基于AI 視覺技術的自動卸車技術研究

高占平，楊樂樂，楊林，韓小剛，劉林，韓孝軍

（1.陜西省榆林市錦界鎮國能錦界公司，陜西 榆林 719319；2.北京匯研中科科技發展有限公司，北京 100041）

基于AI 視覺技術自動卸車投料系統應用過程中，能夠改善脫硝尿素卸車投料的操作水平，具有一定的應用價值和推廣意義。因此，在電廠脫硝尿素卸車投料的過程中，應重視基于AI 視覺技術的自動卸車技術應用，提高工作效果和操作水平，達到預期的工作目的。

1 我國智能制造裝備行業的發展趨勢

我國智能裝備制造行業正處于快速發展的階段，有著集成化、定制化、數字化和環保化的發展趨勢。隨著市場需求的多元化和個性化，智能裝備制造行業正朝著定制化的方向發展。通過靈活的設計和生產方式，可以根據客戶的具體需求進行個性化定制，提供更加適合客戶需求的智能裝備產品。數字化是智能裝備制造行業發展的重要趨勢。通過應用數字化技術，如物聯網、云計算、大數據分析等，可以實現設備數據的實時監控和分析，提高設備的智能化程度和生產效率。同時，數字化還可以實現設備的遠程監控和維護，提高設備的可靠性和運行效率。環保已成為全球關注的焦點，智能裝備制造行業也不例外。隨著環保法規的加強，智能裝備制造企業需要注重減少能源消耗、降低污染排放。通過采用節能環保的技術和材料，如高效節能的驅動系統、綠色制造的材料等，可以實現智能裝備的環保化。

2 基于AI 視覺技術的自動卸車技術應用價值

2.1 自動化卸車

傳統的脫硝尿素卸車通常需要人工操作，需要人員準確地控制卸車裝置和車輛停靠位置。而AI 視覺技術可以通過圖像識別和深度學習算法，實現對卸車過程的自動化控制。通過安裝攝像頭和傳感器，可以實時監測卸車裝置和車輛位置，并自動控制卸車裝置的動作，提高卸車效率和減少人工操作。

2.2 智能安全檢測

脫硝尿素是一種具有一定危險性的化學品，需要嚴格遵守安全操作規程。AI 視覺技術可以用于監測脫硝尿素卸車過程中的安全問題，如液體泄漏、裝置異常等。通過智能監測和預警系統，可以及時發現并處理安全隱患，保障卸車過程的安全性。

2.3 質量控制與追溯

脫硝尿素作為電廠脫硝系統的重要原料，其質量和穩定性對脫硝效果有很大影響。AI 視覺技術可以用于檢測脫硝尿素的質量參數，如濃度、純度等。通過對數據的實時監測和分析，可以及時調整卸車量和質量，實現脫硝過程的精確控制和質量追溯。

2.4 數據分析與優化

AI 視覺技術可以將卸車過程中的圖像和數據進行采集和分析，提供豐富的數據支持和決策依據。通過數據分析，可以發現潛在的問題和優化空間，提高卸車效率和質量，降低能耗和成本。總而言之，AI 視覺技術在電廠脫硝尿素自動化卸車中具有重要的應用價值。它可以實現卸車過程的自動化控制、智能安全檢測、質量控制與追溯，以及數據分析與優化，提高卸車效率、質量和安全性，降低能耗和成本。

3 基于AI 視覺技術的自動卸車技術

3.1 技術的應用原理

全自動脫硝尿素智能卸投料系統組成部分如圖1 所示，是采用直角坐標機器人技術、關節機器人技術、基于智能相機的AI 識別技術、雜亂物品自動整理技術、車輛自動識別技術所開發，具有的功能為機械制造、電器、計算機、圖像識別、大數據等，能夠實現全自動尿素卸投料一體化系統，轉變電廠尿素車間傳統工作模式，提升車間工作的無人化和智能化水平。

圖1 系統的組成部分

在相關系統實際應用的過程中，可以實現入場到卸料的自動化操作，在入場前完成信息錄入，將車牌信息自動化導入車牌識別系統進行車輛的識別，采集車型、貨物數量等基本信息，等待停車到位貨位檢測相機掃描車體貨物，準確分析尿素擺放的具體位置，自動化生成擺放狀態信息圖，明確取料起點等，用來進行卸料機器人的操作，自動化逐漸卸料；而在前后兩套自動卸料機械手對應車體貨物的卸車方面，AI 視覺系統可以對最初物料的位置進行判斷，提供起始物料的XY 坐標，在此后卸料機械手移動到指定位置，自動吸盤下降吸取對應的尿素袋子一袋，利用XYZ 直角坐標轉運機械手，使被吸取的尿素袋子能夠按照要求設置在整料盤位置，同時利用吸盤載體的360°結構整理尿素袋子到標準狀態，這樣即可完成相關的操作，將4 袋尿素作為一個周期，完成后中轉盤檢測機構給信號到倉庫入料機械手裝置，此后倉庫入料機械手裝置通過XYZ 入料機器人到中裝盤位置一次抓取4 袋碼放好的尿素袋子放到倉庫指定位置。

