0  引言

近年来，随着全球贸易的增长和工业制品的广泛应用，物流行业飞速发展。我国物流行业整体运输量在2021年已经超过了529万吨，比去年同比增长了50万吨多；物流仓储市场规模越来越大，2021年我国智能仓储物流行业市场规模达到1145.5亿元。

与此同时，物流仓储行业面临着越来越大的挑战。尤其对于高价值工业制品而言，其外包装表面的破损问题一直是一个关注的焦点。外包装表面的破损不仅会导致货物损坏，还会给企业带来巨大的经济损失和声誉风险。在传统的物流仓储过程中，对于高价值工业制品外包装的破损识别主要依赖于人工的目视检查，这种方法存在效率低下、准确性不高的问题。随着边缘计算技术的快速发展和广泛应用，基于边缘计算的高价值工业制品外包装表面破损识别成为一个备受关注的研究领域。通过在物流仓储场景中部署智能传感器和相机，将采集的图像数据传送至边缘节点进行实时的图像处理和分析，可以快速准确地识别高价值工业制品外包装表面的破损情况。本文基于边缘计算技术，开展面向物流仓储的高价值工业制品外包装表面破损识别研究，以期为物流行业提供一些借鉴。

目前，针对边缘算法在物流仓储中的应用较少，但有部分学者针对物流仓储中的智能识别进行了研究。王雨寒（2022）将双目立体视觉引入到物流仓库的监测中，通过双目相机监测货物和工作人员的位置信息，并利用改进的目标检测算法 LECA-YOLOv5 检测工作人员异常行为，以提高物流仓库的工作效率和安全水平；刘星余（2021）设计了分拣机器人系统，并对其多目标识别和定位进行了实验验证；张鑫鑫（2020）设计了基于计算机视觉的物流仓储安全智能监控管理系统的功能结构，系统具有智能化、实时性的特点，可以对物流仓储中的异常人员和异常行为进行自动分析和预警；陈斌（2018）指出在物流仓储智能系统的应用中，一定要突出其实用性，让其可以真真正正地发挥出作用；刘欢（2012）以物流仓储 AGV为对象，进行了旨在提高图像识别导引AGV转向识别的准确性、实时性和稳定性的研究。

1  边缘计算在物流仓储领域的应用

边缘计算是一种新兴的技术，它将计算和数据处理从传统的云端移动到离数据产生源头更近的边缘设备上。边缘计算的的部署架构。

在物流仓储领域，边缘计算的应用正逐渐引起人们的关注。边缘计算为物流仓储提供了更高效、实时和可靠的数据处理能力，从而改善了物流仓储的运作效率和服务质量。首先，边缘计算在物流仓储中提供了更低的延迟时间。传统的物流仓储系统通常将数据发送到云端进行处理和分析，然后再将结果返回到边缘设备。这种模式存在延迟时间较长的问题，不适合需要实时反馈和决策的场景。通过使用边缘计算，物流仓储可以在边缘设备上进行数据处理和分析，减少了数据传输的时间延迟，使得实时反馈和决策成为可能。其次，边缘计算在物流仓储中提供了更好的数据安全和隐私保护。物流仓储涉及大量的敏感数据，包括货物信息、客户隐私等。传统的云计算模式需要将数据发送到云端进行处理，存在数据隐私泄露和安全性问题。边缘计算将数据处理、存储和传输都在本地进行，可以更好地保护数据的安全性和隐私。最后，边缘计算使得物流仓储的决策更加智能化。边缘设备上可以安装各种传感器和智能设备，实时采集和分析物流仓储中的数据，如温度、湿度、位置等信息。通过边缘计算，物流仓储可以进行实时的数据分析和决策，如货物运输路径规划、库存管理等，使得物流仓储的运作更加智能化和高效。随着边缘计算技术的不断发展和成熟，相信它将在物流仓储领域发挥越来越重要的作用，推动物流仓储行业的创新和发展。

