Автоматизированная оптическая идентификация крупногабаритных грузов на железнодорожных терминалах с интеграцией компьютерного зрения

Перевод грузовых логистических потоков с автомобильного транспорта на железнодорожные магистрали выступает одним из центральных приоритетов современной транспортной индустрии, позволяя существенно снижать углеродный след и оптимизировать стоимость доставки сырья. Однако обработка тяжеловесных и крупногабаритных промышленных партий — таких как листовой металлопрокат длиной до тринадцати метров — традиционно сопровождается сложными ручными операциями по приему, визуальному осмотру и маркировке каждого поступающего изделия непосредственно на открытых железнодорожных платформах. Нахождение стропальщиков и учетчиков на подвижном составе под стрелами тяжелых мостовых кранов создает повышенные риски производственного травматизма и существенно замедляет разгрузку железнодорожных составов.

Для комплексного решения этой технологической проблемы немецкий логистический оператор DENKINGER на территории своего мультимодального железнодорожного хаба в Роттенакер (федеральная земля Баден-Вюртемберг) внедрил автоматизированный комплекс автоматизированной оптической идентификации вагонов и грузов. Проект реализован при участии технологического партнера Expert Security и производителя сетевого оборудования Axis Communications, позволивших полностью исключить нахождение людей на открытых железнодорожных платформах за счет применения интеллектуального видеоконтроля и алгоритмов оптического распознавания образов.

Архитектура логистического хаба и интеграция с облачным компьютерным зрением

Логистический комплекс Rail-Hub представляет собой современный перегрузочный узел, объединяющий две крытые галереи из клееной древесины вдоль двухкилометрового железнодорожного полотна. Конструкция терминала позволяет полноценным грузовым поездам заходить непосредственно внутрь цехов для разгрузки тяжелыми козловыми кранами, гидравлическими перегружателями и ричстакерами. Ежедневно на станцию прибывают железнодорожные вагоны с сотнями стальных листов длиной от двух с половиной до тринадцати метров с различной степенью производственного загрязнения поверхности.

Ранее процедура приемки требовала одновременного участия двух сотрудников: один рабочий поднимался на вагон, вручную находил и считывал выбитые на металле заводские номера плавки и марки стали, а второй сверял данные с накладными и наклеивал складские штрихкод-этикетки. Внедренное решение полностью автоматизировало этот рубеж. Над железнодорожными путями смонтированы специализированные корпусные сетевые камеры Axis с прецизионной оптикой, которые при прохождении поезда формируют серию детализированных фотоснимков каждого листа стали. Полученные изображения мгновенно передаются на локальный сервер обработки, где через программные интерфейсы Google Vision API символы заводской маркировки автоматически распознаются и сопоставляются с базой данных корпоративной ERP-системы.

Сквозная маршрутизация данных, печать этикеток и контроль качества

Алгоритмический контур комплекса работает по строго выверенной схеме: обнаружение события прибытия подвижного состава, оптическая фиксация груза, распознавание номера и принятие решения в автоматизированной системе управления складом. Система мгновенно определяет сортность стали, номер плавки, габариты изделия и точное место складирования в распределительном центре, после чего автоматический принтер печатает готовую идентификационную этикетку. Крановщику остается лишь захватить лист электромагнитным подъемником и переместить его в указанную ячейку хранения, не подвергая персонал опасности.

Поскольку погрузочные терминалы имеют открытые торцевые проемы, уровень естественной освещенности внутри цехов непрерывно меняется в зависимости от времени суток, облачности и сезона. Сетевые камеры Axis обеспечивают стабильную резкость и отсутствие оптических аберраций при жестком контровом освещении и бликах от полированного металла, что является фундаментальным требованием для стабильной работы алгоритмов оптического распознавания. При необходимости контроля спорных ситуаций операторы могут вручную запросить контрольный стоп-кадр высокого разрешения для сверки фактического состояния поверхности листа с архивной записью.

Дистанционное управление крановыми установками и перспективы масштабирования

Успешный запуск системы оптического контроля грузов стал основой для разработки следующего этапа роботизации терминала. В настоящее время DENKINGER совместно с партнерами проводит опытную эксплуатацию технологии дистанционного управления крановыми механизмами: машинист крана находится в комфортном офисном помещении и выполняет погрузочно-разгрузочные манипуляции с помощью джойстиков и шлема виртуальной реальности, получая непрерывную круговую видеопанораму рабочей зоны с поворотных скоростных купольных камер Axis.

Кроме того, вычислительные возможности камерного парка планируется задействовать для автоматического контроля техники безопасности на территории хаба — в частности, детекции наличия защитных касок и сигнальных жилетов у сотрудников в зонах движения тяжелой погрузочной техники. Открытая программная платформа сетевых устройств позволила компании органично связать подсистемы производственного контроля, безопасности и экологической устойчивости в единый цифровой комплекс, удостоенный престижной Немецкой логистической премии (BVL).

Кратко о проекте

Заказчик и отрасль: Логистическая компания DENKINGER GmbH (железнодорожный хаб Rail-Hub в Роттенакер, Германия; интермодальные перевозки и металлопрокат).
Разработчик и производитель оборудования: Шведская компания Axis Communications в интеграции с Expert Security и Google Vision API.
Ключевая задача: Ликвидация опасного ручного труда при идентификации стальных листов на вагонах, исключение производственного травматизма и ускорение разгрузки поездов.
Примененное оборудование: Корпусные сетевые камеры Axis высокого разрешения над железнодорожными путями, скоростные поворотные купольные камеры для кранового оборудования.
Конструктивные особенности: Автоматическая трансляция снимков металлических листов длиной от 2,5 до 13 м в контур компьютерного зрения, сопоставление с базой данных ERP-системы, автоматизированная печать штрихкодов, пилотное управление кранами через VR-очки.
Инфраструктура и надежность: Двухкилометровая железнодорожная инфраструктура терминала, адаптация оптики к перепадам освещенности в открытых цехах, работа электроники в промышленном диапазоне температур от -30 до +50°C.
Достигнутый результат: Полностью исключен подъем рабочих на вагоны под грузом кранов, процедура распознавания и маркировки металлопроката переведена в автоматический режим, существенно возросла общая пропускная способность железнодорожного терминала.

Компания:  Axis Communications