随着速度、复杂性和吞吐量要求的不断增长，内部物流成为自动化的关键领域。机器视觉在仓库、配送中心和自动化分销过程中，实现了快速可靠的产品识别、可追溯性、质量检查和机器人操作。
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货物可以携带条码、二維码、字符、雕刻或印刷符号；在许多情况下，利用深度学习基于视觉纹理或颜色特征，也可以实现无需标签的识别。通过 MVTec 软件，仓库和内部物流系统能够自动化识别、去托盘、分拣、存储、拣货、包装及出货过程。机器视觉提供了所需的精确度和灵活性，支持业务规模化、减少人工劳动、最小化错误并促进全自动化仓库的实现。
货物可以携带条码、二維码、字符、雕刻或印刷符号；在许多情况下，利用深度学习基于视觉纹理或颜色特征，也可以实现无需标签的识别。
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入库产品通常以箱子形式堆放在托盘上。机器视觉通过识别物品、分析表面特性，确定机器人如何处理这些物品——如硬表面与软表面、物品的方向、位置和纹理。
在物品进入存储之前，必须进行检查和验证。
条形码是内部物流中自动化和创新的核心推动力。它们在仓库和配送中心中驱动识别、追踪和路径规划。然而，在实际应用中，许多系统在面对低对比度、损坏标签、复杂表面或不利视角的情况下，往往难以读取条形码。
高效存储需要对可用货架位置和空间条件有所了解。
为了完成订单，存储的商品必须被找到并收集。
在包装之前，物品需经过最终的质量和身份检查。
机器视觉确保已包装的商品准备好进行出库处理。
机器视觉是关键
基于表面的 3D 匹配与通用箱子查找条形码与二維码读取光学字符识别（OCR）
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条形码与二維码读取
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