CN111656130A - 使用光学参考线方法进行罐校准的计算机视觉系统和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了使用光学参考线方法校准技术测量储罐的尺寸的系统和方法。所述系统利用相机和机器人车辆，所述相机安装在罐壁附近，使得所述相机的光轴限定平行于所述壁延伸的参考线，所述机器人车辆用于使目标物体沿所述罐的表面移动。具体地说，目标包含在所述机器人车辆沿所述壁移动时可以由所述相机成像的预定义测量标尺。实施计算机视觉算法的计算机分析在相应高程处捕获到的所述标尺的图像以确定所述标尺上的与所述参考线相交的点以及所述壁与所述参考线之间的对应偏移距离。因此，由所述计算机基于针对所述罐壁的相应高程计算的所述偏移距离来计算所述罐的所述尺寸。

Description

使用光学参考线方法进行罐校准的计算机视觉系统和方法
技术领域
本发明技术涉及储罐的校准。具体地，本发明技术涉及通过使用用于执行光学参考线测量的计算机视觉技术测量罐壁相对于参考的水平偏移来校准储罐。
背景技术
在油气行业中，用于原油和精炼产品的储罐在烃供应链中起着关键作用。在将产品转移到罐和/或从所述罐转移产品时，了解这些储存装置的准确容积起着至关重要的作用。由于外部和内部条件(即，温度)的变化和老化并且还由于液体产品的重量(即，静水压力)，罐容积可能发生多达+/-0.2％的变化。就250,000桶储罐而言，这种变化将导致+/-500桶容积的容积变化。
由于石油烃的高价值，因此对储罐的校准有强制性要求。必须对用于储存交接(custody transfer)的储罐进行校准，使得非常准确地知道所转移的容积(例如，误差小于0.1％)。执行此操作的最常用技术是：手动捆扎(manual strapping)(API MPMS 2.2A)；光学技术(光学参考线方法ORLM-API第2.2B章(Optical Reference Line Method ORLM–APIChapter 2.2B)、光学三角测量法(OTM)-API第2.2C章(Optical Triangulation Method(OTM)–API Chapter 2.2C)、电子光学测距法(EODR)-API第2.2D章(Electro-OpticalDistance Ranging Method(EODR)–API Chapter 2.2D))和液体校准(API标准2555)。然而，这些测量在满足期望的准确度水平方面的有效性令人担忧。在一些情况下，前述测试技术需要罐停机时间(例如，清空罐或以其它方式暂时停止罐操作)，这为所引起的损失带来了另外的成本。此外，许多前述测试技术具有侵入性，因为其需要进入罐的内部容积，并且还可能具有破坏性。
用于罐校准的现有方法存在显著缺点。例如，使用当前标准，执行校准可能耗费1-2天的工作。另外，这些方法中的许多方法对执行校准过程的工作者构成安全风险。因此，很少对储罐执行校准，从而导致储存在罐内或转移到罐和从所述罐转移的实际容积的测量结果不准确，这可能产生很高的费用。例如，校准之间的传统时间段可能介于五年与十五年之间。
需要的是解决与使用现有系统执行校准的效率相关联的限制的用于校准储罐容积的系统和方法。更具体地说，需要的是可以以相对快速、低成本且非侵入性的方式进行部署和操作的用于精确执行罐校准的系统和方法。还需要的是可以快速且按需部署并且因此有助于更频繁地(例如，每天或甚至每次灌装)高度准确地检测罐容积的变化的系统。
正是关于这些和其它考虑因素而采用现了本文所公开的内容。
发明内容
根据本公开的第一方面，公开了一种用于测量罐的容积的系统。所述系统包括相机，所述相机具有光学传感器，并且其中所述相机被定位成使得所述相机的光轴平行于所述罐的表面并且由此限定平行于所述罐的所述表面延伸的光学参考线。所述系统进一步包括机器人车辆，所述机器人车辆能够沿所述罐的所述表面选择性地移动并且被配置成由操作者远程控制。另外，所述系统进一步包括由所述机器人车辆支撑的参考物体。所述参考物体具有设置在其表面上并且面向所述相机的标准化测量标尺。所述系统还包含数据处理器，所述数据处理器与所述相机通信并且接收由所述相机在所述罐上的相应高程处捕获到的所述测量标尺的图像。具体地，所述数据处理器包括处理器和计算机可读非暂时性存储介质，所述计算机可读非暂时性存储介质存储有采用一个或多个软件模块的形式的可执行指令。此外，所述软件模块当由所述处理器执行时将所述处理器配置成根据所述图像中所描绘的所述测量标尺确定所述参考物体在所述机器人车辆沿所述罐的所述表面移动时相对于所述光学参考线的位置。所述软件模块还将所述处理器配置成至少部分地基于所确定位置计算所述罐的至少一部分的容积。
根据本公开的另一个方面，公开了一种用于测量罐的容积的方法。所述方法包括提供相机的步骤，其中所述相机的光轴平行于所述罐的表面并且由此限定平行于所述罐的所述表面延伸的光学参考线。所述方法还包含沿所述罐的表面推动机器人车辆。具体地，所述机器人车辆包括参考物体，所述参考物体具有设置在所述参考物体的表面上并且面向所述相机的标准化测量标尺。另外，所述方法包含在使所述机器人车辆沿所述罐的所述表面移动时，使用所述相机捕获所述测量标尺的图像。所述方法还包含监测所述参考线与所述标准化测量标尺相交的位置的变化的步骤。更具体地说，所述监测步骤是使用与所述相机通信并且接收所述图像的数据处理器执行的，其中所述数据处理器包括计算机可读非暂时性存储介质和处理器，所述计算机可读非暂时性存储介质具有存储于其中的可执行指令，所述处理器通过执行所述指令进行配置。
