业务场景
应用场景
熟料出货装车环节
客户通过胶带输送机完成熟料装车作业。项目通过激光雷达卡车体积测量系统，对车辆车斗空间进行自动测量，并结合车辆识别和下料控制，实现熟料装车过程的精准化管理。
项目背景
客户是一家水泥生产企业，熟料装车区域配置6条胶带输送机，承担日常大批量熟料运输任务，单条皮带每日出货量可达13300吨。
在项目实施前，熟料装车主要依靠人工操作。工作人员需要根据车辆情况和经验控制下料过程，以满足不同车辆的装载需求。
随着生产规模扩大，传统人工装车方式逐渐面临效率和管理方面的挑战。客户希望通过自动化技术优化装车流程，提高装料精准度，同时降低人工值守压力。
客户挑战
客户核心问题
1. 人工操作容易产生装料误差
传统装车依赖工作人员经验判断，不同操作人员之间存在差异，可能出现装料过多导致物料溢出的情况，造成物料浪费和现场污染。
2. 人员长期值守增加管理成本
在出货量较低时期，仍需要安排人员现场操作；旺季连续生产时，还需要安排人员轮班，增加人员管理压力。
3. 不同车辆尺寸差异影响装料控制
车辆车斗尺寸存在差异，仅依靠人工经验难以准确判断每辆车的实际装载空间，需要通过数字化测量方式获取车辆数据。
解决方案
实施方案
Neuvition针对客户熟料装车现场需求，部署了一套基于激光雷达的卡车体积测量系统。
系统融合：
·激光雷达三维扫描技术；
·车牌识别系统；
·智能摄像设备；
·编码器定位系统；
实现车辆识别、车斗三维数据采集、体积计算以及下料过程辅助控制。
系统工作流程：
1. 车辆识别
卡车进入检测区域后，车牌识别系统自动获取车辆信息，并触发测量流程。
2. 三维扫描测量
激光雷达对车辆车斗进行扫描，获取车辆三维空间数据，计算车斗尺寸及可装载体积。
3. 装料量计算
系统根据测量结果生成装料数据，为后续装车控制提供依据。
4. 精准装车
车辆进入装料区域后，系统结合定位信息辅助控制下料位置，实现更加精准的熟料装载。
系统对接情况
系统与现场装车流程进行联动，实现从车辆识别、数据采集到装料控制的数据闭环。
系统涉及：
车辆识别模块；
激光雷达测量模块；
数据处理系统；
下料控制系统。
案例价值
案例亮点
1. 激光雷达三维测量，实现精准装料
系统通过激光雷达获取车辆车斗三维数据，实现自动化体积测量。
测量精度可达 ±2%，相比人工经验判断，提高了装料控制的准确性。
2. 针对现场车辆情况优化识别能力
部分车辆存在未打开帆布车篷的问题，会影响正常测量。
针对这一实际情况，系统增加车篷识别功能，当检测到车篷未打开时，可提醒司机进行处理，提高测量可靠性。
3. 支持装料量灵活调整
针对部分车辆长距离运输需求，系统支持根据运输要求调整装料量，避免装料过满影响运输安全。
4. 实现无人值守式自动装车
通过自动测量和智能控制，司机可自主完成装料过程，无需专人持续现场操作，降低人工管理压力。
项目成果
1. 提升装车自动化水平
项目帮助客户实现从人工经验操作向数据化、自动化装车模式转变，减少人工参与，提高生产连续性。
2. 降低人工管理压力
系统运行后，客户减少1名固定岗位人员投入，同时提升人员配置灵活性。
3. 提高装料准确性，减少物料浪费
通过车辆体积测量和数据计算，有效减少因人工判断导致的装料不足或物料溢出问题。
4. 实现装车数据数字化管理
车辆信息及装料数据可通过后台系统查询，为生产管理和出货统计提供数据支持。
可公开量化数据
客户问题
客户关注问题
1.如何减少人工值守，实现自动化装车；
2.如何避免因人工判断造成装料误差；
3.如何适应不同车辆尺寸，实现精准装料；
4.如何解决现场车辆车篷遮挡等特殊情况；
5.如何实现装车过程数据化管理。