隨著國(guó)際貿(mào)易的急速發(fā)展,集裝箱運(yùn)輸作為主流的貨物運(yùn)輸方式,其需求量增長(zhǎng)迅速。自動(dòng)化碼頭需要集裝箱運(yùn)輸向無(wú)人化、智能化發(fā)展,而集裝箱裝卸操作是集裝箱運(yùn)輸十分關(guān)鍵的環(huán)節(jié),吊具與集裝箱鎖孔對(duì)位所耗費(fèi)的時(shí)間會(huì)直接影響碼頭的生產(chǎn)效率。目前國(guó)內(nèi)大多數(shù)碼頭仍然是依靠操作人員憑借經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)吊具與集裝箱鎖孔的對(duì)準(zhǔn),不但工作強(qiáng)度高,而且容易引發(fā)安全事故,影響碼頭的經(jīng)濟(jì)效益。因此,本文圍繞基于機(jī)器視覺(jué)對(duì)集裝箱鎖孔識(shí)別與定位進(jìn)行研究,主要包括對(duì)集裝箱鎖孔識(shí)別方法的研究與對(duì)比,以及對(duì)識(shí)別后得到的鎖孔區(qū)域進(jìn)行精確定位技術(shù)的研究。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:1.集裝箱鎖孔樣本的制作。由于集裝箱鎖孔在網(wǎng)絡(luò)上沒(méi)有公開(kāi)的數(shù)據(jù)集,所以本文在碼頭現(xiàn)場(chǎng)對(duì)集裝箱進(jìn)行了圖像采集,再結(jié)合OpenCV函數(shù)庫(kù)對(duì)集裝箱圖像中的鎖孔部分進(jìn)行人工標(biāo)注和歸一化處理,為之后的模型訓(xùn)練奠定基礎(chǔ)。2.基于HOG+SVM和基于LBP+AdaBoost的集裝箱鎖孔識(shí)別算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。針對(duì)集裝箱鎖孔的識(shí)別問(wèn)題,本文提出了一種基于HOG特征與SVM分類器和一種基于LBP特征與AdaBoost分類器的識(shí)別算法。將包含鎖孔的正樣本和不包含鎖孔的負(fù)樣本所組成的數(shù)據(jù)集作為... 

【文章來(lái)源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：100 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

集裝箱外觀Fig.1.1Containerappearance

有時(shí)會(huì)對(duì)攝像頭發(fā)生一定的遮擋，這會(huì)影響采集點(diǎn)，雖然輕微遮擋，對(duì)實(shí)際檢測(cè)影響不大，但是導(dǎo)致漏檢等問(wèn)題。集裝箱鎖孔時(shí)，吊具位置在高空往往會(huì)發(fā)生一定像頭的拍攝角度發(fā)生變化，這也會(huì)影響實(shí)際的標(biāo)及內(nèi)容動(dòng)化的迅速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)集裝箱裝卸自動(dòng)化成為了操作過(guò)程中，橋吊司機(jī)僅通過(guò)安裝在吊具上的攝個(gè)鎖頭插進(jìn)集裝箱的鎖孔之中，難度大，而且容集裝箱圖像如圖 1.2 所示。

基于機(jī)器視覺(jué)的集裝箱鎖孔識(shí)別與定位技術(shù)研究裝卸過(guò)程如圖 1.3 所示。為了能夠得到集裝箱鎖孔較為精確的位置信息，先對(duì)集裝箱頂部的整體圖像進(jìn)行采集，再根據(jù)得到的圖像進(jìn)行集裝箱鎖孔提取，進(jìn)而對(duì)集裝箱鎖孔圖像進(jìn)行處理后，得到關(guān)于集裝箱鎖孔精確的坐以實(shí)現(xiàn)集裝箱裝卸操作，本文將主要研究如何根據(jù)裝卸過(guò)程中得到的集裝來(lái)獲取鎖孔的位置信息。

【參考文獻(xiàn)】：
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