CN113415727A - 一种集装箱装卸识别安全引导装置和方法 - Google Patents

Abstract

一种集装箱装卸识别安全引导装置和方法，旋转摇摆机构带动所述数据采集模块运动至集装箱的底面锁孔位置附近，所述数据采集模块采集集装箱底面的锁孔及锁头的视频数据，数据处理模块对数据采集模块采集的数据进行处理，计算识别锁头和锁孔的相互位置。本发明采用特殊设计的旋转摇摆机构将数据采集模块旋转至集装箱底面锁孔位置附近，对集装箱底面锁孔及锁头进行视频监控及自动识别，能识别锁孔锁头是否准确分离，及时进行报警，实现智能化、无人化、动态化的监控及管理，节约人工成本，提高作业的效率，可适用于防止各类卡车集装箱误吊起应用场景，最大限度降低安全隐患，对实现港口安全生产具有重大的使用价值。

Description

一种集装箱装卸识别安全引导装置和方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域及安全领域，尤其涉及一种集装箱装卸识别安全引导装置和方法。

背景技术

随着全球贸易的发展，集装箱增长迅速，集装箱卡车和吊车在集装箱运输中发挥着极其重要的作用。集装箱在运输过程中，集装箱是放置在集装箱托架上通过锁扣固定进行运输的，当到达目的地时，由吊车对集装箱进行装卸。装卸时，由于吊车司机视线受阻，无法清晰的观察并查看锁头是否完全打开，一旦吊具将集装箱和集装箱托架一起提起，则会造成严重的事故，破坏集装箱以及托架等装置，危及人员安全。传统方法是通过人工查看是否完全解锁，但码头环境恶劣，容易造成人员健康受损。因此，为提高港口装备智能化水平，兴建无人化、高速化、自动化的集装箱码头迫在眉睫。

目前，针对上述问题，近几年已有光电检测，激光雷达检测等多种方式检测。上海某港集装箱股份有限公司设计了利用光电开关防止集装箱起重机吊起集卡的测控装置，通过检测在集装箱被吊至设定高度后，能否再次检测物体信号来判断集卡被吊起。该方法可靠性不高，容易漏检，且检测到被吊起时，卡车已上升一段高度，仍会给车辆和司机造成一定损伤。上海大学提出了一种用于轨道吊机的集装箱卡车防吊起***和方法，该方法是通过激光扫描仪找出集装箱和集卡的位置，再利用几何约束计算二者相对位置，从而判断集卡是否被吊起。该方法成本较高，维护困难，因而难以普及。

发明内容

本发明的目的在于提供一种集装箱装卸识别安全引导装置和方法以实现智能化、无人化、动态化的监控及管理，节约了人工成本，提高了作业效率，降低了安全隐患。

为了达到上述目的，本发明提供了一种集装箱装卸识别安全引导装置，包含：至少四个设置在起重机吊具上的旋转摇摆机构，安装在所述旋转摇摆机构上的数据采集模块，以及与所述数据采集模块进行数据传输的数据处理模块；

所述旋转摇摆机构带动所述数据采集模块运动至集装箱的底面锁孔位置附近，通过所述数据采集模块对集装箱底面的锁孔及平板锁头进行视频数据采集，所述数据处理模块用于对数据采集模块的数据进行处理，计算识别锁头和锁孔的相互位置。

所述旋转摇摆机构包含：

摆杆，其可绕转轴旋转，该摆杆上安装有数据采集模块；

电机，其为所述摆杆提供动力，驱动所述摆杆带动数据采集模块绕转轴做旋转运动。

所述电机位于壳体中。

所述旋转摇摆机构还包含减速器，所述减速器在所述电机的驱动下，驱动所述摆杆绕转轴旋转。

所述数据采集模块采用高清检测相机。

所述数据处理模块包含计算板卡，所述数据处理模块设置在道口旁的电气房内。

本发明还提供一种集装箱装卸识别安全引导方法，旋转摇摆机构带动所述数据采集模块运动至集装箱的底面锁孔位置附近，所述数据采集模块采集集装箱底面的锁孔及锁头的视频数据，数据处理模块采用图像处理技术对数据采集模块采集的数据进行处理，计算识别锁头和锁孔的相互位置，如果锁头和锁孔都被识别到，则表明锁头和锁孔已分离，如果仅识别到锁孔，未识别到锁头，则表明锁头和锁孔已锁定。

