CN107798499A - 智能仓储系统及其工作方法 - Google Patents

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CN107798499A CN201710944376.1A CN201710944376A CN107798499A CN 107798499 A CN107798499 A CN 107798499A CN 201710944376 A CN201710944376 A CN 201710944376A CN 107798499 A CN107798499 A CN 107798499A
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Abstract

本发明涉及一种智能仓储系统及其工作方法，本智能仓储系统包括：大车，以及位于大车梁上的小车；其中所述小车包括，小车梁，位于小车梁上的起升电机、起升钢绳卷筒以及起升钢丝绳；所述起升钢丝绳的下方连接一吊具；所述吊具上设有检测装置，以适于采集吊运集装箱的偏载数据；所述检测装置适于将偏载数据发送至一手持终端；所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出所述吊具当前所吊集装箱的偏载值。

Description

智能仓储系统及其工作方法
技术领域
本发明属于偏载、偏重检测技术领域，特指一种智能仓储系统及其工作方法。
背景技术
集装箱仓储转运是现代物流业的发展方向。近年来，集装箱运输进入了快速发展时期，因此，在港口集装箱往往进行叠放，在叠放过程中，若集装箱出现偏载，则会增加事故发生率。
因此，如何使集装箱在叠放过程中能够平稳吊运，检测吊运过程中的偏载值是本领域有待解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能仓储系统及其工作方法，以在集装箱吊运过程中实时检测集装箱的偏载值，进而可以降低集装箱在吊运过程中发生偏载现象，提高集装箱吊运的安全性。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种智能仓储系统，包括：
大车，以及位于大车梁上的小车；其中
所述小车包括，小车梁，位于小车梁上的起升电机、起升钢绳卷筒以及起升钢丝绳；
所述起升钢丝绳的下方连接一吊具；
所述吊具上设有检测装置，以适于采集吊运集装箱的偏载数据；
所述检测装置适于将偏载数据发送至一手持终端；
所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出该集装箱的偏载值。
进一步，所述吊具的上架四个角均设有滑轮组，各滑轮组均对应有起升钢丝绳以固定到起升电机上；以及所述检测装置包括：在其中一个滑轮组上设有激光器，和在另外三个滑轮组上设有传感器，所述传感器适于接收激光器的激光信号，并将接收到的激光信号发送到手持终端；以及还包括：在吊具两侧的固定杆上以吊具为中心对称设有广角高清摄像机，所述广角高清摄像机适于发送图像信号到手持终端；两广角高清摄像机适于分别拍摄集装箱和该集装箱下方存放位的边缘位置图像；并且，所述检测装置还包括：从控制模块，与该从控制模块相连的无线发送模块，所述从控制模块适于将激光信号和图像信号通过无线发送模块发送至手持终端。
进一步，所述激光器适于通过转动以将激光信号分别发送到三个滑轮组上的传感器，以探测吊具上架四个角的偏载数据。
进一步，所述手持终端适于设定用于判断偏载值的第一、第二和第三阈值，并且其内设有主控制模块和与该主控制模块相连的报警模块；
所述手持终端计算集装箱偏载值时，先采用激光测量方式，即
若激光测量方式的偏载值低于第一阈值时，不发送信号到报警模块；
若激光测量方式的偏载值高于第一阈值且低于第二阈值时，发送信号到报警模块，并由所述从控制模块控制两个广角高清摄像机工作，并通过主控制模块进行双摄像机匹配测量偏载值；
若激光测量方式的偏载值高于第二阈值时，发送超偏载信号到报警模块，并由控制模块上升报警等级。
进一步，所述双摄像机匹配测量偏载值，即
在图像采集进行边缘处理，再像素转化，最后进行图像匹配以获得偏载值。
进一步，将图像进行边缘处理，即
具体将方向差分运算与局部平均相结合来检测边缘位置图像的水平边缘和垂直边缘，计算方法如下：
以f(x,y)为中心的3×3领域上计算x和和y方向的偏导数，
Sx＝{f(x+1,y-1)+2f(x+1,y)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x-1,y)+f(x-1,y+1)} (1)
