打造機器人版“曹沖稱象”

彭赟

“曹沖稱象”在中國幾乎是婦孺皆知的故事。年僅六歲的曹沖，利用漂浮在水面上的物體的重力等于水對物體的浮力這一物理原理，解決了一個連許多有學問的成年人都一籌莫展的大難題，這不能不說是一個奇跡。

可在今天，面對動輒幾十、上百萬噸的運輸量，我們又該如何來稱“象”？這一切都不是問題，交給嘉興市大工自動化技術有限公司研發的智能爬壁機器人吧。

“力不從心”的傳統測量方式

截至2013年，我國港口貨物吞吐量達到97.49億噸，準確、快捷測定船舶裝載的貨物重量直接關系到買方、承運方、賣方等各方的經濟利益，關系到港口物流的效率。

目前，全世界范圍內船舶大宗商品測量大多采用人工目測船舶六面水尺的傳統方式，通過測定承運船舶的吃水及船用物料，并依照船舶的有關資料和圖表，測算出船舶裝卸貨物重量。

此類方法有多種缺陷：

第一，人工目測精度低。受風浪的限制，讀數準確度相對較低。特別是沿海口岸，由于風浪較大，波浪峰谷之間相差可達1米，且無明顯規則。以載重量5萬噸級的散貨為例，船舶TPC（每厘米的排水量）一般為60多噸，也就是多讀或少讀1厘米的誤差是60多噸，以進口大豆每噸500美元算，1厘米的貨值達到3萬美元。在風浪起伏大的目測環境中，海浪波峰波谷之間落差達半米以上，人工目測精度難以達到1厘米誤差范圍。

第二，人工目測受氣候影響大。人工目測作業如果遇到大霧、大雨天氣，測量精度進一步降低，甚至不能作業，大型船舶載重量測量工作受到極大耽誤。

第三，人工測量危險性大、勞動強度高。船舶吃水標記在船體外側，5萬噸級的貨船滿載吃水處一般離甲板10米以上。在船只拋錨的情況下，為讀取吃水，計重人員（或船方大副）要從引水梯爬到吃水處讀取，既有一定的危險性又不準確。在船只靠碼頭的情況下，船舶內側由于船體的阻擋，風浪相對較小，計重人員可以在碼頭讀取吃水，但是眼睛無法平視，會產生較大視覺誤差。讀取外側吃水時，計重人員必須另外再乘小船到大船外檔目測吃水，會增加很大費用，同時給目測人員帶來危險因素。

第四，人工測量效率低。無論是人工觀測吃水，還是后續的根據船舶參數進行重量計算，費時費力，不能滿足港口物流高效要求。

鑒于以上因素，急需開發智能化的船舶大宗商品載重測量系統。

機器人來“對癥下藥”

由于傳統的測量方式存在多種固有的缺陷，已經逐漸無法滿足現實需求，基于智能爬壁機器人技術的船舶大宗商品載重測量系統正是針對這一現狀的一劑“良藥”。

抗海浪型吃水觀測系統。觀測系統包括觀測筒和攝像裝置，其作用有兩個：一是形成一個較為平靜的觀測水面，二是放置無線機器視覺裝置。抗海浪觀測筒設計為上部開口底部封閉并開有阻尼小孔，一半放入水面下，既要使觀測筒里面取得相對平靜的水面，又要使筒內的水面高度與外部的平均高度一致。這就需要對阻尼小孔尺寸、觀測筒內外的液位高度差和延時時間經過反復的試驗與研究，得到一個合適的比例。機器視覺裝置能夠利用攝像與接收裝置代替人眼觀測，消除視覺誤差，使人不用攀爬或乘坐小船便可以讀取數據。其錄像功能使吃水值隨時可以還原，解決吃水值讀數的糾紛。讀數準確的關鍵是攝像鏡頭、觀測筒內的水面與水尺標記在同一水平面上，對應的水尺標記值才是吃水的準確值。攝像裝置要求重量輕、體積小、自帶電源、抗干擾能力強、無線傳輸距離長。

船體爬壁機器人。如何將觀測系統放入到指定的地點是爬壁機器人研究的重點。我們知道，船體外表面基本垂直又略有彎曲，要求爬壁機器人能在這樣的環境下，在其表面升降自如。觀測人員通過控制器使機器人到達指定的地點觀測船舶吃水。由于觀測裝置深入到海水內，受波浪、潮水的沖擊力較大，本身也有一定的重量，對升降裝置要進退自如又要有較高穩定性。機器人攜帶攝像裝置靠近水線附近采集圖像，是整個項目的關鍵點之一，其設計內容主要包含：永磁吸附動力學模型的構建、電傳動系統設計、跨越障礙物機械結構設計、防水抗壓結構設計和控制系統等。船體爬壁機器人的控制系統。系統需要完成機器人電源供給、姿態穩定、運動控制、圖像采集等動作。控制系統的中央處理單元采用高速DSP芯片，運動控制單元采用驅動和控制一體化設計增強系統實時性和可靠性，圖像采集單元采用雙RAM循環存儲設計完成圖像的提取和緩存。

水尺圖像自動解讀系統。根據觀測到的吃水圖像，通過研發圖像識別軟件，自動識別攝像系統讀取的吃水值，結合儲存的船舶資料庫與載重量計算方法，得到當時船舶裝載貨物的重量。

這種新型船舶大宗商品載重測量裝置是國內外行業內第一套自動化貨物載重測量裝置，技術難度高，創新型要求高，突破多項關鍵技術和創新點，也需要很強的前期技術積累。新裝置使用機器人自動進行載重測量，能夠降低浪涌影響、采集水尺圖像、判讀水尺數據、保存和回放水尺數據，解決了人工水尺讀取作業中長期存在的難題，包括精度差、勞動強度高、危險性強、數據不能保存等。

（作者單位：嘉興市大工自動化技術有限公司）endprint