大家今天想跟大家伙兒聊聊倉庫里頭搞的那個機(jī)器視覺。一開始我對這玩意兒也是一知半解，覺得挺玄乎的，不就是裝幾個攝像頭嘛能有多大用?后來實(shí)踐下來，還真有點(diǎn)東西。

　　痛點(diǎn)與想法

　　咱們先說說為啥要搞這個。以前物流倉庫，那純粹是人海戰(zhàn)術(shù)。分揀、盤點(diǎn)、找貨，全靠老師傅們的火眼金睛和兩條腿。一到大促，那家伙，倉庫里跟打仗似的，人仰馬翻。錯發(fā)、漏發(fā)、貨物堆積如山找不到，這些事兒是家常便飯。老板天天愁眉苦臉，說再這么下去，人工成本扛不住，效率也上不去，客戶投訴也多。

　　我就琢磨，現(xiàn)在不都說智能化、自動化嘛咱是不是也得跟上潮流?聽人說現(xiàn)在有個叫“機(jī)器視覺”的技術(shù)，能讓機(jī)器“看見”東西，還能“認(rèn)識”東西。我就想，這玩意兒要是能用到物流倉庫，幫著識別包裹、讀取條碼、甚至看看貨物有沒有破損，那不就能省不少事兒嘛

　　摸索與嘗試階段

　　有了想法就得干。我先是自己上網(wǎng)扒拉資料，看各種案例，大概了解了下機(jī)器視覺能干然后，就開始找供應(yīng)商。那時候，國內(nèi)做這個的也不少，但很多都是做工業(yè)檢測的，用在物流倉庫的，尤其是針對一些不算太大規(guī)模的，方案選擇沒那么多。

　　第一步：先從簡單的搞起

　　沒敢一下子搞太復(fù)雜的，先挑了個最頭疼的環(huán)節(jié)——包裹信息的快速讀取和記錄。以前都是人工拿掃描槍一個個掃，慢不說，還容易掃漏或者掃錯。能不能在傳送帶上裝個攝像頭，包裹過去的時候自動拍照識別上面的條碼、二維碼，甚至是一些關(guān)鍵的文字信息，比如收件地址的城市代碼啥的。

　　找了家技術(shù)公司，溝通需求。他們派人來現(xiàn)場看了，給出了個初步方案。核心就是：

　　工業(yè)相機(jī)：得選個像素高、拍照速度快的。

　　光源：這個特別重要!一開始自己瞎搞，光線不圖片拍出來黑乎乎的，啥也識別不出來。后來才知道，得用專門的條形光源或者環(huán)形光源，保證光照均勻。

　　圖像處理軟件：這玩意兒是核心，得能從照片里準(zhǔn)確找到條碼，并且把條碼信息讀出來。

　　裝好設(shè)備，開始調(diào)試。嚯，問題真不少!有時候條碼位置不正，識別不出來;有時候包裹反光太強(qiáng)，條碼一片白;有時候條碼印得模糊，也識別不了。那段時間，我天天泡在倉庫里，跟技術(shù)人員一起調(diào)參數(shù)，改光源角度，優(yōu)化識別算法。真是頭都大了。

　　第二步：擴(kuò)展到尺寸測量和異常檢測

　　條碼識別穩(wěn)定下來后，客戶嘗到了甜頭，效率確實(shí)提升了不少。接著客戶就想，能不能再搞點(diǎn)高級的?比如，自動測量包裹的體積。這個對度申工程師計(jì)算運(yùn)費(fèi)、合理安排倉儲空間挺重要的。

　　又加了幾個攝像頭，從不同角度拍攝包裹，通過算法重建出包裹的三維輪廓，就能算出長寬高了。這個比條碼識別復(fù)雜多了，對算法的要求也更高。一開始準(zhǔn)確率不高，經(jīng)常把小包裹量成大包裹，或者大包裹量成小的。又是不斷地校準(zhǔn)、優(yōu)化模型。

　　順帶著，客戶還想讓系統(tǒng)能看看包裹有沒有明顯破損、變形。這個主要是通過對比標(biāo)準(zhǔn)包裹的圖像特征，如果發(fā)現(xiàn)當(dāng)前包裹有明顯的凹陷、破洞啥的，就報(bào)警提示人工檢查。這個功能相對來說，誤報(bào)率會高一些，畢竟“破損”這個定義有點(diǎn)主觀，但能提前發(fā)現(xiàn)一些嚴(yán)重問題。

　　與現(xiàn)有設(shè)備集成

　　光有機(jī)器視覺系統(tǒng)還不行，得把它跟倉庫原有的WMS(倉庫管理系統(tǒng))、輸送線這些東西聯(lián)通起來，才能發(fā)揮最大作用。比如，機(jī)器視覺識別出來的包裹信息、尺寸信息，得自動上傳到WMS里，WMS再根據(jù)這些信息，指揮分揀機(jī)把包裹送到對應(yīng)的出口。

　　這個對接過程也挺費(fèi)勁的，各種接口協(xié)議，數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，沒少加班。但搞通了之后，整個流程就順暢多了。以前是人追著貨跑，現(xiàn)在是貨自動“告訴”系統(tǒng)它是誰，要去哪兒，系統(tǒng)再安排它走。

　　最終實(shí)現(xiàn)與效果

　　經(jīng)過大半年的折騰，客戶倉庫的幾條主要輸送線上都裝上了機(jī)器視覺系統(tǒng)。包裹從卸貨口進(jìn)來，經(jīng)過視覺系統(tǒng)的“眼睛”，條碼、尺寸、重量(重量是另外的稱重模塊，但數(shù)據(jù)會跟視覺信息匯總)就都自動采集記錄了。然后系統(tǒng)會根據(jù)這些信息，自動計(jì)算最優(yōu)的存儲位置，或者直接引導(dǎo)到對應(yīng)的分揀口。

　　效果嘛還是挺明顯的：

　　準(zhǔn)確率高了：機(jī)器識別比人眼靠譜，錯分錯揀的情況大大減少。

　　效率快了：以前一個包裹從進(jìn)來到分出去，可能得好幾分鐘，現(xiàn)在幾十秒就搞定了。

　　人力省了：以前光分揀口就得好幾個人盯著，現(xiàn)在一兩個人巡視下就行。

　　數(shù)據(jù)全了：每個包裹的尺寸、重量、照片都有記錄，方便追溯，也為后續(xù)的倉庫優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。

　　也不是說裝上機(jī)器視覺就萬事大吉了。設(shè)備也需要維護(hù)，算法也需要根據(jù)新的包裹類型、條碼樣式不斷更新和優(yōu)化。有時候遇到一些特別奇葩的包裹，或者光線條件突變，系統(tǒng)還是會“犯迷糊”。但這玩意兒對倉儲物流的提升是實(shí)實(shí)在在的。

　　我這實(shí)踐下來，感覺機(jī)器視覺在倉庫里頭，就是給機(jī)器裝上了一雙不知疲倦、又快又準(zhǔn)的眼睛。它不會像人一樣看走眼，也不會累。雖然前期投入和調(diào)試過程挺折騰人的，但一旦穩(wěn)定運(yùn)行起來，帶來的效益還是相當(dāng)可觀的。未來，度申工程師還打算嘗試把機(jī)器視覺跟機(jī)器人結(jié)合起來，搞個自動裝卸、自動碼垛啥的，那可就更省心了!

　　好了，今天就先跟大家分享這么多我搞機(jī)器視覺的心得體會，希望能對有類似想法的朋友有點(diǎn)啟發(fā)。這玩意兒看著高大上，只要肯下功夫去琢磨、去試，也沒那么神秘。