AI+3D视觉技术在医药物流中心的应用

头部广 告

摘要：随着物联网、大数据、AI、3D视觉等技术的发展，以及医药改革政策与两票制的推行，拆零业务的比率逐年增长。医药物流中心传统的分拣模式在效率、准确性与合规方面难以满足市场发展需求。本文基于医药物流中心分拣作业特性与GSP合规要求，融合机械臂、3D视觉+AI算法与AGV等技术，构建机械臂拆垛贴标识别系统、AGV货到人拣选系统、视觉复核系统三大核心系统的智能化解决方案。实践应用表明，方案可实现整箱处理效率提升≥60%、拆零拣选效率提升≥50%、复核差错率降至0.03%以下，杜绝贴标串标、错标问题，药品全程追溯覆盖率达100%，完全满足GSP合规标准。本文可为医药物流中心的智能化升级提供技术参考与实践路径。

关键词：医药物流中心；分拣作业；3D视觉；AI算法；智能化；AGV

作者：刘伟明1，2

1浙江锐格物流科技有限公司上海分公司

2锐格云创智能物流技术（上海）有限公司

题眼广 告

一

引言

健康中国战略的深入推进与医药行业高质量发展需求，推动中国医药物流行业迈入规模化增长与结构性转型的关键阶段，国家政策明确要求药品流通实现全程可追溯，医药电商、连锁药店线上业务快速扩张，叠加“两票制”政策压缩流通环节，医药订单结构发生根本性转变，拆零订单占比从30%快速攀升至60%以上，部分区域甚至超过70%，呈现多品种、小批量、高频率、强时效特征。

当下大多数医药流通企业对物流自动化的投入越发谨慎，更加关注物流系统的智能性、合规性和准确率，对投资回报率有了更高的要求。但是，医药流通行业头部企业对物流自动化系统的投入并没有减少，不断有新项目启动。

二

行业发展状况与痛点分析

1.行业发展状况

政策深化推进，压缩流通环节，推动拆零订单的占比持续攀升，倒逼医药物流分拣中心向拆零适配转型。GSP对药品批号、效期、追溯的严格要求，推动分拣中心全信息化[1]、智能化建设。医药电商、门店（线上）业务快速扩展，使药品订单结构从传统的大批次、少品种，转变为多品种、小批次、高频率的拆零订单为主。传统分拣作业模式难以适配高频次拆零需求，作业效率、准确率与市场需求的矛盾日益突出，成为分拣中心智能化升级的核心动因。

2.分拣中心核心痛点

(1)人工劳动强度大：整箱发货和补货等整箱货物通过人工拆垛、搬运，劳动强度大，属于重体力重复性劳动，长期搬运导致腰肌劳损等职业伤害，且工作环境单一枯燥，普遍存在招工难、留人难的用工困境[2]。

(2)人工贴标错误率高：传统人工贴标模式下，易出现串标、错标、漏标等问题，错误率高达0.3%以上[2]。

(3)拆零拣选量大：拆零订单占比从30%快速攀升至60%以上，部分区域甚至超过70%，呈现多品种、小批量、高频率、强时效特征。传统人工拣选模式，根据拣选订单的任务，人员在作业区域按照货架号～货位号寻找药品，人工拣选药品核对信息是否与订单一致，按需求进行拆包和拣选，对人工依赖程度高，作业效率随订单量增长呈线性下降，传统医药配送中心作业特性难以适配高频次订单需求[3]。

(4)药品全程追溯：GSP要求实现药品批号、效期、监管码、流向等信息自动采集、实时归档、全程追溯、可审计、不可篡改。为满足GSP规范要求，目前通过扫描枪逐一对药品条码、数量进行校验，核对无误后归档，错误则返回重新拣选，数据协同滞后，出现录入错误，导致WMS系统库存数据、订单状态更新不及时，影响发货调度和上下游信息同步[4]。

三

关键系统解决方案

本文介绍的系统解决方案主要包括3个部分：机械臂拆垛贴标识别系统，AGV货到人拣选系统，视觉复核系统。该方案已有实际应用案例，本文结合案例数据进行说明。

1.机械臂拆垛贴标识别系统

（1）方案设计

本系统集成了机械手臂、3D视觉相机、贴标设备、读码器、输送线、工控机等设备，通过多设备协同与技术融合，实现整箱拆垛、贴标、异常分流、校验全流程自动化，3D视觉定位精度达±1mm，机械臂重复定位精度达±0.02mm，可精准识别药箱姿态、稳定抓取、自动贴标并校验信息，有效解决人工重复性劳动问题，规避贴标串标、错标、漏标风险，满足GSP全程追溯要求。方案如图1所示。

