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上海相裕機(jī)電設(shè)備有限公司

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機(jī)器視覺在物流中轉(zhuǎn)中心單件分離場景中的應(yīng)用

2020-10-5 閱讀(1359)


快遞行業(yè)面臨痛點(diǎn)

隨著我國經(jīng)濟(jì)和電子商務(wù)的快速發(fā)展,,我國快遞物流行業(yè)發(fā)展突飛猛進(jìn),。2014年我國快遞業(yè)務(wù)量以140億件*超過美國躍居。2019年我國快遞業(yè)務(wù)量更是達(dá)到635.2億件,,超過美,、歐、日等國家和地區(qū)的總和,。巨大的業(yè)務(wù)量給快遞企業(yè)帶來壓力,,快件處理業(yè)務(wù)的自動(dòng)化、信息化,、智能化是企業(yè)提高效率,、降低成本、應(yīng)對發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵,。

為高效完成包裹的運(yùn)輸,、派發(fā),眾多物流企業(yè)都在各地建立了不同級別的中轉(zhuǎn)場,,通過中轉(zhuǎn)場完成包裹的分流轉(zhuǎn)運(yùn),。為快速完成包裹轉(zhuǎn)運(yùn),除了提高運(yùn)輸能力,、合理規(guī)劃運(yùn)輸路線外,,包裹在中轉(zhuǎn)場停留時(shí)間的長短,,也是影響包裹處理時(shí)效的重要因素。

為此,,近幾年國內(nèi)著名快遞企業(yè)逐年加大投入新建自動(dòng)化分揀系統(tǒng),。自動(dòng)化分揀系統(tǒng)通過識(shí)別包裹的條碼信息確定包裹的分揀流向,并對包裹的體積,、重量進(jìn)行自動(dòng)測量以規(guī)劃運(yùn)輸,。一旦在條碼識(shí)別區(qū)或稱重、體積測量區(qū)同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)包裹,,則會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)分揀系統(tǒng)無所適從,,只能將包裹回流重新分揀或通知人工處理,這種情況的出現(xiàn)大大降低了包裹的處理效率,。因此必須在自動(dòng)分揀線的前端將靠在一起的包裹分開,。目前在多數(shù)企業(yè)中這一作業(yè)由人工進(jìn)行,由于人工分離作業(yè)出錯(cuò)率高,、效率低,,嚴(yán)重影響了整個(gè)分揀線的效率,導(dǎo)致運(yùn)營成本居高不下,,成為中轉(zhuǎn)分揀作業(yè)的痛點(diǎn),。

技術(shù)研發(fā)背景

全國物流需求持續(xù)增長,物流自動(dòng)化趨勢發(fā)展迅猛,。但前端的包裹分離環(huán)節(jié)仍主要依靠人工實(shí)現(xiàn),,需手動(dòng)調(diào)整包裹面單向上并將并行包裹依次排開,這種人工的分離方式不僅需要投入大量的人力成本,,而且勞動(dòng)強(qiáng)度大,、處理效率低,與后端的自動(dòng)分揀機(jī)系統(tǒng)嚴(yán)重不匹配,。

為此,,山東新北洋、深圳順豐強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,,創(chuàng)新性開發(fā)了一套基于機(jī)器視覺的裹單件分離處理設(shè)備,。通過視覺實(shí)時(shí)識(shí)別包裹在密集陣列上的位置,高速控制算法,,實(shí)現(xiàn)不同體積,、不同類型包裹的高速實(shí)時(shí)單件分離,高效解決自動(dòng)分揀前端包裹在皮帶線上并行行進(jìn)的問題,。

技術(shù)主要功能及亮點(diǎn)

視覺單件分離系統(tǒng)可集成在自動(dòng)分揀線的前端,,將靠在一起的包裹進(jìn)行分離并控制其在分揀線上的間距,每小時(shí)可處理4000件包裹,,分離成功率≥98%,,可24小時(shí)連續(xù)工作,,工作效率是傳統(tǒng)人工作業(yè)的6倍以上,從而可靠保證包裹信息的準(zhǔn)確識(shí)別和測量,,大大減少回流率,,顯著提升整個(gè)分揀線的工作效率。

在綠色創(chuàng)新方面,,該設(shè)備依靠智能化算法及控制策略的加持,,實(shí)現(xiàn)了的小型化設(shè)計(jì),產(chǎn)品整機(jī)長度只有2.2米,,大大節(jié)約空間,;

改善工作條件,避免了人工進(jìn)行高強(qiáng)度,、重復(fù)性的簡單工作,,節(jié)約更多的人力資源從事附加值更高的工作;

設(shè)備采用模塊化設(shè)計(jì),,具有優(yōu)良的可安裝性和可維護(hù)性,;

設(shè)備可靠性強(qiáng),在每天工作15小時(shí)的條件下可連續(xù)運(yùn)行5年,;

產(chǎn)品所有電氣物料符合ROHS標(biāo)準(zhǔn),整機(jī)物料種類的90%以上實(shí)現(xiàn)無鉛化,,關(guān)鍵零部件可回收,,重復(fù)利用。

