中譽鼎力無人過磅系統通過智能化硬件與AI算法的深度融合，構建了一套完整的工業級無人值守稱重解決方案。該系統以高精度數字汽車衡為基礎，整合RFID識別、AI車牌識別、紅外防作弊等模塊，實現從車輛入場到稱重放行的全流程自動化，同時通過云端數據平臺與遠程監控中心形成"端-邊-云"協同體系，在砂石骨料等惡劣工業場景中提升效率并減少人為干預風險。

中譽鼎力無人過磅系統功能

1、智能硬件子系統

(1) 高精度數字汽車衡

· 主要：采用防作弊、抗干擾的數字式稱重傳感器（如HBM/梅特勒托利多），支持動態/靜態稱重模式。

· 特性：自動溫度補償、防雷擊設計，適應礦山、砂石廠等惡劣環境。

(2) 車輛自動識別模塊

· RFID射頻識別：為每輛車綁定防拆電子標簽（如UHF高頻標簽），標簽內存儲車輛、貨物、訂單信息。

· 車牌AI識別：高清攝像頭+深度學習算法，雙車牌識別（車頭/車尾），識別率>99%，支持污損、模糊車牌。

· 可選輔助：IC卡/二維碼掃碼設備（司機自助刷卡/掃碼）。

(3) 智能道閘與引導系統

· 自動道閘：與稱重邏輯聯動，稱重合規后自動抬桿放行。

· LED引導屏：實時顯示車牌號、重量、操作指令（如"請上秤""重量"）。

· 語音提示：指導司機操作（"請緩慢通行""稱重完成"）。

(4) 全方位監控防作弊

· 視頻疊加系統：紅外高清攝像頭（200萬像素以上）覆蓋秤臺前后端，錄像與稱重數據綁定存儲。

· 壓邊檢測傳感器：紅外光柵/地感線圈檢測車輛是否完全上秤。

· 遙控作弊探測器：實時監測異常無線電信號（如遙控器干擾）。

2、軟件控制中樞

(1) 稱重邏輯引擎

· 自動觸發：車輛壓秤→自動識別車牌/RFID→穩定取重（如5秒內波動<20kg）→計算凈重（關聯皮重庫）。

· 規則校驗：校驗訂單性、車輛合法性、重量閾值（防載）。

(2) 數據管理平臺

· 多維度關聯：將重量數據與車輛、貨物、供應商、運輸合同、訂單自動關聯。

· 皮重智能管理：自動記錄皮重波動，異常皮重變動觸發預警（如卸水箱作弊）。

· 云端存儲：數據實時上傳至私有云/公有云，支持多點稱重數據匯總。

(3) 異常處理機制

· 自動報警分類：

識別失敗 → 轉人工后臺OCR補錄

重量不穩 → 語音提示司機重新上秤

皮重異常 → 凍結數據并推送審核

作弊行為 → 鎖定道閘并抓拍錄像

3、人機協同后臺

(1) 遠程監控中心

· 可視化看板：實時顯示所有磅點狀態、排隊車輛數、異常報警列表。

· 視頻彈窗聯動：異常發生時自動彈出對應攝像頭畫面。

· 遠程語音對講：通過IP音箱指導現場司機（如"請退后重新稱重"）。

(2) 移動端協同

· APP/微信推送：向管理員推送報警信息（如"車牌豫A12345皮重異常+10%"）。

· 移動審核：管理人員手機端審核異常單據、調閱視頻證據。

4、擴展集成能力

(1) 企業系統對接

· ERP/MES：自動同步稱重數據至用友、金蝶、SAP等系統生成結算單。

· 物流平臺：推送重量信息至TMS調度系統，優化車輛調度。

(2) 監管接口

· 稅控對接：符合國家稅務總局的磅單（防止虛開發票）。

· 治平臺：超載數據直傳交通部門治系統。

工作流（以砂石廠發貨為例）

1、空車入場驗證

· 司機通過刷卡（RFID/IC卡）或自動車牌識別進入廠區，系統核驗車輛備案信息與訂單匹配性。

2、頭次稱重（皮重）

· 車輛駛入秤臺，紅外傳感器檢測車輛完全上秤后，系統自動采集穩定皮重數據，并綁定車輛身份信息。

3、裝載貨物

· 空車駛離秤臺至裝載區，裝載砂石骨料（系統記錄裝載時間點，用于追溯效率分析）。

4、二次稱重（毛重）

· 重車再次上秤，AI車牌識別二次核驗車輛一致性，自動獲取毛重數據。

5、凈重計算與校驗

· 系統自動計算凈重（毛重-皮重），并與訂單預估值比對，偏差閾值時觸發報警。

6、自動化放行/攔截

· 校驗通過：自動打印磅單、抬桿放行，數據同步至ERP結算系統。

· 校驗失敗：道閘鎖定，推送異常至后臺人工審核（如皮重突變、車牌不符等）。

與傳統過磅的對比優勢

中譽鼎力無人過磅系統通過“端-邊-云”協同架構，實現了從車輛識別、準確稱重到數據閉環的全流程無人化。其主要競爭力在于：

1、硬性：工業級硬件適應礦山場景端環境；

2、軟智能性：AI算法提升識別精度與異常感知；

3、平臺化能力：與企業管理系統深度打通，驅動供應鏈數字化。

中譽鼎力無人過磅系統在砂石骨料行業中廣泛應用，其系統針對礦山場景做了防塵、抗震動等專項優化。實際部署時需根據場地條件定制（如彎道磅、斜坡磅方案）。

延伸閱讀

• 無人值守自動過磅系統還用人看管嗎？
• 無人過磅系統包括些什么？
• 無人過磅系統還需要工作人員嗎？
• 磅房無人值守軟件可以人為作弊嗎？