当前,在医药、烟草、食品和工业品等行业的物流生产线上,产品包装箱种类繁多、文字图案排布方式各异,标准参差不齐,目前主要由人工识别抄录或者增加录入标签的方式去读取箱体信息,给生产入库和物流环节带来诸多不便。
Rsight六面信息读取系统,是采用多台2D和3D相机,在输送线上同时对箱体的六个面进行拍摄,通过系列图像处理算法,呈献出整个箱体六个面的表面图像和三维空间图像,并采用基于计算卸载策略和深度强化学习的视觉检测方法,识别六个面上的图案、文字和码的信息,计算得到箱体的体积,并把各个面上的标志信息置换到箱体的三维空间坐标上,最后通过大数据识别箱体的品规类型,判断箱体是否存在破损、印刷质量等缺陷。目前,产品已经在某行业龙头企业高标仓立体仓库和分拣中心投入使用,实现2000余家供应商生产原材料的接收、装箱、存储和发货的产品,该产品要求具备模块化、自动化、数字化、柔性的运作特点。
*** 算法优势
1.快速定位:基于深度学习的条码定位技术可以在大范围中快速定位条码位置,速度不受图像分辨率影响,检测更稳定。
2.超强分析:读取系统基于深度学习的超分辨率图像增强技术,可以大幅提升图像在清晰度较低情况的读码率。
3.解码出众:基于深度学习定位和超分辨率图像增强技术,深度优化底层解码算法,有效应对条码畸变、褶皱,读码率可提升至***%。
*** 软件优势
1.模式一键切换:系统搭配DWS系统对货物信息进行绑定追溯,顶扫、5面扫、6面扫,读码模式可实现一键切换。
2.实时图像显示:可以进行实时图像显示,当物体扫码不成功时,系统自动刷新画面,再次进行扫描。
3.系统无缝对接:功能强大,可以与ERP/WMS等物流信息系统实现无缝对接。
4.操作简单快捷:软件设计简洁,操作简单,无需复杂设置。
周博文,博士,高级工程师,清华大学博士后,主要研究方向为人工智能、机器视觉和智能机器人,从事相应的学习和研究工作已有近20年,在国内外期刊上发表论文近二十篇,申请发明专利近三十项,其中授权近二十项;参与了多项国家“863”计划、国家自然科学基金重点项目、国家支撑计划和国际合作项目等,研究成果获得了多项省部级奖励;作为主要完成人起草一项国家行业标准。
周博文先后获得湖南省“湖湘青年英才”“湖南省科技创业领军人才”“创新领军人才”和长沙市“3635”人才、长沙高新区“555”人才称号,入选“长沙百名青商培育工程”首批人选。
十四五规划期间,周博文作为创新创业代表参加习近平总书记主持召开的基层代表座谈会并做发言汇报,受到总书记的认可和鼓励。
公司现有研发团队,涵盖模式识别、自动化、控制科学与工程、电气工程及其自动化、电子信息工程等学科范畴。近三年来,公司研发费用共计投入近千万元。公司以高端机器视觉、智能机器人和信息技术为基础,依托“视觉感知与技术控制国家工程中心”为技术背景,联合湖南大学、湖南科技大学等高校,开展产学研合作,公司建有内部机器视觉实验室。
评价单位:“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团 (中国图象图形学学会)
评价时间:2022-11-07
王楠楠
西安电子科技大学
综合业务网理论及关键技术国家重点实验室副主任
综合评价
该成果面向医药、烟草、食品和工业品等行业内的生产入库和物流环节管理需求,实现智能化箱体信息读取等功能,技术成熟度较高,目前市场处于成长阶段,但该市场很快会出现多种技术路线,产品竞争会很激烈。
另外,当前信息尚未充分体现产品的工作效率、实时性能等指标,同时要特别注意系统识别过程的鲁棒性,及时规避不稳定风险。
总体而言,该项目技术手段新颖,未来市场空间较大,符合当前市场需求,转化成熟度较高,值得支持推广。建议打通相关生产线,支持多场景下的通用解决方案。
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