机器视觉在自动化生产及物流仓储领域的创新应用研究

摘要

机器视觉通过模拟人类视觉机制，集成光学感知与智能算法，构建从图像采集到决策执行的全链条自动化
体系。其系统由光源、相机、处理器及控制单元构成，依托深度学习、3D视觉与多传感器融合技术，实现高精度目
标识别与实时分析。在物流仓储领域，机器视觉创新应用于快速分拣、自动入库及库存管理，分拣速度提升275%至
4500件/小时，准确率达99.3%，单件成本降低68.4%，并通过动态路径规划与数字孪生技术优化仓储效率。针对图
像精度、实时性及环境适应性挑战，采用模型轻量化、边缘计算与对抗训练等方案，结合高动态成像与硬件加速技
术，显著提升系统鲁棒性。实验验证了YOLOv5系列模型在工业缺陷检测中的性能差异，其中YOLOv5s在速度（98
FPS）与精度（81.6% mAP）间实现最优平衡。研究表明，机器视觉通过软硬件协同优化，可有效推动智能制造与智
慧物流的转型升级。