0  引言

近年來(lái)，隨著全球貿(mào)易的增長(zhǎng)和工業(yè)制品的廣泛應(yīng)用，物流行業(yè)飛速發(fā)展。我國(guó)物流行業(yè)整體運(yùn)輸量在2021年已經(jīng)超過(guò)了529萬(wàn)噸，比去年同比增長(zhǎng)了50萬(wàn)噸多；物流倉(cāng)儲(chǔ)市場(chǎng)規(guī)模越來(lái)越大，2021年我國(guó)智能倉(cāng)儲(chǔ)物流行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到1145.5億元。

與此同時(shí)，物流倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)面臨著越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。尤其對(duì)于高價(jià)值工業(yè)制品而言，其外包裝表面的破損問(wèn)題一直是一個(gè)關(guān)注的焦點(diǎn)。外包裝表面的破損不僅會(huì)導(dǎo)致貨物損壞，還會(huì)給企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。在傳統(tǒng)的物流倉(cāng)儲(chǔ)過(guò)程中，對(duì)于高價(jià)值工業(yè)制品外包裝的破損識(shí)別主要依賴于人工的目視檢查，這種方法存在效率低下、準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題。隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，基于邊緣計(jì)算的高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別成為一個(gè)備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。通過(guò)在物流倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景中部署智能傳感器和相機(jī)，將采集的圖像數(shù)據(jù)傳送至邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)的圖像處理和分析，可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面的破損情況。本文基于邊緣計(jì)算技術(shù)，開展面向物流倉(cāng)儲(chǔ)的高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別研究，以期為物流行業(yè)提供一些借鑒。

目前，針對(duì)邊緣算法在物流倉(cāng)儲(chǔ)中的應(yīng)用較少，但有部分學(xué)者針對(duì)物流倉(cāng)儲(chǔ)中的智能識(shí)別進(jìn)行了研究。王雨寒（2022）將雙目立體視覺(jué)引入到物流倉(cāng)庫(kù)的監(jiān)測(cè)中，通過(guò)雙目相機(jī)監(jiān)測(cè)貨物和工作人員的位置信息，并利用改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法 LECA-YOLOv5 檢測(cè)工作人員異常行為，以提高物流倉(cāng)庫(kù)的工作效率和安全水平；劉星余（2021）設(shè)計(jì)了分揀機(jī)器人系統(tǒng)，并對(duì)其多目標(biāo)識(shí)別和定位進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；張?chǎng)析危?/span>2020）設(shè)計(jì)了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的物流倉(cāng)儲(chǔ)安全智能監(jiān)控管理系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)具有智能化、實(shí)時(shí)性的特點(diǎn)，可以對(duì)物流倉(cāng)儲(chǔ)中的異常人員和異常行為進(jìn)行自動(dòng)分析和預(yù)警；陳斌（2018）指出在物流倉(cāng)儲(chǔ)智能系統(tǒng)的應(yīng)用中，一定要突出其實(shí)用性，讓其可以真真正正地發(fā)揮出作用；劉歡（2012）以物流倉(cāng)儲(chǔ) AGV為對(duì)象，進(jìn)行了旨在提高圖像識(shí)別導(dǎo)引AGV轉(zhuǎn)向識(shí)別的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性的研究。

1  邊緣計(jì)算在物流倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域的應(yīng)用

邊緣計(jì)算是一種新興的技術(shù)，它將計(jì)算和數(shù)據(jù)處理從傳統(tǒng)的云端移動(dòng)到離數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭更近的邊緣設(shè)備上。邊緣計(jì)算的的部署架構(gòu)。

