耿遠(yuǎn)程 （福建信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，福建 福州 350003）

0 引 言

近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)全球化和物流需求的不斷增長(zhǎng)，物流業(yè)務(wù)量逐漸增大，人工揀選效率的低下逐漸凸顯出來(lái)。如何在可接受成本前提下提高物流的效率，成為許多物流企業(yè)急需解決的問(wèn)題。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和機(jī)器人技術(shù)的逐步成熟，越來(lái)越多物流企業(yè)開(kāi)始將物流機(jī)器人應(yīng)用于實(shí)際物流過(guò)程中。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2021年我國(guó)物流機(jī)器人行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到126億元，同比增長(zhǎng)63.6%（見(jiàn)圖1）。我國(guó)物流機(jī)器人銷(xiāo)量持續(xù)增加，2021年銷(xiāo)量達(dá)到7.2萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)75.61%（見(jiàn)圖2）。

圖1 2015—2021 年我國(guó)物流機(jī)器人行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模及增速情況

圖2 2017—2021 年我國(guó)物流機(jī)器人銷(xiāo)量及增速情況

視覺(jué)機(jī)器人技術(shù)可以有效解決物流行業(yè)揀選效率低、人力成本高等問(wèn)題。目前，視覺(jué)機(jī)器人已經(jīng)應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如工業(yè)生產(chǎn)、制造業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)物流等。視覺(jué)機(jī)器人可以通過(guò)采集傳感器數(shù)據(jù)，并利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理，以實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別。因此，基于視覺(jué)機(jī)器人的貨物識(shí)別和揀選方法開(kāi)展研究，對(duì)于提高物流揀選效率、降低物流成本具有重要的意義。本文旨在研究基于視覺(jué)機(jī)器人的貨物識(shí)別和揀選方法，以期為物流企業(yè)使用視覺(jué)機(jī)器人提供參考。

牛威楊（2023）[1]指出加強(qiáng)對(duì)智能倉(cāng)儲(chǔ)物流中機(jī)器人技術(shù)的應(yīng)用，能夠更好地實(shí)現(xiàn)無(wú)人管理、柔性化管理目標(biāo)；劉昊等（2023）[2]設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流搬運(yùn)機(jī)器人，有效實(shí)現(xiàn)了對(duì)物料的搬運(yùn)、分類(lèi)和管理；賈照麗等（2023）[3]論述了機(jī)器人避障技術(shù)在物流分揀行業(yè)中的應(yīng)用；黃志明（2022）[4]指出物流機(jī)器人系統(tǒng)的應(yīng)用加速了倉(cāng)庫(kù)智能化程度的升級(jí)，使倉(cāng)庫(kù)從傳統(tǒng)走向智能；胡榮等（2022）[5]提出結(jié)合激光跟蹤儀器測(cè)量裝置，可以實(shí)現(xiàn)智能物流分揀跟隨機(jī)器人的輸出終端控制設(shè)計(jì)。

1 相關(guān)介紹

1.1 物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人

物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人是一種利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的自動(dòng)化設(shè)備，在物流過(guò)程中用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)和智能決策。物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人被廣泛應(yīng)用于物流活動(dòng)的以下環(huán)節(jié)：其一，貨物分揀。視覺(jué)機(jī)器人可以通過(guò)攝像頭捕捉物品的圖像，并使用圖像識(shí)別算法對(duì)物品進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。它可以快速準(zhǔn)確地將不同類(lèi)型的貨物分揀到相應(yīng)的目的地，提高分揀效率并降低出錯(cuò)率。其二，庫(kù)存管理。視覺(jué)機(jī)器人可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)倉(cāng)庫(kù)貨架上的貨物情況，并運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)跟蹤庫(kù)存的數(shù)量和位置，還可以幫助物流企業(yè)精準(zhǔn)掌握庫(kù)存情況，優(yōu)化貨物存儲(chǔ)和調(diào)配計(jì)劃，減少庫(kù)存積壓和缺貨現(xiàn)象的發(fā)生。其三，貨物追蹤。視覺(jué)機(jī)器人可在整個(gè)物流過(guò)程中跟蹤和定位貨物。它可以使用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)貨物進(jìn)行標(biāo)記和跟蹤，實(shí)時(shí)更新貨物的位置和狀態(tài)信息，有助于物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物路徑和流向的可視化管理，提高運(yùn)輸效率和安全性。其四，安全監(jiān)控。視覺(jué)機(jī)器人可以在物流場(chǎng)景中進(jìn)行安全監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。它可以通過(guò)圖像識(shí)別和行為分析等技術(shù)，檢測(cè)到異常行為、盜竊以及其他安全問(wèn)題，并及時(shí)報(bào)警或采取相應(yīng)措施，保障物流作業(yè)的安全性和穩(wěn)定性。

