Last updated: 18 July 2025

Come utilizzare computer vision nell'automazione di magazzino e logistica

Max Reijngoudt

La tecnologia delle Telecamere ha subito uno sviluppo rapido negli ultimi anni e sta assumendo un ruolo sempre più importante in vari settori, inclusi l'automazione del magazzino e della logistica. Nei magazzini, le Telecamere non vengono utilizzate solo per monitorare la sicurezza, ma anche per ottimizzare i processi, monitorare i livelli di scorte e aumentare l'efficienza.

I sistemi di Machine vision possono registrare, contare e tracciare automaticamente le scorte, aiutando gli operatori di magazzino a tenere traccia dell'inventario in tempo reale. Ciò consente una gestione precisa dell'inventario e riduce al minimo il rischio di esaurimento o carenza delle scorte.

Come utilizzare computer vision nell'automazione di magazzino e logistica

Table of contents

Applicazione della Computer Vision in magazzino e logistica

1. Gestione dell'inventario

Le Telecamere vengono utilizzate per automatizzare i processi di gestione dell'inventario, come la scansione dei codici a barre, il riconoscimento e il tracciamento degli articoli. Vanno sottolineati i vantaggi della visibilità in tempo reale dei livelli di stock e della maggiore precisione nel conteggio delle scorte.

I moderni magazzini logistici non possono più essere gestiti in modo efficiente senza la tecnologia computer vision e soluzioni di automazione. I moderni centri di distribuzione con il massimo grado di automazione sono essenziali per mantenere le catene di fornitura global.

Dove prima molti passaggi di lavoro venivano svolti da un operatore di magazzino, ora i processi automatizzati con computer vision, robot, lettori OCR/barcode e carrelli elevatori automatici sono lo standard. Da un lato, questi aumentano notevolmente la velocità dei cicli e, dall'altro, riducono al minimo gli errori causati da errori umani.

Uno dei componenti più importanti per questi passaggi di automazione sono le Telecamere industriali, le lenti adatte, la giusta illuminazione machine vision e il software di computer vision per le rispettive situazioni di applicazione.

2. Controllo qualità

Le Telecamere vengono utilizzate per il controllo qualità, ad esempio per verificare difetti dei prodotti, rilevare merci danneggiate e garantire la conformità agli standard qualitativi. La computer vision nei magazzini e nella logistica può rilevare anomalie in modo più efficiente rispetto alle ispezioni manuali.

3. Ottimizzazione dei processi con computer vision

Le Telecamere vengono utilizzate per ottimizzare i processi di magazzino, come il picking e il packing. Il software di computer vision e gli algoritmi di elaborazione delle immagini possono analizzare le riprese per identificare i colli di bottiglia, ottimizzare i flussi di lavoro e migliorare l'efficienza complessiva.

4. Monitoraggio e gestione remoti

Il monitoraggio e la gestione remota tramite tecnologia computer vision consentono ai responsabili di magazzino di accedere ai feed live delle Telecamere e alle dashboard di analisi da qualsiasi posizione per monitorare le operazioni, identificare i problemi e prendere decisioni basate sui dati in tempo reale.

Selezione di Telecamere industriali per la logistica di magazzino

Nella nostra applicazione cliente, è installato un tunnel di scansione attraverso il quale diversi pacchi vengono trasportati direttamente al magazzino tramite un nastro trasportatore. I pacchi possono avere dimensioni diverse.

Il compito di ispezione consiste nel leggere i codici a barre sui pacchi per assegnarli automaticamente alla rispettiva posizione di stoccaggio e aggiornare di conseguenza lo stock nel software di magazzino. Una sfida aggiuntiva di questa attività di ispezione è che gli adesivi con i codici a barre non passano attraverso il tunnel di scansione in un punto definito; possono trovarsi sulla parte superiore o su uno dei quattro lati del pacco, con l'unica eccezione che il codice non può trovarsi sul fondo del pacco. Nel punto in cui viene acquisita l'immagine, il pacco si ferma brevemente.

Per prima cosa, abbiamo dovuto trovare una Telecamera industriale adatta per questa applicazione. Per poter leggere un codice a barre in modo affidabile, dobbiamo sapere quanto è larga la parte più sottile del codice a barre. Questa linea dovrebbe essere rappresentata da almeno 2 pixel per garantire che venga riconosciuta in modo riproducibile dal software di elaborazione delle immagini.

