De opkomst van machine vision lost effectief de problemen op van enkele traditionele logistieke middelen, hoge leesfoutenpercentages, grote fluctuaties in de efficiëntie van bubbels meten en stijgende arbeidskosten. Een reeks visuele oplossingen zoals automatisch grijpen, codelezen, volumemeting, bladtracking, enz., worden een onmisbaar intelligent middel in de logistieke industrie.
Deel
Branchuitleg
1. Visuele traceringmanagement
Comprehensief toezicht houden op de sleutelknopen van de productie, nauwkeurig traceren van visuele probleemsituaties en het verhogen van de efficiëntie van klantklachtenafhandeling.
De logistieke sector moet dagelijks omgaan met een groot aantal pakketten, maar problemen zoals verlies van tassen, schade aan goederen en ontoereikende efficiëntie beïnvloeden vaak de normale bedrijfsvoering. Hoewel bedrijven proberen de productiekwaliteit te verbeteren door het aantal regelmatige inspecties te vergroten en andere maatregelen te nemen. Toch is het vaak moeilijk om snel productiefouten te identificeren wanneer er echt een probleem ontstaat, wat veel menselijke arbeid, materiaal en tijdscosts vereist om systematisch de oorzaken te onderzoeken, en kan dit niet dienen als een routinematig middel voor de dagelijkse management van de productie- en operatieactiviteiten van bedrijven.
2. Automatische waarneming van goedereninformatie
Door gebruik te maken van de AI Cloud technologieframework, wordt het pakket automatisch gewogen, het volume gemeten, de streepjescode herkend, en worden de gegevens gefuseerd en naar de systeemserver overgedragen.
De logistieke productgegevens worden gedetecteerd en vervolgens via de open API-interface teruggevoerd naar het bedrijfssysteem. Bijvoorbeeld, het DWS-systeem detecteert goedereninformatie zoals streepjescodedata, gewichts- en volumedata, en zendt deze vervolgens door naar het logistieke bedrijfssysteem, en opent zich aan het volledige sorteer systeem erachter om gegevensverzameling en het sorteren van de goederen te realiseren.
3. Logistieke perceptie
Technologie wordt ingezet op basis van AI, en maakt gebruik van diep leerprocessen en multidimensionale perceptietechnologie om pakketstreepjescodelezing, OCR-herkenning en volumemeting te realiseren.
De lestechnologie gebaseerd op diep leer kan een verscheidenheid aan complexe situaties verwerken, zoals een grote diepte van veld, rimpels, vuil, weerschijn en andere abnormale situaties; Tegelijkertijd, omdat onze camera het AI chipplatform gebruikt, wordt de multifunctionele werking van één machine gerealiseerd, en kan de functies van codelezen, oppervlaktepicken, OCR-herkenning en oppervlaktebeeldverbetering in één apparaat uitvoeren, wat ook het grootste voordeel van onze producten is in vergelijking met binnenlandse en buitenlandse concurrenten.
4. Verpakkingsherkenning
Door gebruik te maken van diep leer algoritmen en actieve binoculaire beeldvormingstechnologie, wordt er gebruikgemaakt van een zelfontwikkelde intelligente stereocamera voor nauwkeurige positiebepaling en herkenning van pakketten, waardoor automatische pakketclassificatie, scheiding en laden worden gerealiseerd.
Met de snelle ontwikkeling van de logistieksector neemt het aantal pakketten toe en wordt de behoefte aan automatische upgraden steeds dringender. Voor complexe en gevarieerde pakketscenarios kunnen Hikang intelligente stereocamera's hoge framesnelheid RGB-D afbeeldingen uitsturen om nauwkeurige posities van pakketten te bepalen, en zijn ze reeds ingezet in scenario's zoals eenstukafzondering, robotpakketvoorziening, demontage en palletisatie.
EN