1.2 物流系統(tǒng)中貨物識(shí)別與揀選的重要性

物流系統(tǒng)中貨物識(shí)別與揀選對(duì)提高物流效率和準(zhǔn)確性起著至關(guān)重要的作用：首先，可以減少由人工帶來(lái)的錯(cuò)誤。利用視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的機(jī)器人可以精確地辨別不同類(lèi)型、不同尺寸、不同形狀的貨物，大大降低了人工錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。其次，可以提高工作效率。視覺(jué)機(jī)器人能夠運(yùn)用高速圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，快速準(zhǔn)確地判斷貨物的屬性和目的地，從而實(shí)現(xiàn)快速揀選和分揀。相比于人工操作，機(jī)器人具有更高的工作效率，能夠在較短時(shí)間內(nèi)處理大量貨物。在提高工作效率的同時(shí)還可以降低成本，通過(guò)自動(dòng)化的貨物識(shí)別與揀選系統(tǒng)，物流企業(yè)可以減輕對(duì)人力資源的依賴，降低人工成本。再次，高效的貨物揀選和分揀能夠縮短物流時(shí)間，優(yōu)化運(yùn)輸方案，降低成本。最后，可以提升服務(wù)質(zhì)量。準(zhǔn)確的貨物識(shí)別和揀選可以避免貨物錯(cuò)發(fā)、漏發(fā)等問(wèn)題，有助于物流企業(yè)及時(shí)、精準(zhǔn)地處理和交付貨物，提供更好的服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)客戶忠誠(chéng)度和口碑提升客戶滿意度和信任度。

2 貨物識(shí)別方法

2.1 圖像采集與處理

2.1.1 使用攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集

使用攝像頭采集實(shí)時(shí)圖像是貨物識(shí)別過(guò)程中必不可少的一步。攝像頭可以捕捉到待識(shí)別物品的圖像，并將其實(shí)時(shí)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)或其他識(shí)別設(shè)備中進(jìn)行處理。在進(jìn)行攝像頭采集時(shí)，需要考慮攝像頭的質(zhì)量、采集環(huán)境的光線和背景、采集角度和距離等因素。攝像頭實(shí)時(shí)圖像采集流程如圖3所示。

圖3 攝像頭實(shí)時(shí)圖像采集流程

2.1.2 圖像預(yù)處理

圖像灰度處理是圖像處理的一項(xiàng)基本操作，可以將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像。灰度圖像是一種黑白圖像，每個(gè)像素的值代表該像素的亮度，像素值通常在0～255之間。圖像灰度處理的主要目的是去除彩色圖像中的顏色信息，更專(zhuān)注于圖像的灰度值，從而使圖像處理更加高效和方便。常見(jiàn)的圖像灰度處理方法包括平均值法、加權(quán)平均法、最大值法、最小值法等。對(duì)于一張彩色圖像，它的像素點(diǎn)可以表示為（r，g，b），其中，最大值法：gray=r'=g'=b'=max（r，g，b）；平均值法：gray=r'=g'=b'=（r+g+b）/3；加權(quán)平均法：gray=r'=g'=b'=Wrr+Wgg+Wbb，經(jīng)過(guò)研究分析，當(dāng)Wr為0.299，Wg為0.588，Wb為0.114時(shí)，視覺(jué)識(shí)別的灰度圖像處理效果最好。

