CN109102539A - 一种基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，包括以下步骤:步骤1,料场数据采集:对料场料堆采用分段扫描的方式,散料堆取料设备在料场料堆的一头,通过安装在散料堆取料设备悬臂上的三维激光扫描仪对各个局部的料场料堆进行扫描,得到料场料堆所有段的三维料场料堆图片并过滤；步骤2,图片数据拼接：对所有段的三维料场料堆图片进行图片数据拼接,形成完整的三维料场图；步骤3,计算料场的原料体积。该方法采用3D扫描设备为基础的静态料堆云图扫描系统，从而得到更精确的3D料堆云图,实现系统生成更高精度的料场图，优化、提升料场有效存储空间。

Description

一种基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法

技术领域

本发明涉及钢铁企业的原料场管理技术领域，具体是一种基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法。

背景技术

钢铁企业的原料场是用来存放高炉、烧结等所需各种原燃料的场地，它主要有贮存和缓冲两类功能。目前钢铁企业原料场内对库存的管理是采用人工计算的方式，即人工测量出料堆的高度和宽度，根据堆密度和物料安息角，折算成体积，转换成简单料场图。现有的人工计算方法存在以下问题：1)现场工作环境恶劣，噪音大，粉尘大；2)人工测量的劳动强度大，工作效率低；3)测量数据存在较大的误差；4)库存信息更新不及时。因此，如何降低劳动强度、改善工作环境、提高工作效率是钢铁企业原料场需要解决的问题。

现有料场图管理技术是采用激光2D扫描系统进行料堆点云数据采集，优点如下：

1、设备体积小、重量轻，便于安装在不同位置进行扫描。

2、可进行动态扫描，即借助堆取料设备移动时进行扫描。

3、设备IP防护等级较高，封装较好。

但存在以下一些缺点：

1、目前扫描距离较短，扫描时必须依靠运载设备匀速移动才能构成3D云图。

2、因在动态过程中进行扫描，存在振动、非线性移动，扫描成像质量较差，精度不高，后期3D云图处理难度大。特别在取料作业过程中尤为突出，如在作业后采用堆取料设备走行或悬臂回转来实现扫描数据采集，时间开销将更大。

3、无法在堆取料设备静态不动的情况下，获取扫描范围内的3D云图。

4、因必须在作业动态过程中进行扫描，扫描仪工作时间周期长，设备损耗大，寿命短。

发明内容

为了克服上述之不足，本发明的目的在于提供一种基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，该方法采用3D扫描设备为基础的静态料堆云图扫描系统，从而得到更精确的3D料堆云图，实现系统生成更高精度的料场图，优化、提升料场有效存储空间。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，包括以下步骤：

步骤1，料场数据采集：对料场料堆采用分段扫描的方式，散料堆取料设备在料场料堆的一头，通过安装在散料堆取料设备悬臂上的三维激光扫描仪对局部的料场料堆进行扫描，形成第一个料场局部三维图片，扫描完成后，散料堆取料设备向前行进一段距离后停止，再利用三维激光扫描仪对下一段料场料堆进行扫描，形成第二个料场局部三维图片，散料堆取料设备沿着料场间歇式行进，直到散料堆取料设备行进到了料场料堆的另一头，将整个料场料堆的各段都扫描完成，得到料场料堆所有段的三维料场料堆图片，并对所有段的三维料场料堆图片进行数据过滤，保留有效的图片数据；

步骤2，图片数据拼接：对所有段的三维料场料堆图片进行图片数据拼接，形成完整的三维料场图：

步骤3，计算料场的原料体积：通过完整的三维料场图计算料堆的体积。

进一步地，所述步骤1中，料场数据采集的具体步骤如下：

步骤1)选择要测量的料堆，使用三维激光扫描仪对料堆进行扫描，测量的范围是三维激光扫描仪的量程M(单位：m)；

步骤2)如果被测料堆的长度小于三维激光扫描仪的量程M，则堆取料机不移动，在固定的位置扫描即可；如果被测料堆的长度大于三维激光扫描仪的量程M，则每次扫描之前堆取料机需要走行的距离是M(单位：m)，直到将料堆全部扫描完成，得到料场料堆所有段的三维料场料堆图片；

