在集裝箱運輸和港口管理中，箱體損傷檢測直接影響運輸安全、責任追溯和維修效率。傳統圖像處理算法（如邊緣檢測、閾值分割、形態學處理等）曾廣泛應用于該領域，但隨著檢測要求的提高，其局限性日益明顯。本文從實際應用角度，分析傳統算法在集裝箱破損識別中的挑戰。
一、環境適應性不足，誤檢率高
傳統算法依賴固定的圖像處理規則，難以適應復雜多變的港口環境。例如：
- 反光、陰影干擾：集裝箱表面易受光線影響，傳統算法可能將反光誤判為銹蝕或凹痕，導致誤檢。
- 污漬、貼紙干擾：箱體上的污泥或殘留標簽會被誤識別為損傷，需大量人工復核。
實測數據顯示，傳統算法在動態光照下的誤檢率可達30%以上，而基于深度學習的檢測模型結合HDR技術，可將準確率提升至95%以上。

二、微小缺陷識別能力有限
集裝箱的細微損傷（如0.1mm級劃痕、淺凹痕）在傳統算法中容易被忽略：
- 依賴人工設定閾值：傳統方法需手動調整參數，難以適應不同損傷類型。
- 特征提取能力弱：SIFT、SURF等傳統特征描述器對低對比度缺陷（如輕微銹蝕）敏感度不足。
相比之下，現代線掃相機配合亞像素分析技術，可穩定檢測0.05mm級損傷，結合AI分類網絡，漏檢率可控制在2%以內。
三、難以滿足現代港口智能化需求
當前港口管理要求損傷檢測與箱號識別、三維重建、維修決策等環節聯動，傳統算法存在明顯短板：
- 無法自動關聯箱號：國際海事組織（IMO）要求損傷記錄必須綁定集裝箱ID，傳統方案需人工錄入，效率低下且易出錯。
- 缺乏結構化輸出：傳統方法無法自動生成符合CTU Code標準的檢測報告，仍需大量人工整理。
而AI驅動的系統可實時關聯箱號、自動生成報告，并同步至碼頭操作系統（TOS），大幅降低人工干預需求。
盡管傳統圖像處理算法在簡單場景中仍有一定應用價值，但其在精度、適應性和智能化方面的局限性，使其難以滿足現代港口高效、自動化的檢測需求。結合高精度線掃相機、多光譜成像和AI算法的現代檢測方案，已成為行業發展趨勢。未來，隨著3D視覺和邊緣計算的普及，智能化集裝箱損傷檢測將成為行業標配，傳統算法的應用場景將進一步縮減。

審核編輯 黃宇