CN112357776A - 一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法 - Google Patents

一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法 Download PDF

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白景涛
黄良丰
吴久春
姜峰
刘兴芳
张冉
何家欢
李义升
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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法,包括设于吊具上的摄像头和用于处理数据的控制中心,所述摄像头与所述控制中心电连接,所述摄像头通过拍摄集装箱的图片数据发送给控制中心处理得到集装箱位置参数,所述摄像头在钩箱过程中实时监控吊具前后两列堆存箱顶部集装箱位移,采用机器视觉技术,通过摄像头识别集装箱位置变化,控制中心通过模糊算法建立空间坐标模型,能够判断吊具前后相邻列顶部集装箱与吊具实时位置变化,并通过摄像头连续拍摄,将实时图片与预测图片进行对比,相比较传统的人眼观测的粗糙和危险性,机器视觉技术能够实现随时报警停止及时修正,有效防止吊箱过程中钢丝绳钩相邻列集装箱箱角的事故发生。

Description

一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法
技术领域
本发明涉及集装箱自动化装箱领域,尤其涉及一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法。
背景技术
在集装箱码头或货场,集装箱常被叠放在一起存放,有时叠放层数可达九层。当集装箱需要装卸时,需要用到专用的装载卡车,由于集装箱叠放高度较高,集装箱的搬运需要使用龙门吊来操作,龙门吊的高度一般在20-25米,吊车驾驶员距离装载卡车较远或视角不佳,操作难度较大,在实际操作中对驾驶员的技能要求较高,所以在集装箱抓或放箱着箱时会出现吊具钢丝绳松弛,钩住相邻列位顶部集装箱箱角,当吊具上升时,由于受吊具或吊具及所抓集装箱重力作用,钢丝绳绷紧会使相邻列被钩集装箱发生移位,与上升的吊具相碰,进而导致集装箱侧翻、钢丝绳打折受损等事故的发生,造成人员伤亡和经济损失。
发明内容
本发明针对背景技术中的情况,提供了一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法,使用方便,准确性高。
为了解决上述技术问题,本发明通过下述技术方案得以解决:一种基于机器视觉技术的防钢丝绳钩箱角监控方法,其特征在于:包括设于小车架上的摄像头和用于处理数据的控制中心,所述摄像头与所述控制中心电连接,所述摄像头通过拍摄集装箱和吊具的图片数据发送给控制中心处理得到相邻列位集装箱和吊具的轮廓位置参数及角度参数,所述摄像头在钩箱可能发生时实时监控两侧集装箱和吊具的位移及角度,包括如下步骤:
步骤一:摄像头通过自身所在的位置对集装箱和吊具进行拍摄,并将拍摄的图片数据发送至控制中心,控制中心通过算法,建立以吊具为中心的空间坐标系,并将集装箱所在空间位置转化为数字信号发送给小车架;
步骤二:小车架通过接受的数字信号带动吊具在龙门吊上进行移动,移动的同时摄像头连续拍摄,实时对位置坐标进行矫正;
步骤三:当吊具到达需抓或放的集装箱正上方时开始下降,下降到集装箱预停距离时,通过微调吊具位置,然后再继续下降,确保吊具四角上的旋锁精准的下降到集装箱上的锁孔位置或所抓集装箱底板箱角精准叠放在地面堆存的集装箱顶部箱角上;
步骤四:吊具旋锁插入集装箱锁孔闭锁或所抓集装箱叠放好开锁后,摄像头拍摄吊具及吊具前后相邻两侧列位集装箱的图片,并通过控制中心的算法算出吊具吊起前,吊具及吊具前后两侧列位集装箱的相对前后位置及夹角值,然后吊具开始上移,此时摄像头连续拍摄得到吊具及前后两侧集装箱的实际位置及角度数据,并将数据送入控制中心与吊起前的数据进行对比,若实际位置与角度与吊起前出现较大偏差时,报警的同时小车架及时停车。
优选的,所述摄像头有两组,每组一个或2个,吊具前后各一组。
优选的,所述摄像头为广角摄像头可进行半球形范围拍摄。
优选的,所述实际位置与角度与吊起前出现较大偏差,位置偏差小于40CM(正常集装箱列位间距),角度偏差小于1度。
优选的,所述摄像头可使用激光扫描仪替代。
本发明的有益效果是:采用机器视觉技术,通过摄像头拍摄精准识别吊具所在的位置,控制中心通过模糊算法建立高精度的空间坐标模型,能够精准的判断相邻列位集装箱与吊具所在的位置及角度关系,进而在吊具放箱或抓箱后,吊具上升可能发生钢丝绳钩箱角的过程中,通过摄像头连续拍摄,将实时图片与吊具吊起前图片进行对比,相比较传统的人眼观测的粗糙和危险性,机器视觉技术能够实现随时停止及时修正,有效防止吊箱过程中钩箱错误的事情发生。
附图说明
图1是本发明示意图。
图2、3是本发明钩箱示意图。
图中:龙门吊1、摄像头2、小车架3、集装箱4、吊具5、旋锁6、控制中心7。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中所述的实施例,本领域普通技术人员在不需要创造性劳动的 前提下所得到的所有其它实施例,都在本发明所保护的范围内。
如图1-3所示,一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法,包括设于小车架3上的摄像头2和用于处理数据的控制中心7,所述摄像头2与所述控制中心7电连接,所述摄像头2通过拍摄集装箱4和吊具5的图片数据发送给控制中心7处理得到集装箱4和吊具5的轮廓位置参数及角度参数,所述摄像头2在钢丝绳钩箱角时实时监控两侧集装箱4和吊具5的位移及角度,包括如下步骤:
步骤一:摄像头2通过自身所在的位置对集装箱4和吊具5进行拍摄,并将拍摄的图片数据发送至控制中心7,控制中心7通过算法,建立以吊具5为中心的空间坐标系,并将集装箱4所在空间位置转化为数字信号发送给小车架3;
步骤二:小车架3通过接受的数字信号带动吊具5在龙门吊1上进行移动,移动的同时摄像头2连续拍摄,实时对位置坐标进行矫正;
步骤三:当吊具5到达目标列位的集装箱4正上方时开始下降,下降到集装箱4预停距离时,通过微调吊具5位置,然后再继续下降,确保吊具5上的旋锁6精准的下降到集装箱4上的锁孔位置或所抓集装箱4顶部箱角上;
步骤四:吊具旋锁6插入集装箱锁孔闭锁或所抓箱4叠放好开锁后,摄像头2拍摄吊具5及吊具5前后相邻两侧列位集装箱4的图片,并通过控制中心7的算法算出吊具5吊起前,吊具5及吊具前后两侧列位集装箱4的相对前后位置及夹角值,然后吊具5开始上移,此时摄像头2连续拍摄得到吊具5及前后两侧集装箱4的实际位置及角度数据,并将数据送入控制中心7与吊起前的数据进行对比,若实际位置与角度与吊起前出现较大偏差时,报警的同时小车架3上起升机构停止拉升吊具。
所述摄像头2有两组,每组有一个或两个,吊具5前后各一组,所述摄像头2为广角摄像头,可进行半球形范围拍摄,所述吊具5下降的预停距离为300cm,所述实际位置与角度与吊起前出现较大偏差,位置偏差小于40CM(正常集装箱列位间距),角度偏差小于1度。
相比较传统的人工识别,视觉技术通过摄像头拍摄吊具或吊具所带集装箱、及吊具前后列集装箱,数据发送给控制中心处理得到实时位置参数,摄像头在吊具着箱后上升前,通过摄像头拍摄图像处理,精准识别吊具或吊具所带集装箱、吊具前后列集装箱轮廓线,并且计算记录轮廓线在着箱吊起前,及吊具拉起后的坐标位置,控制中心通过模糊算法判断吊具上升过程中与吊起前相比较,吊具及前后列集装箱是否有倾转,或前后列集装箱是否有发生位移,进而能够精准的判断吊具钢丝绳在吊具上升时,钢丝绳绷紧过程中,是否够挂前或后列集装箱箱角。吊具着箱后上升过程通过摄像头连续拍摄,能实时进行勾箱判断,实现随时报警并停止吊具上升动作,有效防止吊箱过程中钩箱事故的发生。

