康耐视自1981年成立以来一直专注于机器视觉技术的研发及应用，位列行业第一。2014年，康耐视在全世界范围交付了100万套视觉设备，在全球20多个国家设定办事处和分公司，在全球接近800项专利。
在“CALTS2017第九届中国鞋服行业供应链与物流技术研讨会暨第二届全国鞋服物流经理人互动场”上，康耐视视觉检测系统（上海）有限公司物流销售高级经理梁荣先生以《服装物流中的ID 识别应用以及问题应对》为题，深入分析了ID读码识别技术在鞋服物流中的应用。
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服装物流中的ID应用及挑战
（1）机器视觉四大功能
第一，引导：引导手臂去定位组装，拿起放下；
第二，检测：检测产品的缺陷；
拣货、打包&复核，解放双手应用
康耐视在亚马逊的项目，即 Kiva机器人货到人拣选。以前的做法是操作人员将产品搬到供包台再读条码，现在用固定读码器，可以覆盖300～400的景深和视野。操作人员无需思考如何读码，只要条码朝上即可，这种方式读码效率可以提高30%。
高速自动分拣
包括顶部扫描方案和三面扫描（顶部和左右侧面）等。
印刷&贴标
服装行业ID应用更多的是两维视觉，主要应用于引导、检测、测量等场景。在物流行业也可能会用到视觉。目前公司有一个客户仓库每天拣选量为100万件，有两条线分拣。读不到条码的会把图像存储下来，然后进行分类，并分析到底是哪些包裹条码读取不出。后来发现，包裹没有贴标，或者标签在流转过程中掉落的情况很多。对此，康耐视建议客户在贴完条码时马上用一台相机检测有没有贴好，或者有没有贴上去，从前端进行干。
2D视觉应用
去年底，康耐视收购了三家国外3D公司，准备攻坚3D领域，年底会有新产品推出来。在物流中的应用主要是3D定位拣。在传统行业，产品的水平度比较好，但物流行业包裹大小不一、形态各异，而且有倾斜角度，因此可以通过3D定位进行自动播种、自动拣货。
自动仓储
（3）ID应用中存在的问题
条码覆膜、多代码等
大倾斜角度
包裹不规则、软包
景深
反光、对比度低
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如何解决？
首先需要最佳算法。其次是图像可视化的性能反馈，可以把读取不到的包裹用图表形式反馈给客户，并从前端干预，从而提高读取准确率。第三则是工业连接，康耐视以自动化为主的，工业连接应用性上做得非常好。
目前在物流行业内主要有三种条码识别技术。
第一，激光技术。
目前最主流的技术。原理是通过一个振荡器把点激光变成一根线，这根激光线横切条码，把条码读出来。但是激光读码器随着使用的增加容易受损，读码率会下降。另外，它必须要横切条码才能解码，所以只能读取一维条码。过去只能单个方向读码，现在技术在发展，开发出交叉式激光读码器，在服装行业很难读取一些反光包装的条码，这是它的痛点。
第二，线扫描技术。
这种技术也是图像式技术，把一根根线拼接成一个图像。优势是可以读取二维码，也可以进行图像反馈，但是线扫描的读码器有本身原理的缺陷，它的景深比较小，需要在读码之前做测高，容易受到线体震动的影响，假如线体是震动的，成像就会有畸变。
第三，图像二维读码器。
当产品经过上方时，是多次读码的。它的缺陷是速度比较慢。
康耐视推出的RTM系统通过截图图像并分类，用户可以在家里或者任何地方用手机、pad、电脑登录浏览器查看过去24小时的读取率。RTM系统的目标是通过分析无法读取的图像，并对无法读取的原因进行分类，让客户能够用于提高他们的流程，从而将这一优势推到更高的层面。
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经典案例分享
（1）西班牙项目——JEVASO
以前就是用激光读码器，遇到很多挑战。当条码有破损、污损、褶皱时很难读取。服装行业很多客户会要求98%的读取率。我们在衣服上方有三台读码器，它的角度，位置，打光技术有些特别，然后一定程度上去除反光。另外，读码器里面过滤一些散光。还有条码追踪技术，当进行读码上方时读取三次，总能够看到条码的。
（2）德国项目——ZELANDO
该项目是鞋子和衣服混合存放，除了顶扫之外还有两个侧面的扫描。刚才提到的条码有褶皱、变形、反光、污损情况，鞋盒的清晰角度比较大，如果是大角度读取的话，在图像里条码是压住一根线，对读条码也比较具有挑战性。值得注意的是，有的服装条码隐藏在服装里面，可以通过提供图片实现前端规范化。目前很多新仓库目前都采用康耐视多面扫系统。
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