步骤3)将三维激光扫描仪获取的数据存储在计算机的数据库中；

步骤4)采用离群点算法对所有段的三维料场料堆图片数据进行过滤，该算法用于过滤无效数据，保留有效数据。

进一步地，所述步骤1中，还包括步骤5)采用体素网格下采样算法对数据进行二次过滤，减少点云数据，并保持点云的形状特征；系统通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，每个三维体素栅格的边长是r，长度单位为m，然后在每个体素内，用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点就用一个重心点最终表示，所有体素处理后得到过滤后的点云，具体方法如下：

假设有n个点，坐标分别是(x₁，y₁，z₁)，(x₂，y₂，z₂)，(x₃，y₃，z₃)…(x_n，y_n，z_n)，重心点的坐标是：

X＝(x₁+x₂+...+x_n)/n

Y＝(y₁+y₂+...+y_n)/n

Z＝(z₁+z₂+...+z_n)/n

相当于n个坐标点合成一个重心点，该方法在大幅度减少点云数据的同时，能够准确表示采样点对应的曲面。

进一步地，所述步骤2中，具体步骤包括：

1)建立一个原料场的空间三维坐标系(x，y，z)，将坐标系的空间分隔为多个边长为r的立方体；每次扫描的区域都对应坐标系内的一组立方体；将扫描获取的数据处理后，放入对应的立方体网格；

2)前后扫描的数据，根据数据所在的原料场坐标系内的立方体坐标进行无缝拼接，如果有重叠的情况，则遵守新数据刷新旧数据的原则，即后一次扫描的数据与前一次扫描的数据在原料场坐标系内的立方体坐标有重叠，则后一次扫描的数据覆盖上一次扫描的数据；

3)校验料堆数据，确保拼接处数据的连续性。

进一步地，所述步骤3中，具体步骤包括：

1)根据步骤1和步骤2，已经在原料场的空间三维坐标系中建立了多个边长为r的立方体(体素立方体)，每个立方体内有一个重心点坐标(X，Y，Z)，用于表示该立方体内的点云数据；

2)每一个立方体内最多只有一个点用于描述料堆的轮廓，则料堆的体积为：

M_L(x，y)＝M_l(x，y)-M₀(x，y)

s_grid＝r²

式中，x，y是料堆的x轴和y轴的坐标，M_L(x，y)是选择料堆相对地面的高度值，M_l(x，y)是选择料堆的绝对高度值，M₀(x，y)是选择料堆的场地高度值，V_L是料堆体积，z^(i，j)表示第(i，j)个网络对应的点高度值，s_grid表示单位网络的面积，r表示原料场的空间三维坐标系内立方体的边长。

进一步地，所述散料堆取料设备为悬臂式堆料机、悬臂式取料机或者悬臂式堆取料机。

本发明的有益效果在于：

1、因作业完成后，堆取料及较大无振动，扫描仪扫描时运转平稳，获取的料堆点云图精度高、噪点少。

2、堆取料作业结束后，浮沉大大降低(减少90％)，对扫描仪发射的激光干扰降到最低，成像质量也提升50％以上。

3、扫描设备在无振动时工作，对设备的寿命延长50％以上。

4、3D扫描仪单次扫描仅需4min，无需连续工作，有效延长其使用寿命，减少发热量。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图：

图1为本发明离群点算法示意图；

图2为本发明体素网格下采样算法示意图。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的描述，需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

