擅長(zhǎng)于對(duì)結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景進(jìn)行定量測(cè)量。

  例如，在生產(chǎn)線上，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)每分鐘能夠?qū)?shù)百個(gè)甚至數(shù)千個(gè)元件進(jìn)行檢測(cè)，不會(huì)感到疲勞，更為重要的是，配備適當(dāng)分辨率相機(jī)和光學(xué)元件后，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠輕松檢驗(yàn)小到人眼無(wú)法看到的物品細(xì)節(jié)特征，可以在多個(gè)維度和光譜范圍內(nèi)進(jìn)行分析，甚至包括人眼無(wú)法感知的紅外或紫外光譜。

  機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的檢測(cè)結(jié)果是基于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃惴ê统绦?，不?huì)受到主觀因素的影響，因此可以保證檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性和可重復(fù)性，機(jī)器視覺(jué)極大地提高了工業(yè)生產(chǎn)中的柔性和自動(dòng)化程度。

  當(dāng)前國(guó)產(chǎn)機(jī)器視覺(jué)的市場(chǎng)主要集中于2D技術(shù)領(lǐng)域的市場(chǎng)，由于AI視覺(jué)的概念迅速發(fā)展，受益于市場(chǎng)需求增長(zhǎng)和國(guó)家政策推動(dòng)，我國(guó)也涌現(xiàn)出了一批在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域有相當(dāng)積累的廠商，如?？低?、美亞光電、凌云光等。從行業(yè)實(shí)際應(yīng)用的角度而言，中國(guó)的機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)在電子制造業(yè)、汽車業(yè)、機(jī)械制造、物流等相關(guān)行業(yè)的發(fā)展空間依然比較大。

 

  機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用

 

  在機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用范圍中，物流具有廣闊的場(chǎng)景。智能識(shí)別技術(shù)作為背后的有力支撐，使各類高效率、高性能的自動(dòng)化物流裝備得到廣泛應(yīng)用，機(jī)器視覺(jué)可用于優(yōu)化物流流程的各個(gè)階段。

  機(jī)器視覺(jué)能夠很好替代人工完成物流中的條碼、字符、圖像精準(zhǔn)識(shí)別工作，對(duì)貨物體積進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量，快速、準(zhǔn)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(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)正以一種獨(dú)特的方式推動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)物流的創(chuàng)新升級(jí)，負(fù)責(zé)控制、定位和監(jiān)控等多項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)，通過(guò)軟件與硬件、圖像感知與控制理論的緊密結(jié)合實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器人控制或各種設(shè)備的實(shí)時(shí)操作，從而改善倉(cāng)儲(chǔ)物流響應(yīng)速度慢、效率低、精準(zhǔn)性弱等現(xiàn)狀。倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)中，融合機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人（AGV、揀選機(jī)械手、盤(pán)點(diǎn)機(jī)器人等）可以實(shí)現(xiàn)作業(yè)的無(wú)人化。

  目前機(jī)器視覺(jué)的主要?jiǎng)?chuàng)新包括三大方向：“貨到人”揀選，高效分揀抓取和庫(kù)內(nèi)無(wú)人搬運(yùn)。

  “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(lái)越多樣，通過(guò)采用視覺(jué)識(shí)別技術(shù)給機(jī)器人“裝上眼睛”，實(shí)現(xiàn)貨架找人的訂單揀選。

  由于物流的自動(dòng)分揀系統(tǒng)連續(xù)、大批量的分揀貨物的特性，設(shè)備需不受氣候、時(shí)間、人力等限制，可以連續(xù)運(yùn)行，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)對(duì)包裹進(jìn)行較好的處理。如今的分揀機(jī)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(jué)識(shí)別技術(shù)應(yīng)用，這使物流中心能夠提高處理量，并且不影響分揀準(zhǔn)確性和精度。

  機(jī)器視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)讓無(wú)人駕駛叉車、AGV等倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化搬運(yùn)設(shè)備可以自動(dòng)安全地進(jìn)行。在傳統(tǒng)的AGV基礎(chǔ)上，增加機(jī)器視覺(jué)功能，展示更強(qiáng)的目標(biāo)識(shí)別能力，透過(guò)計(jì)算控制角色自行調(diào)整路徑，承擔(dān)起自主運(yùn)行的核心，并時(shí)刻保障系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，從而提升智能倉(cāng)儲(chǔ)移動(dòng)物流的效率。

