一、 仓储中的单据与产品管理发展趋势

在现代仓储与财务管理中，高效准确的单据和产品管理对于业务流程的顺畅至关重要。单据和产品的扫码归档是其中极为重要的一环，直接影响数据的实时同步和集中管理。传统手工扫码方法依赖人工操作，耗时且易出错，尤其在处理大量单据时问题更为突出。近年来，随着深度学习和机器视觉技术的发展，基于人工智能的扫码归档系统成为一种高效的替代方案。基于深度学习和机器视觉的扫码归档技术具有自动化、非接触的特点，以及高效、高精度和简便的设备维护优势，这使得该技术在仓储和财务管理领域展现出极大的潜力。

图1 现代仓储的信息化与智能化

二、 高精度单据与产品智码存档方案套装组成

在此背景上，友思特结合CMOS视觉工业相机与自研软件，开发出了二维码智能管理的优质方案。其主要构成分为两个部分：

1. uEye+ CMOS工业相机 XCP系列

图2 uEye+ CMOS XCP工业相机

uEye+ XCP系列是业界最小的C接口嵌入式相机，只有29 x 29 x 17mm大小，工业金属外壳，将工业质量与低廉系统价格完美结合。IO连接器一应俱全，坚固耐用，确保在严苛环境中稳定运行。相机兼容视觉标准（U3V / GenICam），配备C接口转接环让相机可以使用普通镜头。可以根据各类应用需求提供不同参数型号的相机，适配各种项目应用。

2. 友思特自研高精度单据与产品智码存档系统软件

图3 友思特自研高精度单据与产品智码存档系统软件

该软件预设了产品盒子和单据两种扫码类型，自动和手动两种操作模式，单拍和连拍两种单据存档类型。通过调用IDS高分辨率相机自动获取图像，基于深度学习模型对二维码进行检测和分割，存取分割的二维码图像列表和位置列表，再进行二维码识别，从而实现高精度扫码。根据识别结果，软件自动将采集图像转换为PDF格式，确保文件的统一性和便于存储。后续上传至企业的ERP系统，实现数据的实时同步和集中管理。结合深度学习模型和传统图像处理技术，该软件实现了二维码大于99.9%的检出率，整个过程高度自动化，显著提高单据处理的效率和准确性，减少人工操作的时间和错误率，优化了仓储和财务行业的业务流程

三、 实际客户需求

某一机器人执行器生产制造企业的客户给予了如下的项目需求：

产品盒子上粘贴的二维码识别，出入库单据二维码识别，识别率≥99%，适配不同规格的产品盒子；

根据二维码识别结果拍照存图命名，以及存PDF文档命名，用于后续上传ERP系统；连拍模式要求，以处理同一产品多张单据的情况，将多张单据的拍照识别结果存PDF文档命名；手动/自动模式切换，自动捕捉二维码并识别存档；通信要求，通过TCP/IP将存档内容上传ERP系统。

图4 友思特高精度单据与产品智码存档系统平台方案示例

友思特高精度单据与产品智码存档系统平台，用于处理可见光相机成像设备采集的产品、单据或其他具有二维码对象的图像。该系统软件基于深度学习模型，可以在大画幅内捕捉二维码对象，并对其进行精确的分割。系统会自动存储分割后的二维码图像列表及其在图像中的位置信息，随后进行二维码的高精度识别。根据识别结果，软件会自动将采集的图像批量转换为统一的PDF格式文件，确保文件格式的标准化并方便后续存储管理。此外，识别后的数据会自动上传至企业的ERP系统，实现数据的实时同步与集中管理，极大简化了单据与产品盒子管理流程。整个过程实现了高度自动化，减少了人工操作的错误与时间成本，显著提升了单据处理的效率与准确性。

四、 高精度单据与产品智码存档系统方案优势

高效自动化流程：结合成像设备，结果传输至上位机进行检测识别和统计分析，并存档留底，全程按预设逻辑自动化实现，减少人工干预，大幅度降低人工操作的漏检/错检率以及人工成本。

高精度二维码识别：结合深度学习模型，从大画幅的内容中识别捕捉细小的二维码对象，起动态ROI放大，大大提升二维码的检出率。

鲁棒性和兼容性强：通过深度学习模型和传统图像处理结合的方式，使得系统在自然光照条件下即可对不同/复杂背景的二维码进行检出和识别。

多模式切换：系统软件预设了产品盒子和单据两种扫码类型，自动和手动两种操作模式，单拍和连拍两种单据存档类型，同时满足多种使用需求。

数据分析管理：系统可自动捕捉并识别二维码的内容，自动以图片或PDF文档的格式进行存储，根据内容结合正则匹配进行命名，并通过通讯设置自动上传指定系统。

实时数据同步与集中管理：系统通过与企业ERP系统的无缝对接，实现数据的实时同步和集中管理，确保数据的准确性和及时性，提高决策效率和管理水平。

五、 系统核心处理流程

图像采集：通过高分辨率工业相机对传动带或人工放置的包含二维码的对象进行图像采集，保证图像的高质量获取并传输至上位机。

图像预处理：对采集到的图像进行滤波、去噪、锐化等预处理操作，提高图像质量，以提升后续的二维码对象检出率。

二维码捕捉：基于预训练深度学习模型，对图像中的二维码对象进行识别，并偏置外扩分割保证分割的二维码的完整度，同时保存分割对象的位置信息数组，用于后续的效果呈现。

二维码识别：对分割出来的二维码进行二次检测，检测二维码的具体内容，返回结果字符串和位置信息，结合前置分割对象的位置信息数组得到精准的二维码位置信息，框取呈现。

结果存储：根据预设模式和类型进行图片或PDF文档的存储，以及单次/多次结果的存储，根据预设通信路径传输文档至指定系统，并在上位机呈现检测结果。

图5 检测效果图-笔记本实物图片中的二维码定位识别

六、 应用现状

仓储物流行业：在仓储物流行业中，单据和产品的准确识别与归档对物流效率至关重要。全自动化扫码系统能够提高处理效率，减少人为干预，从而提高数据的准确性和可靠性，确保货物的快速流转和准确记录。

零售与电子商务：零售与电子商务领域的商品管理和库存盘点需要高效的数据采集和归档。全自动化扫码系统能够保证商品信息的准确性，并符合库存管理标准，减少盘点误差，优化库存管理流程。

金融与财务管理：在金融与财务管理中，单据的快速处理和数据归档对财务数据的准确性至关重要。全自动化扫码系统能够提高财务处理效率，确保账务的一致性和准确性，支持企业的财务决策和审计工作。

制造与生产行业：制造业中的物料管理和生产流程需要对产品和单据进行高效识别与归档。全自动化扫码系统能够提高生产效率，确保物料和产品信息的准确性，支持生产流程的优化和质量控制。

医疗与制药行业：在医疗与制药行业中，药品和医疗设备的追踪与管理需要高精度的扫码技术。全自动化扫码系统能够提高医疗物资管理的准确性，确保药品和设备信息的实时同步，支持医疗流程的优化和安全管理。

教育与科研机构：教育与科研机构中的实验样本和设备的管理需要高效的数据采集与归档。全自动化扫码系统能够提高样本和设备的追踪效率，确保数据的准确性，支持科研工作的顺利进行。