智能倉庫中機器視覺的應用
通過遍布整個廠區的相機、傳感器和成像儀生成的數據，機器視覺技術正在幫助倉庫行業最大限度地提高效率和生產力。
這不僅僅是零售巨頭。所有類型和規模的倉庫都意識到，他們不必是一個電子商務的巨擎，也能從3D空托盤檢測到基于智能手機的掃描儀獲取的視覺和成像產品信息中受益。機器視覺行業不僅提供了硬件，而且正在幫助倉儲客戶利用遍布整個企業的智能相機、傳感器和成像儀等生成的數據，以最大限度地提高效率和生產力。
不僅僅是條形碼
近年來，條形碼閱讀器已經成為倉庫行業成像應用的基本配置。這些工業成像儀可能比傳統的機器視覺系統具有更低的復雜性，但是它們仍然需要面對要求苛刻的工作環境。
與工廠自動化及其許多應用相比，智能倉庫應用更加集中，因為你只是想閱讀條形碼并引導這些盒子往哪里移動。但在另一種意義上來說，由于盒子移動得如此之快，吞吐量如此之高，可能會帶來更大的挑戰。
當基于圖像的工業條形碼讀取器首次亮相時，它們的首要任務是提供更快的讀取速率并捕獲更多的數據，遠超之前的激光掃描儀所能達到的。在讀取直接零件標記（DPM）、1D和2D條碼時，基于圖像的設備允許倉庫保存無法讀取的代碼圖像，以執行故障排除和根本原因分析，幫助改進流程。一旦客戶看到這個好處，他們就開始探索使用條形碼圖像中其他可用信息的方法。
以往拍攝圖像后，通過讀取條形碼等算法進行處理，然后再移到下一個包裝上?，F在正在改變，因為有大量信息被存儲和分析以供以后使用，所以你可以隨著時間的推移來確定趨勢。
當工藝故障導致數據包中有未讀取的條碼時，將向 RTM 發送圖像，RTM 會自動評估并對圖像歸類為“包裝上沒有標簽”或“標簽不清晰”等，隨后將其儲存至數據庫中。該數據日后可在任意設備上通過網頁瀏覽器查看。正如倉庫依靠條形碼讀取器生成的附加數據一樣，他們正在采用先進的視覺系統來跟蹤從前端到后端的產品。
幫助客戶使用不同的視覺技術來構建包裝行進的指紋識別系統，包括集成了光學字符識別（OCR）功能的條形碼讀取器，檢測包裝是否存在的傳感器，掃描出包裝體積的測量儀，捕獲該包裝上具體是什么信息的機器視覺相機。
研究如何在其手持閱讀器和移動終端上使用其視覺技術，以實現光學字符識別自動化。向客戶展示如何在手持讀取器上使用視覺來讀取標簽上的郵政編碼，以及掃描倉位地址條形碼，甚至可以設想獲取整個表單的讀取能力，將打印字段轉換為自動數據收集服務。
基于圖像的倉庫管理機器視覺系統使公司運轉更加透明，從而能夠更好地為客戶提供服務。無論是體積、重量、圖像，還是其他傳感器收集到的信息，所有的這些信息組合在一起，形成了一個包裝的唯一ID。
從車間到頂層
當然，對數據的深層次了解，取決于生產車間或配送中心連接不同業務活動的能力，有助于為集中決策提供數據流。但現實是，包括倉庫管理在內的許多系統仍然運營在“孤島”中。通過將視覺產品和系統與企業資源計劃（ERP）系統集成（ERP系統集中管理組織的業務活動及其生成的數據），從而實現倉庫運營數據與企業上層信息架構的連接，這一過程也被稱為“從車間至頂層”。
但ERP也有自己的挑戰。雖然ERP系統的功能很豐富，但是并不足夠靈活。在設備管理方面做得不是很好，因為系統總是在實時打印標簽和掃描，而這正是庫存控制的一部分。我們更了解在倉庫中發生的工作流程。
制造商特別關注的是在制品庫存以及正在轉化為成品的原材料的自動跟蹤。這是需要通過序列化和批量跟蹤來完成的，而舊的系統往往不能勝任。我們的解決方案已經大大上升，不管是對SAP和Oracle等ERP系統的補充，還是在全新系統的安裝中。
如果沒有對倉庫工作人員的需求及時做出反應，工作流程可能會受到影響。許多ERP系統是專為大型電腦屏幕而設計的，鼠標在桌子上而我們的產品可以在車間的手持設備上運行。
機器視覺公司也開始為客戶做出這樣的工程努力。例如，通過提取從RTM收集到的所有圖像數據，并將其發送給辦公室經理，他們就可以輕松實現對信息的評估和更改。
具有視覺能力的移動終端采用了貫穿整個企業的技術，并利用各種Android和iOS智能手機作為設備的用戶界面。手機設置在裝有條形碼讀取算法的堅固耐用的外殼中。這是一個易于部署的解決方案，因為您有一個由IT部門管理的設備，可以部署在您的倉庫、管理部門和現場團隊中。
今天，得益于智能手機在全球范圍內的廣泛應用基礎，機器視覺行業正在追逐每一次成為“殺手級應用程序”的機會。 倉庫——這個具有受控的、苛刻的應用環境，可能是一個將機器視覺技術引入每個人生活的好機會，無論是配送中心經理還是客戶，都會從中受益。
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