0  引言

近年來，隨著全球貿(mào)易的增長和工業(yè)制品的廣泛應用，物流行業(yè)飛速發(fā)展。我國物流行業(yè)整體運輸量在2021年已經(jīng)超過了529萬噸，比去年同比增長了50萬噸多；物流倉儲市場規(guī)模越來越大，2021年我國智能倉儲物流行業(yè)市場規(guī)模達到1145.5億元。

與此同時，物流倉儲行業(yè)面臨著越來越大的挑戰(zhàn)。尤其對于高價值工業(yè)制品而言，其外包裝表面的破損問題一直是一個關注的焦點。外包裝表面的破損不僅會導致貨物損壞，還會給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失和聲譽風險。在傳統(tǒng)的物流倉儲過程中，對于高價值工業(yè)制品外包裝的破損識別主要依賴于人工的目視檢查，這種方法存在效率低下、準確性不高的問題。隨著邊緣計算技術的快速發(fā)展和廣泛應用，基于邊緣計算的高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別成為一個備受關注的研究領域。通過在物流倉儲場景中部署智能傳感器和相機，將采集的圖像數(shù)據(jù)傳送至邊緣節(jié)點進行實時的圖像處理和分析，可以快速準確地識別高價值工業(yè)制品外包裝表面的破損情況。本文基于邊緣計算技術，開展面向物流倉儲的高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別研究，以期為物流行業(yè)提供一些借鑒。

目前，針對邊緣算法在物流倉儲中的應用較少，但有部分學者針對物流倉儲中的智能識別進行了研究。王雨寒（2022）將雙目立體視覺引入到物流倉庫的監(jiān)測中，通過雙目相機監(jiān)測貨物和工作人員的位置信息，并利用改進的目標檢測算法 LECA-YOLOv5 檢測工作人員異常行為，以提高物流倉庫的工作效率和安全水平；劉星余（2021）設計了分揀機器人系統(tǒng)，并對其多目標識別和定位進行了實驗驗證；張鑫鑫（2020）設計了基于計算機視覺的物流倉儲安全智能監(jiān)控管理系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)具有智能化、實時性的特點，可以對物流倉儲中的異常人員和異常行為進行自動分析和預警；陳斌（2018）指出在物流倉儲智能系統(tǒng)的應用中，一定要突出其實用性，讓其可以真真正正地發(fā)揮出作用；劉歡（2012）以物流倉儲 AGV為對象，進行了旨在提高圖像識別導引AGV轉(zhuǎn)向識別的準確性、實時性和穩(wěn)定性的研究。

1  邊緣計算在物流倉儲領域的應用

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

在物流倉儲領域，邊緣計算的應用正逐漸引起人們的關注。邊緣計算為物流倉儲提供了更高效、實時和可靠的數(shù)據(jù)處理能力，從而改善了物流倉儲的運作效率和服務質(zhì)量。首先，邊緣計算在物流倉儲中提供了更低的延遲時間。傳統(tǒng)的物流倉儲系統(tǒng)通常將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進行處理和分析，然后再將結(jié)果返回到邊緣設備。這種模式存在延遲時間較長的問題，不適合需要實時反饋和決策的場景。通過使用邊緣計算，物流倉儲可以在邊緣設備上進行數(shù)據(jù)處理和分析，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間延遲，使得實時反饋和決策成為可能。其次，邊緣計算在物流倉儲中提供了更好的數(shù)據(jù)安全和隱私保護。物流倉儲涉及大量的敏感數(shù)據(jù)，包括貨物信息、客戶隱私等。傳統(tǒng)的云計算模式需要將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進行處理，存在數(shù)據(jù)隱私泄露和安全性問題。邊緣計算將數(shù)據(jù)處理、存儲和傳輸都在本地進行，可以更好地保護數(shù)據(jù)的安全性和隱私。最后，邊緣計算使得物流倉儲的決策更加智能化。邊緣設備上可以安裝各種傳感器和智能設備，實時采集和分析物流倉儲中的數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、位置等信息。通過邊緣計算，物流倉儲可以進行實時的數(shù)據(jù)分析和決策，如貨物運輸路徑規(guī)劃、庫存管理等，使得物流倉儲的運作更加智能化和高效。隨著邊緣計算技術的不斷發(fā)展和成熟，相信它將在物流倉儲領域發(fā)揮越來越重要的作用，推動物流倉儲行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。