在物流倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域，邊緣計(jì)算的應(yīng)用正逐漸引起人們的關(guān)注。邊緣計(jì)算為物流倉(cāng)儲(chǔ)提供了更高效、實(shí)時(shí)和可靠的數(shù)據(jù)處理能力，從而改善了物流倉(cāng)儲(chǔ)的運(yùn)作效率和服務(wù)質(zhì)量。首先，邊緣計(jì)算在物流倉(cāng)儲(chǔ)中提供了更低的延遲時(shí)間。傳統(tǒng)的物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)通常將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理和分析，然后再將結(jié)果返回到邊緣設(shè)備。這種模式存在延遲時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題，不適合需要實(shí)時(shí)反饋和決策的場(chǎng)景。通過(guò)使用邊緣計(jì)算，物流倉(cāng)儲(chǔ)可以在邊緣設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間延遲，使得實(shí)時(shí)反饋和決策成為可能。其次，邊緣計(jì)算在物流倉(cāng)儲(chǔ)中提供了更好的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。物流倉(cāng)儲(chǔ)涉及大量的敏感數(shù)據(jù)，包括貨物信息、客戶隱私等。傳統(tǒng)的云計(jì)算模式需要將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理，存在數(shù)據(jù)隱私泄露和安全性問(wèn)題。邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和傳輸都在本地進(jìn)行，可以更好地保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性和隱私。最后，邊緣計(jì)算使得物流倉(cāng)儲(chǔ)的決策更加智能化。邊緣設(shè)備上可以安裝各種傳感器和智能設(shè)備，實(shí)時(shí)采集和分析物流倉(cāng)儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、位置等信息。通過(guò)邊緣計(jì)算，物流倉(cāng)儲(chǔ)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析和決策，如貨物運(yùn)輸路徑規(guī)劃、庫(kù)存管理等，使得物流倉(cāng)儲(chǔ)的運(yùn)作更加智能化和高效。隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，相信它將在物流倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，推動(dòng)物流倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。

2  邊緣計(jì)算在高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別中的應(yīng)用

2.1  邊緣計(jì)算在高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別中的作用

邊緣計(jì)算技術(shù)在高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別中起著重要的作用。它能夠?qū)?shù)據(jù)處理和決策能力盡可能地靠近物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的邊緣，提供更快速、實(shí)時(shí)和可靠的破損識(shí)別服務(wù)。首先，邊緣計(jì)算技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的破損識(shí)別。邊緣設(shè)備上部署的圖像處理和識(shí)別算法可以在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t。與傳統(tǒng)的云計(jì)算模式相比，邊緣計(jì)算能夠更快速地響應(yīng)破損識(shí)別請(qǐng)求，并在更短的時(shí)間內(nèi)得到結(jié)果，使得物流倉(cāng)儲(chǔ)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理外包裝表面的破損情況。其次，邊緣計(jì)算技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的需求。外包裝表面破損識(shí)別通常需要對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。通過(guò)邊緣計(jì)算，可以將數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)的任務(wù)分配到邊緣設(shè)備上，減少了云端的負(fù)載和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膲毫?，提高了系統(tǒng)的整體效率。最后，邊緣計(jì)算技術(shù)還提供了更好的容錯(cuò)性和穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的云計(jì)算模式中，若云端出現(xiàn)故障或網(wǎng)絡(luò)中斷，物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)將無(wú)法正常運(yùn)行。邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)處理和決策能力分布到邊緣設(shè)備上，即使云端出現(xiàn)故障，物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)仍然可以繼續(xù)進(jìn)行破損識(shí)別任務(wù)，并具備一定的容錯(cuò)能力。

2.2  高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別的方法與算法

高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別是物流倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域中一項(xiàng)重要的內(nèi)容，它可以有效地幫助企業(yè)識(shí)別和記錄在物流過(guò)程中高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面的破損情況，提前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并采取相應(yīng)的措施，保證貨物的安全和質(zhì)量。高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別的方法包括圖像處理和特征提取。通過(guò)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，將獲取的包裝圖像輸入到系統(tǒng)中進(jìn)行處理。圖像處理方法可以包括去噪、增強(qiáng)、分割等步驟，以提高圖像質(zhì)量和信息的準(zhǔn)確性。通過(guò)特征提取算法，從圖像中提取出與表面破損相關(guān)的特征，如邊緣、紋理、顏色等。這些特征可以用于后續(xù)的分類和識(shí)別任務(wù)。另外，針對(duì)高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別，常用的算法包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和圖像處理技術(shù)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法如支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林等可以用于分類任務(wù)，通過(guò)訓(xùn)練模型將圖像特征與表面破損類別進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)破損識(shí)別。深度學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等可以提取圖像的高級(jí)特征，并結(jié)合大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的表面破損識(shí)別。最后，針對(duì)高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別，還可以采用基于規(guī)則的方法。通過(guò)定義一系列的規(guī)則和閾值，對(duì)圖像進(jìn)行分析和判定。例如，可以設(shè)置閾值來(lái)檢測(cè)圖像中的裂紋、碎片、凹陷等破損情況。以上技術(shù)可以相互結(jié)合，幫助物流倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的破損識(shí)別，提高貨物的安全和質(zhì)量管理效率。