Sy＝{f(x-1,y+1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1)} (2)
上式(1)、(2)应用了f(x,y)领域图像强度的加权平均值，其梯度大小为：
对其绝对值化，上式(3)为g(x,y)＝|Sx|+65<80 (4)
水平检测算子(y方向)为垂直检测算子(x方向)为
由上述两个检测算子对图像运算后，代入式(3)，可求得图像的梯度幅度g(x,y)，然后适当选取门限TH，作如下判断：g(x,y)>TH，{g(x,y)}也就是图像的边缘图像。
进一步，像素转化，即
将所述边缘图像对应的连续信息进行取样和量化，以可获得表示数字图像的图像矩阵；
将数字图像的原点定义在图像的左上角，原点的坐标值是(x,y)＝(0,0)，原点在x、y轴上的下一个点的坐标分别用(x,y)＝(1,0)和(x,y)＝(0,1)来表示；用以下的矩阵形式表示完整的M×N数字图像：
上述式(5)表达了一幅数字图像，矩阵中每个元素称为像素，这样在运算和推导过程中就可以用矩阵A表示图像矩阵f(x,y)，利用计算矩阵的方法来处理图像矩阵
其中，ai,j＝f(x＝I,y＝j)＝f(i,j)；
设图像为M×N个像素，f(i,j)表示在i行j列上的图像值，其中0<i<N，0<j<M；用黑白两种颜色来描述图像，黑像素定义为0，白像素定义为255；经过前面几步处理得到的二值图像，即仅有黑色点(0)和白色点(255)，且得到的存放位边缘具有平行直线的特征；
为提取这两条直线的中心线的位置，首先把图像中每一行像素值相加得一维列向量[a0,a1……ai,ai+1…ak…aM-1]T，其中，0<k<M-1；在这一维列向量中首先找到像素值为最大值(ak)所在图像中行的位置，即下标k的值；
然后再通过程序处理得到次最大值的像素值(ai)所在图像中行的位置，即下标i的值，此时k和i即为存放位的一个边缘的两条直线的位置；且k和i之和的一半作为存放位边缘的中心线的位置，并记为average。
进一步，将两广角高清摄像机采集的图像分别进行处理后得到像素转化结果分别定义为average1和average2；
进行图像匹配以获得偏载值，即
根据average1和average2匹配即可检测得到集装箱的偏载值。
进一步，在进行像素转化时，i和k的值取[240,end-10]区间上的值进行处理，以得到更精确的存放位边缘位置。
又一方面，本发明还提供了一种智能仓储系统的工作方法。
所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出该集装箱的偏载值。
进一步，所述吊具的上架四个角均设有滑轮组，各滑轮组均对应有起升钢丝绳以固定到起升电机上；以及所述检测装置包括：在其中一个滑轮组上设有激光器，和在另外三个滑轮组上设有传感器，所述传感器适于接收激光器的激光信号，并将接收到的激光信号发送到手持终端；以及还包括：在吊具两侧的固定杆上以吊具为中心对称设有广角高清摄像机，所述广角高清摄像机适于发送图像信号到手持终端；两广角高清摄像机适于分别拍摄集装箱和该集装箱下方存放位的边缘位置图像；并且，所述检测装置还包括：从控制模块，与该从控制模块相连的无线发送模块，所述从控制模块适于将激光信号和图像信号通过无线发送模块发送至手持终端。
本发明的有益效果为：所述智能仓储系统及其工作方法，其适于对集装箱在叠放过程中偏载值进行实时测量，有效的降低集装箱在叠放过程中出现偏载情况的发生；并且还利用激光器与传感器相配合的技术，测量更快速，检测也更准确，提高了安全性；同时两种阈值的判定方法，在保证激光方式测量迅速的情况下，对于微偏载和超偏载之间的疑似危险情况，采用进一步的双摄像机匹配测量方式，提高了测量的精确度，进一步提高了安全性；并且使用者可以通过手持终端远距离获知吊具所吊集装箱的偏载值，以监控装卸作业操作。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明设有智能仓储系统的结构示意图。
图2是本发明吊具的立体结构示意图。
图3是本发明的智能仓储系统的原理框图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
实施例1
图1是本发明设有智能仓储系统的结构示意图。
参见图1，本实施例提供了一种智能仓储系统，其包括：
