机器视觉系统在智能物流输送系统中的应用
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作者:丁洋洋 高倩倩 周珣
摘要：智能物流信息系统发展有条不紊，而线下物流输送环节仍有待提高。物流分拣作为物流输送环节不可或缺的部分，传统的人工分拣方式效率低，成本高。为了能够减少人工成本的投入，完善智能物流输送系统，可将机器视觉系统引入分拣环节，自动检查货物，并将处理结果发送给可编程逻辑控制器PLC，驱动执行机构实现货物的分拣。文章通过阐述机器视觉系统在物流分拣、物流运输以及终端配送等领域中更具有多个方面的应用来完成智能物流传输的过程，从而实现物流运输的效益最大化。
关键词：机器视觉系统;智能物流输送系统;应用
中图分类号：TP242.6 文献标识码：A
文章编码：1672-7053（2020）04-0127-02
机器视觉系统主要是通过计算机加载图像扫描获取装置，来对图片信息进行获取并处理，其初始目的是为了给自动化流水线和相关生产运输智能设备，增加视觉系统来达到人体视觉衍生处理的效果，随着当下智能产业的不断发展。无人驾驶技术和自动化技术的不断发展，机器视觉系统在物流运输领域有着广泛地应用。一直以来物流行业占据着大量的人力资源，且由于电商的不断发展，传统的物流體系已经无法很好满足市场的需求，智能物流系统作为未来物流的发展方向，也承载着无数人的心血。机器视觉系统可以以极快的速度来获取并处理大量信息，并且能够通过实时监控等方式来进行信息收集，在当下的智能领域有着广泛的应用前景。
1 机器视觉系统
机器视觉系统是一个包含光学成像技术、传感器技术、数字图像处理技术、计算机软硬件技术、控制技术等多种技术的综合性应用技术，其主体由相机、镜头、传感器、智能处理器、和光源五个部分组成。
相机作为机器视觉系统的主要构成部件，作为核心构件相机主要起到拍摄的作用。一般采用CCD摄像机，CCD传感器通常具有非常高的质量和光敏感性，能够以较低的噪音提供清晰的图像。CCD机器视觉系统工作过程如图1所示。首先，为后期的图像识别提供可靠的图片素材，在相机配置上要注意配置合适的光学镜头来达到更好的处理效果，其中在条件能够满足的情况下，优先考虑定焦镜头，相同条件下定焦镜头的相差要小于变焦镜头。其次，要配置良好的光源，一般采用LED光源，其较稳定且能够提供良好的光照可靠性，费用较低。智能处理器作为最后的处理终端，需要对采集的图像进行处理识别，也是机器视觉系统的核心构成部件。其主要作用是将相机拍摄的图片，进行处理扫描提取需要的信息，并上传或者生成指令对其进行分析。机器视觉系统目前在医疗、装配、检测等方面都起到了重要作用。由于机器视觉系统体积小，易安装，可通过实时监控的方式，不间断地进行信息收集，如发生特殊情况也可快速处理，对于当下智能机器的发展有着重要影响。
2 智能物流运输系统现状
随着经济市场全球化，智能物流的出现大大减少了运输成本，改变了当下的商业格局。智能物流系统以现代化标准物流服务管理体系，结合互联网电子商务的运作模式，通过信息集成网络技术，实现网络集成环境下的物流信息采集技术，通过各个部分的信息交互，让客户能够实时获取自己所需要的信息。
在运输系统中，物流的分拣作业作为物流运输环节的关键部分，根据线上智能物流的信息，需要快速准确地将所需物品分拣出来。在我国分拣环节大多数需要人力来完成，分拣工作量大，工作内容繁琐，还有人为因素使得工作效率大大降低。因此，在物流分拣领域，对智能分拣系统的需求日益增加。在智能运输领域中，传统的物流配送环节由人工配送，运输过程中存在各种人为因素或外界因素导致配送效率低下，灵活度不高。在终端配送中，对于环境复杂，定位不精准地区的配送，带来极大困扰。
3 机器视觉系统在智能物流运输系统中的应用意义
通过结合机器视觉系统，能够使智能物流系统具有自动识别和检测的功能。主要采用光、机、电、计算机通信等技术。对物体信息进行识别，可自动对库存商品进行统计，对订单进行物品分拣，自动装卸，同时将信息进行上传后台处理系统，利用GIS技术实现智能定位，区域智能配送，通过地图展现出来，实现对物流配送过程的全程管理，提高物流效率，降低物流成本。