2  邊緣計算在高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別中的應用

2.1  邊緣計算在高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別中的作用

邊緣計算技術在高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識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儲系統(tǒng)的邊緣，提供更快速、實時和可靠的破損識別服務。首先，邊緣計算技術可以實現(xiàn)實時的破損識別。邊緣設備上部署的圖像處理和識別算法可以在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方進行實時處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t。與傳統(tǒng)的云計算模式相比，邊緣計算能夠更快速地響應破損識別請求，并在更短的時間內(nèi)得到結(jié)果，使得物流倉儲能夠及時發(fā)現(xiàn)和處理外包裝表面的破損情況。其次，邊緣計算技術可以減少數(shù)據(jù)傳輸和存儲的需求。外包裝表面破損識別通常需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行處理和分析。通過邊緣計算，可以將數(shù)據(jù)處理和存儲的任務分配到邊緣設備上，減少了云端的負載和網(wǎng)絡傳輸?shù)膲毫?，提高了系統(tǒng)的整體效率。最后，邊緣計算技術還提供了更好的容錯性和穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的云計算模式中，若云端出現(xiàn)故障或網(wǎng)絡中斷，物流倉儲系統(tǒng)將無法正常運行。邊緣計算將數(shù)據(jù)處理和決策能力分布到邊緣設備上，即使云端出現(xiàn)故障，物流倉儲系統(tǒng)仍然可以繼續(xù)進行破損識別任務，并具備一定的容錯能力。

2.2  高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別的方法與算法

高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別是物流倉儲領域中一項重要的內(nèi)容，它可以有效地幫助企業(yè)識別和記錄在物流過程中高價值工業(yè)制品外包裝表面的破損情況，提前發(fā)現(xiàn)問題并采取相應的措施，保證貨物的安全和質(zhì)量。高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別的方法包括圖像處理和特征提取。通過使用計算機視覺技術，將獲取的包裝圖像輸入到系統(tǒng)中進行處理。圖像處理方法可以包括去噪、增強、分割等步驟，以提高圖像質(zhì)量和信息的準確性。通過特征提取算法，從圖像中提取出與表面破損相關的特征，如邊緣、紋理、顏色等。這些特征可以用于后續(xù)的分類和識別任務。另外，針對高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別，常用的算法包括機器學習、深度學習和圖像處理技術。傳統(tǒng)的機器學習算法如支持向量機(SVM)、隨機森林等可以用于分類任務，通過訓練模型將圖像特征與表面破損類別進行關聯(lián)，從而實現(xiàn)自動破損識別。深度學習算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)等可以提取圖像的高級特征，并結(jié)合大規(guī)模的標注數(shù)據(jù)進行訓練，實現(xiàn)更準確的表面破損識別。最后，針對高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別，還可以采用基于規(guī)則的方法。通過定義一系列的規(guī)則和閾值，對圖像進行分析和判定。例如，可以設置閾值來檢測圖像中的裂紋、碎片、凹陷等破損情況。以上技術可以相互結(jié)合，幫助物流倉儲實現(xiàn)自動化、智能化的破損識別，提高貨物的安全和質(zhì)量管理效率。

3  高價值工業(yè)制品外包裝表面破損類型與原因分析

3.1  物流倉儲中高價值工業(yè)制品外包裝表面破損類型

在物流倉儲過程中，高價值工業(yè)制品的外包裝表面破損類型主要有劃痕、裝機破損、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。劃痕會導致包裝喪失美觀，同時還容易影響產(chǎn)品的銷售和使用價值。劃痕的產(chǎn)生原因包括人為因素和設備因素。人為因素主要是在搬運、裝卸、儲存等環(huán)節(jié)中不注意操作，導致包裝被硬物刮擦；設備因素主要是物流設備的設計和制造不合理，如輸送帶上的不平整表面、機械部件缺陷等。撞擊破損是指外包裝在運輸和搬運過程中因受到?jīng)_擊而產(chǎn)生的破損。撞擊破損一般會造成包裝的破裂、變形和損壞等后果。撞擊破損的原因主要包括運輸車輛行駛不穩(wěn)定、搬運過程中發(fā)生摔落、受到顛簸和震動等。此外，如果包裝設計不合理或者材料質(zhì)量差，也容易導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)制品包裝在搬運或儲存過程中被其他物體壓迫，導致包裝變得凹陷、變形或破裂等。壓力變形的原因包括堆放不當、搬運過程中的擠壓、物流倉儲環(huán)境濕度過高等。

