In this study, we propose an RFID based container terminal operation process. Field tests are conducted for 900 MHz (truck identification) tag and 433 MHz RFID (container identification/e-seal) tag at an Incheon container terminal to verify possibility of applying RFID in the container terminal gate. To evaluate effect of applying RFID in the container terminal operation, simulation models for current and RFID based container terminals are developed using ARENA. Simulations are carried out using industrial field data and the result indicates that performance of the container terminal can be prominently improved after RFID application.
This paper introduces some of the developments related to the handling equipment in container terminals and various new conceptual handling systems that have been proposed during the last several decades. The basic ideas behind the previous equipment improvements are analyzed to identify future directions that can be used for devising new handling systems. The handling systems in the container terminals include a quayside handling system, transport system, and yard system. In response to the deployment of mega-sized vessels for container transportation systems, productivity improvement has become one of the most urgent issues in the container terminals. This paper analyzes the previous improvements made for achieving higher productivity in the three subsystems of container handling. Some conceptual handling systems are introduced including the linear motor conveyance system (LMCS), automated storage and retrieval systems (AR/RS), overhead grid rail (GRAIL), SPEEDPORT, SuperDock, the automated container system by ZPMC (ACS-ZPMC), and AUTOCON.
본 논문은 컨테이너 위치 측정을 위하여 비전을 기반으로 컨테이너의 홀을 검출하는 방법을 제안한다. 컨테이너는 각 꼭짓점마다 스프레더의 헤드블록과 부착되는 홀이 있기 때문에 서로 대각에 위치한 홀을 찾아서 컨테이너의 위치를 검출하는 방법을 이용한다. 우선, 스프레더에서 촬영된 컨테이너 영상을 입력받고 영상에서 컨테이너를 찾기 위하여 허프 변환을 이용해 직선을 검출한다. 검출된 직선 중에서 서로 직교하는 위치를 찾아서 스프레더의 헤드블록과 접합하는 컨테이너의 꼭짓점 후보로 정하며 정확한 꼭짓점을 찾기 위하여 템플릿 매칭을 수행한다. 제안된 방법을 이용하여 컨테이너의 위치를 검출했을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
Su, Ning;Peng, Shitao;Hong, Ningning;Wu, Xiaotong;Chen, Yunyue
Wind and Structures
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제30권4호
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pp.405-421
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2020
Quayside container cranes are important delivery machineries located in the most frontiers of container terminals, where strong wind attacks happen occasionally. Since the previous researches on quayside container cranes mainly focused on the mean wind load and static response characteristics, the fluctuating wind load and dynamic response characteristics require further investigations. In the present study, the aerodynamic wind loads on quayside container cranes were obtained from wind tunnel tests. The probabilistic and spectral models of the fluctuating aerodynamic loads were established. Then the joint probabilistic distributions of dynamic wind-induced responses were derived theoretically based on a series of Gaussian and independent assumption of resonant components. Finally, the results were validated by time domain analysis using wind tunnel data. It is concluded that the assumptions are acceptable. And the presented approach can estimate peak dynamic sliding force, overturning moments and leg uplifts of quayside container cranes effectively and efficiently.
Demands for higher productivity in container terminal environments continues to escalate consideration of equipment upgrades. And then transportation of containers using the automated container crane becomes more and more important for productivity enhancements. Introducing a hybrid control architecture to the container crane, it provides a effective means to the automated operation of the container crane. This paper addresses the methodology for automation of container cranes. In addition, this paper proposes a new control architecture for the automated container crane and explains each component of that architecture. The control architecture is composed of a deliberative control layer, a sequencing layer, and a reactive control layer. The proposed architecture is applied to a dual-hoist double-trolley container crane.
In this paper, we will present a container auto-landing system, the system use the stereo camera to measure the container depth information. And the container region can be detected by using its hough line feature. In the line feature detection algorithm, we will detect the parallel lines and perpendicular lines which compose the rectangle region. Among all the candidate regions, we can select the region with the same aspect-ratio to the container. The region will be the detected container region. After having the object on both left and right images, we can estimate the distance from camera to object and container dimension. Then all the detect dimension information and depth inform will be applied to reconstruct the virtual environment of crane which will be introduce in this paper. Through the simulation result, we can know that, the container detection rate achieve to 97% with simple background. And the estimation algorithm can get a more accuracy result with a far distance than the near distance.
After the introduction of the World Trade Organization, large scale container ships are being used as a means of transportation for international trade. Therefore, improving the loading and unloading capability of container quays is the most economic way, considering the cost needed for the establishment or expansion of container quays. In this paper, a new container cargo handing system that is equipped with a high performance container crane is suggested. A structural analysis on the container crane is also conducted to decide the form and size of structural member scantlings, using NASTRAN, which is a general structure analysis program.
An integrated heuristic approach based on genetic algorithms (GAs) is proposed for solving the container selection and loading problems. The GA for container selection solves a two-dimensional knapsack problem, determining a set of containers to minimize the transportation or shipment cost. The GA for container loading solves for the weighted coefficients in the evaluation functions that are applied in selecting loading positions and boxes to be loaded, so that the volume utilization is maximized. Several loading constraints such as box orientation, stack priority, stack stability, and container stability are also incorporated into the algorithm. In general, our computational results based on randomly generated data and problems from the literature suggest that the proposed heuristic provides a good solution in a reasonable amount of computational time.
The damage inspection of container surface is performed by the expert inspectors at the container terminal gate of harbor. In this paper, we substitute the expert's capability with the damage inspection system using the artificial intelligent control algorithm and vision system, so we can improve the work environment and effectively decrease the inspection time and cost. Firstly, using six CCD cameras attached to the terminal gate, whole container is partially captured according to eleven sensors aligned with the entering direction of container. Captured partial images are inspected by the fuzzy system which the expert's technology is embedded. Next, we compose partial images to be a complete container image through the correlation coefficient method. Complete container image is saved to solve future troublesome problems. In this paper, the effectiveness of the proposed system was verified through the field test.
In most container terminals, containers are piled up and stored in a yard in order to utilize the space efficiently. Hence, it requires unproductive container-handling operations to retrieve a container that is not placed on the top of a container stack. As a result, to streamline container-loading operations by which containers are transferred from a yard to a vessel, it is necessary to pre-marshal (i.e., shuffle in advance) containers in accordance with container-loading plan. We propose $A^*$ algorithm to find the optimal container-relocation sequence for the intra-bay container pre-marshalling problem. To work out the heuristic estimate for the proposed $A^*$ algorithm, we introduce the container rearrangement problem and obtain the lower bound of the length of the optimal relocation sequence. The performance of the algorithm is validated extensively by the numerical experiments on the problem instances that are given in the previous studies and generated randomly with various parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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