Automatisierte Scan‑ und Sortiersysteme müssen zuverlässig Daten aus sehr unterschiedlichen und oft nicht perfekten Labels extrahieren. Hochauflösende Sensorik, adaptive Belichtungssteuerung und starke Vorverarbeitung schaffen die Ausgangsbasis. OCR, Decodierung, robuste Algorithmen und KI bewältigen die Komplexität der realen Objekte. Intelligente Analysen schließen den Kreis und ermöglichen permanente Optimierung. So entstehen stabile, effiziente Sortierprozesse – und Sendungen bleiben zuverlässig in Bewegung.
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Der Zukunfts-Blog der Machine Vision People
Smart LogisticsSendungen sortieren ohne Fehler oder Eingriffe
Robuste und präzise Erfassung erhöht First-Time-Reads
Automatisierte Sortiersysteme müssen jedes Objekt zuverlässig identifizieren. Je höher die Leserrate, desto weniger manuelle Eingriffe sind nötig – und desto stabiler laufen Prozesse. Wir haben mit VITRONIC-Experte Robert Hussey darüber gesprochen, was ein System benötigt, um im Sortieralltag konstant hohe First‑Time‑Reads zu erreichen.
Warum ist eine hohe First-Time-Read-Performance in der automatisierten Sortierung so herausfordernd?
Robert Hussey: In Verteilzentren trifft man auf eine enorme Bandbreite an Labels. Größen, Platzierungen, Kontraste – alles variiert. Dazu kommt der Zustand: Manche Etiketten glänzen, manche sind zerknittert oder über Kartonkanten geklebt, andere sind teilweise beschädigt. Und wenn Drucker nicht optimal gewartet sind, leidet die Qualität zusätzlich.
Hohe Fördergeschwindigkeiten erschweren zudem die Aufnahme qualitativ hochwertiger Bilder.
Ein leistungsfähiges System muss mit all diesen Faktoren umgehen können, ohne die Sortiergeschwindigkeit zu bremsen. Am Ende zählt vor allem eines: Label im ersten Durchlauf korrekt lesen und das Objekt ohne Stopps weiterleiten.
Welchen Einfluss hat die Kameratechnologie auf das System, um diese unterschiedlichen Label zuverlässig zu erfassen?
Robert Hussey: Ein gutes System beginnt immer mit der Bildaufnahme. Nur wenn die Kamera Barcodes und Zeichen in hoher Auflösung erfasst, funktionieren alle weiteren Schritte zuverlässig – selbst bei breiten Förderbändern und Geschwindigkeiten jenseits der 3 m/s.
Ein großes Sichtfeld sorgt dafür, dass auch sperrige Objekte sauber abgedeckt werden.
Und die Optik ist genauso wichtig: Moderne Linsen halten die Bildqualität über die gesamte Förderbreite stabil. Zusammen mit adaptiver Belichtung und dynamischem Fokus gleicht das System Reflexionen, glänzende Oberflächen oder ungleichmäßige Strukturen aus.
Kurz gesagt: Eine stabile, hochwertige Bildaufnahme ist die Basis für jeden Bildverarbeitungsvorgang.
Jetzt ist also im Prozess ein qualitativ-hochwertiges Bild erfasst. Welchen Unterschied macht nun die Software bei der Verarbeitung der Daten, um eine hohe First-Time-Read zu erreichen?
Robert Hussey: Nachdem das Bild aufgenommen wurde, landet es in der Softwarepipeline. Dort identifizieren Machine‑Vision‑Algorithmen den relevanten Labelbereich und trennen ihn vom Hintergrund.
OCR liest alle klarschriftlichen Informationen aus – Routings, PLZ, kundenspezifische Kennungen. Anschließend analysiert die Decodierung sowohl 1D‑ als auch 2D‑Codes, auch wenn sie gedreht, kontrastarm oder teilweise beschädigt sind.
Für hohe First‑Time‑Reads braucht es robuste Algorithmen, die typische Fehlerbilder in Logistikzentren tolerieren: schlechte Druckqualität, Strichstärkenfehler, Aussetzer, geringe Auflösung oder verfälschte Balkenmaße. Gleichzeitig muss die Decodierung extrem schnell sein, um kurze Tunnel und hohe Bandgeschwindigkeiten zu ermöglichen.
Dazu gehört auch, verschiedene Codetypen parallel zu verarbeiten und Ergebnisse per Confidence Score abzusichern.
Diese Softwareleistung entscheidet letztlich darüber, wie viele Objekte ohne manuelle Nacharbeit durchlaufen.
Wie kann KI die Ergebnisse in Sortierprozessen verbessern?
Robert Hussey: KI hilft überall dort, wo klassische Bildverarbeitung an Grenzen stößt – etwa bei schief platzierten Labels, eingerissenen Ecken, verschmutzten Flächen oder verzerrtem Druck.
Außerdem bringt sie zusätzliche Funktionen mit, zum Beispiel die automatische Erkennung von Gefahrgutkennzeichen oder die Klassifizierung bestimmter Objekttypen.
Und das System lernt über die Zeit: Je mehr Daten es sieht, desto stabiler wird es – auch über Personalschichten und saisonale Peaks hinweg.
Das Ergebnis ist ein robusterer Sortierablauf mit weniger Ausnahmen.
Wenn ein No‑Read auftritt: Wie unterstützen intelligente Datenanalysen den Sortierprozess trotzdem?
Robert Hussey: Fehler komplett auszuschließen ist unrealistisch, aber man kann transparent machen, warum sie passieren.
Analysen ordnen jeden No‑Read einer Ursache zu – Spiegelungen, beschädigte Labels, schlechte Platzierung, Hintergrundeinflüsse oder einfache Druckprobleme.
Dadurch können Teams schneller reagieren: Prozesse anpassen, wiederkehrende Fehler eliminieren oder Versender gezielt informieren.
Dieser kontinuierliche Feedback‑Loop steigert First‑Time‑Reads auf Dauer und reduziert den Bedarf an manueller Nacharbeit – ein klarer wirtschaftlicher Vorteil.
In Kürze
- Stabile Bildaufnahme ist die Basis für hohe First‑Time‑Reads.
- Hochauflösende Sensoren und adaptive Optik sichern eine zuverlässige Erfassung.
- OCR, Barcode‑Decodierung und Preprocessing bestimmen die Datenqualität.
- KI verbessert die Erkennung bei schwierigen Labelbedingungen.
- Analytics reduzieren zukünftige Fehler und unterstützen kontinuierliche Optimierung.
Zusammenfassung