可以根据本发明的某些实施例的附随描述和附图以及权利要求理解这些和其它方面、特征和优点。
附图说明
图1是用于执行罐校准的光学参考线方法的已知系统的示意性侧视图；
图2是展示了根据本发明的实施例的使用光学参考线方法的示例性容器容积校准系统的高级图；
图3A是展示了根据本发明的一个或多个实施例的具有标准化测量标记的参考物体的示例性配置的概念图像；
图3B是展示了根据本发明的一个或多个实施例的图3A的参考物体的示例性概念图像；
图3B是展示了根据本发明的一个或多个实施例的图3A的参考物体的示例性概念图像；
图4A展示了根据本发明的一个或多个实施例的具有标准化测量标记的参考物体的示例性配置；
图4B展示了根据本发明的一个或多个实施例的图4A的参考物体并且展示了参考物体的使用相机捕获到的示例性区域；
图4C展示了根据本发明的一个或多个实施例的图4A的参考物体并且展示了参考物体的使用相机捕获到的示例性区域；
图5A展示了根据本发明的一个或多个实施例的具有标准化测量标记的参考物体的示例性配置；
图5B展示了图5A的参考物体的根据本发明的一个或多个实施例捕获和测量的一部分；
图5B展示了图5A的参考物体的示例性条形码；
图6A展示了根据本发明的一个或多个实施例的具有标准化测量标记的参考物体的示例性配置；
图6B展示了根据本发明的一个或多个实施例的图6A的参考物体并且展示了参考物体的使用相机捕获到的示例性区域；
图6C展示了图6B的参考物体的根据本发明的一个或多个实施例捕获和测量的一部分；
图7展示了根据本发明的一个或多个实施例的具有标准化测量标记的参考物体的示例性配置；并且
图8是展示了根据本发明的实施例的示例性数据处理计算机的示例性硬件组件和软件组件的框图。
图9是根据本发明的实施例的用于测量罐壁的径向偏移的示例性方法的过程流程图。
具体实施方式
通过概述和介绍的方式，公开了一种使用光学参考线方法ORLM检查技术测量和确定大型石油储罐的尺寸以便计算此类罐的容积的系统和方法。更具体地说，本文中所公开的系统和方法实施计算机视觉来测量储罐的ORLM校准期间的偏移。
ORLM通过测量一个参考周长，然后确定罐上不同高程水平处的剩余周长来提供对圆柱形罐的校准。剩余周长是通过测量罐壁与竖直光学参考线的水平偏移确定的。基于壁厚度对这些周长进行校正以计算真实的内部周长，然后可以添加所述真实的内部周长来计算罐容积。
图1中示出了ORLM方法的实例，在图中示出了罐2、磁性小车4、光学装置6和附接到小车4的水平刻度标尺8。光学装置6产生向上且平行于罐壁12的光的光学射线10。磁性小车4通常由定位在罐2的顶部上的操作者11控制，所述操作者握住附接到小车的绳索13。操作者11通过操纵绳索13在罐壁12上升高和降低小车4。
为了测量罐2的容积，首先测量参考周长C。参考周长是使用主卷尺(未示出)测量的，并且通常在罐2的底部附近测量。在已知参考周长的情况下，可以通过绳索13使小车4沿罐壁12升高或降低到各个竖直站或预定定位。在大多数系统中，竖直站定位在罐上的焊缝之间。在图1中，竖直站中的两个竖直位置由线V指示。在每个竖直站V处，使用水平刻度标尺8标记罐壁12与光的光学射线10之间的水平偏移。一旦已经在竖直站V处进行了一系列测量，就会用旋转180度的光学装置6来重复测量以验证准确度。此后，测量结果用于(使用参考周长作为参考点)确定每个竖直站处的罐的周长，并且可以估计罐的容积。还可以在计算容积时考虑另外的因素，例如罐壁12的温度。此温度通常基于罐内部的温度和环境温度得出。
如上文所讨论的，虽然图1中示出的ORLM方法在一些方面比对罐进行填充和对流体进行计量好，但是所述方法仍具有显著的问题。例如，仅在几个挑选的竖直站V处测量小车4与光学射线10的水平偏移提供的可以根据其测量罐周长的数据点相对较少。尽管可以对此数据进行外推以估计罐的容积，但是此类外推可能不总是准确的。另外，图1的方法需要操作者11定位在罐的顶部上，这可能是危险的。此外，使用光学射线10和水平刻度标尺8测量罐壁12的水平偏移缺少计算准确的罐容积所需的精度。这是因为操作者必须，通常从远处，读取每个水平偏移处的水平刻度标尺8。与自动传感器系统相比，此方法还需要大量时间。
使用基于激光的ORLM技术测量罐的容积的示例性系统和方法在共同转让给Hassell的于2013年5月21日提交的题为“增强的参考线罐校准方法和设备(Enhancedreference line tank calibration method and apparatus)”的美国专利9,188,472中进行了进一步的描述，所述美国专利在此通过引用以其整体并入本文，如同在本文中阐述一样。
根据一个突出方面，本文中进一步描述的系统和方法利用计算机视觉方法和算法来测量在储罐的ORLM校准期间的偏移。图2是用于测量罐的容积的基于计算机视觉的系统100的示意性表示，所述基于计算机视觉的系统包含罐102、相机装置106和机器人车辆104。相机和机器人车辆还可以与被配置成协调系统100的操作的计算系统150进行数据通信(连接构件未示出)，各种装置包含相机和机器人车辆。
如关于图8进一步描述的，计算系统150可以包括一个或多个处理器(未示出)，所述一个或多个处理器执行采用机器可实施代码的形式的一个或多个软件模块，并且在这样做时，所述一个或多个处理器被配置成使用相机和与其连接的机器人车辆104协调测量操作。另外，软件将诊断系统配置成分析使用相机(例如，影像)和机器人车辆(例如，壁上的高度和/或位置)收集到的信息并计算容器的各种尺寸(即，容器的几何形状)。
