CN110717987B - 一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法 - Google Patents

一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，涉及数据处理技术领域。本方法具体步骤如下：(1)计算单帧热像图投射点的坐标区域范围；(2)计算点云数据投射点坐标；(3)通过热像图确定点云数据在料垛实际点坐标；(4)热像图分割区域计算平均温度值；(5)实现料垛表面点云温度。通过对料场全景的温度的实时动态监测，可以随时了解料垛的温度变化信息，当温度到达预警限值时及时报警，给用户及时的反馈，掌握现场情况，避免料堆自燃的发生，保证安全生产。

Description

一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体是一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，能够实现封闭料场模型和温度模型的数据融合方法。
背景技术
现今，出于安全环保政策的角度考虑，火力电厂的料场管理已经从露天往封闭过渡，由于煤炭自身存在自燃的理化特性，要避免发生火灾事故，减少燃料的损耗，需要对料场的煤炭资源进行实时的温度监控，在实现料场模型建模的基础上需要实时的查看温度信息，现有的技术主要是对于料场模型和温度数据的分开展示，不能在三维物理模型上直观的查询到温度数据，不能直观的反映物体表面的温度数据，所以迫切需要一种对料场模型和温度模型的数据融合的方法来实现对于坐标数据和温度数据的融合，最终实现在三维场景的同一界面上对于在料场模型上的温度的动态实时的展示。
发明内容
为了解决上述现有技术的不足之处，本发明提供一种实现料场模型和温度模型的数据融合方法，实现在料场模型上面可以实时动态显示温度模型信息的目的；
本发明是以如下技术方案实现的：一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，其特征在于，步骤为：
(1)计算单帧热像图投射点的坐标区域范围；
(2)计算点云数据投射点坐标；
(3)通过热像图确定点云数据在料垛实际点坐标；
(4)热像图分割区域计算平均温度值；
(5)实现料垛表面点云温度；
通过红外热像仪计算单帧热像图投射点的坐标区域范围，具体方法如下：通过红外热像仪在轨道机器人的带动下扫描的单帧热像图的坐标区域范围，所处的坐标系和激光扫描仪所处的坐标系是同一个，计算a,b,c,d四个点的x,y坐标值，从而确定单帧热像图的区域范围；
y＝L*tan(α)；
y’＝L*tan(α-β/2)；
L0＝L/cos(α)；
x＝L0*tan(γ/2)；
a(x1,y1)＝a((s-x),(2y-y')；
b(x2,y2)＝b((s+x),(2y-y'))；
c(x3,y3)＝c((s+x),(y-y'))；
d(x4,y4)＝d((s-x),(y-y'))；
其中s表示轨道机器人在轨道上行进的距离；α为云台角度，表示控制红外热像仪旋转的云台角度；γ为水平视场角，表示红外热像仪在水平方向上的视场角度，β为垂直视场角，表示红外热像仪在垂直方向上的视场角度范围；L表示红外热像仪距离扫描的料垛表面的高度，L0表示红外热像仪到扫描料垛区域中心点的物理距离。
优选的，通过激光测距仪在轨道机器人的带动下计算点云数据在地面投射点实际坐标；具体如下：在点云P坐标值(x,y,z)确定的情况下，通过等比计算公式计算如下，可以得到P’的y坐标，P’的坐标x'值和P的坐标x值相等，最终确定P'的x',y',z'坐标；y/y'＝(h-z)/h，y'＝(y*h)/(h-z)，x'＝x，z'＝0。
优选的，步骤(3)具体实现过程：建立红外热像仪在料垛表面的扫描区域范围与激光测距仪在料垛表面的扫描区域的一一对应关系，过程如下：
P1点同P',即为点云数据投射到地面的点，同理可以计算出P2,P3,P4点的坐标；Q1,Q2,Q3,Q4表示热像仪扫描料垛的图像矩形区域A3的四个顶点投射到地面的对应点；在P1,P2,P3,P4四个点坐标值和Q1点坐标值确定的情况下，通过两点距离计算公式
Figure GDA0003963145150000021
计算L1，L2，L3，L4的值，在L1值最小的情况下，认为红外热像仪扫描的Q1点在料垛表面上的云点为P1'，同理可以确定红外热像仪Q2，Q3，Q4三个点对应的点云数据P2',p3',p4'，从而建立红外热像仪在料垛表面的扫描区域范围A3与点云确定的四个点涵盖的区域A1的对应关系。
优选的，步骤(4)具体计算方法如下：
如果红外热像仪扫描精度大于激光测距仪扫描精度，通过对比红外热像仪和激光测距仪的扫描精度确定热像图分割区域，然后计算热像图分割的网格区域M范围内的所有点的像素温度取平均值的方式得到一个温度值T；
如果红外热像仪扫描精度小于激光测距仪扫描精度，通过激光测距仪确定的分割的网格区域M范围内的所有点云数据得到相同的红外热像仪温度值T。
