Системи машинного зору

Якщо Ви зайняті у сфері логістики та цікавитесь даною темою, перед Вами стоїть ряд чи одне з наступних завдань:

• збільшити продуктивність складу,
• утримати частку ринку;
• довести свою перевагу перед конкурентами;
• покращити швидкість та якість обробки замовлення;
• знизити витрати, пов'язані з проблемами ідентифікації об'єктів складі.

Машинний зір допомагає організувати процес, прийому, відвантаження та контролю товару на великих складських площах. Разом з цим активно застосовується в рітейлі та компаніях, що надають послуги 3PL(4PL/5PL), а також крос-докінгу. Конкретні рішення щодо впровадження систем машинного зору суто індивідуальні кожної організації та впроваджуються, з аналізу її цілей, і навіть бізнес-процесів.

Компанія ILS розробляє та впроваджує інноваційні рішення із застосуванням технологій автоматизації. Одним із основних наших напрямків є система технічного зору, яка допомагає вирішити низку завдань у складській логістиці, збільшити ефективність складу підприємств будь-якої галузі.

Система технічного зору від ТМ ILS – індивідуальне рішення

Залежно від завдань клієнтів команда ILS підбере необхідний інструмент ідентифікації товару. Зазвичай наші системи містять наступне обладнання:
• 2D або 3D камери;
• Фотоелектричні, інфрачервоні датчики чи датчики руху;
• Проксі-модуль для інтеграції датчика ідентифікації у мережі;
• Кронштейн;
• Світловий бар'єр у разі потреби;
• З'єднувальні кабелі та роз'єми.

Системи машинного зору від ТМ ILS мають такі переваги:

• побудова індивідуальної системи на основі вивчення потреб та завдань замовника;
• зчитування інформації з об'єктів, що рухаються конвеєром різної висоти і з різним розташуванням штрих-кодів завдяки динамічному фокусу і динамічній адаптації до освітлення;
•  можливість побудови бюджетних та високопродуктивних модульних систем;
•  можливість зчитування інформації з кодів не кращої якості нанесення;
•  швидка та проста установка системи завдяки частковому попередньому збиранню окремих модулів та продуманій конструкції.

• зчитування та розпізнавання штрих-кодів та тексту;

сканером є камера, яка швидко і точно декодує інформацію на основі аналізу зображень. Це забезпечує правильне сортування товару на складі. дільницях.

• контролю нанесення етикеток, маркувань та їхнього вмісту;

етикетки забезпечують правильне сортування та маршрутизацію товарів. Якщо вони виявляються пошкодженими, це викликає затримки з відвантаженням товару і, як наслідок, незадоволення клієнта. .

• перевірці цілісності тари та упаковки;

Наші системи ідентифікації дозволяють виявляти дефекти упаковки завдяки занесеному набору еталонних станів у програмне забезпечення. Це дозволяє виявити пошкодження тари ще на етапі приймання товару на складі.

У складській логістиці комп'ютерний зір від ILS вирішує такі основні завдання, як ідентифікація та підрахунок об'єктів.Автоматизована система значно підвищує ефективність обліку, за винятком впливу людського фактора.

Які чинники необхідно враховувати перед використанням машинного зору?

Сучасні та технологічні системи ідентифікації на основі машинного зору вирішують ряд завдань складської логістики, нівелюють помилки ручної інспекції та покращують якість обробки замовлень.

Система машинного зору може досягати 100% ефективності інспекції за таких умов:

• освітлення складу має бути яскравим і не спотворювати кольори;
• правильно підібрані камери, залежно від відстані до об'єкта та його габаритів;
• професійне налаштування ПЗ під потреби організації;
• інтеграція з іншим обладнанням;
• докладне тестування перед запуском робочої системи.

ЗАЛИШИЛИСЯ ПИТАННЯ? ЗВЕРТАЙТЕСЯ!

Для більш детальної інформації про алгоритм впровадження системи комп'ютерного зору на Ваш склад дзвоніть нам за тел. +3 8 (044) 339 99 18 або залиште свій запит на пошту info@ils.ua.

складское оборудование купить, оборудование для склада, оборудование для автоматизации склада, Складське обладнання купити, обладнання для складу, Автоматизація складського обладнання, производственное оборудование украина, автоматизация склада,  оборудование для бизнеса