Для повышения эффективности погрузки и разгрузки контейнеров, реализации автоматизации погрузки и разгрузки, на основе однокамерного зрения в сочетании с глубоким обучением и алгоритмами обработки изображений предложена технология автоматического выравнивания захватов и контейнеров. Изучены изображения условий подъема и погрузки контейнеров, снятые однокамерной камерой, проанализированны особенности области углов. Для решения проблемы низкой доли пикселей углов в изображениях высокого разрешения предложен метод 'грубого выравнивания - точного разделения'. Затем на основе результатов разделения обнаружены ключевые точки, созданы 2D-3D точки, завершена оценка положения с помощью алгоритма L-M. Наконец, на манипуляторе AUBO-i10 в лаборатории проведен эксперимент по автоматическому выравниванию, чтобы проверить эффективность предложенных алгоритмов. Результаты эксперимента показали, что точность определения углов контейнеров достигает более 95% в лабораторных условиях и реальной среде, точность разделения углов mIoU составляет соответственно 98,15% и 93,89% в сравнении с исходной моделью SegFormer-B0, что увеличило на 1,24% и 1,64%, а объем модели снизился примерно на 23,2%; для камеры на расстоянии около 2 м от углов контейнеров ошибка наведения меньше 1,0 мм, абсолютная ошибка трансляции автоматического выравнивания по X , Y , Z на 3 осях меньше 5,0 мм, абсолютная ошибка поворота меньше 0,5°. Результаты подтверждают, что точность предложенных алгоритмов надежна и удовлетворяет потребности автоматического выравнивания отдельных углов.

однокамерное зрение; контейнеры; автоматическое выравнивание; распознавание целей; оценка положения