在土地成本持续攀升与供应链效率成为核心竞争力的双重驱动下,自动化立体库(AS/RS)已成为现代企业仓储升级的关键选择。作为立体库运营的 “健康监测核心环节”,库存盘点的效率直接影响仓库整体运转的流畅度。面对高达数十米的货架,传统人工盘点方式逐渐显现出操作局限,而自动盘点技术的应用恰好破解了这一难题,其库存准确率可稳定达到 99.9%。
自动盘点的核心技术:从感知到决策
1、光电扫描+AI图像识别
低成本方案通过在货位内侧贴反光纸,堆垛机载货台安装光电传感器进行快速扫描。光线被货物遮挡时返回“有货”信号,反光时返回“无货”信号,系统据此生成初步盘点结果。随后,堆垛机仅需对有货位进行取货拍照,AI服务器识别货物种类与数量。该方法将盘点分为“空位排除”和“有货精盘”两步,使有效工作量降低70%以上,且硬件成本仅为每个巷道一组光电+摄像头。
2、5G+机器视觉深度融合
将工业相机搭载于堆垛机,通过5G网络实时回传高清图像至分析平台。机器视觉算法自动识别货物分布、计数及码放规则,实现“扫描即盘点”。5G的低延迟特性保障了超20000个货位的大型仓库可在数小时内完成全库盘点。
3、RFID技术:无线射频的规模化应用
通过在货物或托盘嵌入RFID标签,仓库通道部署的读写器可在非接触状态下批量读取货物信息,人工参与减少90%。但标签成本与金属环境干扰仍是推广瓶颈。
4、3D视觉与点云建模
针对堆垛层数识别难题,先进系统采用多3D相机阵列从顶部采集点云数据,重建货物三维模型。结合2D相机侧视识别品规,系统可自动计算堆垛层数及单垛箱数,精度达99.5%。此方案尤其适合规则箱体存储场景。
5、称重-图像融合技术
通过入库称重+三视图拍摄建立货物数字档案。盘点时比对当前重量与图像特征,快速判断货物缺损或错放。该方案在图书馆等标准化货物场景中表现突出。
自动盘点系统的工作流程
- 任务触发:WMS系统按计划或人工指令下发盘点任务,划定货位范围;
- 设备协同:堆垛机/AGV按路径移动,RFID读写器、相机、传感器同步启动;
- 数据采集:多源数据(重量、图像、射频信号)实时上传至管理平台;
- AI分析比对:系统自动对比实物数据与账面记录,标记差异货位;
- 生成报告:输出盘点差异报表,指导库存调整。
应用成效:效率与精度的双重跃升
下表对比主流技术应用场景:
挑战与未来演进方向
当前瓶颈
- 技术成本:全自动方案投资达数千万元;
- 复杂环境适应性:货物重叠、不规则形状仍依赖人工复核;
- 数据安全:无线传输中的信息加密需求迫切。
技术融合趋势:下一代系统将走向多模态融合:
- 称重+视觉+RFID构建冗余校验机制;
- 数字孪生技术实现库内货物实时镜像;
- 边缘计算降低云端负载,如百度EdgeBoard部署在堆垛机终端。
自动化立体库的盘点技术,已从机械式的货物清点,进化为数据驱动的智能决策闭环。无论是反光纸与光电的低成本组合,还是5G网联下的机器视觉矩阵,其核心目标一致:让库存状态可感知、可计算、可信任。
随着AI模型轻量化与硬件成本下探,未来中小仓库也将普及自动盘点能力。而当我们凝视堆垛机在24米高的货架间无声穿梭,瞬间完成百万级货物的数据捕获时,看到的不仅是技术的胜利——更是物流效率与供应链韧性的一次深度重构。
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