智能运输系统利用机器视觉系统还可以实时监测相关道路情况，及时调整线路，配合无人驾驶技术，能够减少因其他因素造成的物流延迟，有效提高智能运输效率，增加企业的效益。智能配送系统通过配合机器视觉系统可以实现对建筑物、道路和收货人的自动识别，即使在定位不精准的地方，利用机器视觉系统也可以实现精准导航。同时智能机器人可以利用机器视觉系统，对收件人的人脸和虹膜进行识别，识别成功可自动取件，大大增加了物品派发的可靠性与准确性。
4 机器视觉系统在智能物流输送系统中的应用分析
4.1机器视觉系统在物流分拣中的应用分析
物流分拣作为智能物流的关键部分，客户利用平台完成下达定单，工作人员需要根据客户的订单，完成物品的分拣打包并且装车，利用电脑完成订单输入，在物流系统上生产初始状态，而利用机器视觉系统则可以实现自动扫描订单内容，自动筛选相关产品并且进行打包装车，生成系统数据并上传，大大提高了效率，且节省了人力物力，同时机器视觉系统结合环境监测系统，可实现对整体环境的监控，如对仓库内部环境进行实时监控，如仓库温度湿度等，都可以做到有效监控、有效预警，并给出相关解决方案，大大提高工作效率。本部分就物流分拣内容做出以下设计：机器视觉采集信息进行处理，通过profient工业通讯协议与PLC进行连接，如图2所示。判断结果将数据传输至PLC进行下一步执行机构的操作，并且由上位机进行实时运行状况的监测，以供现场工作人员查看。分拣的流程大致分为以下几个部分，先由视觉检测进行数据分析，判断货物包装，订单信息，进行ID码读取以及OCR/OCV字符验证与识别、尺寸大小等是否符合标准，合格的产品将结束检测，不合格的判断能否被执行机构修复，将处理的信息发送至PLC控制执行机构操作，对于可修复的不合格货物通过执行机构的一系列动作，返回至初始检测状态重新进行检测，合格之后将结束检测。对于不可修复的不合格货物直接结束筛选，交由工作人员处理，如图3所示。 4.2机器视觉系统在智能运输系统中的应用分析
利用机器视觉系统，可对相关道路情况，如道路指示标志信号灯，以及道路行人等进行智能识别，将机器视觉系统与智能车载控制装置相连接，可实现物流智能运输，无人驾驶运输等。机器视觉系统实时采集路面信息，将相关信息实时反馈给智能车载控制装置，利用自动导航技术进行路面导航，机器视觉系统进行道路实时监控，如发现突发情况，交通事故或者道路不畅，则将该信息反馈给控制终端，终端下达指令控制车辆进行转移。机器视觉系统的应用能够有效提高智能运输的可靠性和安全性，提升智能驾驶的成功率，减少事故的产生。
4.3机器视觉系统在终端配送系统中的应用分析
机器视觉系统可与终端配送进行集成，有效增加物流终端的智能化，如智能终端自动仓库。终端智能配送机器人，机器视觉系统可以实现对建筑物，道路和收货人的自动识别，同时终端机器人可以利用机器视觉系统，对收件人的人脸和虹膜进行识别，大大增加了物品分配的准确性。配送机器人利用机器视觉系统.对周围环境进行辅助判断。尤其在定位不能准确定位的地方，如多楼层定位配送，阶梯形建筑配送，机器视觉系统则可根据内置道路图片进行准确导航定位，增强了货物运输的时效和准确率。
5 总结
智能物流作为新世纪的重要发展方向，在科技和生活领域有着举足轻重的地位，随着互联网信息技术的不断发展也为其提供了大量的先进技术，而机器视觉系统也同样作为当下国内外研究的重要对象，其在工业和农业以及军事领域上都有着重要应用。机器视觉系统在智能物流分拣过程中能够实现自动化，提高工作效率。解决了智能物流运输系统道路环境检测问题，配送系统对收货人面部信息确认，实现真正意义上的智能运输和智能配送，对物流行业的智能物流发展有着重要意义。本文所做研究对当下智能物流运输行业的发展方向，有着一定参考价值。
本文系南京工业大学浦江学院2019年大学生创新创业训练计划立项项目《互联网+智能咖啡机制售系统》（项目編号：PJ20191390505）。
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作者简介
丁洋洋/1999年生/男/江苏徐州人/本科/研究方向为电气工程及其自动化（江苏南京210000）
高信倩/1999年生/女/安徽台肥人/本科/研究方向为电气工程及其自动化（江苏南京210000）
周珣/1979年生/女/江苏南京人/硕士/讲师/研究方向为控制理论与控制工程（江苏南京210000）
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