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所罗门让没有时间学习的AI 顺利分拣千万件货物

结合3D感测,AI影像辨识得以掌握物流输送带上的货件大小、位置。李建梁

物流产业现有两大转型动力,外有电商业者以需求强力叩关,以庞大的订单量催促物流产业升级作业效率;内有日益严重的缺工问题,物流的最后一哩路仍是劳力密集,过重、过大的货件,以及过多的订单量,让物流产业长期在高工时、高压的条件下工作,人员流动率高。

这让过去专注于制造产业的所罗门将目光转往物流产业,带著AI与3D视觉结合的技术,欲改善货件分拣的流程与效率。所罗门视觉事业处资深业务经理林柏齐表示,在将3D辨识与AI结合的解决方案导入物流业时,会面临的问题为,物流业者每天处理成千上万个货件,影像辨识系统无法、也没有足够的时间,先让系统针对不同的货件影像进行学习。

因此,所罗门在拣货应用上所采行的原则为,藉由3D摄影机回传的点云图,透过AI初步掌握货件的位置、大小,搭配机械手臂进行夹取、分拣,林柏齐称其为无学习式的夹取。搭配了3D感测影像辨识技术,能够全面克服输送带上可能出现的货件叠置问题,经算法找出最适合夹取的货件。

此应用亦可以解决过去过多货件整齐地阵列在输送带上时,2D镜头因无法辨别货件之间的界线,而导致的抓取失误。运用3D镜头结合深度计算,就能够明确地区隔物体。

林柏齐表示,所罗门拓展物流产业布局仅半年余的时间,已观察到物流业者对转型的积极度,正不断拉升之中。


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