CN112623936A - 一种双箱检测方法及使用该方法的吊具 - Google Patents

Abstract

本发明涉及吊具领域，具体涉及一种双箱检测方法及使用该方法的吊具，包括以下步骤：⑴使用摄像装置对集装箱中部拍摄视频，将视频传输到吊具的系统中；⑵在吊具的系统中将视频转换成图片，对图片中集装箱的锁孔进行标注；⑶利用识别模型对集装箱的锁孔进行识别；⑷若未识别到锁孔，则继续吊装作业，若识别到锁孔，则停止吊装作业。将锁孔进行标注，利用AI进行识别的方法能够缩短判断时间，充分发挥使用者的能力，最大限度的增大操作效率，同时不需要复杂的电路，人工识别准确率更高。

Description

一种双箱检测方法及使用该方法的吊具

技术领域

本发明涉及吊具领域，具体涉及一种双箱检测方法及使用该方法的吊具。

背景技术

吊具中常用的是吊钩、钢丝绳、链条等专用索具。起重吸盘、夹钳和货叉等可在起重机上作为专用吊具长久使用，也可作为可更换的辅助吊具挂在吊钩上临时使用，常用于多货种仓库和堆场，以提高作业效率。而集装箱吊具是指一种装卸集装箱的专用吊具，它通过其端部横梁四角的旋锁与集装箱的顶角配件连接，由司机操作控制旋锁的开闭，进行集装箱装卸作业。

现有技术中存在如下问题，双箱检测是通过人为提醒或者通过光电开关对双箱之间的箱缝进行检测，人为提醒会降低操作效率，同时容易出现误判等情况，导致危险发生；通过光电开关对双箱之间的箱缝进行检测，需要的光电开关数量众多，内部电路较为复杂，同时光电开关容易受到干扰出现误判的现象。

发明内容

为此，需要提供一种具有双箱检测功能的吊具，解决了认为提醒降低操作效率和光电开关的双箱检测电路复杂，容易受到干扰等问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种双箱检测方法，包括以下步骤：

S10使用摄像装置对集装箱中部拍摄视频，将视频传输到吊具的系统中；

S20在吊具的系统中将视频转换成图片，对图片中集装箱的锁孔进行标注；

S30训练识别模型，利用识别模型对集装箱的锁孔进行识别；

S40若未识别到锁孔，则继续吊装作业，若识别到锁孔，则停止吊装作业。

进一步的，所述步骤S30中，识别模型的训练过程为：

S31收集作业视频，将作业视频转换成图片组成数据集，使用Labelme工具将数据集中锁孔的区域用矩形标注出来，然后导出标签文件，作为模拟训练的标签文件。

S32采用的YOLOV5深度学习模型，获取标签文件的矩形信息，通过K-means聚类的方法，聚类出9个Anchor，所述Anchor是矩形的长和宽，对模型输入图片，模型输出锁孔的预测位置，将模型输出的数据和标签文件的数据做成损失函数，最后通过反向梯度的优化方式，使得模型预测的结果无限的逼近标签文件的数据；

S33不断调整训练的超参数，并做数据补充，最终得到识别模型。

进一步的，所述步骤S31中，标注好的数据集包括训练集和验证集。训练集的目的是用来训练模型，验证集的目的是用来验证模型的精度，同时防止模型训练过拟合。

进一步的，还包括步骤S50，所述步骤S50为：

在吊具两端利用角度传感器检测集装箱与水平面的角度，若检测到集装箱与水平面的角度超过角度阈值，则停止吊装作业，若检测到集装箱与水平面的角度在角度阈值内，则继续吊装作业。

进一步的，所述角度阈值的大小为85-95°。

本发明还公开一种应用上述双箱检测方法的吊具，包括主架、两个伸缩梁、两个连接梁和两个角度检测装置，所述两个伸缩梁相对设置在主架的两侧，所述两个伸缩梁与主架活动连接，所述两个连接梁分别固定在一个伸缩梁上，所述连接梁的两端均固定有吊锁，所述两个角度检测装置分别固定在一个连接梁上，所述主架的中部固定有摄像装置，所述摄像装置竖直朝向主架的下方。

进一步的，所述摄像装置外接有控制面板，所述控制面板与角度检测装置电性连接。控制面板将摄像装置拍摄到的信息和角度检测装置的角度信息传递给使用者，以此帮助使用者判断集装箱的数量，避免两个集装箱误以为一个集装箱进行吊装。

