基于机器视觉的智能仓储管理系统设计与实现

随着智能仓储需求的不断增加,有效的货物管理系统成为研究的热点。本文旨在通过机器视觉技术实现对仓库货物的自动识别与计数,提高仓储管理的效率和准确性。采用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)技术对货物的识别与计数的数学原理进行了深入研究。利用网络摄像机、服务器以及响应的软件平台搭建了实验环境,对本文系统进行测试。实验验证了本文设计的系统能够准确地识别和计数图像中的货物,性能达到了预期目标。为后续的技术改进和应用推广提供了理论依据和实验数据。