一种基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，包括以下步骤：

步骤1，料场数据采集：对料场料堆采用分段扫描的方式，散料堆取料设备在料场料堆的一头，通过安装在散料堆取料设备悬臂上的三维激光扫描仪对局部的料场料堆进行扫描，形成第一个料场局部三维图片，扫描完成后，散料堆取料设备向前行进一段距离后停止，再利用三维激光扫描仪对下一段料场料堆进行扫描，形成第二个料场局部三维图片，散料堆取料设备沿着料场间歇式行进，直到散料堆取料设备行进到了料场料堆的另一头，将整个料场料堆的各段都扫描完成，得到料场料堆所有段的三维料场料堆图片，并对所有段的三维料场料堆图片进行数据过滤，保留有效的图片数据；具体来说，料场数据采集的具体步骤如下：

步骤1)选择要测量的料堆，使用三维激光扫描仪对料堆进行扫描，测量的范围是三维激光扫描仪的量程M(单位：m)；

步骤2)如果被测料堆的长度小于三维激光扫描仪的量程M，则堆取料机不移动，在固定的位置扫描即可；如果被测料堆的长度大于三维激光扫描仪的量程M，则每次扫描之前堆取料机需要走行的距离是M(单位：m)，直到将料堆全部扫描完成，得到料场料堆所有段的三维料场料堆图片；

步骤3)将三维激光扫描仪获取的数据存储在计算机的数据库中；

步骤4)采用离群点算法对所有段的三维料场料堆图片数据进行过滤，该算法用于过滤无效数据，保留有效数据。

具体的离群点算法如下：预先确定一个滤波距离d，一个滤波数目n，然后对所有的采样点按如下规则进行过滤：滤波条件1：如果一个点A，四周距离为d的空间内包含的点数小于n，则认为点A是离群点，应该删除；滤波条件2：如果一个点A，四周距离为d的空间内包含的点数大于或等于n，则认为点A是有效点，应该保留。

例如，如图1所示，按照上述的离群点滤波算法，当d的长度如图所示，n＝1时，A点应该被删除，B点和C点保留；n＝2时，A点和C点都应该被删除，B点保留。

步骤5)采用体素网格下采样算法对数据进行二次过滤，减少点云数据，并保持点云的形状特征；系统通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，每个三维体素栅格的边长是r，长度单位为m，然后在每个体素内，用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点就用一个重心点最终表示，所有体素处理后得到过滤后的点云，如图2所示，具体方法如下：

假设有n个点，坐标分别是(x₁，y₁，z₁)，(x₂，y₂，z₂)，(x₃，y₃，z₃)…(x_n，y_n，z_n)，重心点的坐标是：

X＝(x₁+x₂+...+x_n)/n

Y＝(y₁+y₂+...+y_n)/n

Z＝(z₁+z₂+...+z_n)/n

相当于n个坐标点合成一个重心点，该方法在大幅度减少点云数据的同时，能够准确表示采样点对应的曲面。

步骤2，图片数据拼接：对所有段的三维料场料堆图片进行图片数据拼接，形成完整的三维料场图，具体步骤包括：

1)建立一个原料场的空间三维坐标系(x，y，z)，将坐标系的空间分隔为多个边长为r的立方体；每次扫描的区域都对应坐标系内的一组立方体；将扫描获取的数据处理后，放入对应的立方体网格；

2)前后扫描的数据，根据数据所在的原料场坐标系内的立方体坐标进行无缝拼接，如果有重叠的情况，则遵守新数据刷新旧数据的原则，即后一次扫描的数据与前一次扫描的数据在原料场坐标系内的立方体坐标有重叠，则后一次扫描的数据覆盖上一次扫描的数据；

3)校验料堆数据，确保拼接处数据的连续性。

假设图中虚线曲线围成的阴影部分是被测料堆在水平面的投影，系统有两次扫描任务，第一次扫描完成x轴上1-4列网格的数据，第二次扫描完成x轴上5-8列网格的数据，系统根据网格的坐标将两次扫描的数据拼接成一个完成的料堆。如果第一次扫描和第二次扫描有重叠，第二次扫描的数据就将覆盖第一次扫描的数据。

