随着工业自动化和物流技术的发展，根据市场对高新技术的需求，机器视觉技术开始助力物流配送系统的自动化改造。机器视觉技术在物流配送领域的应用，迎来物流系统的自动化时代，使物流行业正从人工分拣向智能化、自动化方向快速演进。

物流系统的应用主要基于机器视觉的物料形状识别系统﹑尺寸检测系统、自动化数量检测技术和条形码识别系统的硬件和软件结构﹑功能及原理等。通过数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求，从而实现快速、效率、经济的物流系统。

机器视觉系统包括光学系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个项目应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无 缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等，根据实际情况选择合适的硬件。

物流配送自动化是商业时代物流技术发展的新成果，是体现企业竞争力的重要因素之一。一般来说，物流配送自动化系统包括自动化立体仓库系统﹑自动化传送系统﹑电子拣选系统和品质检验系统等几部分。主要用来完成产品的自动化传送﹑注册﹑质量及品质检测﹑出入仓库等工序。

机器视觉系统的使用有助于企业加快物品流通的速度和提升产品的品质。通过机器视觉系统与各种传送带作为连接，进行产品识别和追踪。如条形码识别﹑产品在线检测如形状识别﹑尺寸检测，以此进行物料自动拣选。

对于物流传送带或生产流水线上的物料条码识别，传统的扫描器识别方法受条码印刷技术﹑印制材料以及条码本身的运动速度和角度的影响，识别率较低。基于机器视觉的条形码自动识别技术是利用高速CCD摄像机直接得到被测物料条形码的图像，然后送入计算机进行图像预处理，再通过条码读取﹑译码和校验来完成条码识别。

物流自动化完成的每一道程序，都带来人力成本的下降和工作效率的提高。比如自动分拣机器在接受运送指令后，通过视觉扫描技术，按照商品的品种、材质、重量以及发往的地点进行快速的分类，然后将货物送到指定的货架上或出货站台处。这样便可以缩短快递发货周期，提高服务水平。

机器视觉的技术优势是速度快﹑适应环境能力强﹑精度高﹑应用方便﹑智能化程度高，便于进行数字化处理和系统集成。目前，机器视觉在非接触在线检测﹑工业图像采集处理及实时监控等方面得到了广泛的应用，成为现代检测和自动化技术中活跃的领域之一，是实现工业自动化和智能化的重要手段。

相对行业日益扩大的市场需求，**机器视觉产业起步相对较晚，但是在核心技术上，我国已经拥有了自主研发的能力。而随着生产企业对物流服务要求的提高和来自国外第三方物流企业强有力的竞争，**的物流企业须充分利用现代物流装备和物流技术来提高物流管理水平、降低物流成本、提高物流效率，为生产企业提供更满意的物流服务。

【免责声明：本站系本网编辑转载，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。本站只提供参考并不构成任何投资及应用建议，如涉及作品内容、版权和其它问题，请在30日内与本网联系，我们将在**时间删除内容！】

信息发布：图像处理与机器视觉

信息来源：今日头条

来源链接：https://www.toutiao.com/a6752074968688771596/?channel=&source=search_tab

部分图文转载自网络，版权归原作者所有，如有侵权请联系我们删除。如内容中如涉及加盟，投资请注意风险，并谨慎决策