当旋转摇摆机构的摆杆向下旋转时，位于起重机吊具某一对角的两个旋转摇摆机构中的摆杆率先联动旋转落下，在旋转至45度时，位于起重机吊具上另一对角的两个旋转摇摆机构的摆杆再相继联动旋转落下。

所述数据处理模块采用图像处理技术来实现锁孔的识别定位的方法包含：

对采集得到的视频图像，首先采用加权平均法将彩色图像转换为灰度图，然后采用自适应加权中值滤波算法对灰度图进行中值滤波以去除噪声，接着对图像进行二值化处理，最后采用Canny算子边缘检测算法对图像进行分割，获取图像中所有的轮廓信息，通过Hough变换检测，将获取的图像上斜率相同的几个点进行标记，将斜率相同的两条直线进行标记，得到锁孔的轮廓边缘，实现了对锁孔的识别和定位。

所述数据处理模块采用图像处理技术来实现锁头的识别定位的方法包含：

对数据采集模块采集得到的视频图像，首先采用加权平均法将彩色图像转换为灰度图，然后采用自适应加权中值滤波算法对灰度图进行中值滤波以去除噪声，接着对图像进行二值化处理，最后采用Canny算子边缘检测算法对图像进行分割，获取边缘轮廓图像，通过ORB算法提取特征点后，用一个3×3的滑窗遍布整个图像，将数据采集模块获取到的图像的特征点与模板锁头图像之间特征点对比，从而实现对平板锁头的识别和定位。

本发明采用特殊设计的旋转摇摆机构将数据采集模块旋转至集装箱底面锁孔位置附近，对集装箱底面锁孔及锁头进行视频监控及自动识别，能识别锁孔锁头是否准确分离，及时进行报警，实现智能化、无人化、动态化的监控及管理，节约人工成本，提高作业的效率，可适用于防止各类卡车集装箱误吊起应用场景，最大限度降低安全隐患，对实现港口安全生产具有重大的使用价值。

附图说明

图1是本发明提供的集装箱装卸识别安全引导装置的安装主视图。

图2是本发明提供的集装箱装卸识别安全引导装置的安装侧视图。

图3是本发明提供的集装箱装卸识别安全引导装置的安装俯视图。

图4是旋转摇摆机构的结构示意图。

图5是图4的侧视图。

图6是本发明一个实施例中一种集装箱装卸识别安全引导方法的流程图。

图7是自动视觉识别计算锁孔的流程图。

图8是自动视觉识别计算锁头的流程图。图9是分离过程中锁孔和锁头的图像位置监控示意图。

图10是装卸引导图像示意图。

图11是落锁过程中锁孔和锁头的图像位置监控示意图。

具体实施方式

以下根据图1～图11，具体说明本发明的较佳实施例。

如图1～图3所示，本发明提供一种集装箱装卸识别安全引导装置，其包含：至少四个设置在起重机吊具1上的旋转摇摆机构2，安装在所述旋转摇摆机构2上的数据采集模块3，以及与所述数据采集模块3进行数据传输的数据处理模块(图中未显示)。

所述旋转摇摆机构2安装在起重机吊具1的角落，具体的安装位置需要保证所述旋转摇摆机构2可以带动所述数据采集模块3运动至集装箱4的底面锁孔位置附近，通过所述数据采集模块3对集装箱4底面的锁孔及平板锁头进行视频监控及自动识别。

