1數(shù)量和狀態(tài)校驗

在入庫口通過視覺識別AI技術(shù)，實現(xiàn)對入庫數(shù)量的核驗，同時可以完成對垛形和箱體質(zhì)量等各項檢測，如校驗或檢測不通過則自動輸送至異常口，并通知操作員進行處理。

2安全檢測

通過3D激光和視覺圖像融合的方法實時檢測堆垛機巷道內(nèi)異常情況，獲取更多維度的異常信息，發(fā)現(xiàn)異常堆垛機緊急制動，有效提高安全保障。

3視覺識別

通過安裝在堆垛機的3D視覺傳感器，對貨物進行高精度掃描，發(fā)現(xiàn)異常及時處理，輕松實現(xiàn)空托盤檢測和遠(yuǎn)程盤點等功能，實實在在降本增效。

曠視自研算法

準(zhǔn)確性達(dá)99.9%

總結(jié)

整體優(yōu)勢

多覆蓋復(fù)雜多樣的長尾需求快魯棒性強，可復(fù)制性高，可在眾多自動化立體庫迅速推廣好深度學(xué)習(xí)技術(shù)99%準(zhǔn)確率省幫助企業(yè)入庫流程管控，降本增效；后期維護成本低

未來展望

數(shù)智化創(chuàng)新

技術(shù)驅(qū)動的新一輪商業(yè)創(chuàng)新已成為企業(yè)不可或缺的發(fā)展源動力數(shù)智化升級已經(jīng)成為企業(yè)降本增效、簡化管理的“必選項”在倉儲物流環(huán)節(jié)隨著業(yè)務(wù)需求日趨復(fù)雜、柔性、離散的物流子系統(tǒng)不斷涌現(xiàn)各種類型的機器人、自動化裝備大量應(yīng)用于物流行業(yè)傳統(tǒng)物流技術(shù)已無法有效應(yīng)對這些挑戰(zhàn)而人工智能（AI）技術(shù)可以通過不斷學(xué)習(xí)來修正策略搭配足夠的算法及算力支持能夠更加高效地管理和協(xié)同各種類型的設(shè)備建立與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合的物流系統(tǒng)曠視致力于用人工智能構(gòu)建新一代物流基礎(chǔ)設(shè)施從場景算法和AI硬件兩個角度賦能傳統(tǒng)自動化硬件設(shè)備為客戶帶來終極價值