复旦微电子案例分享：基于人工智能技术的轮胎OCR自动化入库识别收藏

轮胎入库过程中需要人工识别确认胎侧代表品类信息，通过生产周期信息，拒收过旧轮胎，再将同一品类和生产周期的轮胎进行分拣堆垛，这当中存在着人力成本高、分拣效率低且人在疲劳状态下容易出错等问题因此，提出建设一套基于人工智能技术的轮胎自动化入库OCR识别系统，助力轮胎仓储业务实现自动化，提高轮胎入库的效率，进一步降低出错率。

实施思路一、创新性新技术使用先进的深度学习算法替代传统算法，使得识别准确率稳定大于99.9%二、可实际落地本案例的实施场景是仓库，在工程落地中充分考虑了仓库的实际情况，如灰尘、轮胎在皮带流水线上存在运动时震动等情况，以防止实际使用中指标下降。

三、向后续业务扩展该系统具备业务可持续和可扩展性，即对于途虎今后可能经销新品牌的轮胎的需求可兼容实施架构本案例输出产品的架构由硬件和软件部分构成，硬件部分主要是一套拍摄设备加皮带流水线，软件部分主要由神经网络算法负责识别轮胎和周期信息。

其架构图如下所示：

应用场景本案例属于智能仓储物流领域在仓储物流领域，基于深度学习的工业自动化、智能化仍处于起步阶段，在提高生产效率、控制用工成本等方面有着很大的市场前景同时，这套自动化入库识别系统的架构设计不仅可应用在轮胎入库场景下，还可适用于各类需要进行产品入库前的识别，并根据识别进行堆码垛的仓库场景下。

该案例的方案是一套通用的，可辅助提升生产效率，融合创新前沿技术的方案，可以在智能仓储物流领域得到极大推广实施效果从性能上来看，在案例实施之前，人力成为主要瓶颈在本案例建设之后，周转率提升至少是原人工入库的4-6倍。

从指标上来看，由于系统稳定运行准确率保持99.9%，实施后大大降低了由于人工疲劳作业带来的准确率下降的问题本案例的方案为途虎轮胎业务提供了强有力的保障，不但提升了供应链周转率，同时提升并保持了稳定的准确率，也奠定了未来业务规模扩展的扎实基础。

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