进一步的，所述角度检测装置包括检测板和角度传感器，所述检测板与连接梁转动连接，并且所述检测板竖直设置，所述角度传感器固定在检测板远离主架的侧面上，所述角度传感器与控制面板电性连接。角度检测装置为第二次双箱检测，摄像装置拍摄的信息无法判断是否为双箱或者认为失误错漏了关键信息导致对双箱进行吊装的情况下，当吊锁与集装箱相互咬合后，检测板位于集装箱的侧面，集装箱的一端被提起后，检测板的角度发生变化，角度传感器将角度信息传输给控制面板，对使用者起到警醒作用，以便于使用者及时发现错误，停止对双箱进行吊装。

进一步的，所述主架包括两个固定板和两个滑动板，所述两个固定板相对设置，所述两个滑动板固定在两个固定板之间，所述摄像装置设置在固定板和滑动板围合的空间内，所述摄像装置的两端与固定板相对的侧面固定连接，所述固定板上开设有通孔，所述伸缩梁穿过通孔与滑动板滑动连接。主架由板状结构围合而成，最大限度的降低主架的重量，同时不影响主架的牢固程度，降低整体吊具的重量，减少吊具自身重量对能源的消耗。

进一步的，所述伸缩梁包括底板和两个侧板，所述两个侧板固定在底板相对的两侧边上，所述滑动板相对的侧面上设有滑槽，所述伸缩梁的侧板上固定有与滑槽相匹配的滑条，所述滑条与滑槽滑动连接。伸缩梁由板状结构围合而成，最大限度的降低伸缩梁的重量，同时不影响伸缩梁的牢固程度，降低整体吊具的重量，减少吊具自身重量对能源的消耗。伸缩梁与主架滑动连接，能够灵活的控制伸缩梁展开的长度，满足不同尺寸的集装箱，增加吊具的实用性。

进一步的，所述连接梁固定在底板远离主架一端的下表面上，所述吊锁包括相互固定连接的锁柱和锁芯，所述连接梁的下表面向上凹陷形成安装槽，所述锁柱嵌设在安装槽内，所述锁芯向下延伸到安装槽外。

进一步的，述连接梁固定在底板远离主架一端的下表面上，所述吊锁包括相互固定连接的锁柱和锁芯，所述连接梁的下表面向上凹陷形成安装槽，所述锁柱嵌设在安装槽内，所述锁芯向下延伸到安装槽外。

进一步的，所述固定板上开设有吊装孔。

进一步的，所述滑动板的外侧面上固定有照明灯，所述照明灯与摄像装置位置相对应，所述照明灯竖直向下。照明灯保证在黑暗环境下摄像装置也能够清楚的将集装箱的情况拍摄下来。

区别于现有技术，上述技术方案具有以下有益效果：

1、将锁孔进行标注，利用AI进行识别的方法能够缩短判断时间，充分发挥使用者的能力，最大限度的增大操作效率，同时不需要复杂的电路，人工识别准确率更高。

2、摄像装置为第一次双箱检测，主架的中部装有摄像装置，通过摄像装置对集装箱的上表面进行拍摄，当两个集装箱一列排放时，两个集装箱的上表面会存在四个锁孔，当摄像装置拍摄到四个锁孔时能够对使用者起到提醒作用，避免对双箱进行同时吊装；角度检测装置为第二次双箱检测，摄像装置拍摄的信息无法判断是否为双箱或者认为失误错漏了关键信息导致对双箱进行吊装的情况下，当吊锁与集装箱相互咬合后，集装箱的一端被提起后，集装箱的角度发生变化，角度传感器将角度信息传输给使用者，对使用者起到警醒作用，以便于使用者及时发现错误，停止对双箱进行吊装。

附图说明

图1为具体实施方式1所述双箱检测方法流程图；

图2为具体实施方式2所述吊具结构示意图；

图3为具体实施方式2所述吊具A部分放大示意图；

图4为具体实施方式2所述吊具的吊锁结构实体图。

附图标记说明：

1、主架；101、固定板；1011、吊装孔；102、滑动板；103、摄像装置；104、照明灯；105、固定柱；

2、伸缩梁；201、侧板；202、底板；2021、连接板；203、滑条；

3、连接梁；301、角度检测装置；3011、角度传感器；3012、检测板；3013、转轴；302、吊锁；3021、锁芯；3022、锁柱。

具体实施方式

为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。

实施例1：

请参阅图1，本实施例公开一种双箱检测方法，包括上以下步骤：

S10使用摄像装置对集装箱中部拍摄视频，将视频传输到吊具的系统中；

S20在吊具的系统中将视频转换成图片，对图片中集装箱的锁孔进行标注；

S30训练识别模型，利用识别模型对集装箱的锁孔进行识别；

S40若未识别到锁孔，则继续吊装作业，若识别到锁孔，则停止吊装作业；

S50在吊具两端利用角度传感器3011检测集装箱与水平面的角度，若检测到集装箱与水平面的角度超过角度阈值，则停止吊装作业，若检测到集装箱与水平面的角度在角度阈值内，则继续吊装作业。