图1 机械臂拆垛贴标识别系统方案示意图

(2)流程说明

①自动拆垛流程：系统接收任务指令，堆垛机将货物搬运至拆垛工位，3D视觉相机精准识别物体形态和姿态，机械臂按最优路径稳定抓取整箱药品，将药品放置输送线上，同时将整箱药品信息传递给输送线；3D视觉相机定位精度±1mm，机械臂定位精度±0.02mm，保证作业精度，提升批量处理能力；

②贴标流程：输送线WCS接收到任务后，将信息传递给输送线PLC，PLC接收到药品到位信号后，控制输送线将药品输送至贴标工位，贴标机根据系统下达的药品信息，自动打印标签；

③读码自动识别：贴标完成后输送至读码器工位，读取条码信息，上传给WCS进行信息比对；

④异常处理：异常货物自动分流至异常口，全程规避串标、错标风险，适配批量作业需求；

⑤数据归档：将拆垛、贴标、校验全程数据实时同步给WMS、EIS、WCS系统，完成数据归档，满足GSP要求。

(3)实施效果对比

效率、贴标错误率、合规性均显著提升，核心指标对比见表1。

表1 机械臂拆垛贴标识别系统实施效果对比

2.AGV货到人拣选系统

（1）方案设计

整体设计潜伏式AGV搬运货物至拣选工作站，完成AGV回库。拣选站配置扫描枪、工业触摸屏，指引拣选商品，并结合视觉复核3D相机、光源、控制器、输送线等设备，构建拣选复核一体化设计方案，解决拣选面人工行走多、效率低、易拣错、追溯信息录入易错等痛点。方案如图2所示。

图2 拣选站方案示意图

（2）流程说明

①WMS系统按照一个波次200家门店的拣选策略，结合药品的批号等信息，以门店优先配送为原则，生成拣选任务。

②任务同步携带药品追溯码、批号、生产日期、供应商、流向（门店）等信息，发送给EIS系统，再由EIS转发至AGV调度系统。

③AGV调度系统根据任务的优先级、AGV实时状态、拣选工作站情况，进行任务分配与路径规划，优先保证加急订单处理。

④AGV小车到达拣选工位后触发到位信息，指示灯变绿，显示器显示核心信息：

拣选指令：药品名称、规格、数量、门店、目的地；

追溯指令：批号、效期、追溯条码位置。

⑤作业人员将货物搬至工作桌上（视觉复核工位），拆包后按指令拣选：

用扫码枪扫描药品追溯码、货架码、周转箱码，系统自动匹配批号、效期，与WMS任务信息校验；

视觉系统辅助校验：对拣选数量、药品外观进行图像识别，防止错拣/漏拣。

⑥AGV存储区域设计30台拣选工作站，25台处理门店业务，3台处理特殊药品或者退货，2台异常/紧急订单处理。

⑦拣选任务实时上传WMS与药品追溯平台，生成可追溯的电子台账，WMS自动更新库存，扣除库存数量，低库存时触发补货任务。

（3）拣选效果对比

AGV货到人拣选系统采用AGV自动将货架搬运至拣选工位，彻底消除作业人员的无效行走，显著提升拣选效率、准确率与作业稳定性，有效解决人工拣选的痛点问题，实施效果见表2。

表2 AGV货到人拣选系统实施效果对比

3.视觉复核系统

视觉复核系统采用高清相机、智能光源、视觉主机，运用AI算法，代替人工复核，实现药品信息的精准采集、校验与全程追踪，替代人工复核，解决人工效率低、易出错、合规风险高等痛点。方案如图3所示。