3  高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損類型與原因分析

3.1  物流倉(cāng)儲(chǔ)中高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損類型

在物流倉(cāng)儲(chǔ)過(guò)程中，高價(jià)值工業(yè)制品的外包裝表面破損類型主要有劃痕、裝機(jī)破損、壓力變形等。劃痕是指外包裝表面因被硬物摩擦或碰撞而產(chǎn)生的線形損傷。劃痕會(huì)導(dǎo)致包裝喪失美觀，同時(shí)還容易影響產(chǎn)品的銷售和使用價(jià)值。劃痕的產(chǎn)生原因包括人為因素和設(shè)備因素。人為因素主要是在搬運(yùn)、裝卸、儲(chǔ)存等環(huán)節(jié)中不注意操作，導(dǎo)致包裝被硬物刮擦；設(shè)備因素主要是物流設(shè)備的設(shè)計(jì)和制造不合理，如輸送帶上的不平整表面、機(jī)械部件缺陷等。撞擊破損是指外包裝在運(yùn)輸和搬運(yùn)過(guò)程中因受到?jīng)_擊而產(chǎn)生的破損。撞擊破損一般會(huì)造成包裝的破裂、變形和損壞等后果。撞擊破損的原因主要包括運(yùn)輸車輛行駛不穩(wěn)定、搬運(yùn)過(guò)程中發(fā)生摔落、受到顛簸和震動(dòng)等。此外，如果包裝設(shè)計(jì)不合理或者材料質(zhì)量差，也容易導(dǎo)致包裝在撞擊沖擊下容易破損。壓力變形是指外包裝在承受壓力作用下產(chǎn)生的外觀變形。例如，工業(yè)制品包裝在搬運(yùn)或儲(chǔ)存過(guò)程中被其他物體壓迫，導(dǎo)致包裝變得凹陷、變形或破裂等。壓力變形的原因包括堆放不當(dāng)、搬運(yùn)過(guò)程中的擠壓、物流倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境濕度過(guò)高等。

3.2  物流倉(cāng)儲(chǔ)中高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損原因分析

包裝設(shè)計(jì)不合理是導(dǎo)致外包裝破損的主要原因之一。包裝材料選擇不當(dāng)、包裝結(jié)構(gòu)不夠牢固，或者包裝內(nèi)部尺寸與產(chǎn)品不匹配，都容易導(dǎo)致外包裝在運(yùn)輸或儲(chǔ)存過(guò)程中受到?jīng)_擊而破損。因此，在進(jìn)行包裝設(shè)計(jì)時(shí)，需要充分考慮產(chǎn)品的特性和運(yùn)輸儲(chǔ)存環(huán)境，選擇合適的包裝材料和結(jié)構(gòu)，提高外包裝的保護(hù)性能。不當(dāng)?shù)陌徇\(yùn)操作也是導(dǎo)致外包裝破損的一個(gè)重要原因。例如，在搬運(yùn)過(guò)程中對(duì)包裝的抓握不當(dāng)，或者使用不合適的工具和設(shè)備進(jìn)行搬運(yùn)，容易導(dǎo)致包裝受到劃痕、撞擊破損或壓力變形等。因此，操作人員需要經(jīng)過(guò)專業(yè)培訓(xùn)，掌握正確的搬運(yùn)操作方法，使用適當(dāng)?shù)墓ぞ吆驮O(shè)備，避免人為因素導(dǎo)致的包裝破損。此外，運(yùn)輸車輛在行駛過(guò)程中受到顛簸、震動(dòng)或碰撞，都會(huì)對(duì)外包裝產(chǎn)生沖擊力，導(dǎo)致劃痕、撞擊破損等。外包裝還會(huì)受到惡劣天氣的影響，如降雨、濕度過(guò)高等，使包裝材料變得濕潤(rùn)，進(jìn)而引發(fā)壓力變形。為避免這些問(wèn)題，物流企業(yè)需要加強(qiáng)車輛維護(hù)，選擇適當(dāng)?shù)倪\(yùn)輸工具和設(shè)備，同時(shí)注意天氣情況，確保運(yùn)輸環(huán)境的穩(wěn)定性。最后，產(chǎn)品在儲(chǔ)存或運(yùn)輸過(guò)程中堆疊不穩(wěn)，容易發(fā)生滑倒、傾倒等情況，導(dǎo)致包裝受到?jīng)_擊而破損。因此，在儲(chǔ)存和運(yùn)輸過(guò)程中，需要合理安排堆放順序和堆疊方式，確保產(chǎn)品穩(wěn)定堆放，從而減少外包裝的擠壓和撞擊。

