机器视觉技术提高了仓库的效率和透明度

亚马逊已经把仓库效率提升到了一门科学，视觉和成像技术也功不可没。与此同时，人工拣货员配备了基于图像的手持条形码阅读器，在整个配送过程中，商品在一系列点上被扫描。

然而，这样做的不只是零售巨头。各种类型和规模的仓库都意识到，他们不必成为电子商务巨头，也能从3d空托盘检测和基于智能手机的扫描仪等视觉和成像产品中受益。视觉行业不仅提供硬件，还帮助他们的仓库客户利用整个企业的摄像头、传感器和成像仪产生的数据，以最大限度地提高效率和生产力。

超越条形码

条形码读取器仍然是仓库中成像应用程序的面包和黄油。与传统的机器视觉系统相比，这些工业成像仪可能需要更少的复杂性，但它们仍然是一项要求很高的工作。

“与工厂自动化及其许多应用程序相比，仓库更加集中和包含，因为你只是试图读取条形码并引导盒子去哪里，”康耐视移动和手持产品产品营销总监布莱恩·博阿纳(Bryan Boatner)说。“但从另一种意义上说，由于箱子移动得如此之快，吞吐量如此之高，这可能更具挑战性。”

当基于图像的工业条形码阅读器首次亮相时，它们的主要价值主张是提供更好的读取速率，并捕获比激光扫描仪同行更多的数据。在读取直接部分标记(DPM)、1-D和2-D条形码时，基于图像的设备允许仓库保存无法读取的代码图像，以便执行故障排除和根本原因分析，以帮助改进流程。

一旦客户看到了这种好处，他们就开始探索如何利用条形码图像中提供的其他信息。Datalogic制造业产品专家、应用工程经理布拉德利•韦伯(Bradley Weber)表示，直到最近，大部分数据都被抛在一边。

韦伯说:“过去，它是获取图像，通过读取条形码等算法运行它，然后在那里进行处理，然后转移到下一个包装上。”“现在这种情况正在发生变化，很多信息都被存储起来，供以后分析，这样你就可以确定随着时间的推移的趋势。”

为了防止客户的数据流失，康耐视开发了康耐视探索者实时监控(RTM)系统。当检测到未读条形码时，它会自动将图像传输到RTM, RTM旨在评估每张图像，并根据它们的错误(例如缺少标签和打印不良的标签)将它们分类为一组。分类图像存储在数据库中，可通过网络浏览器访问。就像仓库依赖于条形码阅读器产生的额外数据一样，他们正在采用多部分视觉系统来跟踪产品从前端到后端。

Weber说:“Datalogic正在帮助我们的客户使用不同的视觉技术，包括集成光学字符识别(OCR)功能的条形码阅读器，检测包裹是否存在的传感器，扫描包裹以提供其体积的尺寸仪，以及捕捉包裹上内容的机器视觉摄像机，来构建包裹在设施中的指纹。”

康耐视正在研究如何将其视觉技术应用于手持阅读器和移动终端，以实现OCR自动化。Boatner说:“我们计划向客户展示，除了扫描垃圾桶位置条形码之外，如何使用手持阅读器上的视觉来读取标签上的邮政编码。”“您甚至可以设想能够完成整个表单阅读，将打印字段转换为自动数据收集服务。”

基于图像的仓库管理机器视觉系统使公司对客户更加透明，从而成为更好的合作伙伴。Datalogic的Weber表示，所有从尺寸仪、重量、图像或其他传感器收集到的信息都可以组合在一起，为一个包裹提供唯一的ID。韦伯说:“客户将能够访问所有这些信息。”

从车间到顶楼

当然，深入挖掘数据取决于制造工厂或配送中心连接不同业务活动的能力，从而为集中决策提供数据流。但是，包括仓库管理在内的许多系统仍在孤岛中运行。为了将仓库活动与前厅运营(俗称“从车间到顶楼”)联系起来，理想情况下，远景产品和系统将与企业资源规划(ERP)系统集成，ERP系统集中管理组织的业务活动及其产生的数据。

但是ERP也有其自身的挑战。Matrix SSI副总裁Dan Hare说:“ERP只能勉强应付，而且不够灵活。”Matrix SSI是一家提供集中库存控制技术解决方案的公司。“它在设备管理方面做得不好，这是库存控制的一部分，因为你要打印标签和扫描。我们更了解仓库的工作流程。”

制造商特别关注的是自动跟踪在制品库存，即正在转化为制成品的原材料。“很多事情都是通过序列化和批量类型跟踪来完成的，旧的系统在这方面做得不好，”Hare说。“我们的解决方案被SAP和甲骨文(Oracle)等(ERP系统)用作覆盖层的情况有了很大的增加，甚至在全新的安装中也是如此。”

如果不响应仓库工人的需求，工作流可能会受到影响。黑尔说:“许多erp是为大屏幕电脑设计的，桌面上有鼠标。“Matrix SSI是为在车间的手持设备上运行而设计的。”

Matrix SSI是硬件不可知的，它花了15年的时间构建了一个集成工具来连接仓库中的所有竖井和不同的系统。视觉公司也开始为他们的客户做出工程上的努力。例如，康耐视的RTM旨在利用其在图像上收集的所有数据，这些数据可以被提炼并呈现给办公室经理，以便他们评估信息并做出更改。

这款支持视觉的移动终端采用了整个企业使用的技术，并利用各种Android和iOS智能手机作为设备的用户界面。手机设置在一个坚固的外壳，配备了条形码读取算法。Boatner说:“这是一个更容易部署的解决方案，因为你有一个由部署在仓库、前厅、现场团队等It部门管理的设备。”

如今，机器视觉行业正在追逐每一个抓住“杀手级应用”的机会，这通常与全球智能手机的庞大安装基础有关。仓库——其受控的、苛刻的环境——可能是将机器视觉技术带入每个人口袋的门户，无论他们是配送中心经理还是客户。

韦恩哈丁是特约编辑，友邦保险．这篇文章最初出现在AIA网站上．友邦保险是先进自动化协会(A3)．A3是CFE Media的内容合作伙伴。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

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