优选的，步骤(5)具体实现过程如下：步骤(4)获取到的温度值T复制给对应的点云数据来实现在料垛表面测温的目标，并通过温度与颜色设定的关系显示不同的颜色信息。
优选的，在料场干煤棚顶部的马道下方布置一条贯穿整个料堆的环形轨道，环形轨道上安装有轨道机器人，轨道机器人上安装有激光测距仪和红外热像仪。
本发明的有益效果：通过对料场全景的温度的实时动态监测，可以随时了解料垛的温度变化信息，当温度到达预警限值时及时报警，给用户及时的反馈，掌握现场情况，避免料堆自燃的发生，保证安全生产。
附图说明
图1是本发明的一种整体流程框图。
图2是本发明的一种计算单帧热像图投射点的坐标区域范围图；
图3是本发明的一种点云数据投射点坐标的计算方法图；
图4是本发明的一种建立红外扫描区域和激光扫描区域的对应关系图；
图5是本发明的一种实现料垛表面点云温度的方法图；
图6是本发明硬件安装结构示意图；
图7是图6的I部放大图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步的描述.
如图1所示，一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，具体实现过程如下：
(1)计算单帧热像图投射点的坐标区域范围；
(2)计算点云数据投射点坐标；
(3)通过热像图确定点云数据在料垛实际点坐标；
(4)热像图分割区域计算平均温度值；
(5)实现料垛表面点云温度。
如图2所示，计算单帧热像图投射点的坐标区域范围，包括如下过程：
在机器人行走距离s、水平视场角、垂直视场角、云台角度、红外热像仪垂直高度L确定的情况下，从而可以计算a,b,c,d四个点的x,y坐标值，从而确定单帧热像图的区域范围。
y＝L*tan(α)；
y’＝L*tan(α-β/2)；
L0＝L/cos(α)；
x＝L0*tan(γ/2)；
a(x1,y1)＝a((s-x),(2y-y')；
b(x2,y2)＝b((s+x),(2y-y'))；
c(x3,y3)＝c((s+x),(y-y'))；
d(x4,y4)＝d((s-x),(y-y'))；
其中s表示轨道机器人在轨道上行进的距离；α为云台角度，表示控制红外热像仪旋转的云台角度；γ为水平视场角，表示红外热像仪在水平方向上的视场角度，β为垂直视场角，表示红外热像仪在垂直方向上的视场角度范围；L表示红外热像仪距离扫描的料垛表面的高度，L0表示红外热像仪到扫描料垛区域中心点的物理距离。
如图3所示，点云数据投射点坐标的计算方法，包括如下过程：在点云P坐标值(x,y,z)确定的情况下，通过等比计算公式计算如下，可以得到P’的y坐标，P’的坐标x'值和P的坐标x值相等，最终确定P'的x',y',z'坐标。bc/de＝ab/ad y/y'＝(h-z)/h y'＝(y*h)/(h-z)x'＝x z'＝0
如图4所示，建立红外扫描区域和激光扫描区域的对应关系，包括如下过程：P1点为上一张图的P',即为点云数据投射到地面的点，同理可以计算出P2,P3,P4点的坐标；Q1,Q2,Q3,Q4表示热像仪扫描料垛的图像矩形区域A3的四个顶点投射到地面的对应点；
在P1,P2,P3,P4四个点坐标值和Q1点坐标值确定的情况下，通过两点距离计算公式
Figure GDA0003963145150000041
计算L1，L2，L3，L4的值，在L1值最小的情况下，认为红外热像仪扫描的Q1点在料垛表面上的点云为P1'，同理可以确定红外热像仪Q2，Q3，Q4三个点对应的点云数据P2',p3',p4'，从而可以建立红外热像仪在料垛表面的扫描区域范围A3与点云确定的四个点涵盖的区域A1的对应关系，A1为激光点云区域，A2为激光点云数据投射到地面的范围，A3为热像仪图像投射到地面区域，G为三为料垛模型。
如图5所示,一种实现料垛表面点云温度的方法，包括如下过程：在已知红外热像仪扫描精度大于激光测距仪扫描精度的情况下，通过计算热像图分割的网格区域M范围内的所有点的像素温度取平均值的方式得到一个温度值T，把T值复制给对应的点云里面的点Q，并通过温度与颜色设定的关系的方法可以显示不同的颜色信息。
如图6和图7所示，为了能够满足料场盘煤测温的要求，硬件设备安装情况如下：需要在料场检修马道的下方，布置一条环形轨道1、一套轨道机器人2、一套无线充电装置、一套盘煤测温装置(包括激光测距仪3、红外热像仪4两台设备)。其中，轨道机器人2安装在环形轨道1上，激光测距仪3和红外热像仪4对应安装在轨道机器人2
环形轨道1的安装借助料场干煤棚顶部的马道作为支撑载体，在马道下方布置一条贯穿整个料堆的环形轨道1。轨道机器人2安装于环形轨道1上，并布置有轨道机器人的检修平台5，方便轨道机器人2的保养与维护。
激光测距仪3、红外热像仪4均由安装附件固定于轨道机器人上，并由轨道机器人的备用电源来供电。当轨道机器人2备用电源电量将耗尽时，会自动运动到轨道机器人的无线充电站处充电，当电量充满后自动开始盘煤测温工作。
应理解，本实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

