JP2021513070A - コンピュータビジョンシステムおよび光学基準線法を使用するタンク較正方法 - Google Patents

Abstract

光学基準線法較正技術を使用して貯蔵タンクの寸法を測定するためのシステムおよび方法が開示されている。このシステムは、光軸が壁に対して平行に延在する基準線を画定するようにタンクの壁の近くに装着されたカメラと、タンクの表面に沿ってターゲット物体を移動させるためのロボット車両とを利用する。具体的には、標的は、カメラが壁に沿って移動するときにカメラで画像化され得るあらかじめ画定された測定スケールを含む。コンピュータビジョンアルゴリズムを実装するコンピュータは、それぞれの高度で捕捉されたスケールの画像を分析して、基準線と交差したスケール上の点と、壁と基準線との間の対応するオフセット距離とを判定する。したがって、タンクの寸法は、タンク壁のそれぞれの高度に対して計算されたオフセット距離に基づいてコンピュータによって計算される。

Description

本技術は、貯蔵タンクの較正に関する。具体的には、本技術は、光学基準線測定を実行するためのコンピュータビジョン技術を使用して、基準に対するタンクの壁の水平オフセットを測定することによる貯蔵タンクの較正に関する。

石油およびガス産業では、原油製品および精製製品用の貯蔵タンクが、炭化水素のサプライチェーンにおいて重要な役割を果たす。これらの貯蔵ユニットの正確な容積を知ることは、タンクに、かつ／またはタンクから製品を移送する場合、重要な役割を果たす。外部および内部条件（すなわち、温度）、ならびに経年変化の結果として、また、液体製品の重量（すなわち、静水圧）の結果としても、タンク容積は、＋／−０．２％ほどだけ変動し得る。２５０，０００バレルの貯蔵タンクについて考察すると、この変動により、容積が、＋／−５００バレル変動することになる。

石油炭化水素の価格が高いため、貯蔵タンクの較正に対して、必須の要件が存在する。保管移送に使用されるタンクは、移送される容積が極めて正確にわかるように（例えば、０．１％未満の誤差で）較正される必要がある。これを実行するために最も一般的に使用される技術は、手動ストラッピング法（ＡＰＩ ＭＰＭＳ ２．２Ａ）、光学技術（光学基準線法ＯＲＬＭ−ＡＰＩ第２．２Ｂ章、光学三角測量法（ＯＴＭ）−ＡＰＩ第２．２Ｃ章、電気光学距離測距法（ＥＯＤＲ）−ＡＰＩ第２．２Ｄ章）、および液体較正（ＡＰＩ標準規格２５５５）である。ただし、これらの測定が望ましい精度レベルを満たす上で有効性に懸念がある。場合によっては、前述した試験技術は、タンク停止時間（例えば、タンクを空にするか、そうでなければ、タンク操作を一時的に停止すること）を必要とし、この停止時間によって被った損失に対する追加のコストが累積される。さらに、前述した試験技術の多くは、それらがタンクの内部容積にアクセスする必要があるという点で侵襲的であり、また、破壊的でもあり得る。

タンク較正のための既存方法には、大きな欠点がある。例えば、現在の標準規格を使用すると、較正を実行するのに１〜２日間の労働を要し得る。そのうえ、これらの方法の多くは、較正プロセスを実行する作業者に安全上のリスクをもたらす。その結果、貯蔵タンクの較正は、まれにしか実行されず、したがって、タンク内部に貯蔵された、または、タンクにおよびタンクから移送された実際の容積の測定が不正確になり、これは、費用がかかり得る。例えば、較正間の従来の時間枠は、５年〜１５年の間である場合がある。

必要とされることは、既存のシステムを使用して較正を効率的に行うことに関連付けられた制約に対処する、貯蔵タンクの容積を較正するためのシステムおよび方法である。より具体的には、必要とされることは、比較的迅速に、低コストで、かつ非侵襲的な様式で配備および操作され得る、タンク較正を正確に実行するためのシステムおよび方法である。また、必要とされることは、より頻繁に（例えば、毎日または充填ごとに）、タンク容積の変化の高精度な検出を容易にする、迅速かつオンデマンドで展開できるシステムである。

