机器视觉在复杂多变的市场需求与供应链场景下，为物流管理带来便捷，成为仓储物流决胜之“眼”。

       据统计，2019年，全球工业机器人销量为37.3万台。随着疫情爆发，越来越多企业开始实行“机器换人”，其市场规模在进一步增长。机器人被称为“制造业皇冠顶端的明珠”，是衡量产业竞争力的重要标志之一，其技术及应用已成为当今科技和产业发展的“必争之地”。

      作为机器人的“眼睛”，机器视觉是利用光学元件和成像装置对目标进行图像采样，并将图像传入计算机进行处理，得到目标信息的技术。简而言之，即给机器人安装人的视觉模拟系统来进行判断。某种程度上，相机的发明意味着机器视觉的萌芽期，而在现代物流中，绝大多数商品都会用到机器视觉，例如，快递与商品身上标注的二维码。
探究机器视觉
    机器视觉能够克服人类视觉的不一致性、非重复性和主观性等问题，在速度、效率、客观性、精确性等方面优势明显。同时，在高光谱、高分辨率以及工作持续性、环境适应性等方面超越人类视觉极限。机器视觉技术，可广泛应用在机器人引导、工业生产现场等自动化生产领域，有效对生产线传送位置不固定的工件进行定位，协助工业机器人完成抓取和搬运等作业。

     工业机器视觉的主要功能包括四种——识别、测量、定位、检测。识别是甄别目标物体特征，包括外形、颜色、条码等，主要完成准确度与指标，例如读取物体上的字母、颜色、数字等；测量是通过获取的信息，精确计算物体尺寸，应用于复杂形态测量；定位是获取物体的空间位置信息，完成一些辅助操作；检测则是判断产品是否存在质量缺陷，如物体外观缺陷、污浊、功能瑕疵等。

     随着新技术、新理念不断涌现，机器视觉日久弥新，已广泛应用于电子、汽车、半导体、医药、农业、军事、其他制造业等许多领域。据统计，目前，消费电子为机器视觉的第一大应用市场，约占25%，其次是平板显示、汽车、电池等领域。而较先进的机器视觉技术仍然由欧美、日本掌握。那么，在实现无人化、智能化仓储管理中，优质的机器视觉解决方案有哪些？

物流仓储发力机器视觉
赋能拆码垛分拣
     随着电商、物流行业的快速发展，分拣方式的发展迫在眉睫。在仓储物流中，人工分拣作业具有效率低、易出错、成本高等痛点，尤其在拆码垛应用过程中，其作业量大且单一、人工作业的质量及效率低，催生出自动拆码垛系统，能够解决多SKU且物品无序的问题。
用机器视觉做拣选
      在仓储“最后一公里”的拣选环节，传统机器人的技术瓶颈无法为海量SKU提供高效的解决方案，针对这个痛点，利用视觉分析处理与实时运动规划解决物流业的自动化痛点。当目标物品进入指定区域后，该视觉系统在电商物流分拣中，能够准确判断物品的位置及形状，精准完成抓取作业。

然而，关于上述机器视觉在物流业的具体应用，单单只谈技术设备并没有太大意义，机器视觉能够不断升级智能物流，也有赖于它与AI、大数据、云计算等技术的系统结合，这也为机器视觉的未来发展提供更多可能性。
机器视觉的未来趋势
      从行业实际应用的角度而言，中国的机器视觉市场远未饱和，高端的配件和软件算法目前仍由国外企业垄断，其在电子制造业、汽车业、半导体、机械制造等相关行业的发展空间依然比较大。然而，尽管机器视觉已成功应用于诸多行业，但其本身仍存在很多问题，包括硬件与软件两个方面。

技术成本更优解
     实际上，硬件问题主要是成本与技术难平衡问题。在不断提高测量精度的前提下，企业如何降低生产和使用的成本？倘若机器视觉尽可能采用标准化或模块化技术，使用户根据应用需求快速实现二次开发，便可有效解决成本难题，并将成本优势发挥最大化。一套设备的多场景应用，一方面可以降低项目总成本；另一方面又能代替产线检测人员、操作人员等，实现24小时不间断作业，节约后期成本。更重要的是，机器视觉与其他自动化设备相结合后，可以支撑更大规模的工业自动化应用，例如工业机器人、自动化集成设备等。
软件智能化升级
     软件上则需要关注视觉产品智能化，包括如何在实际应用中提高对场景的适应性，一套设备能否应用于多领域而非某单一行业等问题。随着人工智能与高性能图像处理技术的升级，机器视觉与AI融合将成为未来趋势，在AI技术的加持下，机器视觉更能像人类一样“自主思考”，迅速做出判断。基于此，可将机器视觉与AI深度结合，解决场景多样化、物品种类复杂化，环境多变量影响等问题。同时，智能制造更离不开机器视觉的数据支撑。机器视觉通过收集各种生产数据从而提供更优的定制化解决方案，才更有可能实现柔性智造。

机器视觉技术的发展极大提高了仓储的生产力与自动化水平。未来，机器视觉伴随AI的爆发，将赋能自动化设备将朝着更智能、更快速的方向进发，不断满足各个业态未来的发展需求。