基于视觉识别的自动抓箱系统分析及方案设计研究

摘要：

本文以视觉识别系统在港口设备升级改造及自动化建设中所体现的价值及作用进行初步的升级及研究.通过CCD摄像头,使用视觉技术(摄像头)利用方向梯度直方图(HOG特征)和支持向量机算法(SVM分类器的检测算法),该算法大量采集样本,图像等信息,分类器训练,自学习等增加数据库的积累,在光线干扰,通过视觉系统去识别集装箱锁孔的轮廓信息及尺寸精度,等到偏移量,从而反馈给上位机,并判断偏移量,基于迭代拟合的集装箱锁孔精确位置来获得集装箱锁孔的交点精确位置信息,用于代替角件拐点,实现集装箱锁孔精确定位.精准定位时检测集装箱锁孔的图像信息,根据已有的自学习的数据库的信息,如已知尺寸,背景区域等,去判断吊具的位置,并通过检测功能得到吊具的偏移量,进行自我调整,从而实现自动抓箱功能.

关键词：智慧港口、视觉系统、自动抓箱、边缘计算

所属期刊栏目：35

分类号：TP312;TP311.5(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：38-39,80