机器视觉在产品跟踪和分类中的进展

公司需要快速将产品和包装送到客户手中，以保持竞争力，而配送中心不能错过任何一步。机器视觉的进步对高效的分类和跟踪至关重要。

这并不是将机器视觉纳入自动化策略的唯一原因。制药公司和食品加工实体必须满足监管要求，而配送中心则在寻找节省开支的方法。

像所有的技术发展一样，机器视觉有持久的好处，但随着对自动跟踪和分类系统需求的增长，还有一些障碍需要消除。硬件和软件的改进与不断增长的客户群保持同步。

接下来会发生什么

如今的条形码和数据收集能力让人很难相信我们的机器视觉能力可以追溯到20世纪50年代的发展。便携式打字机产生了这些字符，邮局在1965年开始使用该系统。

提高生产力和消费者需求的需求是永恒的，激光扫描仪已经成为行业标准。不要回头看。基于摄像头的解决方案正在迅速获得市场份额。

这篇文章在跟踪和排序领域，机器视觉是趋势指出了原因。基于摄像头的解决方案可以读取部分损坏的条形码，而激光扫描仪可能只扫描损坏的部分，导致读取失败。

增量储蓄等于巨大的差异

细微的改变会带来巨大的节省。在最近的ROI分析中，Cognex集团。马萨诸塞州纳蒂克市的一位研究人员认为，在以每分钟400英尺的速度运行的传送带上，将阅读率提高1%，每年可以为配送中心节省超过16万美元的人工和返工成本。

现在，当你摆脱手持式扫描仪时，这是可以保存的东西。Vitronic机器视觉有限公司肯塔基州路易斯维尔市最近进行了一项基于摄像头的固定自动识别阅读器与手持激光扫描仪的对比分析。

Vitronic估计，一家每天处理1万个包裹的进站或出站分销公司就可以做到这一点将每个包裹的处理时间从6秒减少到3秒通过消除需要拿起，仔细瞄准和放下一个手持条码激光扫描仪。固定自动识别解决方案的工作速度是手持扫描仪的两倍。

技术挑战与升级

现在让我们专注于将图像从相机传输到计算机。在邮政行业，1D和2D代码阅读器是自动邮政分拣系统的支柱，如文章所述新工具，变化的市场影响产品跟踪和分类应用．框架抓取器是这些机器唯一可行的接口，Donal Waide说，销售总监BitFlow Inc .)马萨诸塞州沃本,。

用户转向千兆以太网是因为韦德所说的错误假设，即帧抓取器只能处理一个摄像头，不具备邮政市场以外的物流应用所需的能力。

当涉及到高速跟踪和排序应用程序时，千兆以太网有自己的问题。韦德说:“我们听说人们移动帧和数据，以及GigE系统如何占用CPU，要求系统设计者增加更多的计算机能力来处理相同的应用程序。”

与此同时，CoaXPress的市场份额继续扩大。视频以每秒6.25千兆比特的速度被捕获。“CXP拥有Camera Link的速度和确定性，以及GigE的距离……你需要一个CXP的帧抓取器。”

一个目录的帧抓取可在BitFlow的网站．

行业

食品加工在跟踪和分类方面面临着挑战。食品加工行业传统上使用两个摄像头进行分类:在可见光谱中寻找碎片、大小和外观，在近红外中寻找擦伤和其他问题。在包装棚里保持两台摄像机同步运行是很困难的。

洁公司。开发了AD-080双ccd相机。当从可见光和近红外(NIR)光谱观看时，它提供了同一物体的同步图像。这种相机最近已经被用于山核桃和土豆的分拣应用，以及制药应用。

在尽可能快的速度下获得最高的读取率和最少的错误读取量是一般制造客户在自动跟踪、排序、识别和标签验证应用程序中所希望的。

Cognex集团。最近发布了一款名为OCRMax的新软件工具，它包含三个独特的处理步骤，可以让该工具学习几乎任何机器打印的字体(不包括脚本)，与许多竞争解决方案的95%相比，其阅读率达到99%或更高。

机器视觉正在满足在供应链中尽可能快地移动产品的需求。通过访问保持最新的发展Visiononline.org．