特許 7428509 荷役機械の船舶用重機自動移送装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-01-29

(45)【発行日】2024-02-06

(54)【発明の名称】荷役機械の船舶用重機自動移送装置

(51)【国際特許分類】

   B65G 67/60 20060101AFI20240130BHJP

【ＦＩ】

B65G67/60 G

B65G67/60 C

【請求項の数】 3

(21)【出願番号】P 2019218485

(22)【出願日】2019-12-03

(65)【公開番号】P2021088430

(43)【公開日】2021-06-10

【審査請求日】2022-11-08

(73)【特許権者】

【識別番号】000198363

【氏名又は名称】ＩＨＩ運搬機械株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000512

【氏名又は名称】弁理士法人山田特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】國分 良太

【審査官】大塚 多佳子

(56)【参考文献】

【文献】実開平０７－０３８０６９（ＪＰ，Ｕ）

【文献】特開２０１９－１３１３９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０３－１８９７０２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６５Ｇ ６７／６０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

バラ物が積載される船倉にハッチから重機が投入される船舶に沿って移動自在な荷役機械の船舶用重機自動移送装置であって、
前記荷役機械に配設され且つ重機とハッチとバラ物とを捉える検出器と、
該検出器で捉えられた重機のデータとハッチのデータとバラ物のデータとを蓄積し、該データに基づき重機とハッチとバラ物とを認識可能となるまで機械学習を繰り返す機械学習コンピュータと、
前記荷役機械の運転操作を統括する制御装置と
を備え、
前記機械学習コンピュータは、重機吊上モード選択時、その時点において検出器で捉えられた重機のデータに基づき重機位置を認識し、重機位置までトロリを移動・停止させるトロリ移動・停止指令を前記制御装置へ出力し、重機投入モード選択時、前記重機を吊り上げる重機吊上指令を前記制御装置へ出力し、その時点において検出器で捉えられたハッチのデータ並びにバラ物のデータに基づき重機投入位置を決定し、重機投入位置上方までトロリを移動・停止させるトロリ移動・停止指令を前記制御装置へ出力し、前記トロリ停止後、前記重機を吊り下げる重機吊下指令を前記制御装置へ出力し、前記重機着床後、前記重機の吊り下げを停止させる重機吊下停止指令を前記制御装置へ出力する荷役機械の船舶用重機自動移送装置。

【請求項2】

前記検出器は、重機とハッチとバラ物とを撮影し画像データを取り込むカメラである請求項１記載の荷役機械の船舶用重機自動移送装置。

【請求項3】

前記検出器は、パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し、重機までの距離と形状の分析データと、ハッチまでの距離と形状の分析データと、バラ物までの距離と形状の分析データとを取り込むレーザー画像検出器である請求項１記載の荷役機械の船舶用重機自動移送装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、荷役機械の船舶用重機自動移送装置に関するものである。

【背景技術】

【0002】

一般に、アンローダやコンテナクレーン等の荷役機械においては、オペレータが運転室のコントローラを操作し、荷役作業を行っている。

【0003】

荷役作業に掛かる時間は、オペレータの技量によって大きく変化し、荷役効率に多大な影響を及ぼすため、自動運転への関心が高まっている。又、オペレータへの負担を軽減する上でも、荷役作業の自動運転は非常に重要となる。

【0004】

一方、石炭等のバラ物が積載される船舶の場合、船倉の内部空間と比べてハッチの開口面積は小さくなっているため、前記荷役機械のグラブバケットが掴み取れるバラ物の範囲は、船倉のハッチから下方へ投影される領域周辺に限られている。このため、前記船倉の内部に残ったバラ物は、ブルドーザやバックホウ等の重機によって掻き寄せられるようになっている。

【0005】

従来、前記重機は、オペレータが手動で操作する荷役機械によって桟橋から吊り上げられ、前記ハッチから船倉の内部に投入されるようになっている。

【0006】

尚、前記荷役機械と関連する一般的技術水準を示すものとしては、例えば、特許文献１がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【文献】特開２０００－２５５４８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

