在現代物流運輸中，集裝箱的頻繁裝卸和長途運輸容易導致箱體表面出現銹蝕、凹痕、刮傷等殘損問題。傳統的檢測方式依賴人工目檢，效率低且容易遺漏細微損傷。而基于AI的集裝箱殘損識別系統通過高精度成像和智能分析技術，實現了自動化、高精度的損傷檢測，大幅提升了驗殘效率和準確性。
系統如何檢測殘損？
1. 高精度線掃成像
系統采用工業級線掃相機，以單像素0.1mm的精度逐行掃描集裝箱表面，配合高速補光燈，確保在車輛15km/h通過時仍能清晰成像。相比傳統面陣相機，線掃技術可消除透視畸變，實現長距離無縫拼接，完整覆蓋箱體各個面（側板、箱門、頂部）。
2. 多光譜融合檢測
系統集成可見光+紅外傳感器，不僅能識別表面物理損傷（如凹陷、銹蝕），還能通過熱成像檢測潛在的結構性缺陷（如箱體變形導致的應力集中區域）。

3. AI智能分析
- 粗定位+精細分類：系統先快速定位損傷區域，再通過深度學習模型判斷損傷類型（劃痕、破損等）及嚴重程度（輕微/一般/嚴重）。
- 自適應增強：基于GAN網絡生成海量合成樣本（如不同光照、污損場景），提升模型泛化能力，確保復雜環境下仍能穩定識別。
- 三維重建輔助：對疑似嚴重損傷（如結構性凹陷），結合3D點云數據進一步驗證，避免誤判。
4. 全流程自動化
從箱號識別、殘損檢測到報告生成，全程無需人工干預。系統自動關聯碼頭操作系統（TOS），實時推送告警，并生成符合國際標準的電子報告。
識別率能達到多少？
該系統在實際場景中的綜合識別率超過98%，關鍵指標包括：
- 損傷檢出率：98.5%（覆蓋0.5mm以上劃痕、2mm以上凹陷）
- 誤報率：<1.5%（通過多級校驗機制優化）
- 箱號關聯準確率：99.2%（確保殘損與集裝箱ID精準綁定）
目前，該技術已在多個港口、鐵路場站部署，相較傳統人工抽檢，效率提升300%以上。同時，通過區塊鏈存證技術，確保檢測數據不可篡改，為責任追溯提供可靠依據。未來，隨著AI算法的持續優化，集裝箱殘損檢測將邁向更高精度和全自動化時代。

審核編輯 黃宇