机器视觉在物流过程中通过以下方式减少人工干预：
1. 自动化分拣系统：机器视觉技术结合高速线性闪光灯或模糊算法，以及条形码扫描或图像识别技术，能够实现对货物的快速分类和分拣。相比人工分拣，机器视觉技术具有更高的精度和速度，能够大幅度减少因人为因素导致的分拣错误，提高整体效率。
2. 货物瑕疵检测：基于光学、计算机视觉和图像处理技术，机器视觉设备能够快速检测货物的瑕疵。这减少了人工检查的需求，提高了质量检测的效率和准确性。
3. 精准识别和测量：机器视觉能够替代人工完成生产和物流中的条码、字符、图像精准识别工作，对货物体积进行精准识别和精准测量。这有助于快速、准确、高效地提取商品信息，进行高效率、高质量、精准化的质量检测。
4. 降低人力成本与错误率：通过自动化检测，机器视觉减少了对大量质检人员的需求，降低了长期的人力成本。它避免了因人为因素（如注意力不集中、疲劳）造成的误检和漏检，减少了产品返工和废品率。
5. 非接触式检测与适应复杂环境：机器视觉采用非接触方式进行检测，不会对产品造成物理损伤，特别适合精密或易损产品的质量控制。机器视觉系统能适应不同的光照条件和环境变化，持续稳定工作，而人工检测在极端或变化的环境中效率和准确性会下降。
机器视觉在物流过程中通过自动化分拣、瑕疵检测、精准识别和测量、降低人力成本与错误率以及非接触式检测和适应复杂环境等方式，显著减少了人工干预，提高了物流效率和准确性。