2  边缘计算在高价值工业制品外包装表面破损识别中的应用

2.1  边缘计算在高价值工业制品外包装表面破损识别中的作用

边缘计算技术在高价值工业制品外包装表面破损识别中起着重要的作用。它能够将数据处理和决策能力尽可能地靠近物流仓储系统的边缘，提供更快速、实时和可靠的破损识别服务。首先，边缘计算技术可以实现实时的破损识别。边缘设备上部署的图像处理和识别算法可以在数据产生的地方进行实时处理，减少了数据传输的延迟。与传统的云计算模式相比，边缘计算能够更快速地响应破损识别请求，并在更短的时间内得到结果，使得物流仓储能够及时发现和处理外包装表面的破损情况。其次，边缘计算技术可以减少数据传输和存储的需求。外包装表面破损识别通常需要对大量的图像数据进行处理和分析。通过边缘计算，可以将数据处理和存储的任务分配到边缘设备上，减少了云端的负载和网络传输的压力，提高了系统的整体效率。最后，边缘计算技术还提供了更好的容错性和稳定性。传统的云计算模式中，若云端出现故障或网络中断，物流仓储系统将无法正常运行。边缘计算将数据处理和决策能力分布到边缘设备上，即使云端出现故障，物流仓储系统仍然可以继续进行破损识别任务，并具备一定的容错能力。

2.2  高价值工业制品外包装表面破损识别的方法与算法

高价值工业制品外包装表面破损识别是物流仓储领域中一项重要的内容，它可以有效地帮助企业识别和记录在物流过程中高价值工业制品外包装表面的破损情况，提前发现问题并采取相应的措施，保证货物的安全和质量。高价值工业制品外包装表面破损识别的方法包括图像处理和特征提取。通过使用计算机视觉技术，将获取的包装图像输入到系统中进行处理。图像处理方法可以包括去噪、增强、分割等步骤，以提高图像质量和信息的准确性。通过特征提取算法，从图像中提取出与表面破损相关的特征，如边缘、纹理、颜色等。这些特征可以用于后续的分类和识别任务。另外，针对高价值工业制品外包装表面破损识别，常用的算法包括机器学习、深度学习和图像处理技术。传统的机器学习算法如支持向量机(SVM)、随机森林等可以用于分类任务，通过训练模型将图像特征与表面破损类别进行关联，从而实现自动破损识别。深度学习算法如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等可以提取图像的高级特征，并结合大规模的标注数据进行训练，实现更准确的表面破损识别。最后，针对高价值工业制品外包装表面破损识别，还可以采用基于规则的方法。通过定义一系列的规则和阈值，对图像进行分析和判定。例如，可以设置阈值来检测图像中的裂纹、碎片、凹陷等破损情况。以上技术可以相互结合，帮助物流仓储实现自动化、智能化的破损识别，提高货物的安全和质量管理效率。

3  高价值工业制品外包装表面破损类型与原因分析

3.1  物流仓储中高价值工业制品外包装表面破损类型

在物流仓储过程中，高价值工业制品的外包装表面破损类型主要有划痕、装机破损、压力变形等。划痕是指外包装表面因被硬物摩擦或碰撞而产生的线形损伤。划痕会导致包装丧失美观，同时还容易影响产品的销售和使用价值。划痕的产生原因包括人为因素和设备因素。人为因素主要是在搬运、装卸、储存等环节中不注意操作，导致包装被硬物刮擦；设备因素主要是物流设备的设计和制造不合理，如输送带上的不平整表面、机械部件缺陷等。撞击破损是指外包装在运输和搬运过程中因受到冲击而产生的破损。撞击破损一般会造成包装的破裂、变形和损坏等后果。撞击破损的原因主要包括运输车辆行驶不稳定、搬运过程中发生摔落、受到颠簸和震动等。此外，如果包装设计不合理或者材料质量差，也容易导致包装在撞击冲击下容易破损。压力变形是指外包装在承受压力作用下产生的外观变形。例如，工业制品包装在搬运或储存过程中被其他物体压迫，导致包装变得凹陷、变形或破裂等。压力变形的原因包括堆放不当、搬运过程中的挤压、物流仓储环境湿度过高等。