如图2所示，相机106在高度h处的“参考站”处安装在罐的表面附近。为了测量罐102的容积，优选地使用任何适合的方法在预定参考定位处首先测量罐102的周长C。例如，在图2中，参考周长通过测量沿线C围绕罐102的周长的水平距离确定。使用参考定位处的周长测量，可以使用API MPMS第2.2A章附录B中指定的一系列等式来确定罐在参考定位处的环半径，以根据r＝c/2π的简单几何关系来对必要的调节进行校正，其中r是半径，并且c是罐的周长。
另外，在用于测量竖直罐壁的偏移的此类应用中，相机106优选地安装成使得相机传感器面朝上(例如，假设罐在水平地面上，所述相机传感器在重力方向上并且总体上平行于罐壁)。此外，相机的视场以限定参考线110的相机的光轴为中心，并且相机优选地安装成使得参考线基本上平行于罐102的壁112。如图2所示，光轴/参考线100在竖直方向上朝向并且如此在本文中也被称为竖直参考线。为清楚起见，术语“视场”在本文中用于指代可以由相机捕获到的场景。
如图2所示，相机可以安装到罐的表面。另外或可替代地，相机可以通过三脚架120或具有沿三条不同轴线的调平特征的等效支撑装置远离壁定位。另外，可以在参考定位处测量从罐壁112到相机110的光学传感器的距离。因为罐在参考定位处的环半径是已知的，并且从罐壁112到参考线110的距离是已知的，所以可以计算出从罐102的中心114到参考线110的距离。减去直接或根据工程图确定的罐壁厚度，可以确定内部罐的环状半径。
如图2所示，机器人车辆104优选地被配置成在竖直方向V上沿罐的表面移动。如所示出的，车辆可以被配置成与壁112保持接触并且支撑参考物体108。优选地，参考物体在垂直于罐的表面并且正交于相机的视角方向的径向方向R上向外延伸远离罐壁112至少足够远以使得物体108的底表面109与竖直参考线110相交并面向相机。机器人车辆可以是计算机控制的和/或手动控制的，使得所述机器人车辆可以在竖直方向上攀爬罐，同时优选地在水平方向(未示出)上与相机106保持对齐，所述水平方向延伸垂直于径向方向和竖直方向两者。
参考物体108的底表面109可以包含机器可读测量标尺(也被称为“尺”或“数字尺”或“目标”)170(未示出)，如本文中进一步描述的，所述机器可读测量标尺可以使用相机106进行成像并且可以对影像进行分析以确定标尺相对于竖直参考线110的径向位置。更具体地说，可以对标尺的在壁上的给定高度处捕获到的图像进行分析以确定标尺上的与参考线110相交的定位。因此，使用标尺上的如此确定的定位和可读测量标尺相对于罐壁112的已知位置(其从机器人车辆的物理配置中已知)，可以确定竖直参考线110与罐壁112之间的偏移距离。当机器人车辆104在罐壁112上竖直向上和向下移动时，可以测量罐壁112朝向或远离竖直参考线110的曲率。因此，竖直参考线110与罐壁112之间的距离可以基于使用相机在相应高程处捕获到的影像在任何给定高程处测量。
在一些实施例中，相机106可以被配置成与计算装置150通信，所述计算装置可以被配置成接收在参考物体108处于壁112上的相应高度处时捕获到的影像并且使用影像来确定罐壁112相对于竖直参考线110的轮廓。类似地，机器人车辆104也可以与计算装置150进行数据通信，以便提供可以通知校准计算的另外的信息，包含但不限于由机器人车辆车载传感器测量的竖直高度和其它位置测量，如本领域的技术人员应理解的。相机106与计算装置150之间的直接通信是有利的，因为其大大增加了用于确定罐壁轮廓的测量点的数量并且还移除或减少与模拟位置指标(如通常在已知系统中使用的指标)的人工读取相关联的错误。另外，计算装置150可以被配置成自动重复对在不同高度处捕获到的影像的测量。在第一竖直站完成后，可以在罐周围的所需数量的位置处重复上述过程。
如上文所描述的，因为从竖直参考线110到罐102的中心114的距离是已知的，所以可以基于可读标尺的使用由相机捕获到的图像所确定的偏移来确定罐在任何给定高程处的半径。这进而意指罐在任何给定高程处的周长可以使用式c＝2πr来确定，其中c是周长，并且r是半径。最后，可以在沿罐壁112的高度的任何数量的期望高程处使用周长计算来测量罐的容积，或可以在每个竖直位置处以最佳的方式将罐的容积整合到罐壁的连续简况中。这些计算中的每个计算可以由计算装置150执行。这允许测量和分析沿罐壁112的高达数千个数据点而不是已知系统中的几个测量点。测量灵敏度和测量过程期间收集到的数据点的数量的这种增加使得在罐校准期间的容积计算更加准确。另外，本发明技术的系统100减少计算罐102的容积所需的时间，因为可以以电子方式实时收集和分析数据。
概括地说，并且如图9所示，用于测量罐壁相对于已知位置的径向偏移的方法900可以包含：
·步骤905。位置中将相机106安装到罐102的壁112(其中相机传感器面向重力方向)。
·步骤910。将具有包括“数字尺”的参考物体的机器人车辆104安装到罐的位于相机正上方的表面上，使得“尺”面向相机并且垂直于罐的表面向外延伸。
·步骤915。使车辆在罐的侧面上向上移动，使用相机在距相机的相应距离处捕获尺的图像。
·步骤920。用计算装置150使用计算机视觉算法对捕获到的图像进行处理以确定尺在相机的视场内的相对移动，并且因此确定参考线110与罐102的壁112之间在垂直于罐的表面(正交于相机的视角)的径向方向R上的偏移距离的变化。
·步骤925。由计算装置将这些径向偏移测量结果记录在存储介质中，其中测量结果与尺与相机或车辆在罐的壁112上的高度之间分别测量的距离相关联。