數(shù)字圖像去噪中的值濾波是一種基于排序的空域?yàn)V波方法，它的原理是取一組大小為M×N的像素點(diǎn)，按照灰度值大小進(jìn)行排序，然后取中間值作為濾波輸出。中值濾波不僅能夠很好地去掉椒鹽噪聲等隨機(jī)噪聲，還能夠保留圖像的邊緣信息，避免因使用低通濾波器而過(guò)度模糊圖像。其基本步驟如圖4所示。

圖4 中值濾波數(shù)字圖像去噪流程

其中，第三步可以使用公式表示如下：

m、n是上文提到的像素坐標(biāo)，k、l值與模板大小的選取有關(guān)。總體來(lái)說(shuō)，中值濾波是一種簡(jiǎn)單高效的去噪方法，常用于數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像識(shí)別等領(lǐng)域，也是處理圖像噪聲的一個(gè)最佳選擇。

2.2 物體檢測(cè)與定位

物體檢測(cè)和定位是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要任務(wù)，涉及在圖像或視頻中檢測(cè)并定位感興趣的物體。本文選取Sobel算子開(kāi)展物體邊緣檢測(cè)。Sobel算子的原理是基于像素點(diǎn)的梯度值進(jìn)行計(jì)算，通過(guò)計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)在水平和垂直方向上的梯度值來(lái)計(jì)算出整個(gè)圖像的梯度變換。Sobel算子可以使用不同的核大小進(jìn)行計(jì)算，通常使用3×3的核來(lái)計(jì)算水平和垂直方向上的梯度值。這些梯度值可以用于檢測(cè)圖像中的邊緣和輪廓，邊緣和輪廓就是像素值改變的地方。對(duì)以上（m，n）周?chē)狞c(diǎn)進(jìn)行排列，然后使用Sobel算子進(jìn)行計(jì)算，具體步驟如下。

其中，常數(shù)c為2，sx與sy卷積模板如下。

2.3 物體特征提取與描述

物體特征提取是描述物體或場(chǎng)景的本質(zhì)特征的過(guò)程，它能夠用定量和可識(shí)別的方式描述物體或場(chǎng)景的屬性和特征。特征提取旨在找到可以描述和區(qū)分不同物體或場(chǎng)景的特征，而具有明顯特征的物體或場(chǎng)景能夠更容易地被識(shí)別和分類(lèi)。通過(guò)使用RGB空間中的彩色圖像轉(zhuǎn)換為HSI空間進(jìn)行特征提取。其中，H、S、I計(jì)算方法如下。

2.4 分類(lèi)與識(shí)別

分類(lèi)和識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中重要的任務(wù)，主要目的是對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)和標(biāo)記。本文采用并行融合系統(tǒng)進(jìn)行分類(lèi)與識(shí)別，一種基本并行融合系統(tǒng)的方式是將多個(gè)單分類(lèi)器的輸出同時(shí)輸入一個(gè)融合器中，使用一個(gè)綜合的融合函數(shù)將這些單分類(lèi)器的輸出結(jié)果有機(jī)結(jié)合起來(lái)，從而構(gòu)建一個(gè)完整的模式識(shí)別系統(tǒng)。視覺(jué)識(shí)別并行融合系統(tǒng)可以通過(guò)結(jié)合不同的單分類(lèi)器來(lái)提高識(shí)別的準(zhǔn)確性、魯棒性、適應(yīng)性和實(shí)時(shí)性，是一種高效、優(yōu)秀的模式識(shí)別方法。使用單個(gè)分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)工作，也有利于分類(lèi)速度的提高。其框架如圖5所示。