しかしながら、従来のように、オペレータが手動で操作する荷役機械によって重機を桟橋から吊り上げ、ハッチから船倉の内部に投入するのでは、非常に時間が掛かり、荷役効率の低下につながる虞があった。

【0009】

本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなしたもので、重機を効率良く船倉の内部に投入し得、今後の完全自動運転へつなげることができる荷役機械の船舶用重機自動移送装置を提供しようとするものである。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明は、バラ物が積載される船倉にハッチから重機が投入される船舶に沿って移動自在な荷役機械の船舶用重機自動移送装置であって、
前記荷役機械に配設され且つ重機とハッチとバラ物とを捉える検出器と、
該検出器で捉えられた重機のデータとハッチのデータとバラ物のデータとを蓄積し、該データに基づき重機とハッチとバラ物とを認識可能となるまで機械学習を繰り返す機械学習コンピュータと、
前記荷役機械の運転操作を統括する制御装置と
を備え、
前記機械学習コンピュータは、重機吊上モード選択時、その時点において検出器で捉えられた重機のデータに基づき重機位置を認識し、重機位置までトロリを移動・停止させるトロリ移動・停止指令を前記制御装置へ出力し、重機投入モード選択時、前記重機を吊り上げる重機吊上指令を前記制御装置へ出力し、その時点において検出器で捉えられたハッチのデータ並びにバラ物のデータに基づき重機投入位置を決定し、重機投入位置上方までトロリを移動・停止させるトロリ移動・停止指令を前記制御装置へ出力し、前記トロリ停止後、前記重機を吊り下げる重機吊下指令を前記制御装置へ出力し、前記重機着床後、前記重機の吊り下げを停止させる重機吊下停止指令を前記制御装置へ出力する荷役機械の船舶用重機自動移送装置に係るものである。

【0011】

前記荷役機械の船舶用重機自動移送装置において、前記検出器は、重機とハッチとバラ物とを撮影し画像データを取り込むカメラとすることができる。

【0012】

又、前記荷役機械の船舶用重機自動移送装置において、前記検出器は、パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し、重機までの距離と形状の分析データと、ハッチまでの距離と形状の分析データと、バラ物までの距離と形状の分析データとを取り込むレーザー画像検出器とすることもできる。

【発明の効果】

【0013】

本発明の荷役機械の船舶用重機自動移送装置によれば、重機を効率良く船倉の内部に投入し得、今後の完全自動運転へつなげることができるという優れた効果を奏し得る。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本発明の荷役機械の船舶用重機自動移送装置の実施例を示すブロック図である。

【図2】本発明の荷役機械の船舶用重機自動移送装置の実施例における重機とハッチとバラ物認識のための機械学習を示すフローチャートである。

【図3】本発明の荷役機械の船舶用重機自動移送装置の実施例における重機吊上モード選択時の作動を示すフローチャートである。

【図4】本発明の荷役機械の船舶用重機自動移送装置の実施例における重機投入モード選択時の作動を示すフローチャートである。

【図5】本発明の船舶用重機自動移送装置が適用される荷役機械の一例としてグラブバケット式アンローダを示す全体図である。

【図6】図５のＶＩ－ＶＩ矢視図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、本発明の実施の形態を添付図面を参照して説明する。

【0016】

図１～図６は本発明の荷役機械の船舶用重機自動移送装置の実施例である。

【0017】

本実施例の荷役機械の船舶用重機自動移送装置は、図１に示す如く、検出器１００と、機械学習コンピュータ２００と、制御装置３００と、送信機４００と、受信機５００とを備え、例えば、図５及び図６に示すような荷役機械としてのグラブバケット式アンローダ６００に利用される。但し、本実施例の船舶用重機自動移送装置は、グラブバケット式アンローダ６００に限らず、コンテナクレーン等の荷役機械に利用することも可能である。