·步骤930。计算罐的物理参数，其中所计算的物理参数可以包含例如罐壁的轮廓、罐在壁上的给定高度处的半径和/或周长和罐容积。
根据一个突出方面，所公开的实施例实施使用计算机视觉来测量在储罐的ORLM校准期间的偏移的各种方法。所述技术依赖于使用计算机视觉以通过在车辆携带着专门设计的尺相对于设置于检查站处的相机在罐的侧面上竖直向上移动时使用所述尺以数字方式测量偏移。根据一个示例性方法，相机和执行计算机视觉软件的相关联的数据处理计算机利用相机的光学变焦在机器人移开时跟踪所述机器人。在另一个示例性方法中，使用变焦是任选的并且计算机代替地基于空间准确度高的图案化监测偏移的相对变化。
在一些实施方案中，相机106可以被配置成对测量标尺或“目标”170进行连续变焦(在不改变朝向的情况)并且测量目标的标记(例如，中心圆)相对于相机的视场(更具体地说，相对于也被称为参考线110的中心光轴)的移动。例如，通过相关联的光学镜头控制算法控制的相机可以被配置成在目标朝向或远离相机移动时自动调节相机的变焦，使得目标的外边界相对于视场保持特定大小(例如，一致的宽度)。因此，可以在将一个或多个图像内的标记相对于参考位置的所测量的移动转换为实际偏移距离的数据处理计算中考虑与变焦有关的光学设置和机器人的高度。
在一些实施方案中，尺沿尺的全长标记有局部唯一的图案。换句话说，标记物体可以是唯一的并且可单独标识的，并且可以设置于目标物体的表面上的已知局部区域处。又例如，可以使用标记物体的唯一组合来唯一标识目标的表面上的给定局部区域。相机可以或可以不被配置为变焦，但是计算机视觉系统(即，实施各种计算机视觉处理算法的计算装置150)可以被配置成确定中心像素相对于标记的定位以确定每个测量定位处的确切偏移。
应当理解，可以使用不同的相机光学减轻光学畸变并且使对在各种距离内的变焦的需求最小化。此外，变焦要求可以基于例如传感器分辨率、大小、焦距、物体大小和给定距离处所需的分辨率针对给定应用来计算。更具体地说，如果我们假设例如2像素的高度是识别物体所必须的，则用于确定某个距离处的分辨率的式(给定焦距、传感器的大小和传感器竖直分辨率)是：
Figure BDA0002602985750000101
如果使用具有望远镜状特性的镜头(其中只有平行的光进入镜头)使得在任何距离处观察到的物体“看起来”大小相同。在此情况下，视角为0(例如，视场的限定边缘是平行的)。在所述情形下，不需要变焦，并且当距离×焦距项变成与观察宽度有关的常数时，测量分辨率等式变得更简单。在一些应用中，计算机视觉系统能够检测到由于每个像素中的模拟数据引起的小于2像素的变化(从而实现子像素准确度)。
图3A-3C描绘了示例性测量标尺370的在相对于相机的视场350的各个位置处捕获到的概念“图像”。具体地，测量标尺包括可辩别标记，所述可辩别标记包含外边界372、中心圆374和角落圆376、377和378(分别在左下角、右下角和右上角)。
图3A所示的图像是由相机在系统的初始设置期间(例如，在使车辆在壁112上向上移动之前)捕获到的示例性图像。在设置期间，被配置成使用机器视觉算法分析由相机106捕获到的影像的计算装置150可以被配置成执行涉及以下的一个或多个步骤：校准并且确定通知根据随后捕获到的影像进行的偏移计算的参考。校准步骤可以包含：a)测量目标的宽度，例如两个小圆376与377之间有多少像素，b)记录中间圆374的中心相对于经过限定的参考，例如相机的光轴的位置，以及还有c)测量目标的高度，例如两个小圆377与378之间有多少像素。如本领域技术人员应理解的，校准还可以包含例如基于相对尺寸或所成像目标的一个或多个部分确定目标的纵横比。
图3B中示出的图像展示了例如当机器人在壁112上向上移动远离相机时，目标370如何由于罐壁与参考线之间的偏移的变化(例如，罐壁的简况在由图3C中的箭头390示出的法线方向上的变化)而变得更小并且可以在视场350内开始在向上或向下方向(由箭头390示出)上进行移位。为清楚起见，图3A-3C中标记为W的视场一侧表示最靠近壁的一侧。
图3C中示出的图像进一步展示了可以如何使用光学变焦来测量偏移。具体地，系统可以被配置成分析目标370的实时影像并且(例如，使用光学变焦)可控制地放大相机直到两个参考点之间的根据实时影像测量的距离(例如，两个小圆376与377之间的像素的数量)与相同参考点的在校准期间测量的宽度相匹配。
此后，系统可以被配置成记录目标中心(例如，中间圆375的中心)的像素定位，并且如上所述，将所述像素定位转化为与如根据图3A中示出的图像在校准期间确定的像素原始定位之间的所测量的距离偏移。另外，系统可以被配置成测量目标的高度并且获得目标的纵横比以调节对中间圆定位的计算并且由此将一个或多个图像内的标记相对于参考位置的所测量的移动转换为实际偏移距离。
图4A描绘了示例性测量标尺470。图4B和4C进一步描绘了测量标尺470和在使用计算机视觉执行ORLM的示例性方法的各个阶段处对示例性测量标尺470进行的概念“影像”。具体地，图4A描绘了包括数字尺的测量标尺470。如所示出的，尺包含使相机和计算机视觉系统能够识别尺上的已知与相应偏移(距离)直接相关的唯一位置的唯一(在此情况下为二进制编码)的形状布置。基于以下各项，已知形状的位置与相应偏移相关：测量标尺的已知配置(例如，大小、形状、形状布置和相对于原点的相应位置)以及目标物体和测量标尺所附接的机器人的已知配置(例如，在机器人部署在壁上时壁与尺之间的已知距离)。如所示出的，当部署系统时，形状主要布置在垂直于罐壁的方向490上，从而允许计算方向490上的偏移距离。
