机器视觉技术在集装箱正面吊运机下集卡对位系统中的应用

摘要：随着港口自动化程度的不断提高，集装箱正面吊运机下集卡对位系统的精确性和效率成为影响港口运营效率的关键因素，机器视觉技术在解决这一问题中发挥着重要作用。文中深入探讨了机器视觉技术在集卡对位系统中的应用，分析了系统面临的主要挑战，包括环境因素、目标多样性以及系统稳定性等，针对这些挑战，提出了一系列技术解决方案如高动态范围摄像头、多模态识别技术、三维视觉技术等，通过这些技术的综合应用，有效提升了集卡对位系统的精确度和可靠性，为港口自动化作业提供了有力支持。

关键词：机器视觉；集卡对位；港口自动化；图像识别；实时处理

港口作为国际贸易的重要枢纽，其自动化水平直接影响着物流效率和经济发展，在港口集装箱装卸作业中，集装箱正面吊运机下集卡的精确对位是提高作业效率、确保安全的关键环节，传统的人工对位方式存在效率低、精度不足、易受人为因素影响等问题。随着机器视觉技术的快速发展，将其应用于集卡对位系统成为解决这些问题的有效途径，机器视觉技术通过摄像头采集图像，结合图像处理算法和人工智能技术，能够实现对集卡位置的精确识别和定位，为自动化对位提供了技术支持，然而在实际应用中，机器视觉技术仍面临诸多挑战，需要针对港口环境的特殊性进行深入研究和技术创新。

一、环境因素应对技术

（一）光照变化适应技术

港口作业环境的光照条件复杂多变，从白天强烈的阳光直射到夜间的人工照明，再到阴天的漫反射光，光照强度和角度的变化给机器视觉系统带来了巨大挑战，为了解决这一问题，采用高动态范围（HDR）摄像头成为有效的解决方案。HDR摄像头能够在不同光照条件下捕捉更广范围的亮度信息，有效避免图像过曝或欠曝的情况，结合自动曝光和自动增益控制技术，系统能够根据实时光照条件自动调整摄像头参数，确保在各种光照环境下都能获取清晰稳定的图像，采用多帧合成技术，通过对多个不同曝光参数下拍摄的图像进行融合，可以进一步提高图像的动态范围和质量[1]。在图像处理阶段引入自适应直方图均衡化算法，能够有效增强图像对比度，突出目标特征，使得在不同光照条件下都能准确识别集卡和集装箱的关键特征，为了应对强烈阳光直射可能造成的镜头眩光问题，在摄像头前端安装可调节的偏振滤光片有效减少反射光的影响，提高图像质量，通过这些技术的综合应用，机器视觉系统能够在全天候、全天时的光照条件下保持稳定的图像采集和处理能力，为后续的对位算法提供高质量的输入数据。

（二）恶劣天气应对技术

港口地处沿海，常年面临风雨、雾霾、沙尘等恶劣天气的影响，这些因素严重影响机器视觉系统的性能，为了克服这些困难，首先在硬件层面采取了一系列防护措施，为摄像头安装防水防尘罩并配备自动除雾和清洁系统，确保镜头始终保持清晰。采用防抖动技术如光学防抖和电子防抖相结合的方式，有效减少大风等因素造成的图像抖动，在软件层面开发了针对不同恶劣天气的图像增强算法，对于雨天场景，采用基于深度学习的雨滴检测和去除算法，有效降低雨滴对图像质量的影响，针对雾霾天气，引入暗通道先验去雾算法，提高图像的清晰度和对比度，对于沙尘天气，结合图像去噪和对比度增强技术，提升图像的可识别性。利用多光谱成像技术，通过红外、可见光等多个波段的图像融合提高在恶劣天气下的目标识别能力，在系统层面，建立了基于天气预报和实时环境监测的自适应工作模式，根据不同天气条件自动调整系统参数和处理策略，确保在各种天气下都能保持较高的识别精度，通过这些技术的综合应用大大提高了机器视觉系统在恶劣天气下的适应能力和可靠性，为港口全天候、全天时作业提供了坚实的技术保障。

（三）正面吊作业环境适应技术

正面吊运行时产生的振动对机器视觉系统的图像采集质量造成了显著影响，为了克服这一挑战，研究人员开发了多种振动抑制技术，在硬件层面采用高性能的主动减振平台，通过实时检测振动并进行快速补偿有效降低振动对摄像头的影响。在软件层面引入基于深度学习的图像去模糊算法，能够有效恢复因振动导致的模糊图像，利用高速摄像头技术，通过增加采样频率减少单帧曝光时间从而降低振动对图像的影响，采用多帧图像融合技术，通过对连续多帧图像进行智能分析和合成进一步提高图像清晰度，这些技术的综合应用，显著提升了机器视觉系统在正面吊作业环境下的图像采集质量，为后续的精确对位奠定了坚实基础。

二、目标识别技术创新

（一）多样化集卡识别技术

港口作业中使用的集卡种类繁多，不同品牌、型号的集卡在车身尺寸、颜色、标志等方面存在显著差异，这给机器视觉系统的识别带来了巨大挑战，为了解决这一问题，首先建立了一个全面的集卡特征数据库，涵盖了各种常见集卡的外观特征、尺寸参数等信息，基于这个数据库，开发了一套多模态识别算法[2]。该算法综合利用车牌识别、车身轮廓识别、logo识别等多种技术，实现对不同类型集卡的准确识别，在深度学习方面采用了改进的YOLOv5算法，通过大量样本训练提高了模型对各种集卡的识别能力和泛化性能，为了应对集卡外观可能发生的变化（如涂装更新、局部损坏等），引入了在线学习机制，能够根据实际作业中遇到的新情况不断更新和优化识别模型。考虑到港口环境中集卡可能出现部分遮挡的情况，开发了基于部分特征的识别算法，即使在集卡部分被遮挡的情况下也能通过可见部分的特征进行准确识别，为了提高识别的实时性，采用了FPGA硬件加速技术，将部分计算密集型算法直接在硬件层面实现，大幅提升了处理速度，通过这些技术的综合应用机器视觉系统能够快速准确地识别各种类型的集卡，为后续的精确对位奠定了基础。

