是的，有关于机器视觉在物流与供应链管理中的应用案例。以下是几个具体的应用案例：
1. 货物识别与追踪：在现代物流中，机器视觉通过视觉传感器和深度学习算法，能够实现对运输过程中货物的自动识别和跟踪。例如，通过安装在运输车辆上的摄像头和传感器，可以实时监测货物的状态和位置，从而提高物流操作的可视化管理水平。
2. 拣选和分拣系统：机器视觉技术在仓库管理中被用于自动拣选和分拣货物。基于视觉识别的拣选机器人可以快速准确地识别货架上的物品并将其放置到正确的订单中，这大幅提升了拣选效率和准确性。
3. 质量检测和瑕疵识别：机器视觉系统能够利用高分辨率图像和深度学习算法，实现对产品表面的自动检测和瑕疵识别。这对于确保产品品质和客户满意度至关重要。
4. 条码识别与物品识别：计算机视觉技术可以用于识别条码或二维码，以便在物流过程中进行跟踪和管理。它还可以识别物品的类别、品牌、型号等信息，以便在供应链中进行有效的资源分配和调度。
5. 康耐视的解决方案：康耐视推出了多款引领行业趋势的机器视觉解决方案，如模块化视觉通道、整托扫码、包裹智能视觉检测等，这些解决方案在仓储物流领域得到了广泛应用。
6. AI视觉相机创新：康耐视的In-Sight 2800 Detector机器视觉产品，通过简单易用的AI工具，提供包裹检测、物品分拣、流程问题检测等多功能应用，支持客户开箱即用灵活配置，帮助传统商超零售企业完成自动化、智能化转型。
7. 3D视觉机械臂系统：一家大型电商公司引入了一套3D视觉机械臂系统，用于处理仓库中的物品抓取。这个系统通过高精度的成像技术，能够迅速识别和抓取不同形状和大小的物品，从而提高了仓储物流的自动化水平。
这些案例展示了机器视觉在物流与供应链管理中的广泛应用和重要作用，它有助于提高业务效率、降低成本、确保产品品质和客户满意度。