In questa applicazione, un FOV (campo visivo) di 500x350mm dovrebbe essere coperto dalla Telecamera, la linea più sottile del codice a barre ha uno spessore di 0,2mm. Questo comporta una risoluzione richiesta di 17,5MP ovvero 5000x3500 pixel (0,2mm devono essere rappresentati da 2 pixel -> 0,1mm/pixel = 5000 pixel su 500mm x 3000 pixel su 300mm).


Una buona scelta per questo compito è 'MER2-2000-19U3M', una Telecamera rolling shutter da 20MP con sensore Sony IMX183 da 1". Poiché i codici a barre sono in bianco e nero, una Telecamera monocromatica è sufficiente per questa applicazione. Poiché i codici a barre possono essere applicati su 5 lati diversi del pacco (superiore, anteriore, indietro, sinistro o destro), il cliente ha deciso di utilizzare un set Telecamera per ogni direzione di visualizzazione per coprire in modo affidabile tutte le possibili direzioni di lettura.

In linea di principio, questo passaggio di lavoro potrebbe essere ulteriormente semplificato in futuro assicurando che i pacchi vengano posizionati sul nastro trasportatore in una posizione definita al momento della consegna. In questo modo si garantirebbe che il codice a barre possa trovarsi solo su un lato e che un setup Telecamera sarebbe necessario solo lì nel tunnel di scansione.


Tuttavia, il cliente era preoccupato che l'intero processo potesse fermarsi regolarmente semplicemente perché il posizionamento non veniva eseguito correttamente al momento della consegna dei pacchi. Questo causerebbe quindi un arresto completo della linea di trasporto e i costi di questa interruzione supererebbero rapidamente i costi dei set Telecamera necessari per ispezionare tutti i lati dei pacchi.

MER2 USB3.0 industrial camera

Selezione obiettivo per IMX183

Per determinare il giusto obiettivo industriale, utilizziamo il nostro calcolatore di obiettivi.


Il MER2-2000 utilizza un sensore da 1” con una risoluzione di 5496x3672 pixel e una dimensione del pixel di 2,4µm. Utilizzando un C-mount obiettivo con una lunghezza focale di 16mm 'VA-LCM-20MP-16MM-F2.8-110' a una distanza di lavoro di
680mm si ottiene un FOV di 547x366mm.

VA-LCM-20MP-16MM-F2.8-110 c-mount lens

Calcolatore Obiettivo

Lens calculation

Illuminazione Machine vision per la logistica di magazzino

Oltre alla progettazione della Telecamera e degli Obiettivos, un'illuminazione uniforme e omogenea dell'area da tutti i lati è essenziale per questa applicazione. La nostra raccomandazione per questo è l'illuminazione machine vision della nostra serie Bar light VA-BL3, disponibile in varie dimensioni e colori.

Per proteggere la configurazione della Telecamera da influenze esterne, il cliente utilizza il nostro Alloggiamento in alluminio per Telecamera Machine Vision. Il vantaggio particolare di questi alloggiamenti protettivi è la loro variabilità grazie al design modulare della struttura. Possono essere utilizzati Obiettivos di diverse dimensioni. Questo offre al cliente la possibilità di utilizzare l'alloggiamento protettivo anche se l'applicazione cambia, ad esempio se cambiano il FOV o la distanza di lavoro.

waterproof enclosures machine vision aluminium

Supporto per la logistica di magazzino con computer vision?

La tecnologia Computer vision offre una soluzione potente per automatizzare i processi di magazzino e ottimizzare le operazioni logistiche. Implementando sistemi Telecamera con software machine vision, i magazzini possono ottenere una gestione dell'inventario in tempo reale, garantire il controllo qualità, ottimizzare i flussi di lavoro e abilitare il monitoraggio remoto.

Come illustrato nell'esempio del tunnel di scansione, una selezione accurata di Telecamere, obiettivi, e illuminazione è fondamentale per una implementazione di successo. Con una pianificazione adeguata e i componenti giusti, computer vision può migliorare significativamente l'efficienza e la precisione nella logistica di magazzino.

Desidera implementare una simile applicazione? Saremo lieti di offrirle il nostro supporto nella selezione dei componenti più adatti per la sua automazione di magazzino e logistica. Non esiti a contattarci!

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