EXPONAT: Computer Vision in der Logistik

Leihgeber: ICS Group

 

Ziel

Unser Exponat bildet das Thema „Computer Vision in der Logistik“ spielerisch ab und motiviert Besuchende zur Interaktion.

Dabei wird ein symbolisches Lagerszenario mit Spielzeug-Staplern und Boxen / Paletten aufgebaut, welches von oben mit einer Kamera beobachtet wird. Die Besucher können die Gegenstände / Objekte frei auf der Fläche bewegen, und die Kamera erkennt die Bewegungen. Diese werden dann an einen digitalen Zwilling übermittelt, der die Positionen digital abbildet.

Um was geht es?

In der Logistischen Praxis gibt es immer noch sehr viele manuelle Prozesse. Objekte wie Pakete oder Paletten mit Waren müssen gekennzeichnet werden, in der Regel durch Barcodes (1D / 2D) oder wenn es physikalisch oder kostentechnisch möglich ist durch RFID oder NFC Tags, die elektronische ausgelesen werden können. Über 90% der Waren sind aber klassisch mit Barcodes etikettiert und darüber identifizierbar. Ob im Wareneingang, bei internen Transporten (Umlagerungen) oder im Warenausgang (Kommissionierung) müssen Warenbewegungen erfasst und in die führenden Abrechnungssysteme (ERP) rückgemeldet werden, damit dort Bestände aktualisiert werden können und Folgeprozesse wie die Rechnungssschreibung korrekt angestoßen werden können.
Diese Vorgänge erfolgen sehr häufig zwar schon digital über mobile Endgeräte mit interierten Scannern, welche die Identifikation aus dem Barcode auslesen und rückmelden können, aber das ist ein manuell ausgeführter Prozess-Schritt mit entsprechenden Fehlerquellen. Das Computer Vision Szenario zeigt, wie KI basierte Kamerasysteme diesen manuellen Prozess automatisieren können.

Wie funktioniert es?

Die KI basierte Kamera-Lösung erkennt die Objekte, liest die Identifikation aus, erkennt zusätzlich die Position, und liefert diese Informationen an das führende System vollständig automatisiert.

Dazu wird das sichtbare Feld der Kamera in Zonen unterteilt, also quasi kartographiert. Die üblichen Objekte in der Logistik wie Stapler, Hubwägen (Ameisen) oder auch Transporthilfsmittel und Behälter wie Paletten, Gitterboxen oder Kartons werden antrainiert. Barcodes werden direkt erkannt und ausgelesen. Hierzu benötigt es keine KI, in der Praxis ist hier der KI Ansatz aus vielen sichtbaren Barcodes den „einen richtigen“ zu erkennen und auszulesen.

Die Kombination dieser Techniken ergibt dann ein identifiziertes Objekt mit der aktuellen Position. In der logischen Verbindung mit einer Lagerstruktur kann dann die automatische Verbuchung über ein Bewegungsprotokoll angestoßen werden.

Technische Komponenten der Lösung

Die Lösung besteht zum Einen aus der speziellen KI basierten und konfigurierbaren digitalen Kamera, und der Auswertungssoftware dahinter, die u.a. OpenCV, eine OpenSource- Softwarebibliothek für KI Bilderkennung, integriert und ein Algorithmus für die Positionserkennung der Objekte.