同济大学机械与能源工程学院 上海 201804

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桥式起重机是现代工业生产和起重运输中实现生产过程机械化、自动化的重要设备，广泛应用于室内外工矿作业、钢铁化工、铁路交通、港口码头以及车间物流周转等场所[1]。提高桥式起重机的效率和实现无人化控制的研究是当前热点，其中闭环防摇控制是实现起重机自动化控制的重要一环。闭环防摇控制需要实时检测摆角作为防摇算法的反馈量，对于摆角检测的研究具有重要意义。

目前的摆角检测方式主要有：直接检测和间接检测。直接检测采用在吊钩上安装角度传感器或者加速度传感器进行测量，主要缺点是需要对起重机的吊钩结构进行改造，且在运行过程中容易造成损坏。间接检测有激光检测和机器视觉检测，激光检测是在小车运行下方安装一组激光发射装置和接收装置，通过三角几何关系可以测得吊重摆角信息；机器视觉检测是采用高速的CCD摄像头，通过面阵摄像机采集吊重偏摆的图像，然后进行图像处理，通过线性回归分析得到直线方程，从而得到吊重的摆动信息[2]。激光检测的成本较高，而视觉检测对起重机的机械结构改造较小且成本较低，推广应用更方便。目前的视觉检测多采用识别外加标志物的方法实现[3]，对于直接识别吊钩检测的研究较少。由于机器视觉技术和深度学习技术的发展，直接识别吊钩的方案有了实现的可能。文中提出了一种使用YOLOv3算法直接识别吊钩的摆角检测系统。……