根据应用，可以采用多种图案，包含在期望较高准确度的情况下通过使用更高度变焦的相机提供较高分辨率的标记的集成图案。因此，基于标记的已知图案，系统可以被配置成基于数字尺在视场450内的定位针对标尺在罐壁上的给定高度的测量罐在法线方向490上的偏移。
如图4B中突出显示的，在对在相机与目标之间的相对较短的距离处捕获到的影像进行图像分析期间，相机并且更具体地说，计算机视觉系统将只看到尺在由框450包围的视场内的一小部分。因此，优选的是，相机能够看到尺的整个宽度和至少两个标记，以便确定在目标上的所述相机聚焦的唯一定位。
例如，计算机视觉系统可以使用质心寻找算法(centroids finding algorithm)来寻找每个框在法线方向490上的中心，并且单独地测量所述每个框形成的宽度和图案，以基于数字尺的已知图案配置来确定所述计算机视觉系统测量的一个或多个框对应于数字尺上的哪个位置。然后，计算机视觉系统可以被配置成基于一个或多个框相对于中心像素的所测量的位置和所述一个或多个框在尺上的已知位置来确定哪个偏移测量对应于相机图像的中心像素。
图4C进一步展示了用于随距离变化而计算测量的方法。具体地说，随着相机与尺470之间的距离增加，图像内捕获到的视场450将变得更大。然而，可以以上文所描述的相同方式执行图像分析。此外，分辨率将随着尺进一步移开而降低，并且在某个距离处，可能需要改变相机的变焦参数。然而，因为尺本身限定参考距离，所以只要相机保持以同一光轴/参考线为中心，变焦调节就不应干扰对偏移和罐校准的计算。
尽管上述示例性实施例主要涉及测量在一个方向上(即，在法线方向上)相对于罐壁的偏移，但是测量标尺和使用计算机视觉执行ORLM的方法还可以被实施成检测水平方向上的漂移，所述水平方向垂直于在其上具有测量标尺并且面向相机的目标表面的二维平面中的法线方向。
图5A描绘了示例性测量标尺570，所述测量标尺被配置成除了法线方向上的漂移之外，还能够测量水平漂移进行测量，并且描绘了标尺在罐壁上的相应高度处的相机视场的概念“影像”。图5C描绘了测量标尺570的由相机捕获到的区域“a”的特写视图。更具体地说，标尺570包括彼此可区别的多列唯一标记572(在此由条形码表示，但是所述多列唯一标记可以呈任何唯一的形状)。图5C展示了示例性条形码572，如本领域技术人员应理解。通过使用包括多列唯一标记572的标尺，系统可以被配置成不仅检测竖直漂移(相对于壁的法线方向590上)，而且还检测水平漂移(在垂直于法线方向的垂直方向595上)。优选地，相机和计算机视觉系统可以被配置成利用相机的光学变焦来确保当标尺移动远离或朝向相机时，至少一个标记在视场内。因此，系统可以被配置成检测相机相对于测量标尺或“标记板”的相对位置(在x方向和y方向两者上)。
图5A中标识为a、b和c的正方形表示相机在三个(3)不同实例处的视场。例如，区域a)表示例如在系统设置和校准期间在标记板的初始位置处捕获到的视场。区域b)表示在例如标记板因机器人车辆定位在壁上的不同定位处而在方向590上向上漂移(或相机向下漂移)的情况下捕获到的视场。由于此区域b)中存在的不同的唯一标记，系统可以基于区域a)和b)的已知相对位置检测情况a)与情况b)之间的竖直偏移。区域c)表示板在x方向和y方向两者(即，分别为水平方向595和竖直/法线方向590)上漂移的实例，并且由于布置在两个方向上的唯一标记，水平偏移和竖直偏移两者都可以由计算机视觉系统通过遵循本文所描述的示例性计算机视觉和计算方法检测到。
图5B还示出了相机的视场的特写图，其描绘了标尺570的区域“a”并且进一步展示了如本文中进一步描述的，系统可以如何被配置成确定在板上的相机聚焦的具体中心点。
更具体地说，漂移值基本上是中间点580在相机的视场中的坐标。换句话说，漂移值是在测量标尺上的与光学参考线相交的特定定位，所述特定定位以二维测量标尺的特定坐标系来表示。代码宽度584可以根据对其宽度(例如，按厘米计)的先验知识用于标度目的。下文示出了表示相机的视场的中点的坐标(漂移值)的示例性等式。下标表示按像素计或按厘米计的单位。
Figure BDA0002602985750000141
dx和dy是代码中心582相对于相机的视场(图像)中心的坐标。代码X和代码Y表示代码相对于板的绝对定位。为清楚起见，板是指测量标尺的二维区域。相机X/相机Y指示相机视场(图像)中心相对于条形码板区域的位置。
图6A-6C进一步展示了使用计算机视觉技术确定如上文关于图5A-5C所讨论的相机(例如，相机106)与测量标尺570之间的距离的示例性方法。图6A是设置于相对于相机的距离D处的测量标尺570的透视图。图6B是示例性标尺570的二维视图并且标识了在使用计算机视觉执行ORLM的示例性方法的各个阶段处由相机所成像的视场区域“a”和“b”。图6C是图6B中示出的视场图像正方形“a”的特写图。如可以理解的，测量标尺570移动远离相机越远，相机所看到的标记越小。例如，这是由图6B中标识为“a”和“b”的大小不同的视场正方形所反映。因此，可以逐渐增加光学变焦以使一个或多个标记在视场中保持合理的表观大小以进行鲁棒识别。使用某个镜头，可以通过了解在已知距离和已知焦距处看到的代码宽度有多大来计算距离。光学放大率、距离、表观代码宽度之间的关系是如下的常数：
Figure BDA0002602985750000151
常数可以根据经验在已知焦距和距离处计算，然后只要可以由相机的光学变焦提取的焦距在那一刻是已知的，所述常数就可以应用于发现距离：
