基于激光雷达测量技术的集装箱定位系统

针对现有铁路货场起重机吊具对箱作业主要依赖人工操作而存在的时间长、效率低、劳动强度大的难题,设计实现了一套基于激光雷达测量技术的集装箱定位系统。确定了定位系统总体架构及功能模块,在此基础上,首先运用2D激光雷达实现集装箱数据点的采集;然后采用基于统计分布的方法对干扰点进行剔除,通过平行坐标系变换思路实现了集装箱位置检测;最后结合可靠测量手段,采用轨迹规划和模糊自适应PID控制速度调节算法对起重机进行精确定位控制。实际项目验证表明:该系统方案可行,实现了集装箱对箱的自动化作业,降低了操作人员劳动强度,作业效率提高了15%。

基于5G+动态视觉识别技术的集装箱锁孔精准定位研究

传统的港口装卸作业效率低、协同性差、物流费用较高,势必面临转型和升级。智慧港口则在传统装卸作业的基础上,利用港口机械自动化、信息化、数字化和智能化新技术应用的优势,新增5G与高清可视化技术,能够大幅提升港口作业效率与业务协同性,降低装卸和物流运输成本。在此基础上,本文完成了“5G+动态视觉识别”实训综合平台搭建,力争三年内在港口集装箱起重机新建或技术改造中得以实际应用。

移动式集装箱装卸机械智能管理关键技术研究

通过分析基于北斗高精度定位、毫米波雷达多传感融合的多级定位技术,结合RFID、图像识别的方法,解决移动式集装箱装卸机械(集装箱正面吊、堆高机等)的关键信息采集问题。此方法通过采用北斗RTK高精度定位实现装卸机械的一级定位,然后通过采用MEMS倾角传感器、毫米波雷达实现装卸机械吊具的二级精确定位;基于二级定位结果,结合自动跟踪技术、图像识别技术,实现集装箱箱号的自动识别、集装箱的定位;采用多级定位,结合无源RFID技术,实现集卡汽车的定位;采用太阳能供电、系统低功耗设计,实现系统的低功耗运行。此方法不仅解决了移动式装卸机械的定位问题,也解决了集装箱和作业集卡车的定位问题,具有广阔的应用前景。

基于机器视觉的港口集装箱卸船定位识别系统

针对自动化集装箱码头的卸船过程的集装箱定位与集装箱箱号识别进行基于机器视觉的系统集成。系统采用高清摄像装置将采集到的信号分别用于集装箱定位、箱号识别,其中定位采用双目立体视觉技术,箱号识别采用基于稀疏表示的字符识别方式。验证定位精度能够达到1%以内,字符识别率约为99.43%,基本能够达到工程应用的标准。对于卸船作业过程,该集成系统有很好的应用前景。

改进YOLOv3算法在集装箱箱号定位中的应用

针对传统集装箱箱号定位精度差,效率低等问题,提出一种基于YOLOv3算法改进的深度神经网络,实现对集装箱箱号的快速定位。在对采集到的集装箱图片进行预处理后,通过聚类得到网络训练所需要的初始先验框尺寸,并针对集装箱号码定位的特点,简化了网络模型的输出和网络训练的损失函数,实现更加高效、精确的集装箱箱号定位。实验结果表明:基于改进YOLOv3算法的集装箱箱号的定位方法,具有高准确率与强实时性,定位的准确率高达98. 5%,同时可达26. 23 fps的定位速率,整体的实时性和准确率均可满足实际应用的需求。

基于改进Faster R-CNN的集装箱箱号定位算法

集装箱箱号自动识别系统在海运港口作业和陆运装卸作业中发挥着重要作用,其箱号定位的准确与否对后续的箱号识别来说至关重要。针对目前箱号定位技术无法满足现今箱号识别领域智能化和自动化的需求,基于深度学习在目标识别领域的优越性,提出了一种基于改进Faster R-CNN的集装箱箱号定位算法,先利用特征提取网络CNN进行箱号特征提取,再采用区域建议网络RPN提取箱号区域的候选区域建议,最后利用检测网络Fast R-CNN在候选区域基础上进行更精准的箱号区域定位,此外对数据集进行数据增强以提高网络模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果证明,该算法可以有效实现箱号区域的定位,且定位正确率比直接应用原始Faster R-CNN算法提高了5.3%,检测速度为每幅240 ms,满足实际应用中的实时性要求。

轨道吊集装箱卡车定位系统

为缩短集装箱卡车对位时间,开发轨道吊集装箱卡车定位系统。该系统使用激光扫描仪对集装箱卡车状态进行扫描,利用IPC-CP逻辑程序对扫描数据进行分析,通过对位显示屏将引导信息显示给集装箱卡车司机,使其可以快速定位至作业位置。

基于机器视觉的轮胎吊自动化关键技术探究

随着全球经济联系越来越密切和互相依赖,国际贸易合作被更加强化,国际和国内的海运和港口集装箱业务得到迅猛发展,同时市场对集装箱堆场管理和装卸机械产品的各项技术性能要求,都有了较大变化和提高,尤其在自动化方面要求越来越高,目前对于很多港口吞吐量大,后场管理和装卸工作效率要求高但是作业还是靠人来操作的生产形式来说,不但存在成本高,效率低下,容易出错,而且在安全性方面也存在一定的隐患,如何降本增效提高自动化水平,成为目前堆场管理和集装箱机械新的发展大趋势。本文从机器视觉方面对轮胎吊的自动化技术进行了探讨,并对其关键技术进行了分析和系统的建模探究,希望对轮胎吊的自动化关键技术研究能提供帮助。

圣维可——港口边缘成本管理的典范

边缘成本管理是港口管理中一个非常新的理念,它是指那些基建、设备、运营的主流成本以外的增值成本,其中包括提高港口运营效率,延长港口使用寿命等.很多情况下,它们是无形的,或是短期内看不到的,但往往是满足客户需要的重要因素,港口竞争力的核心就体现在如何满足客户的需求,因此,成功的边缘成本管理是衡量一个港口是否现代化的重要标准之一.而如今这种管理的核心推动力是高科技.