Claims (6)

1.一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，其特征在于，步骤为：
(1)计算单帧热像图投射点的坐标区域范围；
(2)计算点云数据投射点坐标；
(3)通过热像图确定点云数据在料垛实际点坐标；
(4)热像图分割区域计算平均温度值；
(5)实现料垛表面点云温度；
通过红外热像仪计算单帧热像图投射点的坐标区域范围，具体方法如下：通过红外热像仪在轨道机器人的带动下扫描的单帧热像图的坐标区域范围，所处的坐标系和激光扫描仪所处的坐标系是同一个，计算a,b,c,d四个点的x,y坐标值，从而确定单帧热像图的区域范围；
y＝L*tan(α)；
y’＝L*tan(α-β/2)；
L0＝L/cos(α)；
x＝L0*tan(γ/2)；
a(x1,y1)＝a((s-x),(2y-y')；
b(x2,y2)＝b((s+x),(2y-y'))；
c(x3,y3)＝c((s+x),(y-y'))；
d(x4,y4)＝d((s-x),(y-y'))；
其中s表示轨道机器人在轨道上行进的距离；α为云台角度，表示控制红外热像仪旋转的云台角度；γ为水平视场角，表示红外热像仪在水平方向上的视场角度，β为垂直视场角，表示红外热像仪在垂直方向上的视场角度范围；L表示红外热像仪距离扫描的料垛表面的高度，L0表示红外热像仪到扫描料垛区域中心点的物理距离。
2.根据权利要求1所述的一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，其特征在于：通过激光测距仪在轨道机器人的带动下计算点云数据在地面投射点实际坐标；具体如下：在点云P坐标值(x,y,z)确定的情况下，通过等比计算公式计算如下，可以得到P’的y坐标，P’的坐标x'值和P的坐标x值相等，最终确定P'的x',y',z'坐标；y/y'＝(h-z)/h，y'＝(y*h)/(h-z)，x'＝x，z'＝0。
3.根据权利要求2所述的一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，其特征在于：步骤(3)具体实现过程：建立红外热像仪在料垛表面的扫描区域范围与激光测距仪在料垛表面的扫描区域的一一对应关系，过程如下：
P1点同P',即为点云数据投射到地面的点，同理可以计算出P2,P3,P4点的坐标；Q1,Q2,Q3,Q4表示热像仪扫描料垛的图像矩形区域A3的四个顶点投射到地面的对应点；在P1,P2,P3,P4四个点坐标值和Q1点坐标值确定的情况下，通过两点距离计算公式
Figure FDA0003963145140000021
计算L1，L2，L3，L4的值，在L1值最小的情况下，认为红外热像仪扫描的Q1点在料垛表面上的云点为P1'，同理可以确定红外热像仪Q2，Q3，Q4三个点对应的点云数据P2',P 3',P 4'，从而建立红外热像仪在料垛表面的扫描区域范围A3与点云确定的四个点涵盖的区域A1的对应关系。
4.根据权利要求1所述的一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，其特征在于：步骤(4)具体计算方法如下：
如果红外热像仪扫描精度大于激光测距仪扫描精度，通过对比红外热像仪和激光测距仪的扫描精度确定热像图分割区域，然后计算热像图分割的网格区域M范围内的所有点的像素温度取平均值的方式得到一个温度值T；
如果红外热像仪扫描精度小于激光测距仪扫描精度，通过激光测距仪确定的分割的网格区域M范围内的所有点云数据得到相同的红外热像仪温度值T。
5.根据权利要求4所述的一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，其特征在于：步骤(5)具体实现过程如下：步骤(4)获取到的温度值T复制给对应的点云数据来实现在料垛表面测温的目标，并通过温度与颜色设定的关系显示不同的颜色信息。
6.根据权利要求1-5任一项所述的一种基于料场模型和温度模型的数据融合方法，其特征在于：在料场干煤棚顶部的马道下方布置一条贯穿整个料堆的环形轨道，环形轨道上安装有轨道机器人，轨道机器人上安装有激光测距仪和红外热像仪。
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