（二）集装箱状态识别技术

港口作业中涉及的集装箱规格多样，包括20尺、40尺、45尺等不同尺寸以及普通箱、冷藏箱、开顶箱等不同类型。集装箱在装卸过程中可能处于空载、满载、倾斜等不同状态，针对这些复杂情况，开发了一套全面的集装箱状态识别系统，利用深度学习技术，训练了一个能够识别不同规格和类型集装箱的神经网络模型，该模型不仅能够准确分类集装箱的尺寸和类型还能识别集装箱上的标识和编号，为后续的集装箱管理提供数据支持。采用三维视觉技术，通过多个摄像头的协同工作构建集装箱的三维模型，这种方法不仅能够精确测量集装箱的尺寸，还能检测集装箱的姿态，包括是否倾斜、变形等，为了判断集装箱的装载状态，结合了重量传感器数据和图像分析技术，通过分析集装箱的表面纹理、阴影变化等细微特征结合重量信息，能够准确判断集装箱是空载还是满载。针对特殊类型的集装箱如冷藏箱，开发了专门的状态监测算法，能够通过红外成像技术检测冷藏箱的工作状态，为了提高识别的可靠性，引入了多传感器融合技术，综合利用可见光摄像头、红外摄像头、激光雷达等多种传感器的数据，通过数据融合算法得出更加准确的集装箱状态信息，这套系统不仅提高了集装箱装卸的效率和安全性，还为港口的智能化管理提供了重要的数据支持。

三、系统可靠性提升技术

（一）硬件故障预防与处理技术

机器视觉系统的硬件设备在长期运行过程中面临着各种潜在故障风险，如摄像头损坏、图像处理器过热等问题，这些都可能导致系统性能下降甚至瘫痪，为了提高系统的可靠性，采取了一系列预防和处理措施，在硬件选型上选用了具有高可靠性和耐久性的工业级设备，如具有IP67防护等级的摄像头和防尘防水的图像处理器，实施了全面的硬件冗余策略。关键设备如摄像头和处理器都配备了热备份，在主设备出现故障时能够自动切换到备用设备确保系统的连续运行，为了及时发现潜在的硬件问题，开发了一套智能监控系统，该系统通过实时监测设备的工作参数如温度、电压、数据传输速率等，结合机器学习算法，能够预测可能发生的硬件故障，一旦检测到异常，系统会自动发出警报并启动相应的应急处理程序。引入了定期自检机制，系统会在低负荷时段自动进行全面检测，包括摄像头的图像质量测试、处理器的性能测试等，确保各个硬件组件始终保持最佳状态，为了应对极端情况下的硬件故障，设计了降级运行模式，即使部分硬件出现问题，系统仍能保持基本功能，确保港口作业的连续性，通过这些技术的综合应用大大提高了机器视觉系统的硬件可靠性，为系统的长期稳定运行提供了有力保障。

（二）软件算法优化与稳定性提升技术

机器视觉系统的软件算法是整个系统的核心，其精度和稳定性直接影响对位的准确性和效率[3]。为了不断提高算法的性能，采取了一系列优化措施，建立了一个大规模的实际场景数据集，包含了各种天气条件、光照环境下的集卡和集装箱图像，基于这个数据集，采用深度学习技术如迁移学习和对抗训练等方法，不断优化和提升算法的识别精度和泛化能力，引入了自适应算法框架，能够根据实时环境条件和系统负载自动调整算法参数，保持最佳性能。为了提高算法的鲁棒性，采用了集成学习方法，将多个不同的算法模型组合使用，通过投票或加权平均等方式得出更可靠的结果，在实时处理方面采用了流水线并行处理技术，将图像采集、预处理、特征提取、目标识别等步骤并行执行，大大提高了系统的处理速度，为了应对可能出现的算法错误，设计了多级校验机制。通过设置合理的阈值和约束条件对算法输出进行实时验证，一旦发现异常，立即触发人工介入或备用算法，引入了持续集成和持续部署（CI/CD）技术，实现算法的自动测试和更新，每次算法更新都会在模拟环境中进行全面测试，只有通过所有测试用例才能部署到生产环境，通过这些技术的综合应用不仅提高了算法的精度和稳定性，还实现了算法的持续优化和进化，确保系统始终保持最佳性能状态。

结语：

机器视觉技术在集装箱正面吊运机下集卡对位系统中的应用，极大地提高了港口自动化水平和作业效率，通过对环境因素、目标识别、系统可靠性等方面的技术创新，有效克服了港口复杂环境带来的挑战，未来随着人工智能和大数据技术的进一步发展，机器视觉系统将在港口自动化中发挥更加重要的作用，推动港口向智能化、绿色化方向发展。

参考文献：

[1]徐琳.机器视觉技术在现代制造中的应用[J].信息记录材料，2024，25（08）：235-237.

[2]何腾飞，孔繁星，邵逸飞，等.机器视觉技术在粗糙度检测中的应用及发展[J].化工自动化及仪表，2024，51（04）：565-570.

[3]王永.浅谈机器视觉技术在智慧工厂的研究与应用[C]//天津市电子学会.第三十八届中国（天津）2024IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集.德中（天津）技术发展股份有限公司；2024：3.