AI视觉创新加速商超物流数智化转型.docx

连锁商超/零售店正面若因汨费者购物习惯改变等挑战.迎来以新兴技术掘起而催生的数字化物流体系转型需求，物流行业与A1.机器视觉的深度融合，解决了传统机器视觉识别速度慢、环境要求高、定制化部署耗时过多等痛点,大大提高了物流供应鞋的效率和准确性.战耐觇推出的搭载边缘学习技术的机器视觉产品In-S1.ght2800Detector正符合商超零的场景下的物流系统需求,借助简单易用的A1.工具,提供包裹检测、物品分拣.流程问题校测等多功能应用，支持客户开箱即用灵活配置，切实梢助传统商超零件企业完成自动化、智能化转型.客户需求周转箱是连恢商超/零件店存储、分拣环节中常见的容器形态.在日常循环使用过程中儒要检测其内部是否存在异物垃圾，并能忽略掉快逋包理所残留的包装型料碎片，以及周转箱体上的磨损划数，否则工作人员便需要频繁地去清理，从而增加了人员工作班.包我有无检测In-Sight2800Detector所嵌入的强大边绿学习技术，能快速准确的处理图像,通过高分辨率彩色掇像头呈现较小部件的特征，支持快速识别明显异物和忽略体积较小的、不造成影响的杂质内容,同时箱体本身的划很、触污、磨损等外观环境因素不会对判定结果造成影响.包裹分类并屏蔽背景干扰n-Sht2800Detector配备的机器视觉系统以拍照找取图像的形式,并通过ViDiE1.Oassify工具分析异物特征，并按特征将图像分为不同的类别,能携快速且精准地区分出：异物、细小包装碎片、箱体内的划痕磨损,并将结果上报以支持分拣出应该破格除的异物,确保清理工作的有效性，减少不必要的人工清沽频次,传送带外观及流程问题检费在商拉客华店的货品分拣流程中，传送带变脏会影响包粤关观，若存在异物还可能影响传送带的正常运行,甚至导致故障停机。客户希望及时探测到情况异常，降低风险带来的损杏。In-Sight2800Deteetor机涔视觉系统能实时瞌测传送带运行过程中产生的干扰，及时发现托盘脏污、传送带卡住、标签粘连等问飕并进行上报，确保设备机器的稳定运行,通过边绿学习技术的加持,以及专为物流应用优化的光学配件，In-Sight2800Detector不仅比传统视觉系统更易于部若，且无需专业人员干预，任何人挥可以在短时间内完成设置,灵活易用光电0期J传统机要系我含边”淞术的SitirnoeM11cm<iaru0>hWwnr<<化7JVVHtWwna.<BVMXAefq11>*«卫变漠化BW>.f9MB6“iiM*«f.XBkWttmiwn<11M在本次己落地的客户案例中,In-Sight2800Detector器库系统能好在20分钟内完成设符配置.所有测试和调试仅用了2个小时：并且这样的陀置过程无需外部硬件,无需高级编程技巧,以轻址级的形态就能完成，目前，整套系统正稔定可靠地运行,大幅提高了商超零售店运营效率的同时,也显著降低了物流周转环节的人力成本支出。