3.2  物流倉儲中高價值工業(yè)制品外包裝表面破損原因分析

包裝設計不合理是導致外包裝破損的主要原因之一。包裝材料選擇不當、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，都容易導致外包裝在運輸或儲存過程中受到?jīng)_擊而破損。因此，在進行包裝設計時，需要充分考慮產(chǎn)品的特性和運輸儲存環(huán)境，選擇合適的包裝材料和結(jié)構(gòu)，提高外包裝的保護性能。不當?shù)陌徇\操作也是導致外包裝破損的一個重要原因。例如，在搬運過程中對包裝的抓握不當，或者使用不合適的工具和設備進行搬運，容易導致包裝受到劃痕、撞擊破損或壓力變形等。因此，操作人員需要經(jīng)過專業(yè)培訓，掌握正確的搬運操作方法，使用適當?shù)墓ぞ吆驮O備，避免人為因素導致的包裝破損。此外，運輸車輛在行駛過程中受到顛簸、震動或碰撞，都會對外包裝產(chǎn)生沖擊力，導致劃痕、撞擊破損等。外包裝還會受到惡劣天氣的影響，如降雨、濕度過高等，使包裝材料變得濕潤，進而引發(fā)壓力變形。為避免這些問題，物流企業(yè)需要加強車輛維護，選擇適當?shù)倪\輸工具和設備，同時注意天氣情況，確保運輸環(huán)境的穩(wěn)定性。最后，產(chǎn)品在儲存或運輸過程中堆疊不穩(wěn)，容易發(fā)生滑倒、傾倒等情況，導致包裝受到?jīng)_擊而破損。因此，在儲存和運輸過程中，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  基于邊緣計算的高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

4.1 系統(tǒng)設計需求

系統(tǒng)流程圖如圖4所示。設備功能需求如下：

模型訓練：通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型對接收到的數(shù)據(jù)進行訓練，并保存訓練好的網(wǎng)絡模型。

數(shù)據(jù)預處理：根據(jù)模型對訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量需求，進行數(shù)據(jù)擴增，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)集進行存儲，用于模型的訓練和測試。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)碼：將訓練、測試或識別的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練、測試和識別的格式，如LMDB格式。

文件傳輸：使用SSH協(xié)議，在訓練、測試和識別階段進行端與端之間的文件傳輸，保證圖像數(shù)據(jù)的安全且無密傳輸。

數(shù)據(jù)清洗：對于不清晰或噪聲過大的數(shù)據(jù)進行清洗和剔除，確保訓練后模型的泛化能力。

模型遷移：使用遷移學習，將云端訓練好的模型參數(shù)傳輸?shù)竭吘壴O備，在邊緣設備上對新數(shù)據(jù)進行再訓練和分析，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計和實現(xiàn)基于邊緣計算的高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別系統(tǒng)，實現(xiàn)對圖像數(shù)據(jù)的訓練、預處理、采集、轉(zhuǎn)碼、傳輸、清洗和模型遷移等操作，從而提高識別系統(tǒng)的準確性、效率和可用性。

