基于深度学习的物流货物识别与分拣方法与系统  

作　　者：陈舒畅 韩雪 杨万里 张慧 王天琪 刘畅[1] 

机构地区：[1]长春汽车工业高等专科学校信息技术学院 [2]一汽解放汽车有限公司

出　　处：《中国储运》2024年第11期49-50,共2页China Storage & Transport

基　　金：2023年度吉林省职业教育科研课题(2023XHZ016);中国电子教育学会2023年度教育信息化课题(DJ2023B04);2022年度吉林省职业教育与成人教育教学改革研究(2022ZCY165)。

摘　　要：1.引言科技进步实现了由机器取代人工完成大量繁重的工作。现代物流的快速发展,对货物分拣提出了更高的要求。货物分拣机器人是利用先进的传感器、电子光学、机械控制等原理从而实现对货物的分拣[1],货物分拣机器人的出现使货物分拣的效率有了极大的提升。一直以来如何提高分拣过程中的正确识别率是该领域的研究方向。传统图像处理技术在进行目标检测与识别时存在检测精度低、抗干扰能力差、无法适应复杂环境等问题[2]。近年来,对于物流获取的目标检测,基于深度学习的方法应用最为广泛。

关 键 词：分拣机器人 图像处理技术 正确识别率 货物分拣 深度学习 科技进步 目标检测 电子光学 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程] F252[经济管理—国民经济]