基于三维激光扫描技术的仓储散粮堆体积测量系统研究

发布时间：2016-05-15 19:13

第1章绪论

1.1课题研究背景与意义
民以食为天,中国既是人口大国,也是粮食生产和消费大国,粮食安全对其国民经济和社会发展全局具有举足轻重的影响。联合国粮农组织(FAO)发布的"2010年粮食安全风险指数"报告显示,中團被列为中度风险的国家,位列被调查的163个经济对象中第96位。据2012年海关统计数据显示,我国粮食自供给占比已跌破政府此前制定的红色标线,约有1.9亿中国人吃进口粮,中国粮食安全正响起警钟。粮食安全系数是指年终库存量与全年消费量之比。为了维护农民利益、维护粮食市场稳定、维护国家粮食安全,建立稳定、保质、保量的中央储备粮系统十分重要。而对仓库中储备粮的数量实时核定及对粮食进出库实时监管,是储备粮系统正常发挥作用的保障,是确保粮食安全进而维护国家利益的重要措施,同时也是仓储管理的难点。
当前我国粮食管理系统库存数量稽查依靠派遣专人定期普查和随机抽查等形式进行。毎年用于稽查人员派遣,物资保障等的花费高达二十多亿,普查统计工作持续2个月,在准确客观性及时效性上都难以满足现代管理需要,同时容易诱发虚报、瞒报、盗库等问题。我国为了配合粮食储备库存检查工作,迫切需要用先进的测计量手段,研究开发具有高精度保证的快速检测粮食储量的检测系统。

三维激光扫描技术是基于激光测距原理发展起来的,凭借激光频率高,稳定性好,速度快,精度高等特点,能够有效捕捉空间信息,形成高密度点云数据用描述被测空间。本世纪初以来,由于激光制造技术改进提高,成本下降,使得三维扫描技术在测绘领域的应用更加广泛本文将兰维激光扫描技术用于仓储散粮堆的体积测量,利用自行设计开发的专用三维激光扫描设备采集仓储散粮堆表面空间信息,获得散粮堆表面空间点云数据。利用点云数据及相应的空间曲面建模方法,重建散粮堆表面的空间曲面模型,并利用数值积分方法计算出散粮堆体积。结合仓储粮食密度信息求得所储粮食总重量。

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1.2散粒堆料体积测量的研究现状
针对散料堆测量,国内部分学者已经展开研究实践工作。上海交通大学的陈董、潘俊民提出了由4台CCD摄像机、图像采集卡和微机构成的计算机视觉测量系统,用来测量形状不规则的大型物料堆体积的方法。该系统从4个不同角度拍摄大型物料堆的图像并对图像数据的采集和分析进行H维重建,进而计算大型物料堆体积。长春理工大学朱海波等提出采用激光扫描光三角测量原理的系统设计,实现对露天煤场存煤量自动检测功能。该系统将CCD摄像机、激光测距仪和地图星均安装在煤场一侧的测量塔上,首先标定一个已知空间位置做为初始点,由计算机控制激光扫描测距系统对煤场进行自动扫描,通过激光测距仪测量每一个待测点与扫描仪的空间距离,通过地图星记录待测点与初始点的位置变化,进而用光三角法和初始点的标定信息计算获得待测点的三维坐标,最后由计算机拟合煤堆表面形状,并求出存煤体积。程栋提出一种在巡航小车上安装由激光测距仪、视觉传感器和可调整富度的传感器底座组成的体积测量化构,环绕煤堆连续扫描获取截面轮廓和图像信息,进而完成测算煤堆体积的方法专利号CN 101858730 A)。肖纪春提出应用电磁波技术,在物料仓内利用设备发射低频电磁波并且接受回波获取仓内空间信息,而后通过信息处理专利算法生成三维图像计算散料体积的方法。天津理工大学的秦健提出将激光测距仪和步进电机安装在煤场取煤的斗轮机的悬臂上,行程传感器触点安装在待测煤堆的纵向区域,采集煤堆表面数据,生成兰维坐标数据计算体积的自动盘煤及管理系统。

综上所述,计算机视觉系统测算,需要多角度拍摄来提高图像匹配精度,而且易受光照条件影响,对煤场等精度要求相对宽松环境适用,而实现粮食体积测量实难堪重任。电磁波测量技术受到量程限制,对于立筒仓比较实用,但是对于平房仓空间过大难以保证测算精度。加之,易受电磁干扰,在粮库这种各种大型机械作业频繁的环境中,稳定性差。

