机器视觉技术作为物流自动化、智能化发展的基础之一，其应用覆盖物流的所有关键环节。智慧物流是利用集...
机器视觉技术作为物流自动化、智能化发展的基础之一，其应用覆盖物流的所有关键环节。智慧物流是利用集成智能化技术、智能设备等使物流系统能模仿人的智能，具有思维，感知，学习，推理、判断和自行解决物流中某些问题的能力，正是机器视觉大展拳脚的领域。
要说清机器视觉在智慧物流上的应用，首先要明白什么是机器视觉，现实状况如何？
机器视觉就是模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，做处理并加以理解，最终用于检测、测量和控制。
机器视觉是机器人的“眼睛”，是给机器人安装人的视觉模拟系统来进行判断。当前状态下，人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释，而机器视觉凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量。
例如，在生产线上，机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行仔细的检测，不会感到疲劳，更重要的是，配备适当分辨率相机和光学元件后，机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征，可以在多重维度和光谱范围内做多元化的分析，甚至包括人眼无法感知的红外或紫外光谱。
机器视觉系统的检测结果是基于严谨的算法和程序，不会受到主观因素的影响，因此能保证检测结果的稳定性和可重复性，机器视觉极大地提高了工业生产中的柔性和自动化程度。
当前国产机器视觉的市场大多分布在于2D技术领域的市场，由于AI视觉的概念快速地发展，受益于市场需求量开始上涨和国家政策推动，我国也涌现出了一批在机器视觉领域有相当积累的厂商，如海康威视、美亚光电、凌云光等。从行业实际应用的角度而言，中国的机器视觉市场在电子制造业、汽车业、机械制造、物流等相关行业的发展空间依然比较大。
在机器视觉的应用场景范围中，物流具有广阔的场景。智能识别技术作为背后的有力支撑，使各类高效率、高性能的自动化物流装备得到普遍应用，机器视觉可用于优化物流流程的各个阶段。
机器视觉能够很好替代人工完成物流中的条码、字符、图像精准识别工作，对货物体积进行精准测量，快速、准确、高效提取商品的信息，包括受挤压而使用变形的货架等。
在仓储物流领域，机器视觉技术正以一种独特的方式推动仓储物流的创新升级，负责控制、定位和监控等多项关键任务，通过软件与硬件、图像感知与控制理论的紧密结合实现高效的机器人控制或各种设备的实时操作，从而改善仓储物流响应速度慢、效率低、精准性弱等现状。仓储作业中，融合机器视觉技术的仓储机器人（AGV、拣选机械手、盘点机器人等）能轻松实现作业的无人化。
目前机器视觉的主要创新包括三大方向：“货到人”拣选，高效分拣抓取和库内无人搬运。
“货找人”订单拣选中物件的位置、摆放方向、种类、形状和大小越来越多样，通过采用视觉识别技术给机器人“装上眼睛”，实现货架找人的订单拣选。
由于物流的自动分拣系统连续、大批量的分拣货物的特性，设备需不受气候、时间、人力等限制，可以连续运行，通过机器视觉对包裹进行较好的处理。如今的分拣机速度较快且包裹间隔较小，在极端角度下读取包裹所有面上的受损代码，需要视觉识别技术应用，这使物流中心可提升处理量，并且不影响分拣准确性和精度。
机器视觉导航系统让无人驾驶叉车、AGV等仓储自动化搬运设备能自动安全地进行。在传统的AGV基础上，增加机器视觉功能，展示更强的目标识别能力，透过计算控制角色自行调整路径，承担起自主运行的核心，并时刻保障系统的实时性和准确性，从而提升智能仓储移动物流的效率。
随着物流中心作业量的剧增以及作业复杂度的增加，机器视觉为各类智能物流装备装上了“眼睛”。
随着科技持续不断的发展，机器视觉技术逐渐大范围的应用于物流业中，正在以前所未有的强势姿态抢食物流市场。
我国物流周转成本占整个GDP的比重还比较高，未来还将进一步提升整个物流的效率、降低物流周转成本，因此机器视觉技术必将迎来更加广阔的发展空间。
随着AI与高性能图像处理技术的升级，机器视觉与AI融合将成为未来趋势，在AI技术的加持下，机器视觉更能像人类一样“自主思考”，迅速做出判断。
机器视觉与AI深度结合，以深度学习算法为核心，通过模型训练、加载模型等工作流程，做到对不同类别物品的快速分类，并搭配3D视觉设备，精准抓取产品，流畅应对物流行业的识别复杂性，解决物流场景应用多样化、物品种类复杂化，环境多变量影响等问题，使物流中的信息获取和链接变得更加智能。
机器视觉系统还能够最终靠不断的学习和优化，提高自身的检测精度和识别率。以AI驱动的机器视觉在内部物流管理方面具有多重优势，从提高准确性和效率到减少相关成本和增强安全性，这些高端技术为现代物流领域带来了革命性的改变，值得更多企业和行业进行深入研究和应用。
利用“视觉AI”技术，让系统具有思维、推理判断和自行解决复杂物流问题的能力，是智慧物流下一步发展趋势。
物流场景具有“无边界、多品种”的特性，随着订单越来越个性化、碎片化，很多领域的大型配送中心对智能识别技术的需求会慢慢的高；造成物流场景识别难度大，在物流无序分拣场景下，海量SKU货品的精确识别和准确抓取一直是技术难点。
要解决物流场景的识别复杂性，核心技术在于提高3D立体视觉产品的性能，主要有以下几项：高抗光性：在图像的采集上，光线昏暗时会影响目标物图像的提取、识别及分析质量，因此就需要高抗光性，以确保在复杂照明条件下依然能够准确获取数据；适应多材质：物流包裹材质的多样性，要求3D立体视觉产品需要能适应不同材质的表面，保持良好的检测性能。
还有，高速检测：随着电商的渗透，快递包裹数量慢慢的变多，处理速度通常要求比较高，因此3D立体视觉产品需要具备高速检测能力，能够在极短的时间内完成大量数据的采集和处理；抗干扰性：3D立体视觉产品需要具备一定的抗干扰性，确保稳定可靠地工作；广泛适用性：能够在不同的物流应用场景中发挥作用。
深度学习神经网络目前在机器视觉领域的成功应用还较少。相关学科的技术进步，为机器视觉在物流应用上的未来发展提供更多可能性。
