لزيادة كفاءة تحميل وتفريغ الحاويات وتحقيق التشغيل التلقائي، استنادًا إلى الرؤية الأحادية، وبالاعتماد على التعلم العميق وخوارزميات معالجة الصور، تم اقتراح تقنية محاذاة تلقائية للمشابك والحاويات. يتم تحليل صور ظروف رفع وتحميل الحاويات التي تم التقاطها بكاميرا بصرية واحدة، وتحليل سمات منطقة الزاوية. بالنسبة لمشكلة النسبة المنخفضة لبكسلات الزاوية في الصور عالية الدقة، يتم اقتراح التحديد الخشن - الفصل الدقيق كطريقة معالجة. ثم، يتم بناء نقاط السمات الحاسمة باستخدام نتائج الفصل، وبناء نقاط 2D-3D، واستكمال تقدير الوضع من خلال خوارزمية L-M. وأخيرا، تم إجراء تجربة محاذاة تلقائية على منصة AUBO-i10 للذراع الآلي في المختبر، للتحقق من فعالية الخوارزميات المقترحة. أظهرت نتائج التجربة أن دقة اكتشاف زوايا الحاويات تصل إلى أكثر من 95٪ في البيئة المختبرية والمشهد الحقيقي، وكانت دقة فصل الزوايا mIoU تبلغ على التوالي 98.15٪ و 93.89٪ مقارنة بالنموذج الأصلي SegFormer-B0، حيث زادت بمقدار 1.24٪ و 1.64٪، وقلص حجم النموذج بنسبة حوالي 23.2٪؛ عندما كانت الكاميرا على بعد حوالي 2 أمتار من زوايا الحاويات، كان خطأ الاستهداف لموضع المحاذاة أقل من 1.0 مم، وكانت الأخطاء المطلقة للانتقال للمحاذاة الأوتوماتيكية على X، Y، Z أقل من 5.0 مم، والأخطاء المطلقة للدوران أقل من 0.5 درجة. أثبتت النتائج أن دقة الخوارزمية المقترحة موثوقة وتلبي احتياجات محاذاة الزوايا الفردية.

رؤية أحادية؛ حاويات؛ محاذاة تلقائية؛ تعرف الأهداف؛ تقدير الوضع