鋼廠中對物料進行裝貨時，往往需要對裝貨的數量進行統計，貨物包括盤條卷、鋼筋、棒材等。常規的統計方法是在貨物上貼一些白色標簽，由現場工人進行計數和統計，經常因為標簽不牢固脫離而導致工人計數錯誤，造成一定的經濟損失。現需要研發一套視覺計數系統，對常規貨物進行計數，提高計數準確率，提升企業效率與優化產業結構。
整個系統主要由視覺傳感器模塊、軟件界面、視覺智能識別模塊、數據庫系統、液晶屏顯示模塊、系統通信PLC模塊等組成。
傳感器模塊主要包括高分辨率相機、激光雷達，根據現場實際情況進行部署，高分辨率相機采集二維圖像數據，激光雷達采集三維數據，可覆蓋檢測區域，實現24小時工作。采用相機圖像與激光雷達點云信息融合進行檢測的方式，可充分發揮圖像檢測目標準、激光雷達測距準的優勢，將兩者相結合可提升整體的檢測準確率、降低誤檢率及提高穩定性與可靠性。
軟件界面主要是運行整個軟件系統，由工人供電開機后，可自主運行，不需要進行操作。
視覺智能識別模塊為帶GPU加速的高性能工控機，用于接收傳感器采集到的數據，并進行智能聯合分析，對視野中的目標工件物料進行檢測與識別分類；
數據庫系統主要用來記錄檢測結果信息，并自動生成報表，工人可進行查詢記錄；
通訊信號PLC模塊在工控機對待識別工件檢測結束后，將檢測完畢的信號發送給系統PLC；
液晶屏顯示模塊主要是指顯示識別的結果，將識別結果顯示在液晶屏幕上，工人根據顯示的結果，操作打碼槍打印信息，并按照液晶屏上的指示將標簽貼在對應的工件上。
對于攝像頭、激光雷達兩種傳感器，各自有其優缺點。近幾年來，深度學習技術發展迅速，基于攝像頭二維圖像的目標檢測趨于成熟，而使用單目攝像頭測距的誤差高于其他傳感器，且受限于天氣光照影響，對于大雨、大霧、大雪天氣檢測失誤率較高，在室內檢測條件較好，基本無影響；激光雷達可以準確地獲取周圍環境的三維點云數據，相對于其他傳感器，其測距準確率較高，且相對穩定，激光雷達的點云數據是以等間距的激光線發射并接收數據，點云稀疏，與攝像頭數據進行融合，使用二維圖像信息和三維點云信息進行聯合檢測。
鋼廠鋼材發貨數量視覺識別系統功能指標
- 行吊將盤條卷、鋼筋、棒材等貨物吊起后，PLC發送檢測命令給系統，系統控制傳感器開始采集數據，并計算此時貨物數量。
- 將計數結果發送給PLC及記錄到數據庫中。
鋼廠鋼材發貨數量視覺識別系統可以對常規貨物進行計數，提高計數準確率，提升企業效率與優化產業結構。
