【摘 要】
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＜正＞近些年,随着快递物流行业的高速发展,快递包裹量与日俱增,国内日均包裹量高达2亿件左右。为了提高快递分拣的时效性,降低快递分拣的成本,以及避免发生错误分拣,快递分拨中心不断提升自动化程度。机器视觉系统作为机械设备的智能感官系统,可以完成测量、定位、识别和检测等工作。在快递物流行业,机器视觉的应用克服了人眼标准的不一致性、非重复性和主观性等问题,为行业制定品质管控的数字标准。随着深度学习等智能算
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＜正＞近些年,随着快递物流行业的高速发展,快递包裹量与日俱增,国内日均包裹量高达2亿件左右。为了提高快递分拣的时效性,降低快递分拣的成本,以及避免发生错误分拣,快递分拨中心不断提升自动化程度。机器视觉系统作为机械设备的智能感官系统,可以完成测量、定位、识别和检测等工作。在快递物流行业,机器视觉的应用克服了人眼标准的不一致性、非重复性和主观性等问题,为行业制定品质管控的数字标准。随着深度学习等智能算法的导入以及3D视觉技术的精进升级,机器视觉系统在高速、高光谱、高分辨率、高可靠性以及工作持续性、环境适应性等方面不断突破原有的效益瓶颈,显著提高了快递物流行业的智能化程度。
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