自动化损伤检测的微妙挑战

每年有数十亿客户订单通过某中心的全球物流中心网络，不可避免地会有部分物品在仓库运输过程中遭受意外损伤。某中心的员工始终在物流中心内检查受损物品，而由某机构位于德国柏林的机器人AI团队开发的机器学习方法，或许有一天能为这项任务提供额外的"眼睛"支持。

除了避免发货延迟和提高仓库效率外，这种特殊形式的人工智能还有助于通过减少受损商品的发货来降低浪费，确保客户需要退回的受损物品更少。在每千件发往客户前的物流中心处理物品中，受损的不到一件。虽然比例很小，但在某中心的规模下，这仍然构成了一个具有挑战性的问题。

损伤检测的复杂性

损伤检测之所以具有挑战性，主要有两个原因。首先是数据稀缺问题。“在物流中心发生的损伤很罕见，这显然是件好事，“支持该团队的首席应用科学家Ariel Gordon表示，“但这也使得检测变得困难，因为我们需要在干草堆中寻找这些针，并识别损伤可能采取的多种形式。”

第二个原因涉及人工智能的理论挑战。对人类来说，日常损伤检测似乎很容易，但判断某物是否受损到无法销售的程度是主观的、常常模糊不清的，并且取决于上下文环境。此外，产品损伤的性质使得甚至难以为机器学习模型定义什么是损伤。损伤既是异质的——任何物品或产品都可能受损——又可能采取多种形式，从撕裂到孔洞，再到较大集合中的单个破损部件。

数据收集与模型训练

为了应对这些挑战，研究团队在汉堡附近的一个物流中心设立了数据收集点，这个区域被亲切地称为"损伤之地”。团队在那里建立了一个配备传感器和照明的拍摄亭，收集了约30,000张产品图像，其中三分之二是受损物品的图像。

团队首先采用了监督学习的方法，使用这些数据作为标记训练集，让算法构建可推广的损伤外观模型。在分析先前未见过的产品图像时，模型会给出损伤置信度评分。研究人员必须通过确定模型宣布产品不适合发送给客户的置信度阈值来调整模型的敏感性。

多方法融合提升准确性

单纯的监督学习方法虽然前景看好，但仍存在一些缺点。为此，团队决定将异常检测能力纳入他们的损伤检测系统中。他们利用了某中心多模态识别团队开发的计算机视觉工具，该工具能够纯粹从产品图像中识别产品。

“损伤检测也可以通过识别产品图像与参考图像库之间的差异来利用相同的方法，“参与两个项目的资深应用科学家Anton Milan表示，“实际上，我们之前在多模态识别方面的工作使我们能够通过评估和调整现有解决方案，快速探索损伤检测的这一方向。”

未来展望

团队目前正在探索如何结合判别式和基于异常的机器学习方法的贡献，以提供最准确的产品损伤评估。同时，他们正在开发用于物流中心试验部署的硬件，并收集更多关于受损物品的数据。

一旦技术成熟，预计将看到因损伤导致的客户退货减少，因为能够在将产品发送给客户之前识别并修复受损产品。不仅如此，通过在履行链的早期识别损伤，还能够与供应商合作构建更稳健的产品，这将继续减少总体损伤——这是该项目的重要长期目标。