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第2章散粮堆表面空间建模及系统设计方案

2.1散粮堆表面空间曲面建模
在利用三维激光归描技术进行实际测量工作时,粮仓内散粮堆表面的三维信息可以通过激光扫描仪探测获得。三维激光扫描设备自动扫描测得散粮堆上表面离散点的三维坐标数据,形成一组离散的空间点信息集合{(x,y,z,)|,i=l,2,…,"},这个集合称为"点云"(pointclouds)。依据散粮堆表面的离散点信息,即点云数据,获得粮食表面形状,形成粮堆表面曲面参数,进而根据数值积分求得散粮堆体积。

如图2.1所示：

隐函数对曲面参数升算简单,节省了许多中间变量计算。其在对空间闭合曲面和多值曲面的描述具有优势,能够高效判别空间点相对于曲面的位置,是位于曲面上还是在曲面外,并且能具体到哪一侧。因此,该种方法具有准确描述空间曲面特征细致的特点。由于近年算法的发展和演变、计算机计算速度提升以及计算大规模复杂曲面的现实需求,隐函数曲面拟合得到了研究人员的重视,开展了大量的开发和研究工作。

综上所述,二次多项式插值曲面拟合方法计算简单,计算速度快,但是边界处理粗糙,逼近精度较差。基于隐函数的曲面拟合,能够兼顾细节特征和整体光滑性,有着更能体现大规模复杂表面的能力,但是巨大的基础运算量,对运算设备要求很高运算和分析能力,实际应用中难以兼顾设备成本和计算效率。基于样条函数分片整体光滑的曲面拟合,利用分段低次运算特性,算法成熟,计算稳定,在工程仿真计算、工业监测、逆向工程等领域应用广泛。结合散粮堆的颗粒物质特性,其表面空间形态具备光滑性要求,兼顾计算效率和成本等因素,本文在散粮堆空间曲面建模中的采用了基于样条函数的分片整体光滑拟合。

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2.2仓储散粮堆体积测量系统的设汁方案
首先,根据用户管理的现实需求和现行的技术条件,确立基本技术路线。由三维激光扫描系统完成散粮堆表面三维数据信息获取。获得的兰维数据通过网线或wifi形式传输给系统控制计算机。计算机通过内置的测试分析软件对点云数据进巧处理,完成数据的去噪、精简、融合以及体积计算等工作。同时,还配备仓内红外视频监控图像和散粮堆=维数据模拟显示,增加直观性和可对比性。
散粮堆体积测量系统主要由硬件和软件两大部分组成。硬件部分是系统的平台和具体执行机构,其包括专用三维激光扫描仪、红外/视频蓝控设备、计算机、工作站、附属通讯设备等。三维激光扫描仪和红外/视频监控设备组成的数据采集装置安装在粮仓内,完成粮仓内散粮堆表面空间点云数据的采集,并通过通讯模块传输给计算巧保存和调用;系统软件是系统的灵魂所在,控制整个系统硬件的协同运行,完成点云数据采集、数据处理、散粮堆三维重建、体积计算、视频显示等具体任务,并提供良好的交互界面,便于人员进行系统操作及数据管理。

系统软件分为四个模块,一是三维激光扫描模块:主要控制三维激光扫描仪完成空间信息捕获,形成点云数据。二是点云数据处理模块:对初始点云数据进行流程化去噪、简化、融合处理,进而对处理后点云数据进行不规则三角网格划分,最后根据样条函数拟合出粮食表面空间曲面,通过数值积分获取散粮堆体积,结合粮食密度参数得到整个散粮堆的重量。三是三维立体显示模块;通过OpenGL实现用点云数据重建散粮堆表面图形信息显示,提供对点云数据的直观印证,并与红外/视颜监控图像对比确认粮仓内实际情况。四是数据交互管理模块:主要完成区分用户管理权限,提供报表输出和历史查询。