图3 视觉复核示意图

(1)系统组成硬件

包括高清相机、视觉主机（工控机及显示器）、光源、光源控制器、支架等，各硬件功能如下：

①高清相机：主要完成图像采集及与视觉算法的交互等功能。

②视觉主机：实时图形处理，输出识别结果，以及进行信息交换。

③光源：避免外部光源导致的亮点不均匀及反光问题。

④光源控制器：为光源灯供电及按需调节亮度。

（2）核心方案流程说明

①扫描关联订单：操作人员从货筐中取出单盒药品，使用扫码枪扫描药品外包装的69码（无69码时手动关联订单），系统自动建立药品与对应订单的关联关系。

②系统信息展示：EIS系统接收条码数据后，实时检索并展示药品规格、订单需求数量、是否需采集监管码等关键信息，同步关联订单详情，为操作提供明确依据；视觉复核操作界面如图4所示。

图4 视觉复核操作界面

③规范摆放与触发识别：按订单需求数量将药品整齐放入拣选框（需采集监管码时确保监管码面朝向相机），放置在静止的输送线上，通过按钮触发视觉识别。

④系统自动校验：视觉复核系统将识别结果（药品数量、监管码信息及数量）实时反馈至EIS系统，系统自动与订单信息进行比对校验，并在页面直观展示结果。

⑤校验结果处理：

一致场景：识别结果与订单信息完全匹配，复核通过，EIS系统向输送线发送放行指令，输送线将拣选框转运至下一环节；

不一致场景：系统发出提示，由操作人员人工处理。

（3）“AI算法+3D视觉”设计应用验证

将复核过程中的图像、比对结果、处理记录同步到WMS系统，形成可追溯的管理台账，用于复盘和流程优化，并提供解决方案，见表3。

表3 视觉复核应用验证对比表

（4）数据效果展示

通过采集不同种类的药盒数据，重新训练模型和调整相机参数，保证对焦清晰后对采集数据分析如图5所示。

图5 视觉复核准确率统计

在排除不同种类的药盒后，同种类药盒测试的药盒计数准确率为100%；在重新训练不同种类药盒后，总的药盒计数准确率为100%；修复相机对焦问题后，读码准确率为100%。

四

方案创新点

1.技术融合创新：全链路智能化设计

集成机械臂、3D视觉相机、贴标设备、读码器、输送线、工控机等实现拆垛、贴标、读码校验，形成视觉识别+拆垛+扫描校验闭环系统，减少重复性劳动，降低贴标错误、串标等风险。

从“人找货”到“货到人”，结合高清相机、智能光源、视觉主机，运用AI算法，实现拣选、复核环节一体化设计。

2.视觉复核创新：适应性多姿态精准识别

AI算法解决药盒姿态随机、堆叠遮挡、反光干扰、尺寸差异等痛点，实现多品类、多规格、多姿态药盒精准计数与监管码读取，准确率达100%，显著提升复杂场景识别稳定性。

3.合规追溯创新：数据自动采集、不可篡改

实现药品批号、效期、监管码、流向等信息全程自动采集、实时归档、全程可追溯、不可篡改，无需人工干预，完全满足GSP规范最高追溯要求，彻底解决人工录入导致的追溯链条断裂问题。

4.系统柔性创新：订单波动快速适配

设计AGV货到人+柔性复核工位模式，可根据订单量、品类结构动态调整工位数量与作业节奏，单工作站支持多品类药品处理，快速响应拆零订单波动，分拣中心柔性提升50%以上。

五

总结

综上所述，针对国内医药分拣中心人工依赖度高、效率低、差错率高、合规追溯薄弱等痛点，融合机械臂、3D视觉、AI算法、AGV技术，构建三大核心系统，形成全流程智能化解决方案。实践应用表明，方案可显著提升分拣作业效率、复核效率、降低拣选差错率和复核差错率、保障全程可追溯、符合GSP规范，达到降本增效、管理合规、支持精细化管理，为医药流通行业智能化转型提供坚实支撑。本方案在医药智能物流中心建设方面具有一定的指导意义，符合现代医药行业全渠道发展趋势，有利于医药行业物流未来的发展。

参考文献:

[1]刘雪琴.医药物流中心智能化升级的GSP合规路径研究[D].北京:北京交通大学,2024.

[2]王健,张颖.3D视觉与AI算法融合在物流分拣系统中的应用研究[J].计算机工程与应用,2023,59(18):213-221.

[3]陈静,赵磊.AGV在医药拆零拣选系统中的应用与优化[J].物流技术,2023,42 (07):102-106.

[4]张明,李娜.基于深度学习的药盒视觉识别技术研究[J].包装工程,2022,43 (15):189-195.

———— 物流技术与应用融媒 ————

编辑、排版：王茜

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