Figure BDA0002602985750000152
图7描绘了被配置成使用上述示例性的基于计算机视觉的测量技术，除了在法线方向上的漂移之外，还能够对水平漂移进行测量的两个另外的示例性测量标尺770A和770B。更具体地说，标尺770A包括“水平”代码772和相对于代码772旋转90度的“竖直”代码标记774两者并且两者因此被称为水平代码和竖直代码，并且所述标尺引入使用分别在水平方向和竖直方向上朝向的代码标记(即，通过应用先前所讨论的用于测量与在第一方向上朝向的标记的偏移并且对在另一个方向上朝向的标记重复所述过程的技术)计算x方向和y方向两者上的偏移的另一种方法。
根据另一个示例性实施方案，标尺770B包括允许定位成在各种光学变焦水平处工作的嵌套代码标记(分形设计)。具体地说，标尺770B包含大尺度代码776以及中等大小的代码778和小尺度代码780的嵌套布置。因此，如果可用光学变焦的范围受限，无论目标是太近还是太远，则此示例性配置允许使用适当标度的代码很容易地进行识别和检测。
在不脱离本发明的范围的情况下，代码的特定形状和配置可以不同于上述示例性实施例。例如，测量标尺可以包含分布在网格状配置中以实现容易且快速的x和y偏移计算的正方形形状的代码，如QR码。又例如，标尺可以包括一个或多个分形QR码，其中代码中的每个黑色像素实际上是完整的QR码本身，而白色像素只是空白空间。另外，应当理解，代码本身可以是机器可读的，并且可以在被计算机系统读取时传递经过编码的信息。例如，可以用以下信息来编码给定代码：如给定代码的中心坐标、大小和关于可用于计算如本文所描述的偏移的测量标尺其它此类信息。
尽管本文在特定实际应用的上下文中描述了用于测量容器容积(即，测量具有圆柱形状的大型石油储存容器的容积)的示例性系统和方法，但是应理解本发明并不限于此示例性应用。例如，在一些实施方案中，容器可以被定向成使得中心轴线相对于地面水平延伸。本文所公开的示例性技术同样适用于校准具有其它形状(例如，长方形罐)的容器的容积；然而，应当了解，此类替代性容器的形状可能需要不同组已知参数以便计算容器容积。
鉴于上述内容，应当了解，根据本发明的示例性实施例中的一个或多个示例性实施例，用于测量罐的容积的系统包括：
·相机，所述相机安装在相对于罐的表面的固定位置处，使得所述相机的光学传感器在竖直方向上暴露并且视场以竖直参考线为中心。
·参考物体，所述参考物体由机器人车辆支撑，所述参考物体具有底表面和设置在所述底表面上的标准化测量标尺。具体地，参考物体被支撑使得底表面相对于罐壁在法线方向上向外延伸，并且面向相机使得可以由相机对数字尺成像。此外，机器人车辆可以被配置成在竖直方向上沿壁移动，同时使测量标尺的至少一部分保持处于相机装置的视场内。另外，相机可以进一步被配置成在使移动标尺相对于相机的位置在壁上竖直向上和/或向下移动时捕获测量标尺的影像。
·数据处理计算机，所述数据处理计算机与至少相机装置进行数据通信，其中所述数据处理计算机包括处理器，所述处理器通过执行采用一个或多个软件模块的形式的指令而被配置成接收并分析描绘测量标尺并且由相机在相机与参考物体之间的相应距离处捕获到的图像。具体地，使用计算机视觉算法的数据处理计算机被配置成针对在壁上的相应高度处捕获到的每个图像，计算标尺上的确定与竖直参考线相交的相应定位与标尺上的参考定位之间的相应偏移。此外，数据处理计算机还被配置成基于所计算的偏移和罐的对应于竖直参考线的已知半径来计算罐在给定高度处的相应半径。最后，可以在沿罐壁的高度的任何数量的期望高程处使用半径和/或周长计算由数据处理计算机测量罐的容积，或可以在每个竖直定位处以最佳的方式整合到罐壁的连续简况中。测量灵敏度和测量过程期间收集到的数据点的数量的这种增加使得在罐校准期间的容积计算更加准确。
图8是展示了计算装置中的一个或多个计算装置的硬件组件和软件组件的示例性配置的框图，所述计算装置包括在本公开中被描述为执行与以下有关的各种操作的计算装置150：控制相机106和/或机器人车辆104的操作并分析用所述计算装置捕获到的影像以确定罐壁的径向偏移，以及校准储罐的尺寸。
计算装置的组件包含处理器940和电路板950。电路板可以包含由处理器940访问的存储器955、通信接口960和计算机可读存储介质965。板950还可以包含或耦接到用于为计算装置供电的电源(未示出)。
处理器940和/或电路板950还可以耦接到用于向操作者(用户)在视觉上输出信息的显示器970、用于接收操作者输入的用户接口975以及用于提供音频反馈的音频输出980，如本领域的技术人员将理解的。作为实例，处理器940可以从显示器970发射视觉信号，例如描绘被校准的储存容器的尺寸的计算机模型。尽管各种组件被描绘为独立于电路板950或描绘为所述电路板的一部分，但是可以理解，所述组件可以以各种配置布置。
处理器940用于执行可以加载到存储器中的软件指令。处理器940可以使用多个处理器、多处理器核或某种其它类型的处理器来实施。存储器955由处理器940访问，由此使处理器能够接收和执行存储在存储器和/或存储装置上的指令。存储器955可以使用例如随机存取存储器(RAM)或任何其它合适的易失性或非易失性计算机可读存储介质来实施。另外，存储器955可以是固定的或可移除的。
存储介质995还可以采取各种形式，这取决于特定实施方案。例如，存储介质965可以含有一个或多个组件或装置，如硬盘驱动器、闪存、可重写光盘、可重写磁带或以上各项的某种组合。存储介质965还可以是固定的或可移除的或远程的，如基于云的数据存储系统(未示出的远程存储器或存储配置)。例如，存储装置可以用于维护数据库980，所述数据库存储与以下有关的信息：测量数据的捕获、相应结构的尺寸校准和/或在执行操作和实施本文所公开的系统和方法的各方面时使用或生成的数据。