如图4和图5所示，所述旋转摇摆机构2包含：

摆杆203，其可绕转轴204旋转，该摆杆203上安装有数据采集模块3；

电机201，其为所述摆杆203提供动力，驱动所述摆杆203带动数据采集模块绕转轴204做旋转运动。

在本实施例中，所述电机位于壳体205中，防止电机遭受环境侵蚀。进一步，所述旋转摇摆机构2还包含减速器202，所述减速器202在所述电机201的驱动下，驱动所述摆杆203绕转轴204旋转，所述减速器202可以降低转速，增大扭矩。

在本发明的一个实施例中，在起重机吊具1上设置四个旋转摇摆机构2，每个旋转摇摆机构2上对应安装一个数据采集模块3。旋转摇摆机构2固定在起重机吊具1的内侧，并位于起重机吊具1的四个角上，摆杆203与集装箱4的侧平面成微小的夹角，并且夹角可通过实际需要进行调整，调整的角度应该确保集装箱4的锁头锁孔以及火车平板在数据采集模块3的视野范围内。所述数据采集模块3采用高清检测相机，所述高清检测相机安装到旋转摇摆机构2的摆杆203上，所述高清检测相机安装到摆杆203上的最佳拍摄位置，安装高度位于摆杆203的底部，四台高清检测相机的视场与垂直方向按一定范围内可调的角度进行监视，一般集装箱4与火车平板之间通过四个锁头锁孔锁定在一起，锁头锁孔分别位于集装箱4的四角，当集装箱4到达监视位置，摆杆203旋转下摇，通过高清检测相机监视集装箱4的锁孔锁头的状态，高清检测相机的位置要能够保证每个高清检测相机都能采集到锁头锁孔和集装箱托架的高清图像数据。所述数据处理模块包含计算板卡，所述数据处理模块设置在道口旁的电气房内，该数据处理模块用于对高清检测相机采集的数据进行处理，计算锁头锁孔定位和托架定位两者的变化量。

本发明还提供一种集装箱装卸识别安全引导方法，包含抓箱识别引导流程和落箱识别引导流程。如图6所示，所述抓箱识别引导流程包含：起重机在抓紧集装箱后，由工作人员启动旋转摇摆机构，由电机驱动减速器，数字控制器控制摆杆向下旋转，直至摆杆上的数据采集模块对准集装箱上的锁头和平板上的锁孔时，摆杆停止旋转，数据采集模块开始采集视频数据，数据采集模块将实时视频数据发送至数据处理模块和司机室里的显示器，司机室中的人员可通过视频信号人工观察锁头与锁孔的状态，同时数据处理模块根据视频信号进行自动视觉识别计算，判断锁头和锁孔是否分离成功，若分离成功，则配合CPS引导集装箱做抓箱操作，若分离不成功，则人工进行锁孔锁头分离，锁头锁孔状态识别结束后，由工作人员关闭旋转摇摆机构，摆杆带动数据采集模块回到原始位置。所述落箱识别引导流程包含：集装箱被起重机放置到托架上后，由工作人员启动旋转摇摆机构，控制摆杆向下旋转，直至摆杆上的数据采集模块对准集装箱上的锁孔和平板上的锁头时，摆杆停止旋转，数据采集模块开始采集视频数据，数据采集模块将实时视频数据发送至数据处理模块和司机室里的显示器，司机室中的人员可通过视频信号人工观察锁头与锁孔的状态，同时数据处理模块根据视频信号进行自动视觉识别计算，判断锁头和锁孔是否正确连接，若正确连接，则完成落箱操作，由工作人员关闭旋转摇摆机构，摆杆带动数据采集模块回到原始位置，若未正确连接，则人工进行锁孔锁头连接，确保安全落箱。

由于摆杆的长度较长，若同一方向的摆杆同时落下可能会造成摆杆碰撞损坏摆杆，在本实施例中，当旋转摇摆机构的摆杆向下旋转时，位于起重机吊具某一对角的两个旋转摇摆机构中的摆杆率先联动旋转落下，在旋转至45度时，位于起重机吊具上另一对角的两个旋转摇摆机构的摆杆也相继联动旋转落下，如此操作可有效避免摆杆碰撞。待采集视频数据并判别完后，按照之前的顺序再分别旋转升起。

