实现自动化、智能化码头是未来海运的发展趋势,但具体在岸桥起重机集装箱装卸上仍然缺乏高效、稳定的方法。因此,论文重点针对自动化岸桥装卸作业时船槽定位的问题,围绕岸桥双目视觉系统数学模型、集装箱船舶与船舱区域检测、船槽定位这三方面提出相应的技术方法。首先,根据分析岸桥双目视觉系统得出误差数学模型和集装箱船舶物理结构以及船槽的安装工艺确定船舱与船槽定位模型;然后,完成基于视觉扫描的船舱区域检测;最后,结合误差数学模型与船舱划分得到船槽预知位置,再利用局部船舱边界和导轨架的导头边界对实时的吊具偏移作出误差修正,从而完成船槽的准确定位。论文的主要工作和成果如下:1.岸桥双目视觉系统和船槽(舱)定位模型是实现目标定位的基础。首先,通过分析双目视觉原理和岸桥硬件系统安装的误差因素得出适用于岸桥视觉的数学模型,然后,研究集装箱船舶特征和船槽导轨架的安装工艺,将船舱与船槽定位问题转化为对具有一定边缘特征的直线检测问题,最后,基于误差数学模型构建船舱与船槽的定位模型。2.船舱检测主要是预先确定岸桥作业的具体区域,为下一步岸桥实现集装箱装卸提供位移依据。首先,通过视觉扫描获取岸桥下船舱区域图像,然后,基于数学形态学边缘提取和Hough变换得到各类直线,再以聚类分析、间距比例等先验知识作为约束条件对检测到的边缘直线进行有效的筛选,最后,利用最小二乘法拟合聚类筛选后的直线集并计算拟合后的每条直线上像素灰度值的方差,最终取最小方差直线作为船舱的边界线以此完成船舱区域检测。3.船槽定位是实现岸桥集装箱装卸最核心的环节。首先,通过将船舱区域按照船槽定位模型将其划分为单独的矩形区域并计算每个区域相对于吊具的偏移量和偏转角,然后,分析理想型和实际型岸桥双目数学模型得出各误差参数,并将船槽定位误差补偿分为X和Y方向上的误差修正,进一步通过检测船舱局部边界线计算出X方向上的吊具误差修正量,同理,利用俯视视角下导轨架的导头特征和机器学习完成导头的粗定位,并提取导头边缘特征得到其Y方向上的边界线,同时计算出Y方向上吊具移动的误差修正量,最后完成集装箱的准确装载。