WEIGHT PREDICTION DEVICE, CRANE CONTROL DEVICE, CRANE, WEIGHT PREDICTION METHOD, AND WEIGHT PREDICTION PROGRAM

The present invention improves the efficiency of transporting sediment by a crane equipped with a bucket. A weight prediction device (1) comprises: an image acquisition unit (101) that acquires an image of an object being gripped that is captured during the period from the start of gripping to the c...

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Main Authors MATSUBARA, Takamitsu, KAWABATA, Kaoru, HIRABAYASHI, Terushi, WATANABE, Go, SASAKI, Hikaru, ISE, Akifumi
Format Patent
LanguageEnglish
French
Japanese
Published 07.09.2023
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Summary:The present invention improves the efficiency of transporting sediment by a crane equipped with a bucket. A weight prediction device (1) comprises: an image acquisition unit (101) that acquires an image of an object being gripped that is captured during the period from the start of gripping to the completion of gripping; and a weight prediction unit (102) that predicts the weight of the object using a prediction model (112) constructed by machine learning the relationship between the image of the object being gripped that is captured during previous lifting of the object and the weight of the lifted object. La présente invention améliore l'efficacité de transport de sédiments par une grue équipée d'un godet. Un dispositif de prédiction de poids (1) comprend : une unité d'acquisition d'image (101) qui acquiert une image d'un objet saisi qui est capturée pendant la période allant du début de la préhension à l'achèvement de la préhension ; et une unité de prédiction de poids (102) qui prédit le poids de l'objet à l'aide d'un modèle de prédiction (112) construit par apprentissage automatique de la relation entre l'image de l'objet saisi qui est capturée pendant le levage précédent de l'objet et le poids de l'objet soulevé. バケットを備えたクレーンによる堆積物の運搬の効率化。重量予測装置(1)は、把持開始から把持完了までの期間に撮影された対象物の把持中画像を取得する画像取得部(101)と、過去に行われた対象物の持ち上げの際に撮影された把持中画像と、持ち上げられた対象物の重量との関係を機械学習することにより構築された予測モデル(112)を用いて対象物の重量を予測する重量予測部(102)と、を備える。
Bibliography:Application Number: WO2023JP08349