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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 16 - 26 (11page)
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This study proposes an automated crane system to enhance container handling efficiency in port operations. The system integrates a YOLOv10-based recognition module, a six-degree-of-freedom robotic arm, and a custom-designed gripper, thereby achieving high automation and reliability. The efficacy of the YOLOv10 model, which has been optimized through the application of transfer learning, has been demonstrated to be robust under complex conditions, as evidenced by its mean average precision (mAP@50) of 98% and a recall rate of 96%. A coordinate transformation mechanism ensures precise alignment between the robotic arm and target containers.
Experimental findings demonstrated the system's capacity to rectify positioning errors within a range of 0-13mm, attaining a 93.5% success rate across 200 trials. However, errors exceeding 13mm led to operational failures, underscoring the necessity for further optimization in these areas. This study proposes a comprehensive solution for automated container handling, integrating visual detection, spatial transformation, and robotic control. The outcomes substantiate the system's reliability and efficiency, thereby establishing a foundation for the advancement of intelligent port technologies and automation.
Experimental findings demonstrated the system's capacity to rectify positioning errors within a range of 0-13mm, attaining a 93.5% success rate across 200 trials. However, errors exceeding 13mm led to operational failures, underscoring the necessity for further optimization in these areas. This study proposes a comprehensive solution for automated container handling, integrating visual detection, spatial transformation, and robotic control. The outcomes substantiate the system's reliability and efficiency, thereby establishing a foundation for the advancement of intelligent port technologies and automation.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Automation System Design
3. Spatial coordinate transformation Design
4. Experimental device design
5. Recognition and YOLOv10 Model Training
6. Experimental results
7. Conclusion
References
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