物流论文范例代写：基于机器视觉的包装缺陷检测思考

本文是一篇物流论文，笔者认为随着科技的进步，机器视觉已经广泛应用于生产生活中，但在快递外包装缺陷检测方面应用较少。通过机器视觉检测方法识别包装缺陷情况，可以降低人工成本，提高检测效率。

第一章  绪论

1.1 研究背景

随着电商的发展，网购在近十年成为了一种常态化的购物方式，几乎所有的商品都可以通过线上购买。物流作为一种网上购物的必须服务，是顾客购物满意度的一个重要评价指标。经过三年疫情，人们越来越倾向于无接触购物，对线上消费的依赖情绪处于一种持续上升的状态。电商网购快速发展的几年，同时也是快递物流行业爆发式发展的黄金时代，我国物流行业GDP连续7年全球第一[1]。根据国家邮政局数据显示，2022年上半年邮政快递业务量收分别完成512.2亿件和4982.2亿元，同比分别增长3.7%和2.9%[2]。然而随着快递包裹数量井喷式增长，快递物流行业投诉频发，退货量也随之攀升。有关数据表明，2019年仅零售行业世界500强的线上平均退货率高达37%[3]。通过对线上高退货率的深追溯源发现，外包装破损是退货率上升的主要原因之一。Liu等[4]通过经验证明，物流服务质量对客户满意度有显著影响，并且对重复购买行为和客户推荐有统计学上的显著影响。快递外包装的完好程度在一定程度上影响了顾客的购物体验。快递包装破损造成的缺陷可能会使货物表面染上污垢，甚至运货单上重要信息丢失；当破损严重时，货物丢失都时有发生。

通过调查研究，导致快递外包装破损的原因如下：大型仓储物流基地的机械与自动化已经具备一定规模，但货物分流分拣依然大量依靠人力，效率相对低下[5]，包装完整度可控性较低；货物运输途中遭遇情况复杂多变，例如一些舶来商品需要海陆空联运，多次分拣难免遭遇磕碰磨损情况。快递运输过程通常路途遥远，途中一旦未做好防雨防潮、或遭遇暴力搬运，可能会造成内部货物的损坏；与此同时，一些从业人员存在暴力分拣[6]问题，进一步加剧了外包装破损的严重程度，在转运点进行检测可以尽早发现问题，做出相应的补救措施。因此，包装破损检测是一件值得研究的课题。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 机器视觉技术在物流行业研究现状

随着科技的发展，第四次工业革命（工业4.0）的概念开始出现在人们的生活中。现代工业企业，通过参考互联性、数字化和自动化的概念来加强自身的竞争力。在此背景下，智慧物流的概念应运而生，旨在成功实施基于敏捷合作网络和互联组织的智能和精益供应链[7]。

继自动化和数字化工厂之后，以物联网、安全监控系统、存储设备管理系统和存储操作信息系统为特色的智能工厂已成为现代制造企业的发展目标和方向。随着物流行业的快速发展，货物运输作业流程从传统的依靠人力到逐步自动化、智能化，现在正向着无人化快速发展[8]。人工智能、机器学习和深度学习概念的应用被认为是数字化转型过程中最重要的成功因素之一。越来越多的学者开始投入到物流装备自动化的研究当中，其间有相当一部分主要围绕机器视觉技术而展开。例如Cognex公司针对物流行业自动化需求提出了一系列解决方案，如包装条码检测、尺寸测量、包裹分类等[9]。随着研究的深入，机器视觉技术逐渐被应用到了物流行业的各个环节中，并且未来还有很大的探索与发展空间。

（1）货物分拣

机器视觉技术的应用，依靠计算机强大的图像捕获功能获取仓库货物的基本信息，实现了智能仓库物流中的货物识别，解决了物流包裹在分拣过程中过度依靠人力，导致效率低下、管理困难等问题。Shouhui He等[8]提出了一个与智能物流中的仓库管理相关的过程和相应的系统架构，并构建一个YOLOv3模型，用于智能物流中仓储货物的图像信息识别和分类。任磊[10]设计了一种基于视觉的机器人快递分拣系统，将机器视觉算法应用于工业机器人，通过摄像头获取快递的位置信息，使用双目标定、立体匹配、三角测量法进行定位抓取；利用卷积神经网络对手写数字进行识别，实现了对于贴有手写快递单的快递包裹的自动化分拣任务。肖洪云等[11]利用图像识别技术对物流快递包裹上的条形码进行识别，获取货物的物流信息；对货物外观进行激光扫描，获得货物的大小形状特征信息，将两项技术同时应用于物流分拣装备，实现了分拣自动化。

第二章  包装缺陷数据集制作

2.1 包装缺陷检测研究对象分析

数据集是训练深度学习卷积神经网络的基础，影响着模型的最终检测效果。由于现阶段没有开源的包装缺陷数据集可供使用，为完成模型训练，只能通过自制。本章首先介绍了包装缺陷图像的采集环境和拍摄方法，然后对包装缺陷特点进行分析描述，归纳总结，最后运用标注工具对图像进行缺陷标注，制作出包含四类标签的数据集。

快递包装指的是物流快递行业为保障货物在运输过程中不被损坏外加的一种保护措施。日常生活中我们会接触到形形色色的快递包装材料，大体可以分为三类：1.纸质包装，例如纸质文件袋、纸袋子、瓦楞纸箱等；2.塑料类包装，例如聚乙烯塑料包装袋、塑料膜充气袋等；3.木质包装，一般采用合成木板装订。通过走访多个不同大小的快递集散点，对各种快递包装数量进行统计分析，发现日常生活中常用占比较高的两种快递包装为瓦楞纸箱和聚乙烯包装袋。其中，由于瓦楞纸箱具有柔性较差、不防水的缺点，运输过程中受到外部影响产生缺陷的概率更高。因此本次缺陷检测研究对象选择为瓦楞纸箱快递包装。

