岸桥箱号识别系统的基本工作原理是什么？

岸桥箱号识别系统是港口自动化作业中的核心技术之一，它通过先进的图像识别与智能算法，实现对集装箱号码及关键信息的快速、精准识别，从而提升港口物流效率。其基本工作原理可分为以下几个核心环节：

1. 图像采集

系统通过部署在岸桥上的高清工业相机，全天候、多角度抓拍集装箱表面图像。相机具备强环境适应能力，可克服光线变化（如逆光、夜间）、天气干扰（如雨雾）等问题，确保图像清晰度。同时，系统会同步拍摄集装箱的箱门、铅封、危险品标识等关键部位，为后续识别提供完整数据。

2. 智能图像处理

抓拍的图像首先经过预处理（如去噪、增强、畸变校正），随后通过深度学习算法定位集装箱号码区域。系统采用OCR（光学字符识别）技术，结合集装箱号规则（如ISO标准：4位字母+6位数字+1位校验码），对字符进行分割与识别。针对污损、模糊的箱号，系统通过上下文校验和数据库比对进行智能纠错，确保识别准确率>98%。

3. 多维度信息识别

除箱号外，系统同步识别其他关键信息：

- 箱型与状态：通过轮廓分析判断ISO箱型、空重箱状态（准确率>99%）；

- 作业相关数据：如装船BAY位、压箱位置（双小箱/单小箱）、船舶舱盖板（识别率>99%），辅助自动化调度；

- 安全检测：自动抓拍疑似残损（如凹痕、锈蚀）并报警，未来可升级为自动验残分类。

4. 数据集成与反馈

识别结果实时传输至港口TOS（码头操作系统）或理货系统，与作业指令自动比对，实现：

- 自动化核销：减少人工录入错误；

- 动态调整：如潮汐导致船舶位置变化时，系统通过视频流分析修正贝位计算；

- 作业优化：识别寄桥、翻捣等作业类型（准确率>99%），避免无效操作。

5. 持续学习与优化

系统基于海量数据训练模型，通过反馈机制不断优化算法。例如，针对新箱型或特殊标识，可快速迭代更新识别规则，适应全球港口多样化需求。

岸桥箱号识别系统以“高效采集—智能分析—精准输出”为核心逻辑，通过AI与自动化技术的深度融合，成为港口智慧化升级的关键支撑。孚为智能凭借对港口场景的深刻理解，持续提升系统的稳定性与适应性，助力客户实现降本增效。