一个或多个软件模块985被编码在存储器955和/或存储介质965中。软件模块可以包括具有在处理器940中执行的计算机程序代码或指令集的一个或多个软件程序或应用。用于执行操作和实施本文公开的系统和方法的各方面的此类计算机程序代码或指令可以用一种或多种编程语言的任何组合来编写。虽然软件模块本地存储在存储装置965或存储器955中并且在处理器940中本地执行，但是处理器可以通过通信接口960与基于远程的计算平台交互，并且通过局域网或广域网来执行计算或分析。
在执行软件模块985期间，处理器940被配置成执行本文所描述的测量系统的各种操作，包含但不限于使用计算机视觉技术执行ORLM的先前所描述的步骤。软件模块可以包含用于实施上述步骤和本文所描述的其它步骤和行为的代码，例如并且不限于：图像捕获模块970，所述图像捕获模块将计算装置150配置成操作相机106(未示出)、使用相机捕获影像并且调节与相机变焦有关的操作设置等；机器人车辆控制模块972，所述机器人车辆控制模块将处理器配置成控制车辆104(未示出)在图像捕获期间在存储容器上的移动；图像分析模块974，所述图像分析模块将处理器配置成使用被配置成计算参考物体相对于参考在一个或多个方向上的偏移(例如，根据测量标尺的在壁上的相应高度处捕获到的影像来计算壁与竖直参考线之间的径向偏移距离)的计算机视觉算法来分析捕获到的影像；尺寸分析模块976，所述尺寸分析模块将处理器配置成使用计算机基于根据影像计算的所测量的偏移来计算容器的几何形状并对其建模的；以及通信模块978，所述通信模块将处理器配置成通过通信连接(如通信网络或任何有线或无线电子通信连接)与远程装置通信。
软件模块985的程序代码和非暂时性计算机可读存储装置中的一个或多个非暂时性计算机可读存储装置(如存储器955和/或存储装置965)形成可以根据本公开制造和/或分配的计算机程序产品，如本领域普通技术人员已知的。
在此时，应该注意的是，尽管大多数先前描述已经涉及测量装置和用于校准储存容器的容积的系统和方法，但是本文公开的系统和方法同样可以在远远超出参考场景的场景、情况和情景中部署和/或实施。
应当理解，可以执行比附图所示和所描述的更多或更少的操作。这些操作还可以以与所描述的顺序不同的顺序执行。应当理解，附图中的类似数字贯穿若干附图表示类似要素，并且并非所有实施例或布置都需要参考附图描述和展示的所有组件和/或步骤。
因此，本发明的系统和方法的说明性实施例和布置提供了用于校准储存容器的容积的系统和计算机实施的方法、计算机系统和计算机程序产品。附图中的流程图和框图展示了根据各个实施例和布置的系统、方法和计算机程序产品的可能实施方案的架构、功能和操作。在此方面，流程图或框图中的每个框可以表示模块、片段或代码部分，其包括用于实施一个或多个指定的逻辑功能的一条或多条可执行指令。还应该注意的是，在一些替代性实现方案中，框中标注的功能可以不按附图中标注的顺序发生。例如，实际上可以基本同时执行按顺序示出的两个框，或者有时候可以按相反的顺序执行所述框，这取决于所涉及的功能。还将注意的是，可以通过执行特定功能或动作的基于专用硬件的系统或专用硬件和计算机指令的组合来实施框图和/或流程图的每个框以及框图和/或流程图中的框的组合。
本文所使用的术语仅出于描述特定实施例的目的并且不旨在限制本公开。如本文所使用的，除非上下文另外清楚地指明，否则单数形式“一个/种(a/an)”和“所述(the)”旨在也包含复数形式。应进一步理解的是，当在本说明书中使用时，术语“包括(comprises和/或comprising)”指定所陈述的特征、整数、步骤、操作、要素和/或组件的存在，但不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、步骤、操作、要素、组件和/或其组。
而且，本文使用的措辞和术语是出于说明的目的并且不应该被认为具有限制性。本文中对“包含”、“包括”或“具有”、“含有”、“涉及”及其变体的使用意在涵盖其后列出的项及其等同物以及另外的项。
上文描述的主题仅通过说明的方式提供并且不应被解释为具有限制性。可以在不遵循所示出和描述的示例实施例和应用并且不脱离在所附权利要求中阐述的本公开的真实精神和范围的情况下对本文描述的主题进行各种修改和改变。

Claims (19)

1.一种用于测量罐的容积的系统，所述系统包括：
相机，所述相机具有光学传感器，其中所述相机的光轴平行于所述罐的表面并且由此限定平行于所述罐的所述表面延伸的光学参考线；
机器人车辆，所述机器人车辆能够沿所述罐的所述表面选择性地移动并且被配置成由操作者远程控制，所述机器人车辆包括：
参考物体，所述参考物体具有设置在所述参考物体的表面上并且面向所述相机的标准化测量标尺；以及
数据处理器，所述数据处理器与所述相机通信并且接收由所述相机在所述罐上的相应高程处捕获到的所述测量标尺的图像，所述数据处理器包括处理器和计算机可读非暂时性存储介质，所述计算机可读非暂时性存储介质存储有采用一个或多个软件模块的形式的可执行指令，所述可执行指令当由所述处理器执行时将所述处理器配置成：
根据所述图像中所描绘的所述测量标尺确定在所述机器人车辆沿所述罐的所述表面移动时所述参考物体相对于所述光学参考线的位置，并且