在本实施例中，采用图像处理技术来实现集装箱锁孔和平板锁头的识别及其定位。如图7所示，对集装箱锁孔的识别和定位，数据采集模块根据视频信号进行自动视觉识别计算的方法包含：对采集得到的视频图像，首先采用加权平均法将彩色图像转换为灰度图，然后采用自适应加权中值滤波算法对灰度图进行中值滤波以去除噪声，接着对图像进行二值化处理(图像阈值的选取采用判别分析法自动确定阈值，该方法在阈值选取正确性的同时，又能满足***的实时性和自动性要求)，最后采用Canny算子边缘检测算法对图像进行分割，获取图像中所有的轮廓信息，通过Hough变换检测，将获取的图像上斜率相同的几个点进行标记，将斜率相同的两条直线进行标记，得到锁孔的轮廓边缘，实现了对锁孔的识别和定位。

如图8所示，采用图像处理技术来实现平板锁头的识别及其定位，数据处理模块根据视频信号进行自动视觉识别计算的方法包含：对数据采集模块采集得到的视频图像，首先采用加权平均法将彩色图像转换为灰度图，然后采用自适应加权中值滤波算法对灰度图进行中值滤波以去除噪声，接着对图像进行二值化处理(图像阈值的选取采用判别分析法自动确定阈值，该方法在阈值选取正确性的同时，又能满足***的实时性和自动性要求)，最后采用Canny算子边缘检测算法对图像进行分割，获取边缘轮廓图像，通过ORB算法提取特征点后，用一个3×3的滑窗遍布整个图像，降低提取特征点的密集程度，将数据采集模块获取到的图像的特征点与模板锁头图像之间特征点对比，从而实现对平板锁头的识别和定位。

在识别的基础上对锁孔和锁头做位置监控，监控过程可分为锁孔锁头分离、装卸引导和锁孔锁头落锁。

如图9所示为锁孔锁头分离操作中图像位置监控示意图。本实施例中以一对锁孔锁头为例，在识别出锁孔锁头后，进一步计算：锁孔与锁头之间的高度差h；分离落锁判别高度H；识别到的锁孔并设为A；识别到的锁头并设为B。设锁孔A和锁头B识别到与否分别为a＝{1,0}、b＝{1,0}，其中1表示识别到，0表示识别不到；分离过程开始时，锁孔和锁头应已对接，故初始h值小于H，且分离时h值增加。设y₁＝{1,0}为分离标识，1表示已分离，0表示未分离；在此基础上分离过程监控关系如公式1所示：

如图10所示为装卸引导示意图。在分离操作和落锁操作过程中，实际作业中部分锁头成对设置于集装箱卡车上，本实施例中设识别到的成对锁头中的非对接锁头为C，通过判断AB间的距离h1和AC间的距离h2来区分锁孔锁头的正确对接与否，其中距离小者为所要对接的锁头。装卸过程中，进一步计算图像中水平方向上对接锁孔锁头间的偏移位移△x。

如图11所示为落锁操作中图像位置监控示意图。落锁过程开始时，锁孔和锁头大幅度分离，故初始h值大于H，且分离时h值减小。设y₂＝{1,0}为落锁标识，1表已落锁，0表未落锁；在此基础上落锁过程监控关系如公式2所示：

本发明采用特殊设计的旋转摇摆机构将数据采集模块旋转至集装箱底面锁孔位置附近，对集装箱底面锁孔及锁头进行视频监控及自动识别，能识别锁孔锁头是否准确分离，及时进行报警，实现智能化、无人化、动态化的监控及管理，节约人工成本，提高作业的效率，可适用于各类卡车集装箱防误吊应用场景，最大限度降低安全隐患，对实现港口安全生产具有重大的使用价值。

