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医药物流行业如何实现高效分拣

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发布时间:2022-04-26 17:52:43 浏览: 0 评论 : 责任编辑: 创始人

实现机器人分拣的技术问题之一是药盒检测,长期以来一直困扰着医药物流行业。困扰的原因有三个。

其一,药盒种类有很多种。目前,中国最新的医疗保险目录中有2643种药品,目录外的药品可能超过10万种,并且我国新药也处于不断研发阶段。

其二,药盒检测的背景相对复杂。药盒分层堆放在箱子中,下层会对上层的药盒造成较大的背景干扰。

其三,检测速度要求相对较快,检测和识别可以在几十到几百毫秒内完成。有排名医药物流企业的识别难度。它们通常采用传统的人工排序方法,工作量大,耗时长。

质检.png

针对以上问题的解决方案:

  EasyDL专业版预置了多种优化网络,用户可以根据模型精度和预测速度的要求进行选择;同时,专业版还内置了百度自主开发的超大规模视觉预训练模型,该模型是基于百度海量数据进行大规模训练形成的。与使用公共数据集训练的预训练模型相比,效果显著提高。在套件检测场景中,优化的多网络选择和优秀的预训练模型,结合edgeboard VMX加速器卡在机械手上的离线部署软硬件集成方案,在药盒分类过程中,面对复杂的类型和背景问题,帮助开发者在短时间内完成高精度AI模型的开发和落地。

药盒分拣


步骤1:使用业务领域收集的药盒数据,通过EasyDL专业版培训药盒识别模型,并迭代,直到识别精度满足要求。

步骤2:当模型离线部署时,在edgeboard VMX加速卡软硬件集成方案的帮助下,将其部署到分拣机械手上,缩短了机械手的分拣时间,提高了分拣效率。

步骤3:将机械臂应用于药箱物流场景,完成药箱检测、分拣和审核。  

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