這些技術(shù)創(chuàng)新在為企業(yè)提高效率,、降低運(yùn)營成本的同時(shí),,節(jié)約了資源、改善了工人工作條件,、促進(jìn)了企業(yè)可持續(xù)發(fā)展,。

技術(shù)主要?jiǎng)?chuàng)新性

分揀一體化、自動(dòng)化,、流水化作業(yè)

物流包裹卸車后,,單件分離設(shè)備對包裹進(jìn)行整位、分離,、智能排隊(duì),,實(shí)現(xiàn)包裹以一定間距有序?qū)С觯浜献詣?dòng)分揀系統(tǒng),,整個(gè)包裹輸送分揀過程全自動(dòng)一體化流水式操作,。

節(jié)省人力

過去,面對堆積如山的包裹,,物流工人需要靠雙手一件一件的分類,,即便有了自動(dòng)分揀設(shè)備,,但也需要2-3人進(jìn)行分離供件,勞動(dòng)強(qiáng)度大,、處理效率低,。而新北洋單件分離設(shè)備無須人工理貨、擺件,,大大節(jié)省人力,。

提高效率

每小時(shí)4000件以上的單件分離速度,98%以上的穩(wěn)定單件分離率(場地實(shí)測數(shù)據(jù)),,新北洋單件分離設(shè)備不受包裹擺放雜亂程度和密度限制,,穩(wěn)定耐用,效率比傳統(tǒng)人工操作提升6倍,,大大提高了分揀中心的自動(dòng)化程度,。公司推出的重貨干線、標(biāo)快干線不同型號產(chǎn)品,,充分滿足不同用戶的需求,。

優(yōu)化管理

業(yè)務(wù)量大增,但招工難,、留人難始終是快遞業(yè)“痛點(diǎn)”,。單件分離設(shè)備的自動(dòng)化、無人化操作能大大緩解該痛點(diǎn)問題,,優(yōu)化企業(yè)管理,,符合物流行業(yè)自動(dòng)化、智能化,、少人化趨勢,。
應(yīng)用項(xiàng)目

2019年初,套視覺單件分離設(shè)備在順豐武漢中轉(zhuǎn)場實(shí)施運(yùn)行,,經(jīng)過現(xiàn)場3個(gè)月的實(shí)地運(yùn)行,,對設(shè)備進(jìn)行了進(jìn)一步優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了高效,、穩(wěn)定,、可靠工作。‘

2019年7月~12月,,分布在長春,、沈陽、合肥,、揭陽,、天津、東莞、金華,、鹽城,、鄭州、南通,、常州等地的多個(gè)大型中轉(zhuǎn)場,深圳順豐共部署實(shí)施數(shù)套視覺單件分離設(shè)備,,單臺(tái)設(shè)備現(xiàn)場。


           


在實(shí)施現(xiàn)場,,視覺單件分離設(shè)備結(jié)合伸縮機(jī),、靠邊機(jī)、動(dòng)態(tài)DWS系統(tǒng)和擺輪分揀機(jī)等分揀線關(guān)鍵設(shè)備高效實(shí)現(xiàn)了包裹分揀作業(yè),,其單件分離效率可達(dá)4000件/小時(shí),,分離成功率≥98%,分離破損率≤0.01%,,適應(yīng)包裹尺寸150mm*150mm*15mm~1000mm*700mm*700m,,適應(yīng)包裹重量0.3kg-60kg。

項(xiàng)目概況

本項(xiàng)目視覺單件分離設(shè)備是應(yīng)用于物流企業(yè)中轉(zhuǎn)場的自動(dòng)分揀線前端,、對包裹進(jìn)行有序排列的自動(dòng)化,、智能化設(shè)備,為后續(xù)分揀線中包裹條碼識(shí)別,、體積測量,、重量測量、分揀等作業(yè)的順利進(jìn)行創(chuàng)造條件,。該設(shè)備為國內(nèi),,集包裹視覺識(shí)別技術(shù)、疏散技術(shù),、單件分離技術(shù)、電控技術(shù)于一體,,可替代目前普遍采用的人工作業(yè)模式,,從而大大提高自動(dòng)分揀線的效率,降低運(yùn)營成本,,節(jié)約資源,,實(shí)現(xiàn)綠色創(chuàng)新。

項(xiàng)目收益

在本項(xiàng)目實(shí)施前,,采用的人工分離效率為1000-1300件/小時(shí),,一條分揀線24小時(shí)作業(yè)至少需要6人輪班倒,本產(chǎn)品可輕松替代6個(gè)人工作業(yè),,并具有進(jìn)一步提升效率的潛力,。

同時(shí),本項(xiàng)目視覺單件分離設(shè)備的工作模式分為流水線模式和分離模式,。在流水線模式中,,不啟動(dòng)識(shí)別控制分離功能,,僅僅作為傳送帶使用,從而提高了設(shè)備應(yīng)用的靈活性,。



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