圖5 并行融合系統(tǒng)框架

3 貨物揀選方法

3.1 揀選任務(wù)規(guī)劃與調(diào)度

貨物揀選任務(wù)規(guī)劃與調(diào)度首先需要在貨物揀選任務(wù)開(kāi)始之前，根據(jù)客戶訂單和倉(cāng)庫(kù)的庫(kù)存情況進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃。這就要求要提前了解訂單中的產(chǎn)品種類(lèi)和數(shù)量以及目前所在的庫(kù)存區(qū)域和庫(kù)存數(shù)量等信息，以便確定哪些貨物需要揀選以及在哪個(gè)區(qū)域能夠找到它們。其次，調(diào)度機(jī)器人進(jìn)行貨物揀選任務(wù)分配。規(guī)劃揀選任務(wù)后，需要將任務(wù)分配給機(jī)器人進(jìn)行揀選?？梢允褂谜{(diào)度算法將任務(wù)分配給不同的機(jī)器人，以最大化揀選效率。例如，可以使用最短路徑算法來(lái)規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑，以最小化機(jī)器人的行程和揀選時(shí)間。其中可以使用多源，無(wú)負(fù)權(quán)邊的算法，設(shè)定如下。

設(shè)Di，j，k為從i到j(luò)的只以（1...k）集合中的節(jié)點(diǎn)為中間節(jié)點(diǎn)的最短路徑的長(zhǎng)度。

若最短路徑經(jīng)過(guò)點(diǎn)k，則Di，j，k=Di，k，k-1+Dk，j，k-1；若最短路徑不經(jīng)過(guò)點(diǎn)k，則Di，j，k=Di，j，k-1。因此，Di，j，k=min（Di，k，k-1+Dk，j，k-1，Di，j，k-1）。其中Di，j表示由點(diǎn)i到點(diǎn)j的代價(jià)。

需要注意的是，在機(jī)器人揀選貨物時(shí)需要對(duì)其進(jìn)行監(jiān)控和管理，以確保其按照預(yù)定路徑進(jìn)行揀選，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決出現(xiàn)的問(wèn)題?？梢酝ㄟ^(guò)使用傳感器監(jiān)測(cè)機(jī)器人的位置和狀態(tài)，并對(duì)機(jī)器人進(jìn)行遠(yuǎn)程控制和監(jiān)管。

3.2 機(jī)器人抓取與搬運(yùn)

為了實(shí)現(xiàn)快速的搬運(yùn)操作，機(jī)器人需要具有高效的控制系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)響應(yīng)操作指令，并且具備快速而平穩(wěn)的移動(dòng)能力，保證在較短時(shí)間內(nèi)完成大量貨物的搬運(yùn)任務(wù)?？梢圆捎每刂瞥绦虿倏v機(jī)器人進(jìn)行抓取與搬運(yùn)，如圖6所示。在物流機(jī)器人的選擇上，對(duì)于貨物的抓取，要采用機(jī)械臂或夾爪等裝置。機(jī)械臂的抓取方式要根據(jù)具體的貨物形狀和重量來(lái)選擇不同的機(jī)械臂類(lèi)型和抓取器械；夾爪要根據(jù)貨物型號(hào)的不同來(lái)選擇不同的夾爪形狀。此外，機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)要幫助控制機(jī)械臂或夾爪的位置及姿態(tài)，以達(dá)到更精準(zhǔn)的抓取。對(duì)于貨物的搬運(yùn)，機(jī)器人需要具有高精度的定位和操縱能力。在搬運(yùn)過(guò)程中，機(jī)器人可以通過(guò)激光雷達(dá)或視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)定位目標(biāo)的位置，然后采用機(jī)械臂或者輪式機(jī)器人等方式實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)搬運(yùn)的操作。

圖6 機(jī)器人抓取與搬運(yùn)控制系統(tǒng)

3.3 關(guān)鍵技術(shù)及挑戰(zhàn)

