机器视觉在智能物流业中的应用

张莉 邢婷 文雪巍

摘 要：智能物流信息系统发展有条不紊，而线下物流输送环节仍有待提高。物流分拣作为物流输送环节不可或缺的部分，传统的人上分拣方式效率低，成本高。为了能够减少人上成本的投入，完善智能物流输送系统，可将机器视觉系统引入分拣环竹，自动检查货物，并将处理结果发送给可编程逻辑控制器PLC，驱动执行机构实现货物的分拣。本论文从不同方面阐述机器视觉在智能物流业中的应用，希望为研究机器视觉技术在智慧物流业中的应用的专家和学者提供理论参考意见。

关键词：机器视觉;智能物流业;应用研究

机器视觉系统主要是通过计算机加载图像扫描获取装置，来对图片信息进行获取并处理，其初始目的是为了给自动化流水线和相关生产运输智能设备，增加视觉系统来达到人体视觉衍生处理的效果，随着当下智能产业的不断发展。无人驾驶技术和自动化技术的不断发展，机器视觉系统在物流运输领域有着广泛地应用。一直以来物流行业占据着大量的人力资源，目.山于电商的不断发展，传统的物流体系已经无法很好满足市场的需求，智能物流系统作为未来物流的发展方向，也承载着无数人的心血。机器视觉系统可以以极快的速度来获取并处理大量信息，并目.能够通过实时监控等方式来进行信息收集，在当下的智能领域有着广泛的应用前景。

1机器视觉

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

2机器视觉应用现状

在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件;电子封装技术与设备;丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等;再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。

随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。

3机器视觉系统在智能物流输送系统中的应用分析

3.1 机器视觉系统在物流分拣中的应用分析

物流分拣作为智能物流的关键部分，客户利用平台完成下达定单，工作人员需要根据客户的订单，完成物品的分拣打包并且装车，利用电脑完成订单输入，在物流系统上生产初始状态，而利用机器视觉系统则可以实现自动扫描订单内容，自动筛选相关产品并且进行打包装车，生成系统数据并上传，大大提高了效率，且节省了人力物力，同时机器视觉系统结合环境监测系统，可实现对整体环境的监控，如对仓库内部环境进行实时监控，如仓库温度湿度等，都可以做到有效监控、有效预警，并给出相关解决方案，大大提高工作效率。本部分就物流分拣内容做出以下设计 ：机器视觉采集信息进行处理，通过 profient 工业通讯协议与 PLC进行连接，判断结果将数据传输至 PLC 進行下一步执行机构的操作，并且由上位机进行实时运行状况的监测，以供现场工作人员查看。分拣的流程大致分为以下几个部分，先由视觉检测进行数据分析，判断货物包装，订单信息，进行 ID 码读取以及 OCR / OCV 字符验证与识别、尺寸大小等是否符合标准，合格的产品将结束检测，不合格的判断能否被执行机构修复，将处理的信息发送至 PLC 控制执行机构操作，对于可修复的不合格货物通过执行机构的一系列动作，返回至初始检测状态重新进行检测，合格之后将结束检测。对于不可修复的不合格货物直接结束筛选，交由工作人员处理。

3.2机器视觉系统在终端配送系统中的应用分析

机器视觉系统可与终端配送进行集成，有效增加物流终端的智能化，如智能终端自动仓库。终端智能配送机器人，机器视觉系统可以实现对建筑物，道路和收货人的自动识别，同时终端机器人可以利用机器视觉系统，对收件人的人脸和虹膜进行识别，大大增加了物品分配的准确性。配送机器人利用机器视觉系统，对周围环境进行辅助判断。尤其在定位不能准确定位的地方，如多楼层定位配送，阶梯形建筑配送，机器视觉系统则可根据内置道路图片进行准确导航定位，增强了货物运输的时效和准确率。

总之，智能物流作为新世纪的重要发展方向，在科技和生活领域有着举足轻重的地位，随着互联网信息技术的不断发展也为其提供了大量的先进技术，而机器视觉系统也同样作为当下国内外研究的重要对象，其在工业和农业以及军事领域上都有着重要应用。机器视觉系统在智能物流分拣过程中能够实现自动化，提高工作效率。解决了智能物流运输系统道路环境检测问题，配送系统对收货人面部信息确认，实现真正意义上的智能运输和智能配送，对物流行业的智能物流发展有着重要意义。

参考文献：

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课题：2020年中国物流学会、中国物流与采购联合会研究课题

编号：2020CSLKT3-198