智能仓储系统及其工作方法技术方案

本发明专利技术涉及一种智能仓储系统及其工作方法，本智能仓储系统包括：大车，以及位于大车梁上的小车；其中所述小车包括，小车梁，位于小车梁上的起升电机、起升钢绳卷筒以及起升钢丝绳；所述起升钢丝绳的下方连接一吊具；所述吊具上设有检测装置，以适于采集吊运集装箱的偏载数据；所述检测装置适于将偏载数据发送至一手持终端；所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出所述吊具当前所吊集装箱的偏载值。

【技术实现步骤摘要】
智能仓储系统及其工作方法
本专利技术属于偏载、偏重检测
，特指一种智能仓储系统及其工作方法。
技术介绍
集装箱仓储转运是现代物流业的发展方向。近年来，集装箱运输进入了快速发展时期，因此，在港口集装箱往往进行叠放，在叠放过程中，若集装箱出现偏载，则会增加事故发生率。因此，如何使集装箱在叠放过程中能够平稳吊运，检测吊运过程中的偏载值是本领域有待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种智能仓储系统及其工作方法，以在集装箱吊运过程中实时检测集装箱的偏载值，进而可以降低集装箱在吊运过程中发生偏载现象，提高集装箱吊运的安全性。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种智能仓储系统，包括：大车，以及位于大车梁上的小车；其中所述小车包括，小车梁，位于小车梁上的起升电机、起升钢绳卷筒以及起升钢丝绳；所述起升钢丝绳的下方连接一吊具；所述吊具上设有检测装置，以适于采集吊运集装箱的偏载数据；所述检测装置适于将偏载数据发送至一手持终端；所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出该集装箱的偏载值。进一步，所述吊具的上架四个角均设有滑轮组，各滑轮组均对应有起升钢丝绳以固定到起升电机上；以及本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能仓储系统，其特征在于，包括：大车，以及位于大车梁上的小车；其中所述小车包括，小车梁，位于小车梁上的起升电机、起升钢绳卷筒以及起升钢丝绳；所述起升钢丝绳的下方连接一吊具；所述吊具上设有检测装置，以适于采集吊运集装箱的偏载数据；所述检测装置适于将偏载数据发送至一手持终端；所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出该吊集装箱的偏载值。

【技术特征摘要】
1.一种智能仓储系统，其特征在于，包括：大车，以及位于大车梁上的小车；其中所述小车包括，小车梁，位于小车梁上的起升电机、起升钢绳卷筒以及起升钢丝绳；所述起升钢丝绳的下方连接一吊具；所述吊具上设有检测装置，以适于采集吊运集装箱的偏载数据；所述检测装置适于将偏载数据发送至一手持终端；所述手持终端适于根据吊装集装箱的偏载数据计算出该吊集装箱的偏载值。2.根据权利要求1所述的智能仓储系统，其特征在于，所述吊具的上架四个角均设有滑轮组，各滑轮组均对应有起升钢丝绳以固定到所述起升电机上；以及所述检测装置包括：在其中一个滑轮组上设有激光器，和在另外三个滑轮组上设有传感器，所述传感器适于接收激光器的激光信号，并将接收到的激光信号发送到手持终端；以及还包括：在吊具两侧的固定杆上以吊具为中心对称设有广角高清摄像机，所述广角高清摄像机适于发送图像信号到手持终端；两广角高清摄像机适于分别拍摄集装箱和该集装箱下方存放位的边缘位置图像；并且，所述检测装置还包括：从控制模块，与该从控制模块电性连接的无线发送模块，所述从控制模块适于将激光信号和图像信号通过无线发送模块发送至手持终端。3.根据权利要求2所述的智能仓储系统，其特征在于，所述激光器适于通过转动以将激光信号分别发送到三个滑轮组上的传感器，以探测吊具上架四个角的偏载数据。4.根据权利要求3所述的智能仓储系统，其特征在于，所述手持终端适于设定用于判断偏载值的第一、第二和第三阈值，并且其内设有主控制模块和与该主控制模块相连的报警模块；所述手持终端计算集装箱偏载值时，先采用激光测量方式，即若激光测量方式的偏载值低于第一阈值时，不发送信号到报警模块；若激光测量方式的偏载值高于第一阈值且低于第二阈值时，发送信号到报警模块，并由所述从控制模块控制两个广角高清摄像机工作，并通过主控制模块进行双摄像机匹配测量偏载值；若激光测量方式的偏载值高于第二阈值时，发送超偏载信号到报警模块，并由控制模块上升报警等级。5.根据权利要求4所述的智能仓储系统，其特征在于：所述双摄像机匹配测量偏载值，即在图像采集进行边缘处理，再像素转化，最后进行图像匹配以获得偏载值。6.根据权利要求5所述的智能仓储系统，其特征在于：将图像进行边缘处理，即具体将方向差分运算与局部平均相结合来检测边缘位置图像的水平边缘和垂直边缘，计算方法如下：以f(x,y)为中心的3×3领域上计算x和和y方向的偏导数，Sx＝{f(x+1,y-1)+2f(x+1,y)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x-1,y)+f(x-1,y+1)}(1)Sy＝{f(x-1,y+1)+2f(x,y+1)+f(x+1,y+1)}-{f(x-1,y-1)+2f(x,y-1)+f(x+1,y-1)}(2)上式(1)、(2)应用了f(x,y)领域图像强度的加权平均值，其梯度大小为：对其绝对值化，上式(3)为g(x,y)＝|Sx|+65<80(4)水平检测算子(y方向)为垂直检测算子(x方向)为由上述两个检测算子对图像运算后，代入式(3)，可求得图像的梯度幅度g(x...

【专利技术属性】
技术研发人员：王小绪，王力，李秋盛，
申请(专利权)人：南京中高知识产权股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32