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日均快遞超5億,這屆618智慧物流少不了它

明治傳感 ? 2024-06-18 08:24 ? 次閱讀
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今天是618,你有多少個快遞在路上呢?

每年618都是一場盛大的“狂歡”,也是檢驗物流企業的試金石,與往年不同的是,今年多個電商平臺取消預售模式,直接銷售現貨,并且不同平臺大促周期也不同。

據交通部數據顯示,618大促第一周(5月20日-5月26日),全國快遞攬收量約35.93億件,環比增長7.29%,日均業務量已達5.13億件。

如何應對如此數量龐大的挑戰?明治的智能讀碼器在物流的快速分類中發揮著至關重要的作用。無論是在自動分類、手動分類還是批量分類場景中,智能讀碼器都能以其高效、準確的特點為物流管理帶來便利。

本期小明就來帶大家看看這些在物流分類中發揮著重要作用的智能讀碼神器~

# 01自動分類

應用場景:

在物流行業中的倉儲和分揀環節,如郵政、電商、快遞等行業。

使用位置固定、需要讀取遠處物品標簽的場合,如倉庫入口、分揀中心等。

通過自動識別進入倉庫的貨物信息,實現貨物的自動分類、入庫和庫存管理,減少人工操作,提高作業效率。

固定式智能讀碼器①

RCD-AI100-F系列

產品特點:

操作0門檻的經濟型智能讀碼器

高效讀取工業場景一維碼、二維碼,支持入門級 DPM 讀碼應用

紅/白顏色的內置光源可選,適應不同場景,無需額外配置光源;針對不同的材質包裝、打碼顏色擁有更強的適應性

固定式智能讀碼器②

RCD-AI100-S系列

產品特點:

支持不同打碼工藝的條碼讀取,如鏤空點陣碼、孔陣碼、弧度DPM碼、撞針DPM碼、點陣碼等

采用先進的液態對焦技術,可實現單次毫秒級變焦速度僅需數張采樣圖片即可實現精準對焦,相比于傳統的機械鏡頭對焦技術需要數百張采樣才能完成對焦,采樣速度達到近百倍的提升,具有對焦快速、精準、清晰的優勢

調試便捷,只需一鍵點按讀碼器機身“Tune”鍵,即可針對暗場亮場等不同場景,自動完成對焦、曝光、增益和碼制搜索參數調節

固定式智能讀碼器③

RCD-AI100-X系列

產品特點:

內置百萬級像素圖像傳感器與自研高級采樣技術和亳秒級解碼算法結合,識別精度最高可達0.06mm,支持超小碼讀取

搭載高性能深度學習芯片:在碼受損、對比度低、印刷質量差、歪斜、噪點、鏡面、靜音區、模糊、彎曲、折疊、缺角/遮擋等復雜情況下也能有效讀碼,魯棒性強

靈活的光源系統:紅/白光可選,4組光源均可獨立控制,1-24節光源亮度調節,提供16種補光方案

預設多套算法和成像參數進行循環解碼,可同時兼容亮暗場情況和產品高度差場景

配置Cortex4核處理器,單內核高達1.8GHz實現一/二維碼的極速定位,速度提高了3倍,讀取最大速度最快60個/秒

# 02手動分類

輔助識別:工作人員在手動分類時,可以使用智能讀碼器快速識別包裹上的條形碼或二維碼,提高分類效率。

RCH-01HFP

手持式讀碼器

產品特點:

搭載清晰對焦系統,可支持連續高強度穩定作業

支持多種碼制信息的識別,精度最高為4mil,識別更精確

數據在上傳至上位機之前可調整預設信息,修改數據的輸出格式,靈活滿足各類使用需求

# 03批量分類

應用場景1:

在面對大量包裹分類時,需要對標簽進行遠距離非接觸式識別,迅速識別貨物上的RFID標簽,實現貨物的快速定位、追蹤和庫存管理,提高物流系統的透明度和可視化程度。

RVC-H610P

超高頻RFID讀寫器

產品特點:

通訊接口帶隔離防護、關鍵通訊接口防雷防靜電
工業機構設計,IP67防護等級,可輕松適應惡劣的工業生產環境

300-2000mm讀取距離,寫入距離0-1000mm

通訊方式支持十/百兆網口通訊、RS232/RS485串口通訊

通訊接口(GPIO邏輯控制):采用2路輸出,2路輸入控制

供電支持寬壓DC9~24V

通訊接口帶隔離防護、關鍵通訊接口防雷防靜電

應用場景2:

在物流運輸中,托盤和集裝箱上通常貼有大量的條碼標簽,用于標識貨物的信息和目的地。寬視野的讀碼器可以快速讀取這些條碼,實現托盤和集裝箱的快速識別和管理。

在裝卸貨區域,寬視野的讀碼器還可以同時讀取多個托盤或集裝箱上的條碼,簡化操作流程,提高裝卸效率。

RCD-AI2000系列

寬視野智能讀碼器

產品特點:

景深,能夠全方位讀取傳送帶上任意方位任意大小的條碼,覆蓋范圍廣

搭載大尺寸卷簾曝光圖像傳感器,實現以往數倍以上的視野,滿足大視野下的條碼讀取

搭載超高算力芯片,深度學習定位算法,可輕松快速地完成讀碼任務,適合在高速傳送帶上高效工作,提高了物流條碼掃描的效率和準確性

專為應用場景設計的鏡頭接口方案,提供C型接口不同的鏡頭選擇,涵蓋 8mm、12mm、16mm、25mm、35mm,50mm,75mm、遠心鏡頭等,可最大范圍覆蓋現場應用

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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