康耐视强大视觉技术确保货物的及时交付和顺畅的内部物流流程

随着电商物流的普及，如今我们已经习惯了时时收发快递的便捷生活。但不知道大家有没有注意过，我们日常收到的快递包裹上，通常存在两种类别的标签。一种是常见的物流标签码，另外一种则是一系列附加内容的标签：包括先前的运输标签、箱体标识（如危险品标签、“此面朝上”指示等）以及品牌设计和Logo标识。

物流公司若以错误的方式将标签张贴在包装上，很可能会妨碍下游设备（如读码器）读取标签。若标签张贴在不平整的表面上，也会影响标贴粘附，导致标贴脱落、起皱或撕破。而这类张贴不正确的标签，不仅可能导致遗漏发货或需要手动检查和返工，使得物流相关企业付出高昂成本，并且非常耗时，严重影响物流效率。

因此优化标签放置流程对物流相关企业尤为重要，其可确保货物的及时交付和顺畅的内部物流流程。今天的这套解决方案，就是针对因各种标签难题产生的业务挑战，通过康耐视强大视觉技术全面优化解决，一起来看看吧！

业务挑战

01

订单履约准确性低：标签缺失、贴错、损坏或被遮挡可能导致包裹处理错误。

02

端到端可追溯性差：标签张贴不正确，无法确保全程高效追踪包裹（从进入出货闸门到交付客户手中）。

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人工或返工成本高昂：在某些情况下，正确放置标签非常具有挑战性，需要操作员手动完成。即使采用自动化流程，如果标签放置不当，通常也需要手动返工。

解决方案

康耐视标签放置引导和验证系统充分利用2D、3D和AI技术，能够实现智能化标签放置，并确认标签正确张贴在适当的位置。

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2D技术：标签张贴不正确，无法确保全程高效追踪包裹（从进入出货闸门到交付客户手中）。

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3D技术：可检测并排除所有不平整的表面（如凸起和凹痕），并引导打印头以确保准确放置标签。该技术可确保采集清晰的3D数据点，无论所成像的包裹类型如何，包括纸箱、厚层信封、塑料袋、商品原包装等。

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人工智能（AI）技术：利用深度学习算法检测包裹上的现有标签。这些算法可应对物流行业中存在的广泛变量（如标签类型、背景设计等）。

通过这些先进技术协同工作，能确定合适的位置进行新标签放置，包括包裹箱上的“清晰”部位或自定义位置。然后将建议的张贴位置通过3D坐标传达给打印和张贴工作站，确保优化新标签的张贴。

优势

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确保发货标签具有可读性

• 避免将新标签张贴在现有标签位置和不平整的表面上

• 维持较高的订单履约准确率和端到端包裹可追溯性

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减少手动返工

• 标签放置引导让需要手动完成的复杂标签张贴场景实现自动化

• 标签放置验证功能确保标签放置正确并且贴合在包裹上

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避免输送线延误

• 确保标签粘贴牢固，防止粘附在相邻的包裹箱上，导致输送带拥堵或设备损坏

最重要的是，这是一种模块化解决方案，可在整个物流设施中轻松扩展使用！该解决方案拥有一体化智能相机设备，包括内置照明、处理、通信协议和易于使用的基于网页的人机界面，并且其深度学习工具经过预先训练，用户开箱即可安装，从而整个物流运营流程更轻松。

审核编辑：彭静

视觉货物确保交付

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