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第3章硬件系统设计……………………13
3.1硬件系统构成………………………13
3.2三维激光扫描测量系统………………13
3.2.1三维激光扫描仪的基本构成………13
3.2.2三维激光扫描仪工作原理………15
3.2.3三维激光扫描测量系统硬件构成…18
3.2.4三维激光扫描测量系统软件………20
3.3红外/视频监视系统…………………21
3.3.1红外/视频监控系统硬件构成……21
3.3.2红外/视频监视系统工作功能……23
3.4本章小结………………………………25
第4章点云数据处理和体积计算……………27
4.1点云数据的预处理……………………27
4.1.1点云数据噪声滤除………………28
4.1.2点云数据的精简…………………30
4.1.3点云数据的融合…………………32
4.1.4网格划分…………………………33
4.2体积计算……………………………35
4.3模型显示……………………………39
4.4本章小结……………………………40
第5章实验结果与分析……………………41
5.1实验情况……………………………41
5.2实验结果分析………………………43

5.3本章小结……………………………46

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第5章实验结果与分析

5.1实验情况
我国散粮储备库通常分为长方形和圆形两种。测量仓储散粮体积时,对于定点扫描测量方式,粮仓的最大跨度直接影响点云数据的采集密度,进而影响体积测量的质量与精度。由于长方形粮库最大跨度远远大于圆形粮库,因此对体积测量系统的要求更加严格。为检验所研制的体积测量系统的普遍适用性,特选取省内标准的长方形粮库作为系统试验检验的对象。
测试系统设计时充分考虑到粮仓结构特点及安装条件,三维激光扫描仪被简单安装在粮库顶部横梁上。整个安装固定过程无需改变粮仓固有结构,只需一些简单工具即可完成。且扫描仪设计、制作时已将水平仪组装在扫描仪上,因此,利用扫描仪自带水平仪可以简单调整扫描仪水平,保证扫描仪的基准平面处于水平状态,防止基准平面倾斜所造成的失真。只要粮库给扫描仪提供普通电源,扫描仪无需其他连线即可通过无线wifi与中心控制部分通讯,实现远程控制实时监测。
由三维激光扫描仪扫描采集的粮仓内部原始点云数据构成的粮仓内部三维空间效果围。三维空间效果图度示,三维激光扫描仪可以覆盖整个粮仓区域,采集到全部粮食表面的H维信息。所采集的粮食表面数据充分提取到粮食表面的细节信息,粮食表面的脚印,其高低差只有数厘米,在三维空间效果图中清晰可辨。
通过数据处理软件去除测量数据的随机噪声、对数据过密处适当精简融合后,对数据进行网格划分、封装得到用于粮仓粮食表面空间曲面建模用数据效果图。

在设备安装位置不变的情况下,扫描仪设置两种不同的扫描速度,对应两种不同的采用密度,分别测量了10组粮堆表面点云数据。并利用研制的系统软件及粮库提供的仓储粮容重计算出各组数据对应的散粮谁重量。

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结论

1.前期做了充分调研,了解工作任务的现实需求,有针对性地设计了一款适用于粮仓仓储散粮堆体积测量的H维激光妇描仪。该扫描仪采用脉冲式激光测距原理及定点扫描方式采集散粮堆表面三维空间信息。该扫描仪设置了5种不同的工作档位,用适应不同类型粮库的测量精度和工作效率要求。为了获取全面的空间信息,采用粮仓中也顶置安装策略,即有效覆盖整个仓储散粮堆顶面,又缩短激光脉冲的测距距离,从而提高反射率得到完整的散粮堆表面数据。通过网络软件远程控制,数据采集完成后打包传输到软件制定路径保存。扫描仪即可按设定计划自动完成数据采集及处理,也可按需要通过网络远程控制随时采集处理数据。在粮库的现场试验中,设备根据不同的工作档位,可在2-10分钟中内完成粮仓内数据采集。
2.搭建一套简单实用的数巧处理款件,能够根据客户要求自行完成数据处理流趕,获得散粮堆体积和重量信息。软件利用中值滤波方法进行数据去噪滤波,以保持数据光顺性,减少噪声影响;采用移动最小二乘法对数据进行精简,针对不同曲率进行差别精简,以保留点云数据特征;采用二次多项式曲面融合修补数据空洞,确保数据完整;运用平面投影剖分法进行Delaunay三角剖分建立点云的空间拓扑关系和空间三角网格划分;利用样条函数的分片整体光滑曲面拟合方法,完成仓储散粮堆表面数据的H维空间曲面建模,并据此利用数值积分方法求得散粮堆体积。通过实验验证,计算耗时4-5分钟,体巧误差不大于0.4%,较现行标准提高了近一个数量级。

本系统在中储粮运行的粮库中做了现场试验,实验效果显著,在工作效率、测量精度上都较传统人工普查方法有大幅提高。

参考文献（略）

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本文编号：45512