在此過程中，如果中轉臺有4 袋尿素，即可向入庫機器人發送完成的信號，控制四工位抓手到中轉臺抓取貨物，按照庫房管理系統反饋的空位信號，入庫機器人根據位置信號將貨物放到指定位置。

3.2 相關技術方案的制定

（1）基于AI 視覺技術的智能卸料系統。當前，相關的尿素工序主要涉及兩個脫硝罐、倉庫，尿素是定時從外部輸送，每車35t，貨到后，由多名工作人員共同卸貨，倉庫的空間較小，利用率較低，每次每個罐投料將近250 袋，工作壓力很高，尿素來料在倉庫中擺放，人工碼放的高度很容易受到限制，庫房空間的利用率較差，不僅勞動強度，還存在一定的管理風險，而采用AI視覺技術設計智能卸料系統，則可以進行自動化卸車的輔助，降低人工操作量，每車卸貨3h 左右，例如，采用直角坐標，全自動智能卸車系統，該系統主要有智能AI 視覺系統、復合機器人柔性卸車智能機構、直角坐標機器人主體機構等，其中，直角坐標機器人為兩套，同時進行卸料，每個機器人卸車的貨物為300 袋，每袋平均取放的時間在15s 以內，每分鐘取袋為4 個，整個車輛卸車完成的時間在75 分鐘以內，綜合考慮各類影響因素，300 袋貨物卸車時間在1.5 小時以內。

①直角坐標機器人的應用。直角坐標機器人在應用的過程中，主要采用主驅動系統伺服控制，采用精密齒輪齒條和精密滑軌機構作為傳動部分，控制系統是總線平臺，能夠和其他系統完成數據的通信處理和對接處理，運行精度在1mm 左右，運行速度為每秒鐘0 ～1.5m，負載為100kg，與此同時，AI 智能視覺識別系統的應用，能夠改善卸車的效果，主要因為在電廠傳統脫硝的流程中，尿素入罐對人工操作的依賴程度較高，工作強度很大，庫房空間利用率很低，而采用AI 智能視覺識別系統，則可以智能化進行尿素袋裝貨車的識別，準確識別目標區域尿素袋放置在碼垛區域的相應位置，智能化拆解尿素袋的位置并進行識別。因此，需要重視對AI 視覺技術的應用，通過輸入圖像的分割算法處理，形成很多小的子區域，按照不同子區域的顏色、大小或紋理相似性，完成區域的合并，實現區域迭代合并，每次迭代期間，對合并子區域進行外切矩形處理，將其作為候選框。在采用AI 視覺技術的過程中，還可以實現雙目立體視覺測距，采用測量深度信息原理與人眼類似的雙目相機，利用左相機和右相機圖像之間視覺差異性的對比（如圖2），對物體的深度進行計算，兩個相機中間是在相同的水平線，兩個中心之間的距離b 是基線，在對深度信息進行計算期間，基線屬于非常重要的部分，計算空間中點p 深度數據的過程中，按照△PPLPR相似于△POLOR得到以下等式：

圖2

在公式內d=uL-uR稱為視差，主要代表的就是相機左圖像與右圖像橫坐標的差值，z 則表示點P 距離雙目相機的深度信息。按照相關公式可以看出，計算視差時主要是將像素作為單位，因此，圖像的像素將會對雙目相機測量的深度極限值產生影響，同時雙目相機的基線大小也會影響相機深度測量極限值。

②裝貨車智能識別和卸車。在進行裝貨車智能識別的過程中，采用雙目相機，選擇兩個位置，采集副高分辨率rgb 圖像不同的兩幅圖像，利用視差原理進行深度計算，同時，利用yolo 算法目標檢測算法，將左側攝像機的圖像輸入，如果網絡模型所輸出的場景內存在目標貨車，根據深度信息定位處理。完成裝貨車的識別后，識別貨車內的尿素袋，利用yolo 算法進行識別，采用雙目相機將深度信息計算出來，從而輸出準確的尿素袋空間信息。之后利用工業機器人進行尿素袋的抓取，將其移動到碼垛的位置，利用機器人自動化完成碼垛操作，按照尿素袋的大小和規格等設定在指定區域，制定完善的碼垛方案，保證順序和層數符合要求。在采用機器人自動碼垛技術的過程中，需要按照尿素袋的體積和規格進行操作，主要操作模式為：重疊式：托盤上貨物各層以相同的方式碼放，上下完全相對，各層之間不會出現交錯的現象；旋轉交錯式：在每層碼垛時，改變方向90度形成搭接，以保證穩定性；縱橫交錯式：奇數層與偶數層按不同的方向進行碼垛，縱橫交錯式相鄰兩層的碼盤圖譜的方向相差90°；正反交錯式：奇數層和偶數層的碼放圖譜相差180°。用這種碼垛方式，各層間良好搭接。