3.2  物流仓储中高价值工业制品外包装表面破损原因分析

包装设计不合理是导致外包装破损的主要原因之一。包装材料选择不当、包装结构不够牢固，或者包装内部尺寸与产品不匹配，都容易导致外包装在运输或储存过程中受到冲击而破损。因此，在进行包装设计时，需要充分考虑产品的特性和运输储存环境，选择合适的包装材料和结构，提高外包装的保护性能。不当的搬运操作也是导致外包装破损的一个重要原因。例如，在搬运过程中对包装的抓握不当，或者使用不合适的工具和设备进行搬运，容易导致包装受到划痕、撞击破损或压力变形等。因此，操作人员需要经过专业培训，掌握正确的搬运操作方法，使用适当的工具和设备，避免人为因素导致的包装破损。此外，运输车辆在行驶过程中受到颠簸、震动或碰撞，都会对外包装产生冲击力，导致划痕、撞击破损等。外包装还会受到恶劣天气的影响，如降雨、湿度过高等，使包装材料变得湿润，进而引发压力变形。为避免这些问题，物流企业需要加强车辆维护，选择适当的运输工具和设备，同时注意天气情况，确保运输环境的稳定性。最后，产品在储存或运输过程中堆叠不稳，容易发生滑倒、倾倒等情况，导致包装受到冲击而破损。因此，在储存和运输过程中，需要合理安排堆放顺序和堆叠方式，确保产品稳定堆放，从而减少外包装的挤压和撞击。

4  基于边缘计算的高价值工业制品外包装表面破损识别系统设计与实现

4.1 系统设计需求

系统流程图如图4所示。设备功能需求如下：

模型训练：通过神经网络模型对接收到的数据进行训练，并保存训练好的网络模型。

数据预处理：根据模型对训练数据的数量需求，进行数据扩增，如旋转、镜像、缩放等操作，以增加数据集的多样性和数量。

数据采集：将拍摄或开源的数据集进行存储，用于模型的训练和测试。

数据转码：将训练、测试或识别的数据转换成适合神经网络模型训练、测试和识别的格式，如LMDB格式。

文件传输：使用SSH协议，在训练、测试和识别阶段进行端与端之间的文件传输，保证图像数据的安全且无密传输。

数据清洗：对于不清晰或噪声过大的数据进行清洗和剔除，确保训练后模型的泛化能力。

模型迁移：使用迁移学习，将云端训练好的模型参数传输到边缘设备，在边缘设备上对新数据进行再训练和分析，以提高模型的泛化能力并减轻云端的压力，加快数据传输速度。以上功能需求可以帮助设计和实现基于边缘计算的高价值工业制品外包装表面破损识别系统，实现对图像数据的训练、预处理、采集、转码、传输、清洗和模型迁移等操作，从而提高识别系统的准确性、效率和可用性。

