仅用4个相机实现亚厘米级控制？海睿未来视觉着箱技术解析

在港口自动化作业中，着箱始终是控制算法中最棘手的“最后一米”。

传统的自动化着箱方案通常遵循“硬件堆叠”的逻辑：为了追求高精度，单台吊具可能集成了多个传感器（包括激光雷达、单目/双目相机等）。这种方案虽然在理论上增加了冗余度，但在实际工程中却带来了极高的多传感器标定成本和数据融合延迟。

海睿未来的视觉着箱系统（Visual Final Landing System）选择了一条不同的技术路径：极简硬件 + 算法补偿。仅复用吊具上原有的4个CCTV 相机，通过多模态前融合与专用视觉基础模型，实现了从首层着箱、精准抓箱到高层叠箱的全流程自动化。

本文将从技术视角

剖析这一系统

是如何在有限的硬件条件下

通过算法突破实现亚厘米级定位

核心挑战：

传统传感器的局限与视觉模型的瓶颈

港口自动化着箱对精度、速度和鲁棒性有着严苛要求。目前市场上的主流技术路径存在两方面的核心挑战：

1. 传统多传感器方案（如激光雷达/多相机阵列）的工程化局限：

硬件堆叠与成本:传统方案为达到高精度，常采用硬件堆叠模式，集成多达 10-20 个传感器（包括激光雷达、双目或多目相机等）。这直接导致了极高的初始采购成本和系统复杂度。

多传感器标定难题:传感器数量多，意味着需要复杂的坐标系统一和标定。在吊具长期高频次的震动、温度变化等工况下，标定容易漂移，导致系统维护成本高企，且需要频繁停机校准。

激光雷达的环境适应性挑战:虽然激光雷达能提供精确的深度信息，但在港口特有的恶劣环境（如雨雪、浓雾、沙尘）下，衰减问题严重。此外，信号容易被集装箱表面的高反光区域干扰，影响数据可靠性。

2. 视觉基础模型在边缘侧的性能瓶颈：

实时性要求与推理延迟:通用视觉大模型（如 DINO、SAM 等）参数量巨大，对算力需求高。在要求毫秒级反馈的工业闭环控制系统中，其推理延迟难以满足实时控制需求。

长尾场景（指港口不常见、非标准化的“例外”或“特殊情况”）鲁棒性不足:通用模型缺乏针对集装箱特有“强干扰”的工业数据集训练，在面对特定光照突变、箱体严重锈蚀变形、或堆叠阴影时，其特征提取的泛化能力仍不足以支撑高精度作业。

▲码头堆场自动着箱场景

技术架构：海睿VFLS的三层架构

▲ 模型架构图

为了解决上述问题，HIRI VFLS系统构建了一套专用的技术栈，主要包含以下三个核心维度：

1. 轻量化港口专用视觉模型

不同于直接套用开源大模型，该系统构建了一个针对港口垂直领域的视觉基座。

数据驱动：利用长期积累的港口作业视频流（包含各类极端天气和异形箱），对模型进行微调控制。

多任务学习：在一个网络主干（Backbone）下同时输出多种任务结果，包括语义感知（箱体边缘、锁孔识别）和空间感知（深度信息、物体姿态估计、三维场景重建等）。

模型压缩：通过剪枝和量化技术，将模型推理速度优化至工业控制级标准。

2. 语义感知与空间感知联合技术路径

计算机视觉在工业自动化中的应用主要围绕两大核心任务：语义感知与空间感知。HIRI VFLS系统通过构建专用的视觉基础模型，实现了这两大能力的联合感知。

语义感知：理解与解释图像中的内容。在VFLS 中，这实现了对箱体、锁孔、堆叠间隙等关键要素的准确识别和像素级归类 。

空间感知：测量与重建场景中的三维几何信息 。包括深度估计、物体姿态估计，结合语义感知的结果，实时计算箱体的位置、姿态与深度信息 。

▲ 单侧两个相机的空间感知结果

港口专用视觉模型通过多任务学习机制实现了强大的语义-空间联合感知能力；系统复用吊具上搭载的CCTV相机，显著提升了三维重建的精度与稳定性。

▲ 抓箱

▲ 叠箱

▲首层着箱

3. 闭环控制逻辑：从TDS到亚厘米级落位

算法的最终目的是服务于控制。VFLS系统的作业流程被拆解为三个阶段，对应不同的精度需求：

高空阶段（TDS目标检测）：利用语义感知，快速识别目标箱位，排除干扰物。

接近阶段（预调姿态）：当吊具运行至目标排附近，基于空间感知模块输出的 3D 姿态信息，提前调整吊具的角度。

落位阶段（边下降边调整）：进入“微操作”模式，利用视觉伺服（Visual Servoing）技术，将视觉偏差直接转化为PLC控制指令，实现亚厘米级的动态对中，直至闭锁。

海睿未来VFLS系统证明了在工业场景中，算法的深度可以弥补硬件的广度。通过构建垂直领域的视觉基础模型和采用前融合技术，我们不仅降低了客户的硬件部署成本（减少了 70%以上的传感器数量），更重要的是提高了系统在恶劣环境下的鲁棒性，为港口自动化提供了一套高效、可靠、易部署的智能着箱解决方案。"