浅谈机器视觉技术在分拣系统中的应用

商业2.0 理论研究
198 浅谈机器视觉技术在分拣系统中的应用 姚 金1吴中萍2颜克春1冯 静1陈丽城1尤忍堂1张晓斐1卢水玲1
（1.广西梧州学院机械与材料工程学院 广西梧州 543000；2.广西梧州市公共资源交易中心综合部 广西梧州 543003）
摘要：机器视觉技术是一种融合了多门学科的技术，在快递分拣工作中有着非常重要的作用。

它不但节省了人力成本，而且也提高了物流速度。

本篇文章主要从机器视觉技术的概念、特点以及组成部分和应用等方面进行介绍，可以使我们更好的认识到机器视觉技术在分拣系统的重要性。

关键词：机器视觉技术；分拣系统；应用
前言
在电子商务快速发展的时代，国内每天都会接收到许多包裹。

对于物流这种人力成本较高的行业来讲，机器视觉技术有高度自动化、效率和精度较高以及适应能力较强等特点，为快速发展的物流分拣系统打开了新技术，使物流产业从人工走向智能化以及自动化方向转变。

1.机器视觉系统的概念、特点以及组成部分
1.1概念
机器视觉技术是用摄像机和计算机来模仿人的视觉能力，从客观角度来获得图像并对其进行加工处理，主要涉及到人工智能、计算机科学、图像处理以及自动控制等领域。

机器视觉系统首先经过图像来获得装置，其次将获得的目标转变成图像信号，然后输送给专门处理图像系统，图像系统会对获得的信号进行算法处理，选取目标的专有特点，再依据最后的结果输出的限制限号对现场的机器进行控制。

和传统的机器分拣技术比较，将机器视觉技术运用到分拣系统中具有高质量、高效率、高智能的优点[1]。

1.2机器视觉系统的特点
运用机器视觉可以实现非接触测量，无论是观测者还是被观测者都不会形成任何损害，从而提升了系统的信赖性，同时，机器视觉系统还具备比较宽的光谱响应范围以及在长时期内可以稳定的工作。

人类很难在长时间内观察同一对象，但是机器视觉可以在长时期内测量、分析以及识别等工作。

1.3机器视觉技术的组成部分
机器视觉系统是由图像采集部件、处理以及执行三部分组成的。

其中图像采集包含光源、工业相机以及镜头；图像处理包含软件系统和处理器硬件；执行部分包含控制器和特定功能的机器装置。

首先是图像采集部件。

图像采集部件是机器视觉系统的“眼睛”。

它的中心部分是光源、镜头以及工业相机，主要对图像的选取负责。

光源对机器视觉系统的输入的影响有着主要原因，对输入的数据的水平以及应用成果有着直接影响；镜头是机器视觉系统中重要部分，对成像质量的分辨率、对比度等方面的影响比较显著。

在机器视觉应用通常会运用定焦镜头，研究人员会依据物距以及图像的大小来计算出镜头的焦距；工业相机有很多种类型，按照芯片可以分为CCD、CMOS等，依据图像种类可以分为彩色以及灰度等。

其次是图像处理部件。

图像处理是视觉系统的“大脑”，主要由硬件和图像处理构成，对收集到的图像信息进行处理和输出处理成果负责；然后是执行部分。

执行部分是机器视觉系统的“四肢”，对大脑下达的命令负责。

执行部分主要包含控制器以及机械装置。

控制器是可以对接收到的图像处理进行输出结果。

如图所示：
2.机器视觉技术在分拣系统内的应用
2.1自动化色码扫描
使用自动化的色码技术，分拣工作人员只需要对商品上的条形码进行扫描，再将与商品有关信息输进分拣系统中，分拣机器人会依据相关信息和指令，将商品投入到相关的分拣区域内。

这项技术的中心是分拣系统中的控制装置。

分拣机器人主要是根据商家提供的商品材料和重量等信息，下达分拣要求，因此，机器人会依据这些重要信息将商品输送到指定区域。

快递行业运用这种机器视觉识别技术可以促进工作效率的提高[2]。

这种技术不仅
可以节约空间，还可以使商品配送的速度加快。

2.2自动化数量检测技术
网上购物是一种隐形的购物方式，对货源进行及时的进行补充以及满足客户的需求是非常重要的。

分拣机器人不但可以对商品的种类进行自动化分类，还可以检测出来仓库内的数据信息。

为了能够实时掌握库存信息以及面对突然缺货等问题，可以通过机器视觉识别系统对商品的数目、库存以及客户的退还等信息进行掌握，从而可以对市场形势提供比较准确的信息，还可以使快递公司和供货商达成合作，共同促进双方业绩的提高。

2.3 DWS系统分拣信息收集应用
快递企业对分拣成本有着很高的时效要求。

据统计，到2018年末尾，全国各地的快递中转场每天大概有2亿个包裹处于等待分拣中，如果只是用人工分拣这些包裹，那么这些庞大的数目是不可能完成的。

但是，如果运用基于机器视觉技术的DWS系统能够对商品进行智能化分拣。

此设备是集测量包裹的体积、称重以及六面扫码三个功能为一体，可以每天每小时内可以将数千件的包裹自动化完成扫描。

而体积、重量以及条形码等信息可以准确并高效的为分拣工作提供依据，然后再和自动分拣机合作可以完成包裹分拣作业的自动化。

2.4能够自动对包裹的形状进行识别
不同的快递包裹，其形状也各不相同。

因此，在机器系统识别技术的基础上对包裹进行识别在快递行业分拣中扮演者重要的角色。

对包裹的形状进行识别不仅可以使快递行业的工作速度有所提高，而且也使客户对运送速度感到满意。

参考文献：
[1]王成军,严晨.机器视觉技术在分拣系统中的应用研究综述[J].制造技术与机床,2020(05):32-37.
[2]潘灿辉,段丽梅,邓永胜.机器视觉技术在自动化物流系统中的应用研究[J].昆明冶金高等专科学校学报,2019,35(03):97-102.
基金项目：梧州市科技局2019年科技项目（201902039）；梧州高新区、梧州学院产学研2019年立项项目（20190007）；2019年度梧州学院校级教改项目（Wyjg2019A017）；2019年度梧州学院校级教改项目(Wyjg2019A074）；2020年度广西高等教育本科教学改革工程项目（2020JGB365）。