本明細書でなされた開示が提示するのは、これらおよび他の考察に関するものである。

本開示の第１の態様によれば、タンクの容積を測定するためのシステムが開示される。システムは、光センサを有するカメラを備え、カメラは、カメラの光軸がタンクの表面に対して平行であるように配置され、それにより、タンクの表面に対して平行に延在する光学基準線を画定する。システムはさらに、タンクの表面に沿って選択的に移動可能であり、オペレータによって遠隔制御されるように構成されたロボット車両を備える。加えて、システムは、ロボット車両によって支持される基準物体をさらに備える。基準物体は、その表面上に提供される標準化された測定スケールを有し、カメラに対向する。システムはまた、カメラと通信し、タンク上のそれぞれの高度でカメラによって捕捉された測定スケールの画像を受信するデータプロセッサを含む。特に、データプロセッサは、プロセッサと、１つ以上のソフトウェアモジュールの形態で実行可能な命令を記憶するコンピュータ可読非一時的記憶媒体とを備える。さらに、ソフトウェアモジュールは、プロセッサによって実行されると、ロボット車両がタンクの表面に沿って移動する際に、画像に描かれた測定スケールから、光学基準線に対する基準物体の位置を判定するようにプロセッサを構成する。ソフトウェアモジュールはまた、判定された位置に少なくとも部分的に基づいて、タンクの少なくとも一部分の容積を計算するようにプロセッサを構成する。

本開示の別の態様によれば、タンクの容積を測定する方法が開示される。本方法は、カメラを提供するステップを含み、カメラの光軸は、タンクの表面に対して平行であり、それにより、タンクの表面に対して平行に延在する光学基準線を画定する。本方法はまた、タンクの表面に沿ってロボット車両を付勢することを含む。特に、ロボット車両は、基準物体の表面上に提供された標準化された測定スケールを有する基準物体を備え、カメラに対向している。加えて、本方法は、ロボット車両がタンクの表面に沿って移動する際に、カメラを使用して測定スケールの画像を捕捉することを含む。本方法はまた、基準線が標準化された測定スケールと交差する位置の変化を監視するステップを含む。より具体的には、監視のステップは、カメラと通信して画像を受信するデータプロセッサを使用して実行され、データプロセッサは、内部に記憶された実行可能命令を有するコンピュータ可読非一時的記憶媒体と、命令を実行することによって構成されるプロセッサとを備える。

これらおよび他の態様、特徴、ならびに利点は、本発明の特定の実施形態の付随する説明、ならびに添付の図面および特許請求の範囲から理解することができる。

光学基準線法によるタンク較正を実行するための既知のシステムの概略側面図である。 本発明の実施形態による、光学基準線法を使用する例示的な容器容積較正システムを示す高レベル図である。 本発明の１つ以上の実施形態による、標準化された測定マーキングを有する基準物体の例示的な構成を示す概念図である。 本発明の１つ以上の実施形態による、図３Ａの基準物体を示す例示的な概念図である。 本発明の１つ以上の実施形態による、図３Ａの基準物体を示す例示的な概念図である。 本発明の１つ以上の実施形態による、標準化された測定マーキングを有する基準物体の例示的な構成を示す図である。 図４Ａの基準物体を示し、本発明の１つ以上の実施形態による、カメラを使用して捕捉された基準物体の例示的な領域を示す図である。 図４Ａの基準物体を示し、本発明の１つ以上の実施形態による、カメラを使用して捕捉された基準物体の例示的な領域を示す図である。 本発明の１つ以上の実施形態による、標準化された測定マーキングを有する基準物体の例示的な構成を示す図である。 本発明の１つ以上の実施形態による、捕捉および測定された図５Ａの基準物体の一部分を示す図である。 図５Ａの基準物体の例示的なバーコードを示す図である。 本発明の１つ以上の実施形態による、標準化された測定マーキングを有する基準物体の例示的な構成を示す図である。 図６Ａの基準物体を示し、本発明の１つ以上の実施形態による、カメラを使用して捕捉された基準物体の例示的な領域を示す図である。 本発明の１つ以上の実施形態による、捕捉および測定された図６Ｂの基準物体の一部分を示す図である。 本発明の１つ以上の実施形態による、標準化された測定マーキングを有する基準物体の例示的な構成を示す図である。 本発明の実施形態による、例示的なデータ処理コンピュータの例示的なハードウェアおよびソフトウェアのコンポーネントを示すブロック図である。 本発明の実施形態による、タンク壁の半径方向オフセットを測定するための例示的な方法のプロセスフロー図である。