【0018】

先ず、前記グラブバケット式アンローダ６００について説明する。

【0019】

図５に示す如く、前記グラブバケット式アンローダ６００は、海側の海脚６０１と陸側の陸脚６０２を有して桟橋８００上のレール６０３上を走行する機械本体６０４と、該機械本体６０４上部の陸側に設けられたガーダ６０５から海側へ張り出しピン６０６ａを中心に俯仰可能なブーム６０６と、該ブーム６０６及びガーダ６０５の長手方向に沿って横行するトロリ６０７と、該トロリ６０７から吊り下げられて昇降と開閉を行うようにしたグラブバケット６０８とを有している。尚、前記トロリ６０７からは、重機７１０を移送するための重機用フック６０９が吊り下げられている。

【0020】

前記機械本体６０４には、ホッパ６１０が設けられ、該ホッパ６１０の下には、機内コンベヤ６１１が配備され、該機内コンベヤ６１１の下流端には、前記桟橋８００に設置された搬送コンベヤ６１２が接続されている。

【0021】

前記ブーム６０６には、グラブバケット式アンローダ６００を操作するオペレータが搭乗する運転室６１３がブーム６０６に沿ってスライド自在に配設されている。尚、図５中、７００は船舶であり、前記グラブバケット６０８を船舶７００のハッチ７０１から船倉７０２内に吊り下げ、船舶７００に積載された荷としての石炭等のバラ物９００を前記グラブバケット６０８で掴み取るようになっている。

【0022】

そして、本実施例における前記検出器１００は、前記グラブバケット式アンローダ６００に、重機７１０とハッチ７０１と船倉７０２のバラ物９００とを捉えるよう配設されている。図５及び図６に示す例では、前記グラブバケット式アンローダ６００のブーム６０６の先端部に四台の検出器１００を配設している。前記四台の検出器１００のうちの一台は、図５に示す如く、ブーム６０６に桟橋８００側へ斜め下向きに設けられて、桟橋８００上の重機７１０を捉えるようになっている。図５に示すもう一台の検出器１００は、ブーム６０６に鉛直下向きに設けられて直下のハッチ７０１とバラ物９００とを捉え、残りの二台の検出器１００は、図６に示す如く、ブーム６０６に斜め下向きに設けられて左右のハッチ７０１を捉えるようになっている。但し、その配設箇所は適宜選定し得ることは言うまでもない。又、検出器１００の台数は、重機７１０とハッチ７０１とバラ物９００の形状を捉えることができれば、一台或いは二台以上の複数台であっても良い。前記検出器１００としては、重機７１０と船舶７００のハッチ７０１とバラ物９００とを撮影し画像データを取り込むカメラを採用することができる。又、前記検出器１００としては、パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し、重機７１０までの距離と形状の分析データと、ハッチ７０１までの距離と形状の分析データと、バラ物９００までの距離と形状の分析データとを取り込むＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）等のレーザー画像検出器とすることもできる。

【0023】

前記機械学習コンピュータ２００は、前記検出器１００で捉えられた重機７１０のデータとハッチ７０１のデータとバラ物９００のデータとを蓄積し、該データに基づき重機７１０とハッチ７０１とバラ物９００とを認識可能となるまで機械学習を繰り返すようになっている。

【0024】

前記制御装置３００は、前記グラブバケット式アンローダ６００の運転操作を統括するものであり、プログラマブル・ロジック・コントローラ（PLC：Programmable Logic Controller）である。前記制御装置３００には、無線式の送信機４００からのトリガ信号を受信する受信機５００が接続されている。前記送信機４００は、例えば、運転室６１３に設けられ、オペレータが重機吊上モード又は重機投入モードを選択する際にボタン等を押すことでトリガ信号を出力するようになっている。但し、前記送信機４００は、運転室６１３に設ける代わりに、図示していない集中管理室等に設置しても良い。

【0025】

更に、前記機械学習コンピュータ２００は、重機吊上モード選択時、その時点において検出器１００で捉えられた重機７１０のデータに基づき重機７１０位置を認識し、重機７１０位置までトロリ６０７を移動・停止させるトロリ移動・停止指令を前記制御装置３００へ出力する。又、前記機械学習コンピュータ２００は、重機投入モード選択時、前記重機７１０を吊り上げる重機吊上指令を前記制御装置３００へ出力し、その時点において検出器１００で捉えられたハッチ７０１のデータ並びにバラ物９００のデータに基づきハッチ７０１の画像並びにバラ物９００の画像を認識し、重機投入位置を決定し、重機投入位置上方までトロリ６０７を移動・停止させるトロリ移動・停止指令を前記制御装置３００へ出力する。更に又、前記機械学習コンピュータ２００は、前記トロリ６０７停止後、前記重機７１０を吊り下げる重機吊下指令を前記制御装置３００へ出力し、前記重機７１０着床後、前記重機７１０の吊り下げを停止させる重機吊下停止指令を前記制御装置３００へ出力するようになっている。