  隨著物流中心作業(yè)量的劇增以及作業(yè)復(fù)雜度的增加，機(jī)器視覺(jué)為各類智能物流裝備裝上了“眼睛”。

  隨著科技不斷發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)逐漸廣泛應(yīng)用于物流業(yè)中，正在以前所未有的強(qiáng)勢(shì)姿態(tài)搶食物流市場(chǎng)。

  我國(guó)物流周轉(zhuǎn)成本占整個(gè)GDP的比重還比較高，未來(lái)還將進(jìn)一步提高整個(gè)物流的效率、降低物流周轉(zhuǎn)成本，因此機(jī)器視覺(jué)技術(shù)必將迎來(lái)更加廣闊的發(fā)展空間。

 

  機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展趨勢(shì)

 

  隨著人工智能與高性能圖像處理技術(shù)的升級(jí)，機(jī)器視覺(jué)與AI融合將成為未來(lái)趨勢(shì)，在AI技術(shù)的加持下，機(jī)器視覺(jué)更能像人類一樣“自主思考”，迅速做出判斷。

  機(jī)器視覺(jué)與AI深度結(jié)合，以深度學(xué)習(xí)算法為核心，通過(guò)模型訓(xùn)練、加載模型等工作流程，做到對(duì)不同類別物品的快速分類，并搭配3D視覺(jué)設(shè)備，精準(zhǔn)抓取產(chǎn)品，流暢應(yīng)對(duì)物流行業(yè)的識(shí)別復(fù)雜性，解決物流場(chǎng)景應(yīng)用多樣化、物品種類復(fù)雜化，環(huán)境多變量影響等問(wèn)題，使物流中的信息獲取和鏈接變得更為智能。

  機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)還可以通過(guò)不斷的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高自身的檢測(cè)精度和識(shí)別率。以人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器視覺(jué)在內(nèi)部物流管理方面具有多重優(yōu)勢(shì)，從提高準(zhǔn)確性和效率到降低成本和增強(qiáng)安全性，這些高端技術(shù)為現(xiàn)代物流領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的改變，值得更多企業(yè)和行業(yè)進(jìn)行深入研究和應(yīng)用。

  利用“視覺(jué)AI”技術(shù)，讓系統(tǒng)具有思維、推理判斷和自行解決復(fù)雜物流問(wèn)題的能力，是智慧物流下一步發(fā)展趨勢(shì)。

  物流場(chǎng)景具有“無(wú)邊界、多品種”的特性，隨著訂單越來(lái)越個(gè)性化、碎片化，很多領(lǐng)域的大型配送中心對(duì)智能識(shí)別技術(shù)的需求會(huì)越來(lái)越高；造成物流場(chǎng)景識(shí)別難度大，在物流無(wú)序分揀場(chǎng)景下，海量SKU貨品的精確識(shí)別和準(zhǔn)確抓取一直是技術(shù)難點(diǎn)。

  要解決物流場(chǎng)景的識(shí)別復(fù)雜性，核心技術(shù)在于提高3D立體視覺(jué)產(chǎn)品的性能，主要有以下幾項(xiàng)：高抗光性：在圖像的采集上，光線昏暗時(shí)會(huì)影響目標(biāo)物圖像的提取、識(shí)別及分析質(zhì)量，因此需要高抗光性，以確保在復(fù)雜照明條件下依然能夠準(zhǔn)確獲取數(shù)據(jù)；適應(yīng)多材質(zhì)：物流包裹材質(zhì)的多樣性，要求3D立體視覺(jué)產(chǎn)品需要能夠適應(yīng)不同材質(zhì)的表面，保持良好的檢測(cè)性能。

  還有，高速檢測(cè)：隨著電商的滲透，快遞包裹數(shù)量越來(lái)越多，處理速度通常要求較高，因此3D立體視覺(jué)產(chǎn)品需要具備高速檢測(cè)能力，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成大量數(shù)據(jù)的采集和處理；抗干擾性：3D立體視覺(jué)產(chǎn)品需要具備一定的抗干擾性，確保穩(wěn)定可靠地工作；廣泛適用性：能夠在不同的物流應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮作用。

  深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的成功應(yīng)用還較少。相關(guān)學(xué)科的技術(shù)進(jìn)步，為機(jī)器視覺(jué)在物流應(yīng)用上的未來(lái)發(fā)展提供更多可能性。

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