（2）基于AI 技術的尿素庫區塊劃分定位技術。按照尿素庫房的空間大小，為提升庫房空間的利用效率，改善自動卸貨和上料等功能，采用AI 視覺技術設計相應的區域劃分系統，將尿素分成不同區域，各個區域設置固定的尿素袋，自動判斷區域內是否存在尿素袋、具體的數量情況，為智能化裝備卸貨提供指導依據。同時采用AI 三維識別算法，達到對料堆的碼放長、寬、高的三維尺寸的市尺測量，進而可以實時得到貨倉區域內的實時存儲體積，進而得到存儲數量，存儲位置等關鍵信息等。在此過程中，AI 視覺識別技術的應用和智能卸車系統相同，可全范圍進行監控，提升卸車的效率。

（3）基于智能裝備的自動碼垛系統。以AI 視覺技術為基礎的室內分區系統，能夠為智能裝備自動化進行先入庫尿素位置識別提供指導，智能化裝備利用定位算法和本身所帶有的視覺識別技術，自動化進行預先指定裝料位置的控制，完成自動化裝料處理。同時，碼垛機器人技術的應用和卸車系統原理相同，機器人根據倉庫的尺寸所制作，和高精密三維直角坐標機器人系統的原理相同，主要配置真空吸盤系統，有四個工位，可抓取存放和識別四個尿素袋。

（4）自動智能投料系統。利用覆蓋行程設計和定制特殊末端抓手，采用智能裝備，能夠從庫區到投料區的物料轉運，移動智能裝備從庫房放料區取料，到AB兩個投料區投料，兩臺設備可以分別按順序投料。該系統的實現主要是采用原智能卸車機器人和倉庫自動碼垛機器人，完成反工序運行，執行上料工序時原倉庫碼垛機器人變成送料機器人，通過倉庫碼垛機器人根據倉庫管理系統給出上料尿素位置，以四袋為一組上料到中轉平臺，原卸車機器人從中轉平臺按一袋一次原則取尿素到對應的上料漏斗位置，放入漏斗指定位置，由漏斗內高速不銹鋼刀具劃破袋子卸料，空袋子再由上料機械手放到旁邊的廢料收集桶。

3.3 完善技術操作的機制

在應用AI 視覺技術于電廠脫硝尿素自動化卸車中，需要注意確保AI 視覺系統的穩定性和可靠性是關鍵。應選擇高質量的攝像頭和傳感器，以及穩定的圖像處理和分析算法。同時，需要對系統進行充分的測試和驗證，確保其在各種環境條件下都能正常運行。AI 視覺技術的準確性直接影響卸車過程的控制效果。在數據采集和處理過程中，應注意確保圖像的清晰度和穩定性，以及數據的準確性和一致性。同時，需要根據實際情況進行數據標定和校準，提高算法的準確性和可靠性。脫硝尿素是一種具有一定危險性的化學品，應注意確保卸車過程的安全性。在應用AI 視覺技術時，需要設置相應的安全措施，如液體泄漏報警系統、裝置異常檢測等，及時發現并處理安全隱患。AI 視覺系統的維護和管理也是重要的注意事項。定期檢查和維護攝像頭和傳感器的工作狀態，及時清理鏡頭和檢查連接線路的穩定性。同時，建立完善的數據管理系統，保障數據的安全和隱私。AI視覺技術在卸車過程中的應用需要與操作人員進行有效的交互。設計友好的人機交互界面，提供清晰的操作指導和反饋信息，使操作人員能夠方便地監控和控制卸車過程。

4 結語

綜上所述，應用AI 視覺技術于電廠脫硝尿素自動化卸車中需要注意系統穩定性、數據準確性、安全性保障、維護和管理，以及人機交互界面的設計，通過合理的應用和管理，可以提高卸車過程的效率、質量和安全性。因此，在電廠脫硝尿素自動化卸車中需重視對AI視覺技術的運用，完善對貨車識別的系統、卸料識別和操控的系統、卸料后管理的系統等，確保能夠改善卸車的效率和效果，提高對庫房空間的利用效率，減輕人員的勞動強度，預防出現管理風險問題，促使各項管理工作的有效開展。