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在人口结构与消费习惯变迁、个性化消费者突起，以及全渠道零售快速发展的大环境下，如何实现供应链与物流的更快、更准、更柔性和更好的消费体验成为众多鞋服企业共同追求的目标，面对其中的挑战，传统的管理方式和技术手段显然已经无法满足企业需求。

在此背景下，7月25～26日，由亚太物流名刊《》杂志、鞋服物流创新发展联盟、中国物流产品网共同主办，以“科技赋能时尚变革”为主题的“GALTS 2019第十一届全球鞋服行业供应链与物流技术研讨会”在浙江嘉兴隆重召开。会议聚焦鞋服供应链与物流的趋势与挑战，以及云计算、大数据、人工智能、自动化技术在鞋服供应链与物流中的应用探索等行业热点话题。

会上，康耐视视觉检测系统（上海）有限公司亚太区物流解决方案和服务总监郭玉喜先生以《视觉技术赋能服装智慧物流》为题进行了主题分享，主要内容整理如下。

什么是机器视觉？

机器视觉简单概括就四个功能：第一识别，第二检测，第三测量，第四引导。

1.  识别

识别技术有多种，有条码识别技术、OCR识别技术，二维码识别技术。

2. 检测

比如物流中常见的包装破损，在工业自动化中有产品质量的瑕疵检测。

3. 测量

有体积测量、尺寸测量，现在很多将体积测量应用在读码中。

4. 引导

如无人仓需要用机器人做拣选、拆垛以及码垛，需要用机器视觉如2D以及3D机器视觉做引导。

康耐视为智慧服装物流带来什么?

服装行业有其特点，尤其在分拣时面临覆膜带来的挑战，比如标签在塑料袋当中有反光褶皱，识读技术不太好。总的来说，康耐视能给物流行业带来的技术和应用包括：

1.  读码应用

分拣箱、周转箱的读码，统称为读码。

2.  2D视觉

比如在自动贴标的位置，识别标签是否张贴完整，包括破损状态，封箱状况的识别。

3．3D视觉

包括机器人的引导、体积测量，物品是否放在中间，有无物品，有无连包等。

4. 深度学习

比如单件分离之后，确认有无连包状态等。此外，在一些新兴行业或者是其他行业中，当包裹上没有标签时，就需要深度学习的方式做初步的分类。

基于视觉/图像的技术与当前技术的比较

康耐视是基于图像学的读码器，在读码上相当于从模拟量到数字量的转变，例如激光到图像转变，就类似于从模拟量到数字量的转换。基于此可以处理镜面反射、扭曲、大角度破损等状况

例如，在运输过程中导致码的破损在物流行业里非常常见；服装行业覆膜状态也非常普遍，视觉技术可以明显提升客户效率。

针对褶皱，比如说直接喷印到瓦楞纸上，或者是在发货箱分拣时箱子间的间隔比较小（因为需要吞吐量），读码时就会产生较大的角度，所以很多时候传统技术手法是无法适应的，而视觉技术在非常大的畸变状况下，仍然可以提供很好的读取率。

新产品介绍

为了适应中国市场需要，康耐视今年发布了非常多高性能、低成本的产品。

为了适应物联网或者说智慧物流，需要收集很多信息，需要提供千兆瓦的通讯，包括提供灵活的光学固件，目的是为了保护客户的投资，为了适应未来需要。

1.  HDR+算法

如拍照时，如果背景很亮，聚焦人脸时背景就会曝光过度；聚焦背景则看不到人脸。当标签中有一些花纹干扰时，HDR+会做一些局部的补偿。简单的讲，能让读码速度变得更快，适应箱子的变化更大。

2.  DataMan 370

该产品完全为中国市场研发，高性能、低成本，配备高速的液态镜头，解决了图像视觉景深较小，适应包裹比较小的弱点。具备高速的自动变焦能力，两米间的距离都可以准确读取。

3.  DataMan 474通道扫描解决方案

在物流中，读码有时候会比较复杂，如五面扫、六面扫，安装时间也会变得多，费用也相应增加（可能在用户端没有体现出来，但是集成商可能会明显的感受到）。去年开始，我们让方案产品化，目前在沃尔玛收货端做了大批量实施，读取产品生产日期码、追踪码等。原来安装、调试需要5个工作日，现在只需要一个人1天时间就可以完全部署完成，对于维护性、整体方案的成本都大大的减少。在这套系统中，不仅仅有读码，也有体积测量。除了用在伸缩皮带上，也可以用在分拣线或者是任何一个需要读码的地方。

4.  3D体积测量方案

体积测量安装、调试非常复杂，校验需要大概5、6个小时，维护性非常差。把方案变成产品后，用户在很短的时间内可以安装调试完成，没有任何技术背景的人也可以做到。这款产品是3D+2D快照的技术，是工厂的预校准，不需要任何调校，自动地去验证安装是不是正确的。操作人员（没有经过培训的操作人员）只要经过15分钟的安装调试就可以。状态通过网页的浏览器呈现出来，包括长宽高、单位、角度、有无破损叠加、有无连包等等。

当箱子上面有胶带缠绕的时候，传统技术由于反光往往会导致误判，被识别成两个，3D技术完全避免了这个问题，对包装类型、形态没有限制，都可以做测量。因此无论成本、性能还是应用度都远远好于传统技术，它是一个创新的、颠覆性产品。

5.  Edge Intelligence

在工厂或者是仓库里面，有非常多的设备应该如何去维护？

怎么样去完善流程？

数据依据在哪里？

针对这些问题，Edge Intelligence可以实现：一是管理所有设备，分拣中心所有的设备可以通过远端，通过云，通过IE浏览器，通过手机实时监控仓库的状态。第二，可以提供一系列的反馈，通过它来追溯查到问题的核心点，然后反过来完善整个流程，提供分析报告。另外，不仅仅是局域的，还可以跨平台合作，比如通过百度云或者亚马逊云，借助平台和设备层的设备进行联系，也就是说在所有的分拣中心、仓库里面都可以用这个产品、平台去做连接。