大车1，以及位于大车梁110上的小车；其中所述小车12包括，小车梁120，位于小车梁上的起升电机121、起升钢绳卷筒122以及起升钢丝绳123；所述起升钢丝绳的下方连接一吊具2；所述吊具上设有检测装置，以适于采集吊运集装箱的偏载数据；所述检测装置适于将偏载数据发送至一手持终端；所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出所述吊具当前所吊集装箱的偏载值。
图2是本发明吊具的立体结构示意图。
图3是本发明的智能仓储系统的原理框图。
参见图2和图3，所述吊具2可以是20/40英尺箱吊具2，本实施例以20/40英尺箱吊具2为例进行详细说明。位于20/40英尺箱吊具2上端的吊具上架23，分布在吊具上架23四个角的滑轮组24，滑轮组24对应有起升钢丝绳22来固定到大车1上，20/40英尺箱吊具2通过固定杆27连接有四个转锁箱21，在其中一个滑轮组24上设有激光器25，在另外三个滑轮组24上设有传感器26，传感器26接收激光器25的激光信号，并将接收到的激光信号发送到手持终端，在相应固定杆27上关于20/40英尺箱吊具2对称设有两个广角高清摄像机28，广角高清摄像机28可发送图像信号到手持终端。
两广角高清摄像机适于分别拍摄集装箱和该集装箱下方存放位的边缘位置图像；并且，所述检测装置还包括：从控制模块，与该从控制模块电性连接的无线发送模块，所述从控制模块适于将激光信号和图像信号通过无线发送模块发送至手持终端。
所述存放位可以是集装箱划定的存放区域，提供便于识别的边线，也可以是叠放集装箱时，位于吊运集装箱下方的集装箱位置，即集装箱的边缘。
所述从控制模块可以采用ARM处理器模块，且无线发送模块可以但不限于采用WiFi模块。
所述手持终端可以包括无线接收模块、主控制模块和报警模块。
激光器25是可以转动的，将激光信号分别发送到三个滑轮组24上的传感器26，在集装箱发生立体方向的偏载时，根据三个传感器26的不同的倾斜信号，手持终端可计算出偏载倾向和程度。采用激光器与传感器相配合的技术，测量更快速，检测也更准确，同时使用方便，提高了安全性。
所述主控制模块也可以采用相应ARM处理器模块，所述无线接收模块可以采用WiFi模块；通过WiFi通讯接收激光信号和图像信号。
在激光测量方式的偏载值低于第一阈值时，不发送信号到报警模块；在激光测量方式的偏载值高于第一阈值且低于第二阈值时，发送信号到报警模块，由报警模块中显示灯提醒，并由从控制模块控制两个广角高清摄像机28工作，并通过主控制模块进行双摄像机匹配测量以获得高精度偏载值；在激光测量方式的偏载值高于第二阈值时，发送超偏载信号到报警模块，由报警模块中蜂鸣器警示。
所述双摄像机匹配测量所述吊具所吊集装箱的偏载值可具体采用下述步骤：
步骤S1，图像采集；两个广角高清摄像机28分别拍摄集装箱6和存放位7的边缘位置图像，以获得存放位7边缘位置的有效信息；其中图像数据为检测集装箱偏载值所需数据之一。
步骤S2，边缘处理；将方向差分运算与局部平均相结合来检测上述边缘位置图像的水平边缘和垂直边缘，具体的计算方法如下
以f(x,y)为中心的3×3领域上计算x和和y方向的偏导数，
Sx＝{f(x+1,y-1)+2f(x+1,y)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x-1,y)+f(x-1,y+1)} (1)；
Sy＝{f(x-1,y+1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1)} (2)；
上式(1)、(2)应用了f(x,y)领域图像强度的加权平均值，其梯度大小为：
对其绝对值化，上式(3)为g(x,y)＝|Sx|+65<80 (4)
水平检测算子(y方向)为垂直检测算子(x方向)为
由上述两个检测算子对图像运算后，代入式(3)，可求得图像的梯度幅度g(x,y)，然后适当选取门限TH，作如下判断：g(x,y)>TH，{g(x,y)}也就是图像的边缘图像。
步骤S3，像素转化；将上述步骤S2的边缘图像对应的连续信息进行取样和量化，即可获得表示数字图像的图像矩阵。
将数字图像的原点定义在图像的左上角，原点的坐标值是(x,y)＝(0,0)，原点在x、y轴上的下一个点的坐标分别用(x,y)＝(1,0)和(x,y)＝(0,1)来表示。用以下的矩阵形式表示完整的M×N数字图像：
上述式(5)表达了一幅数字图像，矩阵中每个元素称为像素，这样在运算和推导过程中就可以用矩阵A表示图像矩阵f(x,y)，利用计算矩阵的方法来处理图像矩阵
其中，ai,j＝f(x＝I,y＝j)＝f(i,j)；
