龙门吊箱号识别系统的基本流程是什么？

作为孚为智能，我们深知龙门吊作业效率对港口运营的关键意义。我们的龙门吊箱号识别系统深度融合AI视觉技术与工业应用，旨在实现全自动化、高精度的集装箱身份认证。其基本流程可分为四个核心环节：

1. 智能图像采集

系统通过部署在龙门吊大车和小车上的高清工业相机，在吊具移动或抓放箱过程中，自动触发拍摄。相机具备防抖、宽动态范围（HDR）及自适应曝光功能，确保在复杂光照、天气及轻微晃动条件下，仍能捕获到清晰、完整的集装箱侧面箱号图像。

2. AI视觉识别处理

采集到的图像实时传输至安装在龙门吊上的边缘计算终端。我们的核心算法在此阶段发挥作用：首先进行图像预处理，校正扭曲、去除噪点；随后利用深度学习目标检测模型定位箱号区域；最后通过OCR（光学字符识别）模型，准确提取箱号字符。算法经过海量数据训练，对污损、褪色、部分遮挡等复杂场景具有极强的适应能力，保证高识别率。

3. 数据实时校验与传输

识别出的箱号信息会即时与龙门吊的PLC系统获取的集装箱位置、作业状态等数据绑定，并进行逻辑校验（如校验码核对），确保数据准确无误。随后，通过5G或工业Wi-Fi等高速网络，将结构化结果实时上传至港口中央管理系统（TOS），整个过程在秒级内完成，实现数据与物理操作的同步。

4. 系统集成与反馈

识别结果成功写入TOS数据库后，系统会自动更新集装箱的实时状态与位置信息。管理人员可在后台系统清晰掌控作业进度，龙门吊司机也可通过驾驶室终端收到确认反馈，从而无缝衔接下一个自动化操作指令，形成“识别-确认-执行”的闭环管理。

孚为智能的龙门吊箱号识别系统，将传统依赖人眼的低效流程转化为稳定、连续、自动化的数据流，不仅极大提升了识别效率和准确率，更为港口的无人化、智能化运营奠定了坚实的数据基石。