集装箱作业贯穿集装箱码头的整个业务流程,而集装箱表面、结构及零部件的破损会造成集装箱作业流程出现安全风险的隐患。随着集装箱码头的自动化程度不断加深,更加需要集装箱作业无误和高效地完成。因此,系统地研究集装箱破损对各个作业环节的影响,以及探讨集装箱破损风险的预先评估和及时检测越发重要。本文在已有研究的基础上,针对集装箱破损的风险评估与破损检测问题进行研究。在集装箱破损及其影响关联因素清晰的前提下,通过基于层次分析法（AHP）的破损风险评估模型,确定不同作业环节需关注的集装箱破损类型。在此基础上,通过基于卷积神经网络（CNN）的风险检测模型,实现多种破损类型的识别。从而根据不同作业环节的特点,制定相应的集装箱破损风险管控方案,实现有效与合理的集装箱破损管理。首先,对集装箱国际标准、集装箱租赁标准、港口集装箱交接与检查规定等资料文件进行对比与归纳,分析集装箱破损涉及的主客体、内外部要素以及风险层级关系,构建集装箱破损风险评估与检测的指标体系。随后,在此基础上,基于AHP构建集装箱破损风险评估模型,进一步剖析集装箱破损风险因素与风险层级间的耦合关系,按照数据处理、风险判断矩阵、各项关联因素重要性与权重排序的步骤进行评估,并根据评估结果提出风险预案。之后,基于CNN构建集装箱破损风险检测模型,同时构建多类型的集装箱破损数据集,通过迁移学习与Mobile Net V2实现多种集装箱破损类型的识别与检测。最后,在国内某集装箱码头的作业环境下进行测试,验证集装箱破损风险管控预案与检测方法的可行性和应用性。本文结合理论研究和实际验证,丰富了集装箱破损风险管理的研究,有助于集装箱破损风险评估与检测方法的完善。另外,提出了集装箱破损风险的控制与检测方案,为集装箱码头中集装箱破损的风险管理提供了新思路。