步骤3，计算料场的原料体积：通过完整的三维料场图计算料堆的体积。

具体步骤包括：

1)根据步骤1和步骤2，已经在原料场的空间三维坐标系中建立了多个边长为r的立方体(体素立方体)，每个立方体内有一个重心点坐标(X，Y，Z)，用于表示该立方体内的点云数据；

2)每一个立方体内最多只有一个点用于描述料堆的轮廓，则料堆的体积为：

M_L(x，y)＝M_l(x，y)-M₀(x，y)

s_grid＝r²

式中，x，y是料堆的x轴和y轴的坐标，M_L(x，y)是选择料堆相对地面的高度值，M_l(x，y)是选择料堆的绝对高度值，M₀(x，y)是选择料堆的场地高度值，V_L是料堆体积，z^(i，j)表示第(i，j)个网络对应的点高度值，s_grid表示单位网络的面积，r表示原料场的空间三维坐标系内立方体的边长。

宝钢湛江原料场智能化项目采用了基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，改善工作环境，降低劳动强度，实现高精度原料场库存管理。

具体应用实例：本系统已安装于悬臂式斗轮堆取料机、悬臂试堆料机、悬臂式斗轮取料机等3类典型散料堆取料设备上，在工程实际中经过了长达1年以上的实际应用，确定了其可行性与实际效果。

1、悬臂式堆料机：在悬臂末端较高处安装1台3D扫描设备，在机上电气室设置一台计算机控制扫描设备的工作过程，同时与中控通信服务器进行通信，按照中控设定的扫描任务，自动完成整个扫描过程，并通过网络向中控室的3D云图服务器传送扫描获取的云图数据。

本方式因悬臂前端无斗轮遮挡，扫描仪安装点的到料堆的视角较好，对料堆的扫描效果最好。

2、悬臂式取料机：在悬臂末端斗轮内侧较高处安装1台3D扫描设备，在机上电气室设置一台计算机控制扫描设备的工作过程，同时与中控通信服务器进行通信，按照中控设定的扫描任务，自动完成整个扫描过程，并通过网络向中控室的3D云图服务器传送扫描获取的云图数据。本方式因悬臂前端有斗轮遮挡，扫描仪安装点的到料堆的视角较差，对料堆的扫描需要堆取料机完成作业后走行20～50m扫描效果最好。

3、悬臂式堆取料机：

在悬臂末端斗轮内侧较高处安装1台3D扫描设备，在机上电气室设置一台计算机控制扫描设备的工作过程，同时与中控通信服务器进行通信，按照中控设定的扫描任务，自动完成整个扫描过程，并通过网络向中控室的3D云图服务器传送扫描获取的云图数据。

本方式因悬臂前端有斗轮遮挡，扫描仪安装点的到料堆的视角较差，对料堆的扫描需要堆取料机完成作业后走行20～50m扫描效果最好。

上面所述的实施仅仅是对本发明实施方式进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计方案前提下，本领域中普通工程技术人员对本发明的技术方案做出的等效结构和直接或间接运用在相关的技术领域，均应落入本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，包括以下步骤：

步骤1，料场数据采集：对料场料堆采用分段扫描的方式，散料堆取料设备在料场料堆的一头，通过安装在散料堆取料设备悬臂上的三维激光扫描仪对局部的料场料堆进行扫描，形成第一个料场局部三维图片，扫描完成后，散料堆取料设备向前行进一段距离后停止，再利用三维激光扫描仪对下一段料场料堆进行扫描，形成第二个料场局部三维图片，散料堆取料设备沿着料场间歇式行进，直到散料堆取料设备行进到了料场料堆的另一头，将整个料场料堆的各段都扫描完成，得到料场料堆所有段的三维料场料堆图片，并对所有段的三维料场料堆图片进行数据过滤，保留有效的图片数据；