物流機(jī)器人的貨物揀選涉及以下三種關(guān)鍵技術(shù)。一是視覺(jué)引導(dǎo)與定位技術(shù)。對(duì)于貨物的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和定位，需要具備高精度的視覺(jué)引導(dǎo)和成像技術(shù)，但是需要克服照明、遮擋等復(fù)雜環(huán)境的影響，確保貨物能夠被準(zhǔn)確識(shí)別和定位。二是姿態(tài)控制與力控制技術(shù)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物的準(zhǔn)確抓取和放置，需要具備高精度的姿態(tài)控制和力控制技術(shù)。這是對(duì)機(jī)器人控制系統(tǒng)優(yōu)化和集成的一項(xiàng)挑戰(zhàn)。三是協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)與集成。物流機(jī)器人通常需要與其他機(jī)器人或設(shè)備進(jìn)行協(xié)作，完成復(fù)雜的運(yùn)輸和分揀任務(wù)。需要注意的是，應(yīng)該對(duì)機(jī)器人的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和集成進(jìn)行全面考慮，確保機(jī)器人間的通訊和協(xié)作更加順暢和高效。

4 未來(lái)物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人的發(fā)展方向

4.1 智能化與自主性提升

未來(lái)物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人的發(fā)展方向是智能化與自主性提升。在智能化方面，物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人的感知、認(rèn)知和決策能力將越來(lái)越強(qiáng)。通過(guò)集成高清攝像頭、深度相機(jī)、激光雷達(dá)等傳感器設(shè)備，機(jī)器人可以實(shí)時(shí)獲取周?chē)h(huán)境的圖像、深度和位置信息。同時(shí)，借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，機(jī)器人可以對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、物體識(shí)別、路徑規(guī)劃等功能。此外，機(jī)器人還可以運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)與人進(jìn)行交互，并具備學(xué)習(xí)和推理能力，能夠根據(jù)不同的任務(wù)需求做出相應(yīng)的決策和行動(dòng)。在自主性提升方面，物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人將具備更高的自主導(dǎo)航和操作能力。借助先進(jìn)的定位與導(dǎo)航系統(tǒng)，如激光SLAM技術(shù)，視覺(jué)機(jī)器人可以在復(fù)雜的環(huán)境中完成自主導(dǎo)航，包括地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等功能。結(jié)合感知能力和運(yùn)動(dòng)控制算法，視覺(jué)機(jī)器人可以快速、準(zhǔn)確地完成各項(xiàng)復(fù)雜的物流操作工作。

4.2 多模態(tài)感知與融合

隨著科技的進(jìn)步，傳感器技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)大，物流行業(yè)對(duì)于機(jī)器人在多種感知模態(tài)下的能力和整合能力提出了更高的要求。多模態(tài)感知是指物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人能夠同時(shí)利用多種傳感器對(duì)環(huán)境進(jìn)行感知并獲取數(shù)據(jù)。常見(jiàn)的感知模態(tài)包括視覺(jué)、聲音、力觸、激光雷達(dá)等。結(jié)合多種感知模態(tài)，機(jī)器人可以獲取更加豐富、全面的環(huán)境信息，提高感知的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如，在物流倉(cāng)庫(kù)中，機(jī)器人可以通過(guò)視覺(jué)感知識(shí)別貨物的位置和標(biāo)識(shí)，通過(guò)聲音感知識(shí)別異常噪音或報(bào)警信號(hào)，通過(guò)力觸感知檢測(cè)物體的質(zhì)地和形狀等。多模態(tài)感知的應(yīng)用可以使機(jī)器人更好地適應(yīng)各種復(fù)雜的物流環(huán)境，并提高其在執(zhí)行任務(wù)時(shí)的效率和安全性。多模態(tài)感知的融合就是將來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的全面理解與場(chǎng)景分析。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)融合算法等技術(shù)手段，可以將來(lái)自多個(gè)傳感器的信息整合在一起，構(gòu)建更準(zhǔn)確、可靠的環(huán)境模型。在物流系統(tǒng)中，通過(guò)將視覺(jué)數(shù)據(jù)與聲音、力觸等其他傳感器數(shù)據(jù)相結(jié)合，機(jī)器人可以更好地感知運(yùn)輸貨物的狀態(tài)、識(shí)別異常情況，并做出針對(duì)性的決策。例如，當(dāng)機(jī)器人在搬運(yùn)貨物的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)視覺(jué)上的障礙時(shí)，可以結(jié)合激光雷達(dá)數(shù)據(jù)規(guī)劃路徑，避開(kāi)障礙物。多模態(tài)感知的融合可以提高機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)能力和運(yùn)行效果。

