康耐视：智慧物流，“视”必前行

一年一度的双十一“剁手节”进入倒计时，电商平台与商家们严阵以待，不断创新玩法。作为后勤保障部门，物流行业如何在这次“狂购大考”中获得好评？

2019年10月23-26日，在上海新国际博览中心举行的第20届亚洲国际物流技术与运输系统展览会，从系统集成与解决方案、自动引导搬运车（AGV）、叉车及配件、输送分拣设备、物流机器人、AUTO-ID、机器视觉、包装设备、起重设备及配件、工业4.0等各个领域，助力智慧物流。

智慧物流，“视”必前行。作为全球工业自动化机器视觉领域的领先企业，康耐视已为众多工业领域客户打造了优秀的生产线和内部物流扫描系统。之于智慧物流，康耐视又有怎样的见解和发展策略呢？展会现场，康耐视亚洲物流行业销售总经理孟浩为工控小编指点迷津。

 康耐视亚洲物流行业销售总经理孟浩

物流行业正处于需求爆发期

智慧物流一直是我国重点扶持方向。中国物流与采购联合会会长、中国物流学会会长何黎明称，智慧物流建设正处于起步期，预计到2025年，智慧物流市场规模将超过万亿元。

“在智慧物流解决方案里，为了胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要更多地感知环境的变化。”孟浩说，比如，3D机器视觉引导，能够在现有的解决方案上进行提升改造，在运输、仓储过程当中发挥极大的优势，不但能大幅节省人力成本，提升整体的分拣速度，也可以提高存储空间的利用率，更加安全、高效、可控。

“对于物流业这种对人力成本敏感的产业来说，机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和环境适应强等优点，为高速发展的物流分拣系统打开‘新视界’。物流行业正从人工分拣向智能化、自动化方向快速演进。”孟浩说。

在机器视觉领域，康耐视积淀深厚。目前，康耐视已在世界各地的各类设施安装超过200多万套系统，在工厂自动化方面，康耐视产品读取率可达99.99%。从工厂自动化至物流自动化，康耐视专门成立了亚洲物流行业销售团队，以应对客户对物流自动化、数字化、智能化的更高需求。

在实际应用中，客户往往需要同时快速、连续读取包装品各个侧面上张贴的标签，有时还会遇到角度极端的问题。同时，分拣系统还需识别质量下降的标签，并快速纠正问题。康耐视提供的自动分拣系统使用一维条码和二维码在物流设施内移动和跟踪货物，其图像读码器可将读取率提高至99%以上，更好地帮助客户提高生产效率，节约成本。

康耐视现场展出的DataMan 470 + 3D-A1000解决方案就集成了五面图像式扫码和体积测量解决方案，实现物流运送的高效快速检测。

技术立社，钻精机器之眼

在孟浩看来，康耐视是一家怀揣梦想的企业，公司创立于1981年，其“利用IT技术和机器视觉代替人眼来作各种测量和判断”的创设初心，在现今看来就是为人工智能做准备的。

康耐视拥有专业的研发技术团队及硬件设备，每年都会投入大量资金进行产品研发。康耐视钻精技术，不断推陈出新，从本次展会展出的产品及技术就能略窥一二。

以物流行业实际应用场景为例，条码往往会在实际的运送中发生破损，再加上作业现场可能处于大视野、大景深、工况复杂环境，条码会出现畸变、大倾斜角度、划痕伤、破损、反光影响读码的情况，如何快速精准地识别货物，这对机器视觉设备来说是很大的挑战。

“康耐视开发了多项专利技术可应对物流行业复杂工况。”孟浩举例说，1DMAX®一维条码读取算法，针对全方位读码进行优化，可处理在对比度、模糊度、损坏、分辨率、静音区干扰和透视畸变上的巨大差异；一维/二维自动识别算法可减少复杂的多码、多符号标签代码应用的解码时间；HDR+可进一步自动增加局部对比度变化，在单次采集中创建更统一的图像，支持更大景深、更快线速度地处理难度较高的代码；液态镜头自动对焦技术被应用在固定式、手持式、移动读码器型号上，它能自适应工作距离的变化，实现更大的景深。

HDR+

与时俱进，赋予设备智慧基因

数字经济正显现出蓬勃活力，人工智能、大数据、物联网、云计算、5G技术等新兴技术的快速发展给行业带来崭新机遇。

去年，康耐视推出首款基于深度学习的图像分析软件ViDi。“我们花了一年时间将人工智能（AI）与VisionPro和Cognex Designer软件结合在一起，VisionPro ViDi套件能够解决对于传统机器视觉系统而言过于困难、繁重或昂贵的复杂应用。”孟浩说，该套件的深度学习算法针对现实世界的工业图像分析进行了优化，只需较少的样本图像集合和较短的时间便可完成培训和验证。

ViDi的兼容性强、灵活性高，不需要对接其他的第三方软件，不仅可以调取传统的视觉工具，也可以调取基于人工智能的视觉工具。客户可以在Red-Analyze、Green-Classify、Blue-Locate 和Blue-Read工具之间进行选择，以解决高度监督和无监督的应用问题。

不久前，康耐视收购了韩国领先的视觉软件开发商SUALAB，后者致力于深度学习技术在工业领域的应用。通过此次收购，康耐视将整合SUALAB工程设计团队和知识产权，预计将提升康耐视现有深度学习技术ViDi Systems的研发能力。

“可以预见的是，基于深度学习的机器视觉技术将以更低的成本、更加可靠地识别出电子元器件和子系统中的瑕疵和缺陷，替代人工检测员负责的棘手、繁琐且容易出错的目视检测。”孟浩说。

同时，康耐视还在物联网、5G领域持续发力。据孟浩透露，康耐视接下来将推出一系列颇具革新性的产品，其中就有一款带有边缘计算功能的机器视觉产品。它能在设备端直接分析处理视觉数据信息，并通过5G网络将处理后的数据上传到云平台，以供后续云计算使用，这将极大地提高物流自动化的运行效率和智能化水平。

“我们将自己定义为IT公司，康耐视的机器视觉产品肩负‘眼睛+部分大脑’的功能。”孟浩说，借助科技力量，康耐视不断优化提升视觉技术和产品功能，让“机器之眼”更加聪明，让“大脑”的思考、处理能力更强。以往，机器视觉设备数据不能直接上传至WNS或MES系统，如今，藉由边缘计算功能，康耐视机器视觉产品在互联性方面实现新的突破。

据孟浩透露，康耐视将持续在读码、2D视觉、3D视觉、人工智能、边缘计算等方面，研发出更多精度更高、效率更快、更加易用、更加智能的产品，解决物流行业客户在运营中的种种痛点。（文/gongkong张丽莹）