基于视觉识别的木材智能理货系统、方法与流程

本发明涉及木材卸船理货领域，具体为基于视觉识别的木材智能理货系统。

背景技术：

1、随着木材理货质量的稳步提升，木材卸船作业流程和工艺也在不断提升和改进，在之前的由船-岸-车的作业模式，逐步开始调整为船-车的直装模式，这样从流程上减少了装卸环节，一方面可以减少木材在装卸过程中引起的残损率，另一方面，在作业工艺成熟后，也提高了现场的作业效率，减少现场的机械和人力的投入。

2、而现有木材卸船作业中通常会搭配一套木材智能理货系统，用于配合木材的卸下，过程中会通过铲叉装车将木材运送到指定的位置，但由于门机抓机的作业路径是从船舱内抓取木材，然后从船舱内通过门机旋转至岸端门机下方的转运车上，整个作业轨迹半径较大，而抓拍木材正面截面时，需要将摄像机焦距放大，才能清晰的查看和识别木材根数，导致理货效率无法进一步的提高。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对现有技术的不足之处，提供基于视觉识别的木材智能理货系统、方法，通过采用一台三目摄像头(含一个细节摄像头，两个广角摄像头)搭配识别算法、门机和叉车，实现自动理货，其中三目摄像头中的一个广角摄像头用于划定识别范围，以识别范围内是否有门机抓斗，并对门机抓斗进行位置标定；三目摄像机中的细节摄像头会结合前述全景摄像头中标定的门机抓斗位置，对门机抓斗进行自动追踪；三目摄像头中最后一个广角摄像头用于识别画面内的叉车抓斗，并进行自动截图、识别。综上，使用三目摄像头实现对一个船舱作业进行全程自动追踪理货，以达到提升理货效率的目的。

2、本发明的技术方案如下：

3、该系统包括用以获取工作场景的摄像模块，以及用以对获取画面进行检测分析的算法模块；

4、木材智能理货系统还配备有用以对算法进行优化的模型训练和用以对木材进行理货的整理设备，以及用以对异常工作状态进行警示的报警模块；

5、摄像模块包括三目摄像头以及相应电源和网络；

6、算法模块包括用以编写代码的汇编语言和用以识别木材状态的卷积神经网络；

7、整理设备包括门机和抓机，以及安装在二者工作端的夹爪。

8、作为优选，所述电源采用主电池和备用电池，主电池和备用电池均采用锂电池组成。

9、作为优选，所述网络包括用以传递信号的交换机和用以提供网络连接的路由器。

10、作为优选，所述模型训练与卷积神经网络相结合，模型训练内部包括数据集和测试集。

11、作为优选，所述模型训练还包括数据预处理模块和代码模块，代码模块与汇编语言相结合。

12、作为优选，所述卷积神经网络包括数据输入层、卷积计算层、激励层、池化层、全连接层。

13、基于视觉识别的木材智能理货方法，该方法应用于权利要求1-6，方法步骤如下：

14、s1、门机开始卸船作业，将木材通过抓斗抓取，相机移动至预置点；

15、s2、门机抓机出舱，摄像头自动追踪，并完成自动抓拍和识别；

16、s3、识别过程中通过算法模块和模型训练来确定木材是否为正面和木材数量；

17、s4、自动保存该作业画面，并将木材完成装车后会看确认，从而完成作业。

18、本发明的有益效果：

19、通过目标检测技术，通过广角视角的视频流识别，确定门机抓机在视频监控中的位置，并对检测结果通过算法模块进行算法分析，同时采用图像分类的技术，对识别的原木端面是否正面进行区分，根据画面中门机抓机的方位，进行摄像机的转向与缩放控制，从而达到追踪门机抓机，自动抓拍门机抓机正截面并进行自动识别、自动保存的功能，过程中需要利用到相应的模型训练，确定合适的分类系统、特征提取、选择好的训练样本、图像预处理和选择合适的分类方法、分类后处理，最后对总体精度进行评估，实现自动追踪、自动截图、自动识别功能，以达到提升理货效率的目的。

技术特征：

1.基于视觉识别的木材智能理货系统，其特征在于，该系统包括用以获取工作场景的摄像模块，以及用以对获取画面进行检测分析的算法模块；

2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的木材智能理货系统，其特征在于：所述电源采用主电池和备用电池，主电池和备用电池均采用锂电池组成。

3.根据权利要求1所述的基于视觉识别的木材智能理货系统，其特征在于：所述网络包括用以传递信号的交换机和用以提供网络连接的路由器。

4.根据权利要求1所述的基于视觉识别的木材智能理货系统，其特征在于：所述模型训练与卷积神经网络相结合，模型训练内部包括数据集和测试集。

5.根据权利要求4所述的基于视觉识别的木材智能理货系统，其特征在于：所述模型训练还包括数据预处理模块和代码模块，代码模块与汇编语言相结合。

6.根据权利要求4所述的基于视觉识别的木材智能理货系统，其特征在于：所述卷积神经网络包括数据输入层、卷积计算层、激励层、池化层、全连接层。

7.基于视觉识别的木材智能理货方法，该方法应用于权利要求1-6，方法步骤如下：

技术总结
本发明涉及木材卸船理货领域，具体为基于视觉识别的木材智能理货系统，该系统包括用以获取工作场景的摄像模块和算法模块，还配备模型训练和整理设备，整理设备包括门机和抓机，通过目标检测技术，通过广角视角的视频流识别，确定门机抓机在视频监控中的位置，并对检测结果通过算法模块进行算法分析，同时采用图像分类的技术，对识别的原木端面是否正面进行区分，过程中需要利用到相应的模型训练，确定合适的分类系统、特征提取、选择好的训练样本、图像预处理和选择合适的分类方法、分类后处理，最后对总体精度进行评估，实现自动追踪、自动截图、自动识别功能，以达到提升理货效率的目的。

技术研发人员：王新刚,孙文龙,陈元行,卜凡,金磊,安培超,宋涛,许传峰
受保护的技术使用者：日照中理外轮理货有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5