4.3 協(xié)作與協(xié)調(diào)能力增強(qiáng)

隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展和工作場(chǎng)景的日益復(fù)雜化，單個(gè)機(jī)器人往往難以獨(dú)立完成所有任務(wù)，為此，提升機(jī)器人的協(xié)作與協(xié)調(diào)能力具有重要意義。一方面，物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人的協(xié)作能力指的是多個(gè)機(jī)器人之間的合作與配合能力。通過(guò)建立機(jī)器人之間的通信和協(xié)調(diào)機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)機(jī)器人在同一任務(wù)或不同任務(wù)中的協(xié)同工作。例如，在倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中，多個(gè)視覺(jué)機(jī)器人可以分擔(dān)貨物的揀選、包裝、運(yùn)輸?shù)热蝿?wù)，通過(guò)有效的任務(wù)分配和資源優(yōu)化，提高整體物流效率。同時(shí)，機(jī)器人之間的協(xié)作還可以增強(qiáng)物流系統(tǒng)的靈活性和魯棒性，當(dāng)其中一個(gè)機(jī)器人出現(xiàn)故障或任務(wù)繁重時(shí)，其他機(jī)器人可以自動(dòng)接替其任務(wù)，保證物流流程的連續(xù)性和穩(wěn)定性。另一方面，物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人的協(xié)調(diào)能力指的是機(jī)器人與人類(lèi)操作員之間的協(xié)同工作能力。在物流領(lǐng)域，視覺(jué)機(jī)器人往往需要與人類(lèi)操作員共同完成任務(wù)，因此，機(jī)器人應(yīng)具備與人類(lèi)進(jìn)行有效溝通與合作的能力。例如，機(jī)器人需要理解和響應(yīng)操作員的指令，并在工作過(guò)程中及時(shí)與操作員進(jìn)行交互和反饋。通過(guò)引入自然語(yǔ)言處理、人機(jī)界面等技術(shù)，可以達(dá)到機(jī)器人與操作員之間的協(xié)調(diào)與配合，提高工作效率和準(zhǔn)確性。

4.4 完善的安全性和可靠性

隨著自動(dòng)化技術(shù)在物流行業(yè)的不斷應(yīng)用，視覺(jué)機(jī)器人作為關(guān)鍵的配送和操作工具，其安全性和可靠性成為人們重要關(guān)注的領(lǐng)域。首先，完善安全性是確保物流機(jī)器人能夠在各種工作環(huán)境下安全運(yùn)行的關(guān)鍵。如今的物流場(chǎng)景日益多樣化，機(jī)器人需要適應(yīng)不同的操作環(huán)境，包括倉(cāng)庫(kù)、工廠、道路等。其次，可靠性是確保物流機(jī)器人長(zhǎng)時(shí)間、高效運(yùn)行的必要條件。可靠性涉及機(jī)器人的穩(wěn)定性、故障率和維護(hù)性等方面。通過(guò)不斷提升機(jī)器人的安全性能和穩(wěn)定性能，可以確保其在復(fù)雜的物流環(huán)境中高效、安全地運(yùn)行，為物流行業(yè)的自動(dòng)化提供有力支持。

5 結(jié) 論

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷進(jìn)步，物流行業(yè)得到了迅猛發(fā)展，現(xiàn)代物流配送中心已經(jīng)成為整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施。然而，在現(xiàn)代物流配送中心中，傳統(tǒng)的人工分揀方式工作效率低且準(zhǔn)確率低，不能滿足現(xiàn)代物流配送中心對(duì)貨物分揀高效率、高精度和高可靠性的要求。因此，開(kāi)發(fā)和應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)以提高貨物識(shí)別與分揀準(zhǔn)確率成為一個(gè)重要研究課題。本文就物流系統(tǒng)視覺(jué)機(jī)器人貨物識(shí)別與揀選方法展開(kāi)分析，以期為物流企業(yè)使用視覺(jué)機(jī)器人提供參考。