设图像为M×N个像素，f(i,j)表示在i行j列上的图像值，其中0<i<N，0<j<M。用黑白两种颜色来描述图像，黑像素定义为0，白像素定义为255。经过前面几步处理得到的二值图像，即仅有黑色点(0)和白色点(255)，且得到的存放位7边缘具有平行直线的特征。为提取这两条直线的中心线的位置，首先把图像中每一行像素值相加得一维列向量[a0,a1……ai,ai+1…ak…aM-1]T，其中，0<k<M-1。在这一维列向量中首先找到像素值为最大值(ak)所在图像中行的位置，即下标k的值。再通过程序处理得到次最大值的像素值(ai)所在图像中行的位置，即下标i的值，那么k和i即为存放位7的一个边缘的两条直线的位置。因此它们之和的一半作为存放位7边缘的中心线的位置，并记为average。
步骤S4，图像匹配以获得偏载值；采用上述步骤S1、步骤S2和步骤S3，依次得到将两广角高清摄像机采集的图像分别进行处理后得到像素转化结果分别定义为average1和average2；根据average1和average2匹配即可检测得到集装箱的偏载值。
在上述步骤S2和步骤S3之间，还可以进行边缘阈值优化处理。
对于上述步骤S3而言，i和k的值可以只取[240,end-10]区间上的值进行处理，以得到更精确的存放位7边缘位置。
对于上述步骤S4而言，得到的偏载值是依照像素个数为单位显示的，也可以转换为其他的测量尺度，比如mm。
实施例2
在实施例1基础上，本实施例2提供了一种智能仓储系统的工作方法，其包括：
通过所述手持终端根据吊装集装箱的偏载数据计算出该集装箱的偏载值。
进一步，所述吊具的上架四个角均设有滑轮组，各滑轮组均对应有起升钢丝绳以固定到起升电机上；以及所述检测装置包括：在其中一个滑轮组上设有激光器，和在另外三个滑轮组上设有传感器，所述传感器适于接收激光器的激光信号，并将接收到的激光信号发送到手持终端；以及还包括：在吊具两侧的固定杆上以吊具为中心对称设有广角高清摄像机，所述广角高清摄像机适于发送图像信号到手持终端；两广角高清摄像机适于分别拍摄集装箱和该集装箱下方存放位的边缘位置图像；并且，所述检测装置还包括：从控制模块，与该从控制模块相连的无线发送模块，所述从控制模块适于将激光信号和图像信号通过无线发送模块发送至手持终端。
关于双摄像机匹配测量以获得偏载值的方法参见实施例1的相应部分，此处不再赘述。
本发明的所述智能仓储系统及其工作方法，其适于对集装箱在叠放过程中偏载值进行实时测量，有效的降低集装箱在叠放过程中出现偏载情况的发生；采用激光器与传感器相配合的技术，测量更快速，检测也更准确，提高了安全性；同时两种阈值的判定方法，在保证测量迅速的情况下，对于微偏载和超偏载之间的疑似危险情况，采用进一步的双摄像机匹配测量方式，提高了测量的精确度，进一步提高了安全性。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (11)

1.一种智能仓储系统，其特征在于，包括：
大车，以及位于大车梁上的小车；其中
所述小车包括，小车梁，位于小车梁上的起升电机、起升钢绳卷筒以及起升钢丝绳；
所述起升钢丝绳的下方连接一吊具；
所述吊具上设有检测装置，以适于采集吊运集装箱的偏载数据；
所述检测装置适于将偏载数据发送至一手持终端；
所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出该吊集装箱的偏载值。
2.根据权利要求1所述的智能仓储系统，其特征在于，
所述吊具的上架四个角均设有滑轮组，各滑轮组均对应有起升钢丝绳以固定到所述起升电机上；以及
所述检测装置包括：在其中一个滑轮组上设有激光器，和在另外三个滑轮组上设有传感器，所述传感器适于接收激光器的激光信号，并将接收到的激光信号发送到手持终端；以及还包括：在吊具两侧的固定杆上以吊具为中心对称设有广角高清摄像机，所述广角高清摄像机适于发送图像信号到手持终端；
两广角高清摄像机适于分别拍摄集装箱和该集装箱下方存放位的边缘位置图像；
并且，所述检测装置还包括：从控制模块，与该从控制模块电性连接的无线发送模块，所述从控制模块适于将激光信号和图像信号通过无线发送模块发送至手持终端。
3.根据权利要求2所述的智能仓储系统，其特征在于，
所述激光器适于通过转动以将激光信号分别发送到三个滑轮组上的传感器，以探测吊具上架四个角的偏载数据。
4.根据权利要求3所述的智能仓储系统，其特征在于，
所述手持终端适于设定用于判断偏载值的第一、第二和第三阈值，并且其内设有主控制模块和与该主控制模块相连的报警模块；
所述手持终端计算集装箱偏载值时，先采用激光测量方式，即
若激光测量方式的偏载值低于第一阈值时，不发送信号到报警模块；
若激光测量方式的偏载值高于第一阈值且低于第二阈值时，发送信号到报警模块，并由所述从控制模块控制两个广角高清摄像机工作，并通过主控制模块进行双摄像机匹配测量偏载值；