Claims (5)

1.一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法,其特征在于:包括设于小车架(3)上的摄像头(2)和用于处理数据的控制中心(7),所述摄像头(2)与所述控制中心(7)电连接,所述摄像头(2)通过拍摄集装箱(4)和吊具(5)的图片数据发送给控制中心(7)处理得到集装箱(4)和吊具(5)的轮廓位置参数及角度参数,所述摄像头(2)在钩箱时实时监控吊具(5)前后两侧集装箱(4)和吊具(5)的位移及角度,包括如下步骤:
步骤一:摄像头(2)通过自身所在的位置对集装箱(4)和吊具(5)进行拍摄,并将拍摄的图片数据发送至控制中心(7),控制中心(7)通过算法,建立以吊具(5)为中心的空间坐标系,并将集装箱(4)所在空间位置转化为数字信号发送给小车架(3);
步骤二:小车架(3)通过接受的数字信号带动吊具(5)在龙门吊(1)上进行移动,移动的同时摄像头(2)连续拍摄,实时对位置坐标进行矫正;
步骤三:当吊具(5)到达目标列集装箱(4)正上方时开始下降,下降到集装箱(4)预停距离时,通过控制中心(7)微调吊具(5)位置,确保吊具(5)下降时,吊具上的旋锁(6)精准的下降到集装箱(4)上的四角的锁孔位置或所抓集装箱(4)顶部的箱角上;
步骤四:旋锁(6)插入集装箱(4)锁孔闭锁后或所抓集装箱(4)叠放好开锁后,摄像头(2)拍摄吊装集装箱(4)前后两侧相邻列顶部集装箱(4)的图片,并通过控制中心(7)的算法计算出吊具(5)吊起前,吊具(5)前后两侧相邻列顶部集装箱(4)相对于吊具(5)的位置关系及相互边缘线夹角,然后吊具(5)开始上移,此时摄像头(2)连续拍摄得到两侧集装箱(4)及吊具(5)的实际位置数据,并将数据送入控制中心(7)与之前计算出的位置及角度进行对比,若实际位置与抓箱时前后相对位置偏差达到20CM或角度偏差达到1度时,报警的同时小车架(3)上起升机构及时停车。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法,其特征在于:所述摄像头(2)有两组,分别安装在所述小车架(3)的前后位置,每组可以是中间一个或左右两个。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法,其特征在于:所述摄像头(2)为广角摄像式,可进行半球形范围拍摄。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法,其特征在于:所述吊具(5)预停距离为30~50cm。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的防钩箱监控方法,其特征在于:所述摄像头(2)可使用激光扫描仪替代。
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