随着近年来科技的迅猛发展，工业自动化为各行各业带来了安全性、一致性、高效性，大大提高了生产效率。全球主要港口的年货物吞吐量有上百万吨，为了提升效率并扩大港口的营运规模，引入机器学习/识别和自动化已刻不容缓。

货运港口自动化系统需要能够识别集装箱号，卡车车牌，危险标语，集装箱箱体损坏等，从而实现高效的集装箱进出港自动化。通过引入这样的自动化系统，尽可能减少人力部署，让工人不再处于危险环境中，不再接触有害环境和恶劣环境，避免了长时间劳作带来的过度疲劳，大大提高了安全性。

行业需求

我们有一个应用案例是客户将自动化系统部署在日吞吐量上万集装箱的货运港口。

硬件的部署必须满足一些先决条件，诸如能够承受极端天气环条件，尺寸足够小和重量足够轻，以便通过导轨或直接安装在停车场的大门上。

通过这一解决方案可以识别卡车车牌，集装箱号/标牌，交叉比对进行验证，在集装箱通过时扫描集装箱箱体是否损坏，并控制道闸。 

行业解决方案

宸曜的系统部署在现场，并与无线通信，相机和继电器执行器相连接。

集装箱卡车驶入/驶离港口码头区时对车牌进行扫描；对集装箱也会进行扫描，机器视觉软件识别系统拥有高达99%的识别准确率。在驶离码头时，对每辆卡车的车牌和集装箱都会进行扫描，系统会判定卡车和其集装箱是否匹配，再决定是否开启道闸。机器视觉图像通过神经网络图像处理算法进行处理，而采集的数据则通过无线传输至远端的中央电脑。

宸曜系统的作用

以上的应用案例展示了Neousys宸曜科技POC控制器在图像识别和自动化系统中的应用。

相连的PoE/ USB相机与客户的软件识别系统相配合，可以达到非常高的准确率，用于机器视觉。采集的数据通过深度神经网络图像处理算法进行处理，并通过无线传输至远端的中央电脑。本地系统能够在大门口准确识别车牌和它所装载的货物，一经确认，便会发送一个继电器控制信号至自动道闸系统。

通过这一系统，成百上千的车辆和集装箱能够全天无休地往返于港口码头区域，而现场仅需部署非常少的人力。