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“双十一”展现消费新活力 机器视觉助力物流“更新更快更绿”

2023/11/22

随着今年11”大幕的拉开,电商平台迎来了购物狂欢,物流快递行业也迎来了大考。国家邮政局监测数据显示,111日至114日,全网累计揽收量20.27亿件,同比增长16.1%,环比增长31.0%,再创历史新高。

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配送时效竞争更加激烈、仓配一体化比例更高,绿色智能技术应用更广泛的背景下,机器视觉的应用尤为重要。


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机器视觉在物流领域的应用主要包括以下几个方面:

物料形状识别和尺寸检测:通过机器视觉系统,可以对物品的形状、尺寸等信息进行快速、准确的识别和检测,以确保物品的外观和尺寸符合要求。

自动化数量检测:机器视觉系统可以自动检测物品的数量,从而避免人工计数带来的误差。

条形码识别:机器视觉系统可以快速、准确地识别条形码,从而实现物品的快速、准确识别和追踪。

物品分拣:机器视觉系统可以识别物品的特征,并根据物品的特征将其分拣到不同的区域或类别中。

物品跟踪:机器视觉系统可以实现物品的实时跟踪,从而确保物品的准确运输和交付。

质量控制:机器视觉系统可以对物品的质量进行检测,例如检测物品是否有缺陷、是否符合规格等。

物流管理:机器视觉系统可以实现物流管理的智能化,从而提高物流效率、减少物流成本、提高服务水平等。

 

机器视觉检测在物流领域的应用具有以下优势:

提高物流效率:机器视觉系统可以快速、准确地识别和分类物品,从而大大提高物流效率。

降低成本:机器视觉系统的使用可以减少人力成本,同时也可以降低物品损坏和丢失的风险。

提高准确性:机器视觉系统可以准确地识别物品的形状、尺寸、数量等信息,避免了人为错误的可能性。

增强安全性:机器视觉系统可以实时监控物流过程,对异常情况进行及时报警和处置,提高了物流过程的安全性。

实现智能化管理:机器视觉系统可以实现物流管理的智能化,从而提高物流效率、减少物流成本、提高服务水平等。

 

总之,机器视觉在物流领域的应用可以提高物流效率和准确性,降低成本,增强安全性,实现智能化管理,为物流行业的发展带来巨大的推动力。

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