4  基于邊緣計(jì)算的高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

4.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)需求

系統(tǒng)流程圖如圖4所示。設(shè)備功能需求如下：

模型訓(xùn)練：通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并保存訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：根據(jù)模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增，如旋轉(zhuǎn)、鏡像、縮放等操作，以增加數(shù)據(jù)集的多樣性和數(shù)量。

數(shù)據(jù)采集：將拍攝或開源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行存儲(chǔ)，用于模型的訓(xùn)練和測(cè)試。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)碼：將訓(xùn)練、測(cè)試或識(shí)別的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練、測(cè)試和識(shí)別的格式，如LMDB格式。

文件傳輸：使用SSH協(xié)議，在訓(xùn)練、測(cè)試和識(shí)別階段進(jìn)行端與端之間的文件傳輸，保證圖像數(shù)據(jù)的安全且無(wú)密傳輸。

數(shù)據(jù)清洗：對(duì)于不清晰或噪聲過(guò)大的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和剔除，確保訓(xùn)練后模型的泛化能力。

模型遷移：使用遷移學(xué)習(xí)，將云端訓(xùn)練好的模型參數(shù)傳輸?shù)竭吘壴O(shè)備，在邊緣設(shè)備上對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練和分析，以提高模型的泛化能力并減輕云端的壓力，加快數(shù)據(jù)傳輸速度。以上功能需求可以幫助設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于邊緣計(jì)算的高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練、預(yù)處理、采集、轉(zhuǎn)碼、傳輸、清洗和模型遷移等操作，從而提高識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、效率和可用性。

4.2  系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

系統(tǒng)模型采用三層架構(gòu)，包括終端層、邊緣層和云端層。在處理過(guò)程中，整個(gè)系統(tǒng)從上往下進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、處理和展示。終端層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集模塊和展示結(jié)果模塊。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，終端層需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和收集，以保證收集到的數(shù)據(jù)完整且清晰。對(duì)于不清晰或噪聲過(guò)大的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行剔除，以確保后續(xù)訓(xùn)練的模型具有較高的泛化能力。邊緣層位于終端數(shù)據(jù)和云端計(jì)算模塊之間，主要功能包括遷移學(xué)習(xí)模塊和文件傳輸模塊。文件傳輸模塊使用SSH協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，在保證數(shù)據(jù)完整性的同時(shí)加快傳輸速度，SHH協(xié)議通過(guò)使服務(wù)器之間設(shè)置為無(wú)密傳輸，可以加速數(shù)據(jù)傳輸，并確保數(shù)據(jù)的完整程度。遷移學(xué)習(xí)模塊利用云端訓(xùn)練好的模型，對(duì)邊緣設(shè)備上的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試、識(shí)別和再訓(xùn)練，以提高模型的性能和適應(yīng)性。云端層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練。在云端層，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合Caffe框架訓(xùn)練的LMDB格式，然后使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練好的模型可以發(fā)送到邊緣設(shè)備，供后續(xù)的識(shí)別和再訓(xùn)練使用。云端層還可以將準(zhǔn)確率和損失率等訓(xùn)練指標(biāo)發(fā)送回終端層進(jìn)行展示。整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流程是：終端層收集數(shù)據(jù)并發(fā)送到云端層進(jìn)行訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練好的模型發(fā)送到邊緣設(shè)備。邊緣設(shè)備在運(yùn)用云端模型的基礎(chǔ)上對(duì)后續(xù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、測(cè)試和再訓(xùn)練。通過(guò)終端、邊緣和云端的協(xié)作，實(shí)現(xiàn)高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損的識(shí)別和處理。該系統(tǒng)模型具有明確的層次結(jié)構(gòu)和功能模塊，在物流倉(cāng)儲(chǔ)中可以提高破損識(shí)別的準(zhǔn)確性、效率和可靠性，為企業(yè)提供更優(yōu)質(zhì)的物流保障。

