“可追蹤性”理念在汽車供應行業(yè)已牢固地建立起來。成千上萬套運輸托盤在德國法蘭克福市的 Continental 工廠的內(nèi)部運輸系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。國際化汽車供應商 Continental 依靠這些運輸托盤完成其多數(shù)組件的運送。標準化托盤在其壽命期限內(nèi)有時會覆蓋相當長的距離，構成了內(nèi)部物流的重要基礎。
這種高度分布的生產(chǎn)和供應網(wǎng)絡需要精確的控制和可靠的檢測。條碼或二維矩陣代碼為各托盤賦予了特有的識別信息。為確保物流的安全性，要求隨時對每批不同工件的位置進行實時跟蹤。為此，需要定期在關鍵接口處提供檢測設備。目前，該工作通常仍然通過員工用手持式掃描儀費力地讀取代碼的方式來完成，該方式更新了運輸托盤的位置，也是物流系統(tǒng)中更新生產(chǎn)流程中所需工件的方式。
位于法蘭克福市的 Continental 公司目前向前邁進了重要的一步。該公司與圖像處理專家 Stemmer Imaging 合作，摒棄了之前所用的托盤條碼手動錄入方式，轉而采用推出的 In-Sight? 5605 高分辨率智能視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)了條碼錄入的自動化。該視覺系統(tǒng)具備 5 百萬像素的最高分辨率，只需數(shù)毫秒就能識別并讀取不同數(shù)目的托盤的高堆棧上的代碼。
Continental 公司的 Marc Wilhelm 在對他作為項目經(jīng)理與其開發(fā)團隊在檢測臺上實施的流程進行說明時解釋道：“該視覺系統(tǒng)首先識別堆棧中多達 11 個代碼的位置，然后再對各代碼的類型予以區(qū)分，即該代碼是條碼還是二維矩陣代碼，之后再將信息讀取至物流系統(tǒng)。托盤堆棧最底部的代碼作為主代碼，通過該代碼可對整個堆棧進行識別。在之后的檢測中，無須再次逐個重新讀取全部代碼，只須檢查最底部的代碼就行?！?/p>
除了代碼記錄功能外，還可以測量堆棧的高度。這是對讀取結果的另一種驗證。Wilhelm 說：“舉例來說，如果該視覺系統(tǒng)僅檢測到一個代碼，則可能存在其他未編碼托盤如同‘偷渡客’一樣漏掉的風險?！备鶕?jù)他的表述，高度測量能夠有效排除這種不太可能發(fā)生但可想像得到的安全疏漏。
與之前的手動掃描相比，這種新系統(tǒng)具有諸多優(yōu)勢。過程速度極大加快且消除了手動工作中可能存在的錯誤。重復掃描或未掃描代碼這類問題在 Continental 公司已一去不返。
Wilhelm 重點強調(diào)了與 Stemmer Imaging 之間的精誠合作，該公司為系統(tǒng)的計劃和實施提供了極大的幫助：“在設計階段，我們能夠借助 Stemmer Imaging 實驗室對可能的圖像處理組件進行初步測試，在很大程度上完成了對這些組件的選擇。我們使用租賃的設備在現(xiàn)場完成了最終規(guī)格的確定。”
但據(jù) Wilhelm 介紹，這種前期合作所產(chǎn)生的影響深遠：“Stemmer Imaging 在軟件開發(fā)方面為我們提供了大力支持，在項目臨近收尾時還為我們提供了培訓課程，進一步加深了我們的圖像處理知識。在我看來，從單一來源處獲取所有必要組件以及能夠充分利用合作伙伴提供的全方位服務對于項目的成功來說非常有益?！?/p>
除了各種托盤顏色不同外，條碼前后緣區(qū)域通常太小這一事實也是 Stemmer Imaging 圖像處理專家有待解決的一項重要難題。這些邊緣區(qū)域恰恰是讀取代碼之前需要識別的內(nèi)容。
為了解決該問題，Stemmer Imaging 采用了 PatMax? 技術。代表 Stemmer Imaging 領導該項目的 Christian Berg（圖像處理解決方案銷售部）解釋道：“PatMax 采用尖端技術實現(xiàn)幾何圖案匹配，即使是在最棘手的條件下也能可靠準確地定位工件。PatMax 在多種不依賴于像素網(wǎng)格的邊界曲線的幫助下獲取代碼的幾何形狀，然后在圖像中尋找相似的形狀，這種技術不使用特定灰度值。這樣，不管角度、大小和形狀如何變化，都能極大地提高定位能力和定位準確性。”
Stemmer Imaging 因此能夠成功地準確讀取之前無法讀取的代碼。借助具有同等創(chuàng)新和實力水平的技術 In-Sight 5605 與 PatMax 以及在 Puchheim 圖像處理專家的支持下，法蘭克福市 Continental 公司的試點項目成為安全且快速運營物流鏈的先驅(qū)。Wilhelm 表示，該技術可能很快也會在法蘭克福地區(qū)的其他物流應用中實施。
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PatMax captures the geometry of the code with the help of several boundary curves that are not tied to any pixel grid, and then looks for similar shapes in the image, without making use of specific greyscale values. The result is a significant improvement in the localization ability and precision, even with varying angles, sizes and shading.
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