4.2  系统整体设计

系统模型采用三层架构，包括终端层、边缘层和云端层。在处理过程中，整个系统从上往下进行数据收集、处理和展示。终端层负责数据的收集模块和展示结果模块。在数据收集过程中，终端层需要进行数据清洗和收集，以保证收集到的数据完整且清晰。对于不清晰或噪声过大的数据，需要进行剔除，以确保后续训练的模型具有较高的泛化能力。边缘层位于终端数据和云端计算模块之间，主要功能包括迁移学习模块和文件传输模块。文件传输模块使用SSH协议进行数据传输，在保证数据完整性的同时加快传输速度，SHH协议通过使服务器之间设置为无密传输，可以加速数据传输，并确保数据的完整程度。迁移学习模块利用云端训练好的模型，对边缘设备上的数据进行测试、识别和再训练，以提高模型的性能和适应性。云端层负责数据处理和模型训练。在云端层，将数据转换成适合Caffe框架训练的LMDB格式，然后使用神经网络模型对数据进行训练。训练好的模型可以发送到边缘设备，供后续的识别和再训练使用。云端层还可以将准确率和损失率等训练指标发送回终端层进行展示。整个系统的数据流程是：终端层收集数据并发送到云端层进行训练，然后将训练好的模型发送到边缘设备。边缘设备在运用云端模型的基础上对后续的数据进行识别、测试和再训练。通过终端、边缘和云端的协作，实现高价值工业制品外包装表面破损的识别和处理。该系统模型具有明确的层次结构和功能模块，在物流仓储中可以提高破损识别的准确性、效率和可靠性，为企业提供更优质的物流保障。

4.3  数据集收集

针对高价值工业制品外包装表面的划痕、压力变形和装机破损等破损类型，收集相应的数据集以进行模型训练和测试。划痕是物流仓储中常见的一种外包装表面破损类型，在收集划痕数据集时可以选择一些具有代表性的划痕图片，如长度、宽度、深度等不同级别的划痕图片，以及一些没有划痕的外包装图片。压力变形是在物流仓储过程中由于货物堆放不当或者运输过程中受到挤压等原因而产生的一种外包装表面破损类型。在数据集收集中选择一些具有代表性的压力变形图片，如不同程度、不同形状的压力变形图片，以及一些没有压力变形的外包装图片。装机破损是在物流仓储过程中由于货物在运输过程中受到振动、撞击等而产生的一种外包装表面破损类型。在数据集收集中选择一些具有代表性的装机破损图片，如包装材料破损、产品部件损坏等图片，以及一些没有装机破损的外包装图片。将以上三种类型及没有破损的图片制作成数据集，并在边缘计算设备上进行训练和测试。在数据获取过程中发现不同数据集中的图像大小不一致，为了满足LMDB格式的转换要求，需要将图像的大小统一调整为256x256像素。为了方便处理，使用Matlab对不同数据集中的图像名称和格式进行了统一处理，将三种破损类型的图像分别标记为0、1、2、3。图像的类型和数量统计如表1所示。

表1 破损图像的类型和数量

4.4  迁移学习

迁移学习是一种机器学习技术，通过利用已经在相关任务上训练好的模型的知识和参数，来改善在新任务上的学习表现。在高价值工业制品外包装表面破损识别系统中，迁移学习可以发挥重要的作用。通过在云端对大规模数据训练一个强大的模型，可以利用这个模型的参数和特征表示来解决边缘设备上的破损识别任务。在云端用大量的数据进行训练，可以得到一个具有良好泛化能力的模型。将在云端训练好的模型迁移到边缘设备上，对边缘设备收集到的新数据进行再训练和分析。通过迁移学习，可以利用云端模型的知识和参数，加快边缘设备上新数据的学习过程，提高破损识别模型的性能和效果。高价值工业制品外包装表面破损识别系统迁移学习流程。

5  结论

   在物流仓储过程中，高价值工业制品的外包装表面破损会导致产品的质量降低和价值损失，因此准确识别和及时处理外包装破损问题对物流企业具有重要意义。随着边缘计算技术的发展，其在物流仓储中的应用也越来越受到关注。基于边缘计算的高价值工业制品外包装表面破损识别研究，通过将数据处理和分析推向物流仓储现场，实现实时监测和识别外包装破损的手段，并提供及时的处理措施。这将大大提高物流仓储的效率和精度，减少包装破损对于高价值工业制品的影响，促进物流领域的发展。本文面向物流仓储基于边缘计算对高价值工业制品外包装表面破损识别的研究，以期为物流行业识别包装破损提供参考。

文章来源：  《物流科技》  https://www.zzqklm.com/w/jg/30901.html