步骤S30中，识别模型的训练过程为：

S31收集作业视频，将作业视频转换成图片组成数据集，使用Labelme工具将数据集中锁孔的区域用矩形标注出来，然后导出标签文件，作为模拟训练的标签文件。

S32采用的YOLOV5深度学习模型，获取标签文件的矩形信息，通过K-means聚类的方法，聚类出9个Anchor，所述Anchor是矩形的长和宽，对模型输入图片，模型输出锁孔的预测位置，将模型输出的数据和标签文件的数据做成损失函数，最后通过反向梯度的优化方式，使得模型预测的结果无限的逼近标签文件的数据；

S33不断调整训练的超参数，并做数据补充，最终得到识别模型。

步骤S31中，标注好的数据集包括训练集和验证集。训练集的目的是用来训练模型，验证集的目的是用来验证模型的精度，同时防止模型训练过拟合。角度阈值的大小为85-95°。

实施例2：

请参阅图2-4，本实施例公开一种具有双箱检测功能的吊具，包括主架1、两个伸缩梁2、两个连接梁3、四个吊锁302、摄像装置103和两个角度检测装置301；主架1包括两个固定板101和两个滑动板102，两个固定板101相对设置，两个滑动板102固定在两个固定板101之间，摄像装置103设置在固定板101和滑动板102围合的空间内，摄像装置103竖直照射主架1的下方，摄像装置103外接有控制面板，控制面板将摄像装置103拍摄到的信息信息传递给使用者，以此帮助使用者判断集装箱的数量，避免两个集装箱误以为一个集装箱进行吊装。固定板101相对的侧面设有固定柱105，摄像装置103的两端与固定柱105固定连接。滑动板102的外侧面上固定有照明灯104，照明灯104与摄像装置103位置向对应，照明灯104竖直向下照明，固定板101上还开设有吊装孔1011。

伸缩梁2包括两个侧板201和底板202，两个侧板201固定在底板202相对的两侧边上。两个伸缩梁2分别设置在固定板101的侧面，固定板101上设有通孔，滑动板102的相对的侧面上设有滑槽，侧板201上设有与滑槽相匹配的滑条203，滑条203与滑槽滑动连接。主架1和伸缩梁2由板状结构围合而成，最大限度的降低主架1的重量，同时不影响主架1的牢固程度，降低整体吊具的重量，减少吊具自身重量对能源的消耗。伸缩梁2与主架1滑动连接，能够灵活的控制伸缩梁2展开的长度，满足不同尺寸的集装箱，增加吊具的实用性。

底板202远离主架1的一端的两侧向外延伸形成连接板2021，连接板2021上设有紧固件，本实施例中紧固件为螺栓装置，连接梁3通过螺栓装置与底板202固定连接。四个吊锁302分别固定在连接梁3的两端上，吊锁302包括相互固定连接的锁柱3022和锁芯3021，连接梁3的下表面向上凹陷形成安装槽，锁柱3022嵌设在安装槽内，锁芯3021向下延伸至安装槽外。

角度检测装置301包括检测板3012和角度传感器3011，检测板3012与连接梁3通过转轴3013转动连接，并且检测板3012竖直设置，角度传感器3011固定在检测板3012远离主架1的侧面上，角度传感器3011与控制面板电性连接。角度检测装置301为第二次双箱检测，摄像装置103拍摄的信息无法判断是否为双箱或者认为失误错漏了关键信息导致对双箱进行吊装的情况下，当吊锁302与集装箱相互咬合后，检测板3012位于集装箱的侧面，集装箱的一端被提起后，检测板3012的角度发生变化，角度传感器3011将角度信息传输给控制面板，对使用者起到警醒作用，以便于使用者及时发现错误，停止对双箱进行吊装。

