先前主要通过托盘向零售商交货的仓库如今转型为分销中心，其能够直接向客户发送电子商务订单、支持在线购物和店内取货以及处理店铺补货。由此增加了订单资料的复杂性，不仅涉及广泛拣货，也包括从物料流开始到结束精确而高效地传递、跟踪和处理货物的能力。

客户只需思考典型的分拣中心为建立全渠道零售链所要战胜的挑战。小件物品必须为电子商务履行而划分和存储，货物可能必须越库转运，并且必须知道哪些货物不能输送或需要特殊搬运。此外，必须监控和记录货物状态，尤其在货物进入或离开分销中心的时候。

关键在于数据采集的可能性，即数字化采集条形码的交易数据、图片、包裹特点（如尺寸、标签状态）以及可能影响订单履行或客户满意度的其他因素。在电子商务分销中心的收货侧，基于图像的阅读器和光学体积测量传感器可采集正确搬运货物所需的全部信息。

公司和仓库管理系统一般会存储供货量单位(SKU) 和订单的数据，有时也会存储包裹特点、包裹尺寸或可能意外改变的其他物理属性。配有基于图像识别的零售分销中心可以使包裹属性在一定程度上“数字化”，并借助这些信息高效决策。

在收货区，基于图像的阅读器和体积测量解决方案精确识别哪些货物必须越库转运，哪些货物过大或不可输送（例如由于带子可能损坏分拣系统），以及哪些货物可以沿自动化流水线传递至仓储或拣货系统。全渠道分销中心可利用以下类型的 SICK 基于图像的识别与传感器解决方案：

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在收货区，包括用于采集所有包裹完整图片的线阵列摄像头以及用于阅读代码和检测标签与包裹状态的基于图像的小型读码器（如 Lector65x）的组合。在收货区附近的数据采集范围还包括体积测量解决方案，例如用于测量体积和评估大件包裹以便正常传递的 SICK体积测量系统(VMS) 或用于快速测量和采集所收入小件包裹的基本数据的SICK VML。

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在通向大型仓库、拣货仓库或直接通向发货区的输送和分拣路段上，还有额外的基于图像的编码器数字化采集代码以及包裹和标签状态信息或在路段上输送包裹期间采集包裹位置。阅读器可通过 SICK 的数字光电管或通过 SICK 的光阵列设备（如 Ray10）触发，其能够精确识别微小物体（如塑料袋）的前缘和后缘。光电管和光阵列式传感器作为基于图像的阅读器的触发器工作，还能触发物料搬运与仓库管理系统中的转向逻辑等自动功能。

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在零售分销中心的收货区，基于图像的条形码阅读器、体积测量传感器和集成式数字秤可置于包装/发货流水线附近的工作站，以便最终采集条形码数据以及测量发出货物的重量和体积，以保证其准确度。此外，其还可以采集数字图片以证明发出货物在离开分销中心时完好无损。

用于包裹分析的中央软件对包裹完整性的证明很重要。在连接网络的基于图像的阅读器附近的小型控制器可将图片数据合并并发送至云存档，SICK 的包裹分析软件则实现集中查询和分析属性。

SICK 的基于图像的阅读器还提供边缘智能(Edge Intelligence) 以便实时做出传递和周转的决定。当识别到损伤或存在需要应用特殊方法的危险品标签时，摄像头设备可诉诸在设备层面集成的机器学习任务，以便快速采取措施。

通过正确组合基于图像的阅读器、体积测量解决方案、在线称重、图片存档与分析，零售分销中心不仅能快速准确地阅读条形码。分销中心的设备还能识别有关包裹、标签及其他物理状态的所有信息，以便最佳传递和跟踪货物，以保证效率和客户满意度。