基于深度学习的商品分拣系统设计与实现

在不间断的流水线作业环境下,采用普通的人力进行商品分拣的效率低,错误率高。此外,单一的分拣系统无法适应多种物体分拣的情况。因此,提出了一种基于深度学习的商品分拣系统。该系统采用基于SSD算法的多目标检测进行目标对象的类别识别,采用TensorFlow框架提高识别准确率,使用RRT算法实现路径规划,同时增设训练模型以适应不同使用场景。实验表明所提出的系统夹取效果能够满足流水线作业环境下进行分拣的需求。

物流园区的作用与选址

物流园区作为物流网络中的一个结点 ,其建设既是物流本身发展的需要 ,也是城市发展对物流提出的要求。物流园区能有效整合物流资源 ,带动城市经济发展 ,成为商品周转、分拣、保管、共同配送、流通加工和信息处理的中心 ,同时支撑联合运输的发展。为更好地发挥园区作用 ,物流园区在选址上要遵循经济和环境合理、利用现有的物流基础设施、与城市总体规划相协调等原则 ,同时考虑物流服务的需求量、交通状况和土地价格等因素。