【0026】

次に、上記実施例の作用を説明する。

【0027】

先ず、前記グラブバケット式アンローダ６００のブーム６０６の先端部に検出器１００が設置される（図２のステップＳ１０参照）。

【0028】

前記検出器１００としてカメラが採用された場合、該カメラにより重機７１０と、船舶７００のハッチ７０１と、船倉７０２のバラ物９００とが撮影され画像データが取り込まれる。又、前記検出器１００としてＬＩＤＡＲ等のレーザー画像検出器が採用された場合、該レーザー画像検出器によりパルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光が測定され、重機７１０までの距離と形状の分析データと、ハッチ７０１までの距離と形状の分析データと、船倉７０２のバラ物９００までの距離と形状の分析データとが取り込まれる（図２のステップＳ２０参照）。

【0029】

前記検出器１００で捉えられた重機７１０のデータ（重機７１０の画像データ又は重機７１０までの距離と形状の分析データ）と、ハッチ７０１のデータ（ハッチ７０１の画像データ又はハッチ７０１までの距離と形状の分析データ）と、バラ物９００のデータ（バラ物９００の画像データ又はバラ物９００までの距離と形状の分析データ）は、機械学習コンピュータ２００に蓄積される（図２のステップＳ３０参照）。

【0030】

前記機械学習コンピュータ２００においては、重機７１０とハッチ７０１とバラ物９００とを認識するための機械学習が行われる（図２のステップＳ４０参照）。

【0031】

前記機械学習コンピュータ２００において、機械学習された後、重機７１０とハッチ７０１とバラ物９００とを認識可能であるか否かの判断が行われる（図２のステップＳ５０参照）。重機７１０とハッチ７０１とバラ物９００とを認識できなければ、前記ステップＳ１０～ステップＳ４０の操作が継続される。

【0032】

前記ステップＳ５０において重機７１０とハッチ７０１とバラ物９００とを認識可能であると判断されると、機械学習が終了する。

【0033】

次に、前記機械学習を重ねた後の重機７１０の自動移送について説明する。

【0034】

オペレータが送信機４００のボタン等を押すことで重機吊上モードを選択すると、前記送信機４００からトリガ信号が出力される。該トリガ信号は、受信機５００で受信され、制御装置３００により前記グラブバケット式アンローダ６００が重機吊上モードに切り換えられる（図３のステップＳ１００参照）。

【0035】

前記グラブバケット式アンローダ６００が重機吊上モードに切り換えられると、検出器１００により重機７１０が捉えられ、該重機７１０の位置が機械学習コンピュータ２００によって認識される（図３のステップＳ１１０参照）。

【0036】

前記重機７１０の位置が認識されると、前記機械学習コンピュータ２００から制御装置３００へトロリ移動・停止指令が出力され、前記重機７１０の位置までトロリ６０７が移動して停止する（図３のステップＳ１２０参照）。

【0037】

前記重機７１０の位置までトロリ６０７が移動して停止すると、該トロリ６０７から重機用フック６０９が吊り下げられると共に、該重機用フック６０９に重機７１０を吊り下げる玉掛け作業が行われる（図３のステップＳ１３０参照）。尚、前記玉掛け作業は、作業員によって行われる。

【0038】

この後、オペレータが送信機４００のボタン等を押すことで重機投入モードを選択すると、前記送信機４００からトリガ信号が出力される。該トリガ信号は、受信機５００で受信され、制御装置３００により前記グラブバケット式アンローダ６００が重機投入モードに切り換えられる（図４のステップＳ２００参照）。

