仓库AR视觉拣货是第四次工业革命（IR4.0）中的一项重要技术，它利用计算机生成显示、声音、文本和特效来增强用户在真实世界中的体验，特别是在仓库管理系统中（WMS）的订单拣选操作中，对整体运营效率产生显著影响。传统拣选过程劳动强度大，可能导致拣选性能偏离预设标准。AR技术能够为仓库操作员提供相关导航信息和库存数据，直接叠加到用户的视野中，实现免手操作的交互系统，从而提高工作流程效率。
AR 视觉拣货技术的核心要素
AR视觉拣货系统主要依赖于以下几个核心技术和组成部分：
- 增强现实（ AR ）技术： AR技术通过可穿戴设备（如头戴式显示器HMDs或智能眼镜）将数字信息叠加到现实世界中。在仓库环境中，这意味着拣选员可以通过AR眼镜看到虚拟的拣选指令、产品位置、数量以及路径导航等信息，而无需低头查看纸质清单或手持设备。AR技术能够提供直观、沉浸式的体验，提高用户的感知和理解。
- 计算机视觉（ Computer Vision, CV ）： 计算机视觉是AR视觉拣货系统的关键技术之一，它使系统能够"看到"和理解真实世界的环境。在拣货过程中，CV技术用于：
- 物体识别与定位：识别货架上的商品，并通过图像处理和深度学习算法确定其精确位置。RGB-D传感器能够捕捉彩色和深度信息，为AR系统提供空间上下文，从而准确叠加数字内容。
- 标记物识别与跟踪：AR系统常使用视觉标记物（如ARTag、AprilTag等）来辅助跟踪和定位。这些标记物编码了零件ID或位置信息，系统通过摄像头观察它们，从而精确识别零件位置。
ARTag标记物示例
上图展示了多种AR和计算机视觉应用中使用的视觉标记物，包括方形（ARTag、ARToolKit）和圆形（InterSense、RUNE-tag）标记。这些标记通过特定的编码模式，帮助计算机识别其ID和在3D空间中的方向，从而用于物体跟踪和姿态估计。
AR标记物设计
上图展示了不同类型的AR标记物设计，包括ARToolKit、ARToolKitPlus、ArUco、Matrix、ARTag、BullsEye、AprilTag和BinaryID。这些标记物通过其独特的视觉模式，在AR系统中发挥着至关重要的作用，使系统能够检测、跟踪和理解现实世界物体或表面的位置和方向。
- 室内定位系统（ Indoor Positioning System, IPS ）： 由于GPS在室内环境中的局限性，AR视觉拣货需要精确的室内定位技术。研究表明，结合超宽带（UWB）和惯性测量单元（IMU）数据，通过扩展卡尔曼滤波器进行数据融合和滤波，可以实现稳定、实时的3D定位和方向信息，精度可达20厘米左右。
- 人机交互（ Human-Computer Interaction, HCI ）： AR眼镜等设备通过提供视觉和语音提示来引导拣选员。用户可以通过手势、语音命令或眼动追踪与系统进行交互。这种免手操作的交互方式，使得拣选员可以更专注于任务本身。
AR 视觉拣货在仓库管理中的应用与优势
AR技术在仓库管理中具有广泛的应用潜力，尤其在订单拣选环节，被称为"pick-by-vision"。
- 提高拣货效率：
- 实时导航与指示：AR眼镜可以将拣货路径、商品位置和数量等信息实时叠加在拣货员的视野中，显著减少查找时间。例如，系统可以在货架上直接高亮显示待拣选商品，并指示正确的拣选数量。
- 减少错误率：传统拣货方式容易出现人为错误，而AR系统通过视觉指导和信息确认，可以有效降低拣货错误率。研究表明，AR设备可以将相关行业的运营成本降低高达20%。
- 提升拣选速度：通过优化路径规划和实时信息支持，AR视觉拣货能够缩短拣选周期，从而提高整体拣选速度。订单拣选是仓库运营中最复杂、最耗时的任务，AR辅助拣选系统能够有效应对这些挑战。
- 优化库存管理： AR技术可以帮助仓库操作员进行精确的库存清点和管理。通过AR眼镜扫描货架，系统可以实时更新库存数据，并显示商品的详细信息，例如保质期、批次号等。
- 培训与入职： AR系统可以为新员工提供沉浸式的互动培训体验，通过可视化指导，帮助他们快速熟悉仓库布局和拣货流程，降低培训成本和时间。在一项价值链分析中，AR在人力资源管理中的应用（主要为培训）占比9%。
AR价值链分析图
上图展示了AR在价值链分析中的应用，其中在支持活动中，AR在规划和设计（16%）以及培训（9%）中发挥作用；在主要活动中，AR在仓储（23%）、制造（40%）以及市场营销与销售和户外物流（14%）中均有应用。这表明AR在仓储环节的应用占比显著。
- 提高工人满意度与安全性： AR系统能够减轻拣选员的认知负担和身体压力，提升工作满意度。此外，通过实时预警和操作指导，可以减少操作失误和事故风险，提升工作安全性。特别对于语言不熟练的外国工人，AR头戴式显示器可以显著提高准确性和效率。
挑战与未来展望
尽管AR视觉拣货具有诸多优势，但其应用仍面临一些挑战：
- 硬件限制：长时间佩戴AR头戴式显示器可能会导致用户不适或疲劳。设备的电池续航、舒适度和显示效果仍需改进。
- 技术集成：AR系统需要与现有的仓库管理系统（WMS）、企业资源规划（ERP）系统以及物联网（IoT）设备进行无缝集成，这涉及到复杂的数据通信和预测框架。
- 员工接受度：员工对新技术的接受程度以及组织变革管理是成功实施AR系统的重要因素。
未来，AR视觉拣货技术将朝着以下几个方向发展：
- 更智能的交互：结合人工智能和深度学习，AR系统将能够更智能地理解用户意图，提供个性化的指导，并适应复杂的仓库环境。
- 多模态数据融合：除了视觉信息，AR系统还将集成语音、手势、触觉反馈等多模态数据，提供更自然、更丰富的交互体验。
- 与自动化设备协同：AR视觉拣货将与机器人、无人机和自动化存储检索系统（AS/RS）等自动化设备更紧密地协同工作，实现人机协作的智能仓储解决方案。这将进一步提升仓储效率和灵活性。
- 工业元宇宙（ Industrial Metaverse ）：AR技术是工业元宇宙的重要组成部分，它将虚拟环境与现实操作相结合，以优化业务流程，减少错误率，提高效率。这将使得仓库操作的规划、设计、监控和执行都在一个高度集成和可视化的数字空间中进行。
总之，AR视觉拣货技术正逐步改变传统的仓库拣选模式，通过提高效率、减少错误、优化库存和提升员工体验，为智能仓储和供应链管理带来了革命性的变革。尽管存在一些技术和应用挑战，但随着AR、计算机视觉和AI等技术的不断发展与融合，其在物流和仓储领域的应用前景将更加广阔。