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所羅門讓沒有時間學習的AI 順利分揀千萬件貨物

結合3D感測,AI影像辨識得以掌握物流輸送帶上的貨件大小、位置。李建樑

物流產業現有兩大轉型動力,外有電商業者以需求強力叩關,以龐大的訂單量催促物流產業升級作業效率;內有日益嚴重的缺工問題,物流的最後一哩路仍是勞力密集,過重、過大的貨件,以及過多的訂單量,讓物流產業長期在高工時、高壓的條件下工作,人員流動率高。

這讓過去專注於製造產業的所羅門將目光轉往物流產業,帶著AI與3D視覺結合的技術,欲改善貨件分揀的流程與效率。所羅門視覺事業處資深業務經理林柏齊表示,在將3D辨識與AI結合的解決方案導入物流業時,會面臨的問題為,物流業者每天處理成千上萬個貨件,影像辨識系統無法、也沒有足夠的時間,先讓系統針對不同的貨件影像進行學習。

因此,所羅門在揀貨應用上所採行的原則為,藉由3D攝影機回傳的點雲圖,透過AI初步掌握貨件的位置、大小,搭配機械手臂進行夾取、分揀,林柏齊稱其為無學習式的夾取。搭配了3D感測影像辨識技術,能夠全面克服輸送帶上可能出現的貨件疊置問題,經演算法找出最適合夾取的貨件。

此應用亦可以解決過去過多貨件整齊地陣列在輸送帶上時,2D鏡頭因無法辨別貨件之間的界線,而導致的抓取失誤。運用3D鏡頭結合深度計算,就能夠明確地區隔物體。

林柏齊表示,所羅門拓展物流產業布局僅半年餘的時間,已觀察到物流業者對轉型的積極度,正不斷拉升之中。


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