In-Sight 2800 检测器
易于部署的视觉系统，配备预先训练的 AI 工具，可在物流运营中快速检测和分类物品。
分拣错误影响效率并增加运营成本
按类型分拣包装对于高效搬运物料至关重要。对纸板箱、塑料袋、信封和其他包裹进行分组，确保它们沿着合理的路线移动经过输送带和分拣设备。这种分类可加快处理速度，并减少分拣操作中的错误、延误和瓶颈。
当处理系统接收不兼容的包裹时，将出现问题。例如，如果软塑料袋进入坚固包装箱处理系统，可能导致输送带卡住、损坏机器或包装内容物。这些问题导致流程中断，并在您的整个运营中产生连锁反应。
包裹卡住或损坏将导致错过最后期限、劳动力成本增加和客户不满意。频繁中断将降低生产力，并损害您的品牌声誉。因此，正确的包装分拣对于确保高效率、客户信任度和设备安全至关重要。
包装分类为何难以实现准确性
物流设施必须快速、准确检测和分拣不同类型的物品。然而，由于物品以多种包装形式运输，包括包装盒、加垫信封和塑料袋，这导致难以准确确定物品是否在容器内（如周转箱或货盘）、正确分类该物品并将其正确输送到下一目的地。
货盘和输送带上多样性的包装样式和背景颜色导致难以检测物品，增加分拣错误的可能性。如果未正确识别和分拣包装，它们可能最终停留在无法预测的位置，例如被卡在交叉带分拣机内或输送带上。这些错位往往造成物品卡住或设备损坏，导致整个物流流程中断。
人工分类方法不一致且不可靠，尤其是在大批量运营环境中。传统机器视觉系统难以区分物体与背景，通常需要技术娴熟的人员对其进行编程。而且，由于无法轻松适应变化，这些解决方案难以在不同的环境中重复使用。
康耐视 AI 驱动的解决方案可靠区分类似类型的包装，并且不会被脏污的分拣机托货混淆。
使用康耐视 AI 驱动的 2D 分类解决方案实现快速、准确的包装分类
对于期望实现高质量包装分拣的物流运营商，康耐视解决方案可满足您的需求，包括 SLX-290 和 In-Sight 2800 检测器。这些系统专为应对物流环境的严苛性和复杂性而设计，将专业化工程设计与易于操作和面向未来的可扩展性无缝结合。
- 专为物流业设计：这些解决方案专为物流环境中的多变性而设计，使用预先训练的 AI 驱动分类模型，无论运输包装类型如何，都能提供可靠的性能。
- 易于使用：直观的界面和简化的设置流程确保操作员能够轻松配置和维护系统，只需少量培训或技术专业知识。
- 灵活且可扩展的部署：这些解决方案可以直接从设备基于 Web 的用户界面在网络上大规模部署。使用快速学习 AI 工具，在不同的分拣环境中轻松部署，只需少量样本进行训练，确保实现高度的准确性。
凭借康耐视全球专家网络和自助服务资源的支持，物流团队可以始终保持领先于需求水平，优化订单执行准确性，并兑现品牌承诺。