至少部分地基于所确定位置计算所述罐的至少一部分的容积。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述罐的所述表面是罐壁，并且其中限定所述光学参考线的所述光轴在平行于所述罐壁并且正交于所述罐壁的法线方向的竖直方向上延伸远离所述相机。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述软件模块将所述处理器配置成通过以下项确定所述参考物体的所述位置：
使用计算机视觉算法分析由所述相机捕获到的所述测量标尺的所述图像；以及
针对每个相应图像，分别进行以下项：
确定所述测量标尺上的与竖直参考线相交的定位，以及
计算所述定位与所述测量标尺上的已知参考定位之间在一个或多个方向上的偏移距离。
4.根据权利要求3所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成针对每个相应图像，基于所计算的偏移距离和所述罐的与所述测量标尺上的所述已知参考定位相对应的已知几何形状计算所述罐的大小参数，其中所述大小参数是半径和周长中的一个或多个。
5.根据权利要求4所述的系统，其中所述处理器被进一步配置成由计算装置基于根据多个所述图像计算的所述大小参数计算所述罐的至少所述部分的容积。
6.根据权利要求3所述的系统，其中使用计算机视觉算法，所述处理器被进一步配置成针对每个相应图像，根据所述相机的光学参数和所述相应图像中所描绘的所述测量标尺计算所述参考物体的相应高程。
7.根据权利要求6所述的系统，所述相机进一步包括可调节光学变焦镜头，其中所述数据处理器使其计算至少部分地基于由所述相机分别针对所述图像测量的相机变焦参数。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述相机和使用计算机视觉算法的所述相关联数据处理器被配置成调节所述相机的光学变焦镜头，以使所述测量标尺的至少一部分在所述机器人车辆沿所述罐的所述表面移动时在由所述相机捕获到的所述图像中保持处于合适的大小，并且分别记录与所述图像相关联的所述相机变焦参数；并且
其中所述处理器被配置成针对相应图像，基于所述相关联的相机变焦参数和所述相应图像中所描绘的所述测量标尺的至少一部分的大小来计算所述参考物体的相应高程。
9.根据权利要求2所述的系统，其中所述机器人车辆具有用于测量所述机器人车辆的高程的高程传感器，并且其中所述高程是相对于所述罐的底部和所述相机中的一个或多个而言的。
10.根据权利要求1所述的系统，其中所述罐的所述表面是罐底部，并且所述相机被定向成使得所述光轴和所述光学参考线平行于所述罐底部。
11.根据权利要求1所述的系统，其中所述相机安装在三脚架上以增加稳定性并，且在三条轴线上调平以增加准确度。
12.根据权利要求1所述的系统，其中所述测量标尺是具有长度和宽度的二维区域，并且包括设置于所述二维区域内的已知位置处的标记物体的图案。
13.根据权利要求12所述的系统，其中所述处理器被配置成通过使用计算机视觉算法测量所述标记物体中的一个或多个标记物体相对于竖直参考线的相对位置来确定所述测量标尺上的与所述竖直参考线相交的定位，并且其中基于所测量的相对位置和所述一个或多个标记物体的已知相应位置计算所述偏移距离。
14.根据权利要求12所述的系统，其中所述标记物体包括可区别形状和机器可读代码中的一个或多个。
15.根据权利要求12所述的系统，其中所述标记物体被布置成限定在纵向方向和水平方向中的一个或多个上延伸的图案。
16.根据权利要求12所述的系统，其中单独的标记物体限定在纵向方向和水平方向中的一个或多个上延伸的相应图案。
17.一种用于测量罐的容积的方法，所述方法包括：
提供相机，其中所述相机的光轴平行于所述罐的表面并且由此限定平行于所述罐的所述表面延伸的光学参考线；
沿所述罐的表面推动机器人车辆，所述机器人车辆包括参考物体，所述参考物体具有设置在所述参考物体的表面上并且面向所述相机的标准化测量标尺；
在所述机器人车辆沿所述罐的所述表面移动时使用所述相机捕获所述测量标尺的图像；
用与所述相机通信并且接收所述图像的数据处理器监测所述参考线与所述标准化测量标尺相交的位置的变化，其中所述数据处理器包括计算机可读非暂时性存储介质和处理器，所述计算机可读非暂时性存储介质具有存储于其中的可执行指令，所述处理器通过执行所述指令进行配置；
用所述数据处理器基于监测步骤估计所述罐的所述表面的轮廓；以及
用所述数据处理器分析轮廓数据以计算所述罐的容积。
18.根据权利要求18所述的方法，其进一步包括：
由所述数据处理器根据至少第一图像确定所述测量标尺上的与竖直参考线相交的参考定位，其中所述第一图像是在所述参考物体在所述罐表面上的给定高程处捕获到的；并且
其中针对多个图像中的每个图像，监测所述参考线与所述标准化测量标尺相交的位置的变化的步骤包括：
用所述数据处理器根据给定图像确定所述标尺上的与所述竖直参考线相交的定位，以及
用所述数据处理器计算所确定的定位与所述参考定位之间的差异。
19.根据权利要求18所述的方法，其中所述测量标尺包括设置于所述测量标尺的二维表面区域之上的已知位置处的标记物体的图案，并且其中针对所述给定图像，确定所述标尺上的与所述竖直参考线相交的所述定位的步骤包括：
由所述数据处理器使用计算机视觉算法测量所述给定图像中所述标记物体中的一个或多个标记物体相对于所述竖直参考线的位置，以及
基于所述一个或多个标记物体的所述已知位置计算所述定位。
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