2.2 数据集制作

由于现阶段还没有公开的包装缺陷数据集，因此为达到研究目的，只能通过自制的方式获得。快递虽然是现代日常生活常接触的物品，但是包装缺陷情况还是有一定的获取难度。数据采集地点选择了两处收发量较大的快递集散点，通过人工拍摄的方式，采集了2356张包装破损图像。在收集到的图片中，每张至少包含一处破损类型，至少有一个破损点。

2.2.1 包装缺陷的采集

经过调研分析，选择瓦楞纸包装盒的缺陷作为研究对象。为保证试验的准确性，加强研究对象的针对性，提高算法对不同外界条件的适应性，通过实地拍摄的方法对包装缺陷图像进行采集。为保证数据集的多样性，采集过程中，拍摄图像时选择不同的外界环境，地点包括室内和室外。室内环境选择照两种照明情况：一种是自然光环境，一种照明设备补光。室内拍摄背景较为简单干净，干扰项较少。室外拍摄在白天自然光照条件下进行，包含两种情况：晴天日光充足光线明亮和阴天光照不甚充足。室外拍摄背景比较复杂，同时人为添加一些干扰条件。在拍摄时在不同的距离，选择多角度、不同遮挡情况进行拍摄。图像的收集要尽量保证不同环境、不同种类缺陷的数量尽可能达到均衡。以上这些操作目的是增强模型的对复杂情况的适应情况，增强模型健壮性。

通过拍摄采集到的包装缺陷图像如图2.1所示。

第三章 基于改进 YOLOv5s 的包装缺陷检测模型 ........................... 15

3.1 YOLOv5s 原理和模型结构研究 .......................... 15

3.1.1 输入模块 ......................................... 16

3.1.2 主干网络 .................................... 17 

第四章 分拣系统设计与网络模型优化 ........................... 33

4.1 包装分拣系统设计 ................................... 33

4.2 利用数据增强优化检测效果 ............................ 36

第五章 结论与展望 ................................. 51

5.1 结论 ......................... 51

5.2 展望 .................................. 51

第四章  分拣系统设计与网络模型优化

4.1 包装分拣系统设计

快速可靠的运输是现代电子商务成功的关键要素。将不同区域，不同类别的货物进行快速有效的分拣，然后按照货物的流向，货物的类型装载到运输设备上，是物流运输过程中占用人力、物力、场地最多，也是最繁琐的一个环节[58]。在物流运输整体流程中，分拣作业涉及到许多环节，随着现代科技的发展，自动化分拣系统已经逐渐取代人工。然而在货物分拣过程中，暂时还没有针对于货物包装破损情况的检测和分拣流程。物流自动分拣系统应具备以下特点：1、能够在短时间内对大批量包裹进行分拣；2、保证分拣的准确率。基于以上特点，对包装破损分拣系统进行设计。

首先明确破损分拣系统功能，设计分拣系统结构（如图4.1）。缺陷分拣的运用场景设置在按货物流向进行分类之前，不收集货物的订单信息，只对外包装完整性进行检查。包装破损分拣包括以下任务： 

1）包裹汇流。通过人工或者机械从众多包裹中选择可以进行流水线分拣的包裹放入传送设备的货物，通过不同的合流道口，传输到主流水线上，以待分拣设备进行分拣操作。为保证检测环节顺利进行，在包裹汇流环节，尽量避免货物堆叠，保证包裹依次通过缺陷检测设备，每次受检包裹只有一个。

（2）分拣信息处理。当包裹在传送带上运输，通过缺陷检测设备时，摄像头通过图像采集，将收集到的包装图像信息传送至计算机控制平台，通过缺陷检测模型对外包装缺陷情况进行分类识别，为下一步的分拣做准备。

（3）包裹分流操作。通过缺陷检测识别出缺陷信息后，分拣系统会根据设定好的分拣流程，通过机械手或者分拣机对包裹进行分拣操作。分拣之后，根据包裹的破损情况，进入不同的分流道口。

第五章  结论与展望

5.1 结论

智能化检测已经开始融入物流运输的各个环节，是智慧物流发展的潮流和趋势。在快递转运过程中对外包装完整度进行检查，可以预防运输过程中造成的货物损坏遗失。针对快递分拣过程中人工检测包装缺陷存在成本高，检测效率低的问题，提出基于机器视觉的包装检测方法，研究成果总结如下：

（1）对瓦楞纸快递包装缺陷情况进行拍摄，采集图像，按照缺陷的形状和成因进行分类和标注，建立包装缺陷数据集，为后续的包装缺陷检测模型提供数据支持。

（2）针对包装缺陷的特点和分布情况，提出基于Swin-YOLOv5s的包装缺陷检测模型，在YOLOv5s的基础上使用Swin Transformer替换主干网络，增强对于小目标的检测，提高信息的全局获取能力；替换损失函数为EIoU，提高模型的回归精度与速度。将改进后的模型在自制包装缺陷数据集上进行训练并测试，检测精确率为93.9%，提升了4.7%；召回率为77.3%，提升了5.0%，在NVIDIA GeForce RTX 3090上检测速度达到了35.6FPS，具有较好的检测效果。

（3）为包装缺陷检测模型的实际应用进行进一步规划。设计了分拣系统，构建模型的实际应用场景。为进一步提升模型的检测效果，对数据集进行数据增强，对模型进行再次训练，使模型的mAP提升至90.2%。使用TensorRT对模型进行网络优化部署，大小被降低至11.4MB，经过实时测试，在边缘计算设备上的检测速度提升至36.3FPS，精确率为90.1%，基本满足实际应用需求。

参考文献（略）