Інтелектуальної системи розпізнавання об’єктів на основі комп’ютерного зору для автоматизації управління складськими запасами

Abstract

Інтенсивна цифровізація логістичних процесів та зростання вимог до оперативності оброблення товарних потоків актуалізують потребу у впровадженні інтелектуальних технологій автоматизації складських операцій. Традиційні системи управління запасами здебільшого ґрунтуються на ручному введенні даних або використанні додаткових маркерів, що потребує значних людських ресурсів, знижує продуктивність та призводить до накопичення похибок у звітності. У сучасних високонавантажених складах, де обробляються тисячі одиниць продукції, особливо важливими стають методи, здатні забезпечити безперервне розпізнавання товарів, контроль переміщень, моніторинг залишків та відстеження операцій у режимі реального часу. У цьому контексті впровадження комп’ютерного зору та глибинного навчання дозволяє автоматизувати критично важливі процеси, підвищити точність інвентаризації, скоротити час оброблення товарів та зменшити ризик помилок персоналу [1]. Розроблення інтелектуальної системи розпізнавання об’єктів на основі моделей комп’ютерного зору для автоматизації управління складськими запасами є актуальною науковою і прикладною проблемою, яка забезпечує модернізацію логістичних процесів, оптимізацію витрат підприємства та підвищення рівня надійності складської інфраструктури. Метою дослідження є проєктування та створення інтелектуальної системи розпізнавання об’єктів, здатної забезпечувати автоматизований контроль складських запасів у режимі реального часу шляхом застосування сучасних алгоритмів комп’ютерного зору, інтегрованих зі складськими інформаційними системами. Для досягнення поставленої мети сформульовано такі основні завдання: – здійснити системний аналіз предметної області та визначити вимоги до програмно-апаратного комплексу; – розробити архітектуру інтелектуальної системи з урахуванням специфіки складських операцій; – обґрунтувати та вибрати моделі глибинного навчання для детекції, класифікації та підрахунку об’єктів; – створити модулі збору, синхронізації та оброблення відеопотоків складської зони; – реалізувати високопродуктивні алгоритми інференсу для роботи в умовах реального часу; – розробити модуль інтеграції з WMS/ERP-системами та механізмами автоматизованого керування запасами; – провести тестування точності, швидкодії та стійкості системи в умовах реальних сценаріїв складської логістики; – оцінити ефективність упровадження системи у процеси інвентаризації, приймання, розміщення та відвантаження товарів. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого сприйняття та аналізу візуальної інформації у складських логістичних системах. Предметом дослідження є методи, алгоритми та програмні засоби комп’ютерного зору, що забезпечують розпізнавання, класифікацію, підрахунок і відстеження товарних одиниць у режимі реального часу в умовах роботи складських комплексів. Методологічною основою дослідження є методи глибинного навчання, згорткових і трансформерних архітектур, адаптивні алгоритми оптимізації інференсу на спеціалізованих апаратних засобах, методи статистичного аналізу достовірності оброблення даних, а також інструменти системного та структурного моделювання (UML, DFD, ER-моделювання). Наукова новизна роботи полягає в розробленні цілісної інтегрованої системи, яка поєднує сучасні моделі комп’ютерного зору з логістичними механізмами управління запасами; у визначенні оптимальних параметрів інференсу для забезпечення високої точності розпізнавання за умов реального складського середовища; у розробленні архітектури, що забезпечує узгоджену взаємодію візуальної аналітики, потоків операційної діяльності та складських інформаційних систем; а також у формуванні методики комплексного тестування ефективності системи в умовах змінних операційних навантажень.