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2023-01-10 16:37:44 精质视觉
快递自动化分拣引入机器视觉技术已经进入了快速发展的阶段。目前,国内大型物流运转中心已开始釆用全自动化分拣,多数快递公司处于半自动化状态,中小型物流分拣中心目前仍靠人工录入地址信息、扫描进行分拣。基于机器视觉技术的快递运单自动分拣解决方案是在识别条形码的基础上加入三段码识别,有效提高了分拣率。
快递运单中的信息作为分拣快递唯一的依据,是一种可视化的图像数据,运单图像中以两种方式记录着收、寄件人的个人信息和地理位置信息,其中,第一种为纸质信息说明,如运单中打印的收、寄件人信息,传统的分拣快递人员正是以此为依据对快递包裹进行分拣;第二种为电子信息说明,如条形码和三段码,快递分拣人员使用设备对电子信息进行扫描,从而完成快递包裹的入库、分拣和出库。由于快递运单在运输的途中容易造成污染,导致通过识别条形码来分拣快递包裹的识别率并不高。
快递面单
快递运单三段码是由数字0-9和26个大写英文字母组成号码段,并用两段空白将号码分割成三段,因此称之为三段码,代表建包的始发地、中转地、目的地以及街道快递员的编号。第一码段代表快递包裹的目的地分拣中心及包裹的类型,第二段码代表目的地分公司及分部,第三段码代表派送线路或派件员。每一家快递公司都有一套自己的代码系统,但都大同小异,各段代码代表不同的省市区网点。
快递运单条形码由不同宽度的条和空组成,并按照一定的编码规则进行排列组合,不同的排列规则都有属于自己的译码方式,通过条形码识别技术将条形码翻译为相应的数字信息。我国目前大多数的快递公司采用的码制为Code128条形码,也称UCC/EAN-128码或128码,快递运单中的128码作为一种电子包签,被当作是快递包裹的“身份证”,其组成包括:左侧空白区、起始符、FNC 1字符、数据字符、校验符、终止符、右侧空白区。
基于机器视觉技术的快递运单自动识别分拣工作流程:
人工将快递包裹(面单朝上)摆放到运转的传送带上,通过触发器使得成像系统工作,对快递单图像进行采集,将获取到的数据传至中央处理器,再经过一系列的图像处理与检测分类识别的技术对快递单上的特定区域信息进行识别,再根据识别结果判断出该快递包裹所属的分拣口区域,快递包裹经过下料机以及皮带机输送到达事先规划好的各个分拣口对应的路径,包裹按相应的轨迹输送,到达分拣区域,完成分拣。
机器视觉系统框架
我国快递业发展极其迅猛,近年来业务总量年均增速达到48.18%,连续多年稳居世界第一,“快递大国”实至名归。同时面对劳动力人口数量及占比双降,人力成本不断上升,选择自动化物流系统替代人工将成为长期必然选择,从而实现降低生产成本提高生产效率。
基于机器视觉技术的快递运单自动识别分拣解决方案解决了人工分拣包裹的劳动强度大、分拣效率低、出错率高的技术问题,解决了单一通过识别条形码来分拣快递包裹分拣率并不高的难题,以技术创新助力物流行业的自动化快速发展。