基于虚拟现实技术的船舶水尺检测评估系统研究

本研究基于普遍使用的人工观测吃水值方法,采取科学合理的技术路线,运用虚拟现实技术,系统仿真构建船舶水尺检测评估系统。该系统能综合水尺检测人员对船舶水尺值的确定情况,并自动评估系统使用人员对水尺值的检测情况。为提高水尺检测人员的效率和准确度提供了可行性方法。     

编码器测距技术在航运船舶压载水测量中的应用

为解决航运船舶水尺计重过程中压载水测量人工投尺存在耗时长、准确度低,以及工作强度大等问题,利用旋转增量式编码器以转动输出脉冲信号,通过计数设备确定位移原理,结合电路系统,研发一套数显式船舶压载水自动测量装置并优化其算法。选择15船次国际航运船舶用该装置开展与传统测量尺检测的对比试验,数据结果表明,测量差异范围和平均差异率很小,符合对船舶压载水测量精度的要求,同时测量效能有大幅提高。     

一种利用雷达液位技术测量船舶水尺的方法

针对目前大宗散货船舶计重存在的难以精确测量的现状,拟采用雷达液位测距技术为基础设计一种测量船舶水尺吃水深度的仪器。采用"双面六位"的测量测量方法,结合多次采集数据,并利用数学中微积分方法进行数据精确化计算。将已有的关于水尺计重的经验与雷达液位技术相结合,大幅提高船舶水尺计重精度,满足大宗散货对于计重的要求。通过此方法降低人工成本,加速货运船舶通航,提高港口航道的工作效率。     

基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。     

基于轮廓线聚类分析的船舶超吃水检测

针对在船舶吃水检测中采用人工登船测量法工作量大、实施效率低等问题,归纳分析现有的船舶吃水状态自动检测技术。从检测的准确性和可行性出发,采用岸基检测法获取船舶激光点云数据;通过一种基于聚类分析的船舶水面轮廓重构方法剔除激光检测产生的大量噪声点,完成船舶水上部分三维重构;结合船舶静态信息推算出船舶吃水状态。试验结果证明,该方法能快速准确地获取船舶三维重构图,可作为船舶超吃水检测手段。     

基于图像处理的船舶水尺计重系统设计

为克服传统人工观测法易受到观测者经验和海浪影响的不足,设计以数字图像采集和处理为核心的船舶水尺计重系统,借助爬壁机器人接近船舶水尺采集高清图像,利用神经网络算法实现水尺数值化,并利用彩色图像分割算法对吃水线进行识别,通过比较吃水线在数字化水尺字符上的位置实现吃水深度的自动判定。实验结果表明,单幅图像中吃水深度的最终计算精度可达1 mm,并可通过求取连续多幅图像的平均吃水深度来降低波浪造成的影响。     

基于卷积神经网络的船舶水尺字符识别方法研究

船舶水尺计重是国内外广泛用于船舶运输大宗廉价散装货物计量重量的方法,计重结果可作为商业纠纷的依据。船舶吃水测量的准确性对保护托运人、发货人和收货人的利益具有重要意义。基于船舶吃水标志刻画的特点,目前对水尺字符的识别方法有基于模块匹配和基于BP神经网络,本文拟选取投影统计的方法进行水尺字符的分割,设计并训练卷积神经网络对分割出的字符进行识别。     

正确勘划水尺标志和精确测量船舶吃水

指出正确勘划水尺标志和精确测量船舶吃水对新建船舶的重要性,并提出正确戡划水尺标志和精确测量船舶吃水的方法。     

水尺标志勘划与吃水量计

准确勘划船舶水尺的目的是在营运中显示船舶浮态,以通过检测量计吃水值,推算船舶排水量及载重吨位等技术数据。船舶应在其左、右舷的首、中、尾勘划水尺标志,因为它们直接涉及到运输船舶的航行安全。     

基于图像分割的舰船吃水深度检测方法研究

吃水深度是检测大型集装箱船货物运输安全性的重要指标,目前对舰船吃水深度的检测主要采用人工水尺检测,这种检测方法存在精度差、工人劳动强度高等缺点。本文利用计算机视觉技术,结合舰船吃水状态的图像分割处理和图像形态学分析,设计一种新型的舰船吃水深度自动化检测系统,并对该系统的吃水深度识别原理和流程进行介绍。     

自动检测船舶吃水和稳性参数的方法探讨

船舶六面吃水数据和稳定参数自动检测对船舶安全有着极为重要的意义。迄今为止，船舶六面吃水数据仍是在船停泊时靠人工直接观察船舷边的水尺廖度来得到的。介绍一种船舶吃水数据自动检测法，可方便地自动检测船舶六面水数据，再辅以某些船舶资料和信息，系统可由计算机迅速求得船舶的稳定高度，以及船舶摇摆周期，前后左右吃水差，横倾和纵倾角，中拱度和中垂度等十分有用的重要数据，而这些数据与船舶 黑盒子相接并被记录，将对分析灾难性海事事故有重大的意义。     

正确勘划船舶水尺标志的方法

分析了当前水尺标志存在的问题,指出了正确勘划水尺标志和船舶吃水的重要性,并提出了正确勘划水尺标志的方法.     

