托盘识别与检测助力工业自动化发展白皮书

随着工业4.0和智能制造的浪潮席卷全球，自动化技术已成为制造业转型升级的关键。在这一背景下，托盘识别与检测技术作为自动化物流系统的核心环节，正发挥着越来越重要的作用。

根据德勤中国发布的《中国智慧物流发展报告》，智慧物流市场快速发展，预计2025年规模超万亿元，行业正由自动化、无人化向数据化、智能化发展。2013-2014年底，亚马逊首先在美国的10个亚马逊物流中心布局1.5万个机器人，在机器人的帮助下，亚马逊每笔订单的处理都能节省1个小时，捡货到发货时间从要1个半小时缩减为15分钟，每年可以节省约9亿美元的人力成本。2017年，京东部署了大量AGV机器人的昆山无人分拣中心正式亮相，在国内首次实现前后端无人AGV自动装、卸车作业。随着电子商务产业的快速发展，大数据和物联网等技术实现了广泛的应用，在一定程度上推动了仓库自动化需求的上升，加快了物流供应链自动化和智能化的发展趋势。

目前在传统工业生产领域中，尤其在中小型仓储物流企业，大量的搬运与堆码垛等重型任务仍是由人工操作机器来完成，这会导致人力资源和运营成本的增加，同时也会带来更多的安全隐患。在物料运输环节，最常见的搬运载具就是托盘。工业托盘因作业效率高、生产成本低、安全稳定等优势，广泛应用于生产、运输等领域。货物通常集中放置于托盘上，再通过搬运托盘来实现货物的搬运。

通常，自动化拾取托盘使用的是磁带或者二维码，这需要在部署前期耗费大量时间和精力，人工维护成本高。此外，也出现了基于2D图像的深度视觉托盘识别解决方案，但由于受到光照和算力的限制，这些解决方案在实际工业场景中的应用仍然存在困难。

随着人力成本和自动化成本之间的差距逐渐缩小，越来越多的企业倾向于选择更经济、安全的自动化设备。无人叉车就是其中之一，它可以帮助物流仓储企业全天候24小时安全地分拣和堆放托盘货物。

托盘识别与检测是自动化物流系统中的核心环节，是无人叉车所具有的关键技术。它依赖各种传感器和图像处理技术来识别和定位托盘，从而实现AGV和AMR的自动化搬运与物流仓储的自动化管理。

在智能制造中，无人叉车广泛用于仓储环境中的托盘自动化搬运。然而，实际操作中无人叉车会受到障碍物较多、光照不均、搬运累计误差和人工干预等因素的影响，导致无人叉车的搬运效率低下，甚至出现错误搬运的情况。因此，实现精准高效的托盘识别成为行业内亟待解决的挑战。

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