智能化裝車的內容主要包括以下幾個方面:
    1) 全自動化裝車控制:為適應智能化裝車,裝車控制已經從單獨的PLC控制向“IA架構+云邊端“的模式擴展。通過新模式的引入,增加了更精密的傳感器和高速的數據傳輸,配合人工智能(AI)技術的引入,使智能化裝車實現的同時,系統更加穩定可靠。受控單元更多采用了閉環伺服控制,大幅提高了控制的精準性。
　　
　　2) 散料檢測技術:物料的性質對裝車效果有著很大的影響。對于物料性質的檢測有利于及時自動調節裝車站的控制參數。Takraf集團引入了人工智能技術,通過內置學習能力,評估散料的密度和流動特性的影響,自動研判一些主要條件,如粒度、濕度和溫度等。Indrad公司通過在上站膠帶增加散料質量和體積傳感器,實現物料性質的實時在線測量。
　　
　　3) 車輛信息的識別:裝車前獲得車廂的信息(標載、車型、車號),以協助裝車站完成配料和裝備的控制。國內外廠商都在之前RFID單模式獲取信息的基礎上新增加了基于OCR圖像識別的車號獲取技術,在兩種識別模式下實現車輛信息的100%穩定可靠讀取。
　　
　　4) 車廂的位置與速度檢測:車廂的位置識別和速度識別是卸料實現無人智能化作業的關鍵因素。車廂位置的檢測有直接檢測和間接檢測兩種。直接檢測比較常見,主要是基于光柵群組、激光雷達以及二維成像系統來進行直接測量。速度可通過位移檢測結果微分得到,或者通過火車雷達直接測量得到。還有一種是通過高精度的測量速度,對速度積分后得到火車行駛的位移,進而得到火車的位置。后者主要應用在國家能源集團的神東洗選中心。
　　
　　5) 殘料檢測與裝車效果檢測:裝車必須考慮偏載問題,這是因為軌道通常有負載的極限。當物料的負載分布有問題時,前轉向架和后轉向架之間存在較大風險,可能會導致出軌情況。因此裝車前對殘余在車廂底部和角落的殘余材料需要定位和確認數量。裝車后,對裝車效果進行確認,保證前后不偏載。國內主要基于激光雷達技術開發相應的成像系統,國外則習慣于使用2D/3D的視覺成像系統進行確認。
　　
　　6) 裝車過程的可視化:通過搭建數字裝車站可視化平臺,對裝車站及配套設備3D建模,實時3D渲染,進行3D+2D孿生,展示裝車流程相關指標,實現設備3D場景直接控制,數據全量記錄和BI可視化分析,完成數智一體化的裝車管控等。國內企業在IT技術與控制技術的結合應用上具有一定的優勢。
　　
　　雖然我國通用的是定質量的裝車模式,但是國際上一些地區采用的是定體積的裝車模式,即在保證不偏載的情況下,要保證一輛車廂內盡量多裝貨物。因此,國外的智能化裝車技術還在車廂尺寸檢測和裝車形狀控制等方面進行更深入的研究和應用。