机器人视觉的进化挑战
在仓储物流场景中，包裹尺寸和外观存在巨大差异，传统视觉系统需要为每个新任务单独开发模型。早期团队常面临数据稀缺问题——标注单张杂乱包裹图像需5分钟，而典型项目仅有数百至数千张训练图像。
通用模型的构建方法
- 基础能力构建：
利用公开数据集训练基础分类能力，识别包裹与背景的差异 - 专业领域优化：
整合某机构多个团队积累的50万张标注图像，覆盖塑料袋、填充邮件、异形纸箱等包装类型 - 多视角训练：
包含非垂直视角拍摄数据，适应传送带、货架等多场景需求
实际应用效果
- Cardinal分拣系统测试：
通用模型仅需1000张新场景图像微调，即可达到原系统2.5万张专用数据的识别精度 - 开发效率提升：
新项目启动时间从6-12个月缩短至1-2个月 - 持续进化机制：
支持将实习生小规模项目数据反馈至基础模型，实现全机器人舰队能力迭代
技术扩展方向
- 多模态识别：不依赖条形码的视觉商品识别
- 损伤检测：自动识别包裹运输损伤
- 可持续包装：适应环保材料带来的外观变化
“我们正在构建技术脚手架，让各团队能快速搭建定制化解决方案” —— 某机构机器人AI总监指出。该系统已整合自主移动机器人采集的货架数据，未来将支持更复杂的仓储自动化场景。