基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法分析

传统的船舶吃水线自动检测方法自动化水平较低,无法获取精准的检测结果。为了解决该问题,提出基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法。从机器视觉系统提取吃水异常数据,在采用修正思想对船舶吃水异常数据进行补偿,在此基础上,应用定量分析表,设置船舶吃水线自动检测标准,待完成上述操作步骤后,对船舶吃水线进行自动检测,由此完成基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法的设计。实验选择在水质较为清晰的水域,并随机选取8个实验参数,对2种检测方法进行实验对比,实验结果表明,所提方法的自动检测结果更精准。     

通航船舶吃水检测设施及检测数据处理

研制了一种可以检测船舶吃水深度的检测设施,能够获取船舶实时吃水数据。介绍了船舶吃水检测设施的设备组成和工作机制。船舶吃水检测设施工作环境复杂,选取了一套合适船舶吃水数据过滤处理算法,消除工作环境对设施带来的影响。根据现场实测船舶吃水数据,对检测设施精度和吃水数据处理算法进行了验证。     

水尺检量中吃水差和船舶长度适用问题的分析

在实际水尺检量工作中,对船舶排水量计算的排水量纵倾修正公式,不同国家和地区的水尺检量员存在不同的认识。该文就存在的几种不同的算法进行分析,指出水尺检量计算中船舶吃水差和船舶长度的使用要相互对应,并给出两例实船验证。     

基于机器学习的船舶吃水动态检测系统设计

传统的吃水检测系统存在检测抗扰性差的弊端,为了解决传统检测方法的缺点,动态检测系统得到应用。设计基于机器学习的通航船舶吃水动态检测系统,基于机器学习技术,在现有激光测量器上利用DSP测量技术,构成DSP激光多点测量单元,完成硬件单元构建。采用NPS多波束声呐图源滤波算法,对硬件采集图像做多波束滤波运算,完成图像滤波运算,解决对检测抗扰性差的问题。对比实验证明,提出的基于机器学习的通航船舶吃水动态检测系统设计,能够准确、实时、动态、自主检测船舶吃水数据。各项测试结果均优于传统吃水检测系统。     

机器视觉下的船舶吃水线自动定位系统

船舶吃水检测传统的方法采用人为测量船舷处的水尺,这种测量方法不仅受到海浪高低起伏的影响,导致观测结果误差大,观测人员还必须进行舷外作业,存在着作业风险.因此,提升船舶吃水线自动定位和检测技术有重要的应用前景.设计一种基于机器视觉技术的船舶吃水线自动定位系统,分别从吃水线自动定位系统的整体方案设计、硬件设计、软件环境、船...     

基于以太网的船舶电力系统动态电能质量监测与故障诊断系统设计

[目的]现代船舶电力系统的信息化、自动化、智能化和安全运行的要求越来越高,传统的基于现场总线的船舶电力信息交换系统已经无法满足要求。[方法]通过Modbus/TCP工业以太网弥补现场总线的不足,并在此基础上联合船舶电力系统现场总线采集的固有数据和在线测量装置采集的实时数据建立数据中心,结合相关性理论和神经网络智能算法进行大数据分析,[结果]完成船舶电力系统动态电能质量监测与故障诊断,并用LabVIEW实现人机界面设计。[结论]通过实验室平台验证了该方案软、硬件实现的可行性。     

图像处理技术在船舶水尺刻度线检测中的应用

船舶吃水量主要通过读取水尺刻度获得,但目前广泛应用的人工观测法检测效率低、易受主观影响、不利于后期检验。针对这一问题,本文利用图像处理技术进行水尺刻度线检测。本文在分析水尺组成和水尺图像特征的基础上,设计基于图像处理技术的水尺刻度线检测的总体方案,研究其检测算法并进行实验。实验结果表明,本文的检测方案和算法具有良好的应用价值。     

一种船舶吃水深度检测系统的设计

船舶吃水深度是一个重要的测量参数,对于防止超吃水,保证船舶正常行驶和船舶上人员的生命安全有着重要的意义。传统的人工检测方法有很多弊端,为了克服传统检测方法的缺点,自动检测方法得到应用。本文分析4种应用最为广泛的船舶吃水深度检测方法,重点对多点激光测量系统进行研究和设计,采用DSP数字控制器作为主控芯片,结合多点测量技术和斜射测量技术,取得了良好的测量效果。船舶可通过该系统实时监测和调节吃水深度,保证船舶在正确的状态下航行,减少航行阻力,起到一定的节能效果。