在使用时，将吊具通过吊装孔1011吊设起来，摄像装置103为第一次双箱检测，通过主架1中部的摄像装置103对待吊起的集装箱进行拍摄传输到控制面板上，使用者通过控制面板识别是否是双箱，从而避免将双箱误以为单箱吊起发生危险。角度检测装置301为第二次双箱检测，当人为原因没有识别出双箱一列排放的情况，对双箱进行吊起时，吊锁302与集装箱的锁孔进行咬合后，角度检测装置301的检测板3012与集装箱的侧面相贴合，由于是双箱一列的排放，吊钩勾起一个集装箱的一侧导致集装箱发生倾斜，进而检测板3012的竖直状态被破坏，通过角度传感器3011将角度信息传输给控制面板对使用者发出警报，避免使用者在不知情的情况下将双箱吊起发生损失。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”或“包含……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的要素。此外，在本文中，“大于”、“小于”、“超过”等理解为不包括本数；“以上”、“以下”、“以内”等理解为包括本数。

尽管已经对上述各实施例进行了描述，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改，所以以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种双箱检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S10使用摄像装置对集装箱中部拍摄视频，将视频传输到吊具的系统中；

S20在吊具的系统中将视频转换成图片，对图片中集装箱的锁孔进行标注；

S30训练识别模型，利用识别模型对集装箱的锁孔进行识别；

S40若未识别到锁孔，则继续吊装作业，若识别到锁孔，则停止吊装作业。

2.根据权利要求1所述的吊具，其特征在于，所述步骤S30中，识别模型的训练过程为：

S31收集作业视频，将作业视频转换成图片组成数据集，使用Labelme工具将数据集中锁孔的区域用矩形标注出来，然后导出标签文件，作为模拟训练的标签文件。

S32采用的YOLOV5深度学习模型，获取标签文件的矩形信息，通过K-means聚类的方法，聚类出9个Anchor，所述Anchor是矩形的长和宽，对模型输入图片，模型输出锁孔的预测位置，将模型输出的数据和标签文件的数据做成损失函数，最后通过反向梯度的优化方式，使得模型预测的结果无限的逼近标签文件的数据；

S33不断调整训练的超参数，并做数据补充，最终得到识别模型。

3.根据权利要求2所述的双箱检测方法，其特征在于，所述步骤S31中，标注好的数据集包括训练集和验证集。

4.根据权利要求1所述的双箱检测方法，其特征在于，还包括步骤S50，所述步骤S50为：

在吊具两端利用角度传感器检测集装箱与水平面的角度，若检测到集装箱与水平面的角度超过角度阈值，则停止吊装作业，若检测到集装箱与水平面的角度在角度阈值内，则继续吊装作业。

5.根据权利要求4所述的双箱检测方法，其特征在于，所述角度阈值的大小为85-95°。

6.一种应用权利要求1-5任一所述双箱检测方法的吊具，其特征在于，包括主架、两个伸缩梁、两个连接梁和两个角度检测装置，所述两个伸缩梁相对设置在主架的两侧，所述两个伸缩梁与主架活动连接，所述两个连接梁分别固定在一个伸缩梁上，所述连接梁的两端均固定有吊锁，所述两个角度检测装置分别固定在一个连接梁上，所述主架的中部固定有摄像装置，所述摄像装置竖直朝向主架的下方。

7.根据权利要求6所述的吊具，其特征在于，所述摄像装置外接有控制面板，所述控制面板与角度检测装置电性连接。

8.根据权利要求7所述的吊具，其特征在于，所述角度检测装置包括检测板和角度传感器，所述检测板与连接梁转动连接，并且所述检测板竖直设置，所述角度传感器固定在检测板远离主架的侧面上，所述角度传感器与控制面板电性连接。

9.根据权利要求6所述的吊具，其特征在于，所述主架包括两个固定板和两个滑动板，所述两个固定板相对设置，所述两个滑动板固定在两个固定板之间，所述摄像装置设置在固定板和滑动板围合的空间内，所述摄像装置的两端与固定板相对的侧面固定连接，所述固定板上开设有通孔，所述伸缩梁穿过通孔与滑动板滑动连接。

10.根据权利要求9所述的吊具，其特征在于，所述伸缩梁包括底板和两个侧板，所述两个侧板固定在底板相对的两侧边上，所述滑动板相对的侧面上设有滑槽，所述伸缩梁的侧板上固定有与滑槽相匹配的滑条，所述滑条与滑槽滑动连接。

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