4.3  數(shù)據(jù)集收集

針對(duì)高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面的劃痕、壓力變形和裝機(jī)破損等破損類型，收集相應(yīng)的數(shù)據(jù)集以進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試。劃痕是物流倉(cāng)儲(chǔ)中常見(jiàn)的一種外包裝表面破損類型，在收集劃痕數(shù)據(jù)集時(shí)可以選擇一些具有代表性的劃痕圖片，如長(zhǎng)度、寬度、深度等不同級(jí)別的劃痕圖片，以及一些沒(méi)有劃痕的外包裝圖片。壓力變形是在物流倉(cāng)儲(chǔ)過(guò)程中由于貨物堆放不當(dāng)或者運(yùn)輸過(guò)程中受到擠壓等原因而產(chǎn)生的一種外包裝表面破損類型。在數(shù)據(jù)集收集中選擇一些具有代表性的壓力變形圖片，如不同程度、不同形狀的壓力變形圖片，以及一些沒(méi)有壓力變形的外包裝圖片。裝機(jī)破損是在物流倉(cāng)儲(chǔ)過(guò)程中由于貨物在運(yùn)輸過(guò)程中受到振動(dòng)、撞擊等而產(chǎn)生的一種外包裝表面破損類型。在數(shù)據(jù)集收集中選擇一些具有代表性的裝機(jī)破損圖片，如包裝材料破損、產(chǎn)品部件損壞等圖片，以及一些沒(méi)有裝機(jī)破損的外包裝圖片。將以上三種類型及沒(méi)有破損的圖片制作成數(shù)據(jù)集，并在邊緣計(jì)算設(shè)備上進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。在數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)集中的圖像大小不一致，為了滿足LMDB格式的轉(zhuǎn)換要求，需要將圖像的大小統(tǒng)一調(diào)整為256x256像素。為了方便處理，使用Matlab對(duì)不同數(shù)據(jù)集中的圖像名稱和格式進(jìn)行了統(tǒng)一處理，將三種破損類型的圖像分別標(biāo)記為0、1、2、3。圖像的類型和數(shù)量統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 破損圖像的類型和數(shù)量

4.4  遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)利用已經(jīng)在相關(guān)任務(wù)上訓(xùn)練好的模型的知識(shí)和參數(shù)，來(lái)改善在新任務(wù)上的學(xué)習(xí)表現(xiàn)。在高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別系統(tǒng)中，遷移學(xué)習(xí)可以發(fā)揮重要的作用。通過(guò)在云端對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)強(qiáng)大的模型，可以利用這個(gè)模型的參數(shù)和特征表示來(lái)解決邊緣設(shè)備上的破損識(shí)別任務(wù)。在云端用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以得到一個(gè)具有良好泛化能力的模型。將在云端訓(xùn)練好的模型遷移到邊緣設(shè)備上，對(duì)邊緣設(shè)備收集到的新數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練和分析。通過(guò)遷移學(xué)習(xí)，可以利用云端模型的知識(shí)和參數(shù)，加快邊緣設(shè)備上新數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)過(guò)程，提高破損識(shí)別模型的性能和效果。高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別系統(tǒng)遷移學(xué)習(xí)流程。

5  結(jié)論

   在物流倉(cāng)儲(chǔ)過(guò)程中，高價(jià)值工業(yè)制品的外包裝表面破損會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品的質(zhì)量降低和價(jià)值損失，因此準(zhǔn)確識(shí)別和及時(shí)處理外包裝破損問(wèn)題對(duì)物流企業(yè)具有重要意義。隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，其在物流倉(cāng)儲(chǔ)中的應(yīng)用也越來(lái)越受到關(guān)注?；谶吘売?jì)算的高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別研究，通過(guò)將數(shù)據(jù)處理和分析推向物流倉(cāng)儲(chǔ)現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別外包裝破損的手段，并提供及時(shí)的處理措施。這將大大提高物流倉(cāng)儲(chǔ)的效率和精度，減少包裝破損對(duì)于高價(jià)值工業(yè)制品的影響，促進(jìn)物流領(lǐng)域的發(fā)展。本文面向物流倉(cāng)儲(chǔ)基于邊緣計(jì)算對(duì)高價(jià)值工業(yè)制品外包裝表面破損識(shí)別的研究，以期為物流行業(yè)識(shí)別包裝破損提供參考。

文章來(lái)源：  《物流科技》  http://www.12-baidu.cn/w/jg/30901.html