若激光测量方式的偏载值高于第二阈值时，发送超偏载信号到报警模块，并由控制模块上升报警等级。
5.根据权利要求4所述的智能仓储系统，其特征在于：
所述双摄像机匹配测量偏载值，即
在图像采集进行边缘处理，再像素转化，最后进行图像匹配以获得偏载值。
6.根据权利要求5所述的智能仓储系统，其特征在于：
将图像进行边缘处理，即
具体将方向差分运算与局部平均相结合来检测边缘位置图像的水平边缘和垂直边缘，计算方法如下：
以f(x,y)为中心的3×3领域上计算x和和y方向的偏导数，
Sx＝{f(x+1,y-1)+2f(x+1,y)+f(x+1,y+1)}-
{f(x-1,y-1)+2f(x-1,y)+f(x-1,y+1)} (1)
Sy＝{f(x-1,y+1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1)}-
{f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1)} (2)
上式(1)、(2)应用了f(x,y)领域图像强度的加权平均值，其梯度大小为：
对其绝对值化，上式(3)为g(x,y)＝|Sx|+65<80 (4)
水平检测算子(y方向)为垂直检测算子(x方向)为
由上述两个检测算子对图像运算后，代入式(3)，可求得图像的梯度幅度g(x,y)，然后适当选取门限TH，作如下判断：g(x,y)>TH，{g(x,y)}也就是图像的边缘图像。
7.根据权利要求6所述的智能仓储系统，其特征在于：
像素转化，即
将所述边缘图像对应的连续信息进行取样和量化，以可获得表示数字图像的图像矩阵；
将数字图像的原点定义在图像的左上角，原点的坐标值是(x,y)＝(0,0)，原点在x、y轴上的下一个点的坐标分别用(x,y)＝(1,0)和(x,y)＝(0,1)来表示；用以下的矩阵形式表示完整的M×N数字图像：
上述式(5)表达了一幅数字图像，矩阵中每个元素称为像素，这样在运算和推导过程中就可以用矩阵A表示图像矩阵f(x,y)，利用计算矩阵的方法来处理图像矩阵
其中，ai,j＝f(x＝I,y＝j)＝f(i,j)；
设图像为M×N个像素，f(i,j)表示在i行j列上的图像值，其中0<i<N，0<j<M；用黑白两种颜色来描述图像，黑像素定义为0，白像素定义为255；经过前面几步处理得到的二值图像，即仅有黑色点(0)和白色点(255)，且得到的存放位边缘具有平行直线的特征；
为提取这两条直线的中心线的位置，首先把图像中每一行像素值相加得一维列向量[a0,a1……ai,ai+1…ak…aM-1]T，其中，0<k<M-1；在这一维列向量中首先找到像素值为最大值(ak)所在图像中行的位置，即下标k的值；
然后再通过程序处理得到次最大值的像素值(ai)所在图像中行的位置，即下标i的值，此时k和i即为存放位的一个边缘的两条直线的位置；且k和i之和的一半作为存放位边缘的中心线的位置，并记为average。
8.根据权利要求7所述的智能仓储系统，其特征在于，
将两广角高清摄像机采集的图像分别进行处理后得到像素转化结果分别定义为average1和average2；
进行图像匹配以获得偏载值，即
根据average1和average2匹配即可检测得到集装箱的偏载值。
9.根据权利要求8所述的智能仓储系统，其特征在于，
在进行像素转化时，i和k的值取[240,end-10]区间上的值进行处理，以得到更精确的存放位边缘位置。
10.一种如权利要求1所述的智能仓储系统的工作方法，其特征在于，
所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出该集装箱的偏载值。
11.根据权利要求10所述的智能仓储系统，其特征在于，
所述吊具的上架四个角均设有滑轮组，各滑轮组均对应有起升钢丝绳以固定到起升电机上；以及
所述检测装置包括：在其中一个滑轮组上设有激光器，和在另外三个滑轮组上设有传感器，所述传感器适于接收激光器的激光信号，并将接收到的激光信号发送到手持终端；以及还包括：在吊具两侧的固定杆上以吊具为中心对称设有广角高清摄像机，所述广角高清摄像机适于发送图像信号到手持终端；
两广角高清摄像机适于分别拍摄集装箱和该集装箱下方存放位的边缘位置图像；
并且，所述检测装置还包括：从控制模块，与该从控制模块相连的无线发送模块，所述从控制模块适于将激光信号和图像信号通过无线发送模块发送至手持终端。
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