案例研究:港口货物港口图像识别与自动化

总体概述
通过过去几十年的技术进步，工业自动化带来了安全、一致性、效率和生产率的提高。与全球大多数主要港口一样，每年有数百万吨货物进出。为了提高效率和扩大港口运营规模，需要引入基于机器的学习/识别和自动化。引入的系统需要识别集装箱箱号、卡车牌照、危险标识、集装箱船体损坏等，以高效地实现集装箱进出港口的自动化。通过引入这样的系统，安全性是一个额外的奖励，因为它尽可能地减少了人力劳动，避免暴露在风险、危险材料、恶劣的环境和可能导致疲劳的长时间工作。

解决问题
我们的客户应用程序之一是设置在货物港口和码头，那里每天有成千上万的集装箱进出。硬件实现必须满足先决条件，如承受极端天气条件，足够小和轻，可以安装在停车场的大门上。该解决方案识别卡车牌照、集装箱编号/标牌，交叉检查以验证，扫描集装箱外壳的损坏，当它通过和控制臂门。

问题解决了
Neousys系统安装在现场，并连接了无线通信、摄像头和继电器执行器。对进出港口码头区域的卡车车牌进行扫描;对进出港口码头区的集装箱进行扫描，配合机器视觉软件识别系统，识别准确率高达99%。在驶离码头时，每辆卡车的牌照和装载的集装箱都会被扫描，系统会判断卡车和集装箱是否匹配，然后激活吊杆门。机器视觉图像通过神经网络图像处理算法进行处理，收集到的数据通过无线方式发送到远程站点的中央计算机。

新系统的角色
上面的插图显示Neousys POC控制器在本地系统实现中。连接的PoE/ USB摄像头负责机器视觉，并与客户的软件识别系统具有极高的精度。收集到的数据经过深度神经网络图像处理算法处理后，再无线发送到远程中央系统。这个本地系统在门口准确地识别出车辆牌照及其装载的货物，一旦确认，一个中继信号将发送到自动吊臂门系统。该系统帮助数千辆车辆和集装箱24小时进出港口地区，在现场部署的人力最少。

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