传统分拣弊端明显，AI机器视觉赋能物流行业包裹分类产线数智化升级

随着电子商务的快速发展，物流行业的包裹数量持续增长，给物流企业带来了巨大的运营压力。目前，国内大型物流运转中心已开始采用机器视觉自动化设备，但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。

对于物流行业而言，人力成本较为敏感，而机器视觉自动化设备，以其高度自动化、智能化以及高效、高精度、较强环境适应性等优势，为快速发展的物流行业包裹分类系统开辟新视野，并实现快速、准确地检测和分类各样式包裹，从而提升行业整体效率。

传统分拣弊端明显机器视觉助力高效分类

传统电商与快递公司在进行包裹分类时，通常将各种种类的包裹统一散乱的放在分拣中心，项目难点众多，包括包裹类型众多，同种包裹在形状、大小等方面存在较大差异；托盘与传送带背景变化，基于规则的传统机器视觉，难以实现所需的检测准确性并准确分类；来料堆叠乱序，仅用传统二维识别定位无法实现较高的分类准确率等。若由人工对输送线上的包裹进行分类检出，则容易导致：

分拣效率低下：人工分拣速度慢，容易出现拥堵和等待，影响整个物流配送的速度和效率；
分拣准确率低：人工分拣容易出现分拣错误、漏检等，导致货物配送延迟、客户投诉等问题；
人力成本高：传统分拣方式需要大量的人工参与；
物流信息不透明：传统分拣方式缺少实时信息反馈和追踪能力，较难及时了解货物配送情况，难以做到全程可视化、可追溯。

而面向智慧物流行业的快递包裹无需分拣场景，众多机器视觉厂商依托AI视觉分拣设备，实现精准识别和抓取各种品类、任意堆叠、无需来料的包裹，并确保包裹输送线持续、稳定、高效的运行。

因此，在现代物流行业中，逐渐采用AI+机器视觉技术来代替传统分拣方式，在提高包裹的分类效率及准确率的同时，降低人力成本，提高物流信息的透明度和客户满意度。

AI赋能新型分拣物流行业智能升级

在众多机器视觉厂商中，深眸科技深入调研，凭借深耕机器视觉多年积累的技术能力和案例经验，推出基于AI+3D视觉的工业AI视觉系统赋能包裹分类项目。针对快速供包海量SKU识别问题，依托行业领先的3D视觉技术和深度学习智能算法，采用对比学习、目标检测与分割以及点云位姿检测等多种算法，对目标的集合边缘、包装纹理与材质等重要特征进行学习，实现不同供包的精准识别与定位，助力物流行业输送线的智能化升级。

除此之外，深眸科技的工业AI视觉系统，通过智能相机组合外部光源的模式，能够在处理反光、纹理不清晰、鼓包等包裹情形下具备较强的适应能力，同时实现产品快速、高效的部署；结合柔性抓取控制技术，可适应对各种信封、纸箱、泡沫箱、软包、编织袋等常规包裹种类的稳定抓取，同时对鼓包、松垮等包装不规范包装具有较高的抓取成功率；实时规划机器人运动轨迹，自动躲避障碍物，从而避免分类抓取过程中出现碰撞、甩包等异常情况。