需要说明的是，在本发明的实施例中，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述实施例，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种集装箱装卸识别安全引导装置，其特征在于，包含：至少四个设置在起重机吊具上的旋转摇摆机构，安装在所述旋转摇摆机构上的数据采集模块，以及与所述数据采集模块进行数据传输的数据处理模块；

所述旋转摇摆机构带动所述数据采集模块运动至集装箱的底面锁孔位置附近，通过所述数据采集模块对集装箱底面的锁孔及平板锁头进行视频数据采集，所述数据处理模块用于对数据采集模块的数据进行处理，计算识别锁头和锁孔的相互位置。

2.如权利要求1所述的集装箱装卸识别安全引导装置，其特征在于，所述旋转摇摆机构包含：

摆杆，其可绕转轴旋转，该摆杆上安装有数据采集模块；

电机，其为所述摆杆提供动力，驱动所述摆杆带动数据采集模块绕转轴做旋转运动。

3.如权利要求2所述的集装箱装卸识别安全引导装置，其特征在于，所述电机位于壳体中。

4.如权利要求3所述的集装箱装卸识别安全引导装置，其特征在于，所述旋转摇摆机构还包含减速器，所述减速器在所述电机的驱动下，驱动所述摆杆绕转轴旋转。

5.如权利要求1所述的集装箱装卸识别安全引导装置，其特征在于，所述数据采集模块采用高清检测相机。

6.如权利要求1所述的集装箱装卸识别安全引导装置，其特征在于，所述数据处理模块包含计算板卡，所述数据处理模块设置在道口旁的电气房内。

7.一种利用如权利要求1-6中任意一项所述的集装箱装卸识别安全引导装置来实现的集装箱装卸识别安全引导方法，其特征在于，旋转摇摆机构带动所述数据采集模块运动至集装箱的底面锁孔位置附近，所述数据采集模块采集集装箱底面的锁孔及锁头的视频数据，数据处理模块采用图像处理技术对数据采集模块采集的数据进行处理，计算识别锁头和锁孔的相互位置，如果锁头和锁孔都被识别到，则表明锁头和锁孔已分离，如果仅识别到锁孔，未识别到锁头，则表明锁头和锁孔已锁定。

8.如权利要求7所述的集装箱装卸识别安全引导方法，其特征在于，当旋转摇摆机构的摆杆向下旋转时，位于起重机吊具某一对角的两个旋转摇摆机构中的摆杆率先联动旋转落下，在旋转至45度时，位于起重机吊具上另一对角的两个旋转摇摆机构的摆杆再相继联动旋转落下。

9.如权利要求7所述的集装箱装卸识别安全引导方法，其特征在于，所述数据处理模块采用图像处理技术来实现锁孔的识别定位的方法包含：

对采集得到的视频图像，首先采用加权平均法将彩色图像转换为灰度图，然后采用自适应加权中值滤波算法对灰度图进行中值滤波以去除噪声，接着对图像进行二值化处理，最后采用Canny算子边缘检测算法对图像进行分割，获取图像中所有的轮廓信息，通过Hough变换检测，将获取的图像上斜率相同的几个点进行标记，将斜率相同的两条直线进行标记，得到锁孔的轮廓边缘，实现了对锁孔的识别和定位。

10.如权利要求7所述的集装箱装卸识别安全引导方法，其特征在于，所述数据处理模块采用图像处理技术来实现锁头的识别定位的方法包含：

对数据采集模块采集得到的视频图像，首先采用加权平均法将彩色图像转换为灰度图，然后采用自适应加权中值滤波算法对灰度图进行中值滤波以去除噪声，接着对图像进行二值化处理，最后采用Canny算子边缘检测算法对图像进行分割，获取边缘轮廓图像，通过ORB算法提取特征点后，用一个3×3的滑窗遍布整个图像，将数据采集模块获取到的图像的特征点与模板锁头图像之间特征点对比，从而实现对平板锁头的识别和定位。

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