步骤2，图片数据拼接：对所有段的三维料场料堆图片进行图片数据拼接，形成完整的三维料场图；

步骤3，计算料场的原料体积：通过完整的三维料场图计算料堆的体积。

2.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，其特征在于：所述步骤1中，料场数据采集的具体步骤如下：

步骤1)选择要测量的料堆，使用三维激光扫描仪对料堆进行扫描，测量的范围是三维激光扫描仪的量程M(单位：m)；

步骤2)如果被测料堆的长度小于三维激光扫描仪的量程M，则堆取料机不移动，在固定的位置扫描即可；如果被测料堆的长度大于三维激光扫描仪的量程M，则每次扫描之前堆取料机需要走行的距离是M(单位：m)，直到将料堆全部扫描完成，得到料场料堆所有段的三维料场料堆图片；

步骤3)将三维激光扫描仪获取的数据存储在计算机的数据库中；

步骤4)采用离群点算法对所有段的三维料场料堆图片数据进行过滤，该算法用于过滤无效数据，保留有效数据。

3.根据权利要求2所述的基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，其特征在于：所述步骤1中，还包括步骤5)采用体素网格下采样算法对数据进行二次过滤，减少点云数据，并保持点云的形状特征；系统通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，每个三维体素栅格的边长是r，长度单位为m，然后在每个体素内，用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点就用一个重心点最终表示，所有体素处理后得到过滤后的点云，具体方法如下：

假设有n个点，坐标分别是(x₁，y₁，z₁)，(x₂，y₂，z₂)，(x₃，y₃，z₃)…(x_n，y_n，z_n)，重心点的坐标是：

X＝(x₁+x₂+...+x_n)/n

Y＝(y₁+y₂+...+y_n)/n

Z＝(z₁+z₂+...+z_n)/n

相当于n个坐标点合成一个重心点，该方法在大幅度减少点云数据的同时，能够准确表示采样点对应的曲面。

4.根据权利要求2所述的基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，其特征在于：所述步骤2中，具体步骤包括：

1)建立一个原料场的空间三维坐标系(x，y，z)，将坐标系的空间分隔为多个边长为r的立方体；每次扫描的区域都对应坐标系内的一组立方体；将扫描获取的数据处理后，放入对应的立方体网格；

2)前后扫描的数据，根据数据所在的原料场坐标系内的立方体坐标进行无缝拼接，如果有重叠的情况，则遵守新数据刷新旧数据的原则，即后一次扫描的数据与前一次扫描的数据在原料场坐标系内的立方体坐标有重叠，则后一次扫描的数据覆盖上一次扫描的数据；

3)校验料堆数据，确保拼接处数据的连续性。

5.根据权利要求4所述的基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，其特征在于：所述步骤3中，具体步骤包括：

1)根据步骤1和步骤2，已经在原料场的空间三维坐标系中建立了多个边长为r的立方体(体素立方体)，每个立方体内有一个重心点坐标(X，Y，Z)，用于表示该立方体内的点云数据；

2)每一个立方体内最多只有一个点用于描述料堆的轮廓，则料堆的体积为：

M_L(x，y)＝M_l(x，y)-M₀(x，y)

s_grid＝r²

式中，x，y是料堆的x轴和y轴的坐标，M_L(x，y)是选择料堆相对地面的高度值，M_l(x，y)是选择料堆的绝对高度值，M₀(x，y)是选择料堆的场地高度值，V_L是料堆体积，z^(i，j)表示第(i，j)个网络对应的点高度值，s_grid表示单位网络的面积，r表示原料场的空间三维坐标系内立方体的边长。

6.根据权利要求1所述的基于三维激光扫描的原料场自动生成料场图方法，其特征在于：所述散料堆取料设备为悬臂式堆料机、悬臂式取料机或者悬臂式堆取料机。