Odoo计算机视觉：仓库货位识别与自动化盘点方案-优快云博客

Odoo计算机视觉：仓库货位识别与自动化盘点方案

【免费下载链接】odoo Odoo. Open Source Apps To Grow Your Business. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/od/odoo

在现代仓储管理中，传统人工盘点方式存在效率低下、误差率高、人力成本大等痛点。Odoo作为开源企业资源规划（ERP）系统，通过整合物联网（IoT）设备与条码识别技术，提供了一套货位识别与自动化盘点的解决方案。本文将详细介绍如何利用Odoo现有模块构建计算机视觉应用，实现仓库货位智能识别与库存自动盘点。

系统架构与核心模块

Odoo的仓库自动化方案基于以下核心模块构建，形成从数据采集到库存更新的完整闭环：

IoT基础模块：iot_base/提供设备接入能力，支持摄像头、扫码枪等硬件集成
条码管理：barcodes_gs1_nomenclature/实现GS1标准条码解析，支持货位编码识别
库存管理：stock/核心模块，提供货位管理、库存盘点等基础功能
POS集成：pos_restaurant/中的扫码功能可复用为仓库数据采集入口

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硬件部署与设备集成

摄像头与扫码设备配置

Odoo的iot_base/模块支持多种物联网设备接入,通过USB或网络连接摄像头与扫码枪。在POS模块中已实现摄像头集成,可复用该功能进行仓库货位图像采集:

pos_restaurant/static/src/app/screens/floor_screen/floor_screen.xml中定义了摄像头图标按钮,点击即可启动图像采集功能:

<i class="fa fa-camera" role="img" aria-label="Picture" title="Picture"></i>

对于条码扫描,系统支持GS1标准条码解析,barcodes_gs1_nomenclature/data/barcodes_gs1_rules.xml定义了多种条码规则,如:

<record id="barcode_rule_gs1_00" model="barcode.rule">
  <field name="barcode_nomenclature_id" ref="default_gs1_nomenclature"/>
  <field name="type">package</field>
  <field name="pattern">00(\\d{18})</field>
  <field name="name">SSCC-18</field>
  <field name="alias">Serial Shipping Container Code</field>
</record>

货位编码规范

建议采用"区域-货架-层-位"四级编码结构,如"A-01-02-03"表示A区01号货架第2层第3位。可通过barcodes_gs1_nomenclature/views/barcodes_view.xml配置自定义条码规则,实现货位编码与产品条码的自动识别。

货位识别实现方案

条码与二维码识别

Odoo内置条码解析功能可直接用于货位识别,通过调用barcodes_gs1_nomenclature/模块中的解析函数,实现货位编码的自动提取:

# 伪代码示例
from odoo.addons.barcodes_gs1_nomenclature.models.barcode_nomenclature import BarcodeNomenclature

nomenclature = self.env['barcode.nomenclature'].search([('name', '=', 'GS1-128')])
result = nomenclature.parse_barcode('010761234567890123456789')
# 解析结果包含货位编码、产品信息等

对于二维码识别,系统支持通过URL生成二维码图片,l10n_ke_edi_tremol/views/report_invoice.xml中的实现方式可复用:

<img t-att-src="'/report/barcode/?barcode_type=%s&amp;value=%s&amp;width=%s&amp;height=%s&amp;quiet=%s' % ('QR', quote_plus(o.l10n_ke_cu_qrcode), 130, 130, 0)" alt="QR Code"/>

图像识别与处理

虽然Odoo核心模块未直接提供计算机视觉算法,但可通过以下方式集成:

外部API集成: 调用第三方图像识别API处理货位图像
自定义模块开发: 添加OpenCV等库实现本地图像识别
IoT设备集成: 通过iot_base/连接智能相机,直接获取识别结果

自动化盘点流程设计

盘点流程

启动盘点：创建盘点任务,指定盘点范围
图像采集：通过摄像头拍摄货位图像
货位识别：解析图像中的货位编码与产品信息
数量统计：识别产品数量并与系统库存比对
差异处理：生成盘点报告,处理盘盈盘亏

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库存更新与差异处理

识别完成后,系统自动更新库存数量并生成盘点报告。可参考stock/模块中的库存调整功能,通过以下伪代码实现:

# 伪代码示例
inventory = self.env['stock.inventory'].create({
    'name': 'Computer Vision Inventory',
    'location_ids': [(4, location_id)],
})
inventory.action_start()

# 批量更新库存
for product in recognized_products:
    inventory_line = self.env['stock.inventory.line'].create({
        'inventory_id': inventory.id,
        'product_id': product.id,
        'product_qty': product.recognized_qty,
        'location_id': location_id,
    })

inventory.action_validate()

系统会自动比对实际识别数量与系统库存,生成差异报表并支持一键调整。

实施步骤与注意事项

实施步骤

环境准备:
- 安装Odoo并启用iot_base/、stock/、barcodes_gs1_nomenclature/模块
- 配置摄像头或扫码枪等硬件设备
系统配置:
- 通过barcodes_gs1_nomenclature/views/barcodes_view.xml配置货位条码规则
- 设置仓库货位编码与图像采集点
开发集成:
- 开发图像识别模块或集成第三方API
- 实现货位识别结果到库存系统的数据同步
测试与优化:
- 进行货位识别准确性测试
- 优化图像采集角度与识别算法参数

注意事项

硬件兼容性: 确保摄像头分辨率(建议≥1080P)与光照条件满足识别需求
条码质量: 货位条码需清晰完整,避免污损或褶皱
网络稳定性: 如使用云端图像识别API,需保证网络通畅
数据安全: 仓库图像数据建议本地处理,避免敏感信息泄露

总结与展望

Odoo通过现有模块与少量定制开发,可构建一套高效的仓库货位识别与自动化盘点系统。该方案基于条码/二维码识别技术,结合图像采集与处理,实现了从货位识别到库存更新的全流程自动化。

未来可通过引入深度学习算法,提升复杂场景下的货位识别准确率;同时扩展iot_base/模块功能,支持更多智能设备接入,构建完整的智能仓储解决方案。

如需进一步了解Odoo仓库管理功能,可参考官方文档:README.md及stock/模块源码。关注项目更新,获取更多计算机视觉在仓储管理中的应用案例。

【免费下载链接】odoo Odoo. Open Source Apps To Grow Your Business. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/od/odoo

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考