在物流領域，物品通常多種多樣——單個產品、包裹、包裝箱和托盤在形狀、尺寸和材質上各有不同，而且通常以較無序的方式呈現給機器視覺相機，物品分佈在寬闊的傳送帶和裝載區域上，位置和堆疊方式千變萬化。這意味著機器視覺、3D和工業掃描技術需要能夠應對更廣泛的差異以及意外場景和形態。
過去25年裡，機器視覺一直是製造業的專屬領域——技術和應用案例在那裡誕生，並經過數十年的錘鍊。但在過去三到五年，神經處理的可及性、3D傳感的發展和AI算法都得到了提升。軟件套件和硬件平臺可以將這些更新的工具應用於製造業，例如更細微的缺陷或異常檢測，以及在物流等結構化程度低得多的環境中。
技術進步——這就是證明
視覺自動化解決方案通常分為四大類，在這些類別中，機器視覺、工業掃描、AI和3D可以在每個類別的入站和出站流程中應用於大量場景。
第一類是視覺引導機器人，用於揀選和分揀物品。例如，一家大型工業食品製造商使用機器視覺軟件引導機械臂，降低了錯誤率並提高了貨物吞吐量。該工廠使用這一集成解決方案檢查全系列包裝商品。它能夠通過機械抓手實現高效、智能的自動化揀選，每分鐘可處理25至30個包裹，且不損壞物品或包裝。據估計，與傳統相機和照明檢查方法相比，該解決方案可節省高達75%的成本，並消除了一線工人進行重複性人工目視檢查和揀選的需要。
第二類是檢查，用於確保產品完整性、檢測損壞和訂單完整性。例如，高光譜成像可用於判斷箱子是否洩漏，這可能意味著產品受損，彩色相機可以看到，但普通灰度相機不一定能看到。
第三類是測量，具體是對物品、包裹和托盤進行尺寸測量，以瞭解不同形狀和大小，使其能適配各種包裝、裝載區域和車輛。一家領先的全國性食品雜貨零售商的物流團隊通過新的智能自動化解決方案，將工作流程時間縮短了多達一半。該解決方案基於一組集成包裹尺寸測量軟件的移動設備，使用現代飛行時間傳感器並結合AI算法。它們協同工作，可以虛擬重建並測量標準長方體包裹和不規則的非長方體物品。
最後一類是識別，使用條形碼、數據矩陣、顏色、光學字符識別、圖案和形狀等多種方法。一家全球第三方物流（3PL）供應商在其主要配送中心之一，每週從一家領先的時尚生活零售客戶那裡接收多達25卡車的貨物。相關數據會記錄在供應商的企業資源規劃系統中。每個箱子被重新分配到最終目的地，該公司使用固定式工業掃描器，在入庫存儲操作中節省了超過50%的時間。
在安裝後的頭五個月裡，該解決方案使這家3PL供應商能夠智能化地自動掃描和驗證約70萬個包裹。由於每個包裹的完整處理時間大幅縮短，後續流程也進一步自動化，員工現在只需處理異常情況。
如今的3D技術帶來新視角
與2D機器視覺一樣，結構化程度更高的製造業在3D掃描方面領先。在全球範圍內，汽車OEM利用這些先進系統，將車門等複雜零部件的缺陷率降低了10%至15%。機器視覺集成商基於雙攝像頭、單激光的斑馬AltiZ 3D輪廓傳感器（集成AI軟件）構建解決方案。3D傳感器掃描車門等物品，捕捉數千個數據點，並將其轉化為高度詳細的點雲和深度圖表示，供AI軟件解釋並檢查缺陷。幸運的是，倉儲和物流組織也在迎頭趕上。
在物流領域，傳統的結構光3D掃描儀一直很受歡迎，因為它們為靜態場景掃描提供亞毫米級分辨率和高度準確性。但如果傳感器或場景在掃描過程中移動——考慮到物流貨物和傳送帶的無序性，這種情況總是可能發生——3D掃描就會失真。傳統的飛行時間系統在某些用例中也有用，提供非常快的掃描速度和數據採集，但有些可能在分辨率和噪聲水平上有所妥協。
然而，新一代3D傳感利用獨特的並行結構光技術，實現了高度精確的掃描。通過在一個曝光窗口內構建多個虛擬圖像，可以對高速移動的物體進行實時、高分辨率的3D掃描。這為倉儲和物流機器人引導、損壞檢測、先進的料箱和傳送帶揀選、統一種類和混合碼垛與拆垛以及數字孿生開闢了新的可能性。
隨著全球工業在機器視覺、AI驅動檢查和3D傳感方面持續進步，越南的物流和倉儲行業也進入了快速數字化階段。電子商務每年增長約25%，在線零售市場預計到2025年將達到310億美元，對先進視覺自動化——尤其是機器人引導、自動檢查和實時3D尺寸測量——的需求預計將在未來兩到三年內顯著加速。
這一軌跡與越南2025-2035年物流服務發展戰略（展望至2050年）相契合，該戰略強調數字化轉型、自動化和採用新興技術，以建設一個現代化、高效且具有全球競爭力的物流行業。
越南中文社