画像認識で物流検品を完全自動化、SMITH&VISION

サービス・商品画像認識システムの開発・販売を手がけているSMITH&VISION（スミス・アンド・ビジョン、東京都文京区）は31日、自動認識とAI（人工知能）を使ったOCR技術による物流検品の完全自動化システム「ラベ郎（Labelo）」を開発し、提供を開始したと発表した。商品バーコードがないBtoBの商流で、段ボール箱や外装の文字情報をカメラやタブレットで撮影するだけで、データとして自動で取得し、システムに登録する。

▲自動認識商品管理システム「ラベ郎」（クリックして拡大、出所：SMITH&VISION）

発表によると、ラベ郎は「物流の2024年問題」を克服するため、データ入力作業の省力化を目的として開発された。段ボール箱のほか、金属缶やポリ缶、紙袋といった外装に付けられた製品名やロット番号、入れ目、賞味期限、生産日、生産者などの文字情報を、データとして自動取得する。高度な画像処理技術を備えており、撮影位置に関わらず文字の位置を推定できる。コンベアの読取装置のほか、スマートフォンやタブレットを使ってさまざまな外装に対して自動検品を行える。読取精度は段ボール箱や金属缶、ポリ缶の場合で98％以上、紙袋で90％以上という。

ラベ郎はクラウド上に装備されているため、コンベアやタブレットアプリなどさまざまなツールへの実装が容易にできる。読み取ったデータは外部に公開可能なQRコードの形で提供できるため、在庫管理システムや生産管理システムとの情報のやり取りも可能だ。同社は導入例として、スマホやタブレットをハンディターミナルとし、AGV（無人搬送機）やデパレタイザーと組み合わせた運用を提案している、

同社は、物流ロボットや関連するITシステムなどの開発を手がけるTRUST SMITH（トラストスミス、同区）からスピンアウトしたスタートアップ企業だ。クライアント企業の製造・物流現場での検品・手荷役作業の完全自動化を推進している。ラベ郎については、食料品や化学品のメーカーなど複数の企業で実証実験を重ねており、特に賞味期限やロット番号が重要とされる食品、化学業界で有効活用できるとの結果を得ているという。

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LOGISTICS TODAY編集部
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