【0039】

前記グラブバケット式アンローダ６００が重機投入モードに切り換えられると、前記機械学習コンピュータ２００から制御装置３００へ重機吊上指令が出力され、前記重機７１０が吊り上げられる（図４のステップＳ２１０参照）。

【0040】

前記重機７１０が吊り上げられると、その時点において検出器１００で捉えられたハッチ７０１のデータ（ハッチ７０１の画像データ又はハッチ７０１までの距離と形状の分析データ）並びにバラ物９００のデータ（バラ物９００の画像データ又はバラ物９００までの距離と形状の分析データ）に基づきハッチ７０１並びにバラ物９００が機械学習コンピュータ２００によって認識される（図４のステップＳ２２０参照）。

【0041】

前記機械学習コンピュータ２００は、前記ハッチ７０１の内部でバラ物９００の上に重機７１０を投入する位置を決定する（図４のステップＳ２３０参照）。

【0042】

前記機械学習コンピュータ２００により、前記ハッチ７０１の内部でバラ物９００の上に重機７１０を投入する位置が決定されると、前記機械学習コンピュータ２００から制御装置３００へトロリ移動・停止指令が出力され、前記重機７１０の投入位置までトロリ６０７が移動して停止する（図４のステップＳ２４０参照）。

【0043】

前記トロリ６０７が重機７１０の投入位置まで移動して停止すると、前記機械学習コンピュータ２００から制御装置３００へ重機吊下指令が出力され、前記重機７１０が吊り下げられる（図４のステップＳ２５０参照）。

【0044】

前記重機７１０が吊り下げられると、該重機７１０がバラ物９００の上に着床したか否かの判断が行われる（図４のステップＳ２６０参照）。この判断は、例えば、トロリ６０７の巻上機構に取り付けられたロードセル（図示せず）で荷重を検出することによって行われる。前記重機７１０がバラ物９００の上に着床していないと判断されると、前記ステップＳ２５０に戻り、前記重機７１０の吊り下げが継続される。

【0045】

前記重機７１０がバラ物９００の上に着床したと判断されると、前記機械学習コンピュータ２００から制御装置３００へ重機吊下停止指令が出力され、前記重機７１０の吊り下げが停止される（図４のステップＳ２７０参照）。

【0046】

これにより、従来とは異なり、オペレータが手動で操作することなく、荷役機械としてのグラブバケット式アンローダ６００が重機７１０を桟橋８００から吊り上げ、ハッチ７０１から船倉７０２の内部に短時間で投入することが可能となり、荷役効率が高められる。

【0047】

こうして、重機７１０を効率良く船倉７０２の内部に投入し得、今後の完全自動運転へつなげることができる。

【0048】

そして、本実施例の場合、前記検出器１００は、重機７１０とハッチ７０１とバラ物９００とを撮影し画像データを取り込むカメラとすることができる。前記検出器１００をカメラで構成すると、システムを簡易に構築できる。

【0049】

又、前記検出器１００は、パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し、重機７１０までの距離と形状の分析データと、ハッチ７０１までの距離と形状の分析データと、バラ物９００までの距離と形状の分析データとを取り込むレーザー画像検出器とすることもできる。前記検出器１００をレーザー画像検出器で構成すると、極めて高い光学的解像度で重機７１０とハッチ７０１とバラ物９００とを捉えることができ、精度向上を図れる。

【0050】

尚、本発明の荷役機械の船舶用重機自動移送装置は、上述の実施例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。

【符号の説明】

【0051】

１００ 検出器
２００ 機械学習コンピュータ
３００ 制御装置
４００ 送信機
５００ 受信機
６００ グラブバケット式アンローダ（荷役機械）
６０１ 海脚
６０２ 陸脚
６０３ レール
６０４ 機械本体
６０５ ガーダ
６０６ ブーム
６０６ａ ピン
６０７ トロリ
６０８ グラブバケット
６０９ 重機用フック
６１０ ホッパ
６１１ 機内コンベヤ
６１２ 搬送コンベヤ
６１３ 運転室
７００ 船舶
７０１ ハッチ
７０２ 船倉
７１０ 重機
８００ 桟橋
９００ バラ物

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】