4.2  系統(tǒng)整體設計

系統(tǒng)模型采用三層架構(gòu)，包括終端層、邊緣層和云端層。在處理過程中，整個系統(tǒng)從上往下進行數(shù)據(jù)收集、處理和展示。終端層負責數(shù)據(jù)的收集模塊和展示結(jié)果模塊。在數(shù)據(jù)收集過程中，終端層需要進行數(shù)據(jù)清洗和收集，以保證收集到的數(shù)據(jù)完整且清晰。對于不清晰或噪聲過大的數(shù)據(jù)，需要進行剔除，以確保后續(xù)訓練的模型具有較高的泛化能力。邊緣層位于終端數(shù)據(jù)和云端計算模塊之間，主要功能包括遷移學習模塊和文件傳輸模塊。文件傳輸模塊使用SSH協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳輸，在保證數(shù)據(jù)完整性的同時加快傳輸速度，SHH協(xié)議通過使服務器之間設置為無密傳輸，可以加速數(shù)據(jù)傳輸，并確保數(shù)據(jù)的完整程度。遷移學習模塊利用云端訓練好的模型，對邊緣設備上的數(shù)據(jù)進行測試、識別和再訓練，以提高模型的性能和適應性。云端層負責數(shù)據(jù)處理和模型訓練。在云端層，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合Caffe框架訓練的LMDB格式，然后使用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對數(shù)據(jù)進行訓練。訓練好的模型可以發(fā)送到邊緣設備，供后續(xù)的識別和再訓練使用。云端層還可以將準確率和損失率等訓練指標發(fā)送回終端層進行展示。整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流程是：終端層收集數(shù)據(jù)并發(fā)送到云端層進行訓練，然后將訓練好的模型發(fā)送到邊緣設備。邊緣設備在運用云端模型的基礎上對后續(xù)的數(shù)據(jù)進行識別、測試和再訓練。通過終端、邊緣和云端的協(xié)作，實現(xiàn)高價值工業(yè)制品外包裝表面破損的識別和處理。該系統(tǒng)模型具有明確的層次結(jié)構(gòu)和功能模塊，在物流倉儲中可以提高破損識別的準確性、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

針對高價值工業(yè)制品外包裝表面的劃痕、壓力變形和裝機破損等破損類型，收集相應的數(shù)據(jù)集以進行模型訓練和測試。劃痕是物流倉儲中常見的一種外包裝表面破損類型，在收集劃痕數(shù)據(jù)集時可以選擇一些具有代表性的劃痕圖片，如長度、寬度、深度等不同級別的劃痕圖片，以及一些沒有劃痕的外包裝圖片。壓力變形是在物流倉儲過程中由于貨物堆放不當或者運輸過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，以及一些沒有壓力變形的外包裝圖片。裝機破損是在物流倉儲過程中由于貨物在運輸過程中受到振動、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，以及一些沒有裝機破損的外包裝圖片。將以上三種類型及沒有破損的圖片制作成數(shù)據(jù)集，并在邊緣計算設備上進行訓練和測試。在數(shù)據(jù)獲取過程中發(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對不同數(shù)據(jù)集中的圖像名稱和格式進行了統(tǒng)一處理，將三種破損類型的圖像分別標記為0、1、2、3。圖像的類型和數(shù)量統(tǒng)計如表1所示。

表1 破損圖像的類型和數(shù)量

4.4  遷移學習

遷移學習是一種機器學習技術，通過利用已經(jīng)在相關任務上訓練好的模型的知識和參數(shù)，來改善在新任務上的學習表現(xiàn)。在高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別系統(tǒng)中，遷移學習可以發(fā)揮重要的作用。通過在云端對大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練一個強大的模型，可以利用這個模型的參數(shù)和特征表示來解決邊緣設備上的破損識別任務。在云端用大量的數(shù)據(jù)進行訓練，可以得到一個具有良好泛化能力的模型。將在云端訓練好的模型遷移到邊緣設備上，對邊緣設備收集到的新數(shù)據(jù)進行再訓練和分析。通過遷移學習，可以利用云端模型的知識和參數(shù)，加快邊緣設備上新數(shù)據(jù)的學習過程，提高破損識別模型的性能和效果。高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別系統(tǒng)遷移學習流程。

5  結(jié)論

   在物流倉儲過程中，高價值工業(yè)制品的外包裝表面破損會導致產(chǎn)品的質(zhì)量降低和價值損失，因此準確識別和及時處理外包裝破損問題對物流企業(yè)具有重要意義。隨著邊緣計算技術的發(fā)展，其在物流倉儲中的應用也越來越受到關注?；谶吘売嬎愕母邇r值工業(yè)制品外包裝表面破損識別研究，通過將數(shù)據(jù)處理和分析推向物流倉儲現(xiàn)場，實現(xiàn)實時監(jiān)測和識別外包裝破損的手段，并提供及時的處理措施。這將大大提高物流倉儲的效率和精度，減少包裝破損對于高價值工業(yè)制品的影響，促進物流領域的發(fā)展。本文面向物流倉儲基于邊緣計算對高價值工業(yè)制品外包裝表面破損識別的研究，以期為物流行業(yè)識別包裝破損提供參考。

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