概要および序論として、大型石油貯蔵タンクの寸法を測定および判定し、光学基準線法ＯＲＬＭ検査技術を使用してそのようなタンクの容積を計算するためのシステムおよび方法が開示されている。より具体的には、本明細書で開示されるシステムおよび方法は、貯蔵タンクのＯＲＬＭ較正中にオフセットを測定するためにコンピュータビジョンを実装する。

ＯＲＬＭはある基準円周を測定し、その後、タンク上の異なる高度レベルで残りの円周を判定することにより、円筒形タンクの較正を提供する。残りの円周は、垂直光学基準線からのタンク壁の水平オフセットを測定することによって判定される。これらの円周は、壁の厚さに基づいて修正され、真の内周が計算され、これを加算してタンクの容積が判定され得る。

ＯＲＬＭ法の例が図１に示され、タンク２、磁気トロリー４、光学デバイス６、およびトロリー４に取り付けられた水平目盛スケール８が示されている。光学デバイス６は、タンク壁１２に対して上方かつ平行な光線１０を生成した。磁気トロリー４は、典型的には、トロリーに取り付けられたロープ１３を保持するタンク２の上部上に配置されたオペレータ１１によって制御される。オペレータ１１は、ロープ１３を操作することにより、タンク壁１２上のトロリー４を昇降させる。

タンク２の容積を測定するために、基準円周Ｃが最初に測定される。基準円周は、マスターテープ（図示せず）を使用して測定され、典型的にはタンク２の底部付近で測定される。基準周長が既知である場合、トロリー４は、ロープ１３によって、タンク壁１２に沿った様々な垂直ステーションまたは所定の場所まで上昇または下降させられ得る。ほとんどのシステムでは、垂直ステーションは、タンク上の溶接継ぎ目間に位置され得る。図１では、垂直ステーションのうちの２つが線Ｖで示されている。各垂直ステーションＶでは、水平目盛スケール８を使用して、タンク壁１２と光線１０との間の水平オフセットが記録されている。垂直ステーションＶで一連の測定が行われると、精度を確認するために光学デバイス６を１８０度回転させて、測定が繰り返される。その後、測定値は、各垂直ステーションにおけるタンクの円周を判定するために使用され（基準円周を基準点として使用）、タンクの容積が推定され得る。容積を計算するときの追加の要素、例えばタンク壁１２の温度なども考慮され得る。この温度は、典型的には、タンク内の温度と周囲温度とに基づいて導出される。

図１に示されるＯＲＬＭ方法は、上で考察されたように、タンクを充填して流体を計量するよりもいくつかの点では優れているが、依然として重大な問題を抱えている。例えば、少数の選択された垂直ステーションＶのみで光線１０からトロリー４の水平オフセットを測定しても、タンク周囲が測定され得る比較的少数のデータポイントしか提供されない。このデータは、タンクの容積を推定するために外挿され得るが、そのような外挿が常に正確であるとは限らない。加えて、図１の方法は、オペレータ１１がタンクの上部上に配置されることを必要とし、これは危険であり得る。さらに、タンク壁１２の水平オフセットを測定するために、光線１０および水平目盛スケール８を使用することは、正確なタンク容積を計算するために必要な精度を欠いている。これは、オペレータが、多くの場合、離れた距離から水平オフセットごとに水平目盛スケール８を読まなければならないからである。また、このアプローチは、自動センサシステムと比較してもかなりの時間を必要とする。

レーザベースのＯＲＬＭ技術を使用してタンクの容積を測定するための例示的なシステムと方法は、Ｈａｓｓｅｌと同一出願人による、２０１３年５月２１日出願の米国特許第９，１８８，４７２号の表題「Ｅｎｈａｎｃｅｄ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ ｔａｎｋ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ」にさらに記載され、本明細書に記載されるように、その全体が参照により組み込まれる。

顕著な態様によれば、本明細書でさらに記載されるシステムおよび方法は、コンピュータビジョンの方法およびアルゴリズムを利用して、貯蔵タンクのＯＲＬＭ較正中にオフセットを測定する。図２は、タンク１０２、カメラデバイス１０６およびロボット車両１０４を含むタンクの容積を測定するためのコンピュータビジョンベースのシステム１００の概略図である。カメラおよびロボット車両はまた、カメラおよびロボット車両を含む様々なデバイスのシステム１００の操作を調整するように構成されたコンピューティングシステム１５０（接続手段は図示せず）とデータ通信を行うことができる。

図８と関連してさらに説明されているように、コンピューティングシステム１５０は、１つ以上のプロセッサ（図示せず）を備えることができ、そのプロセッサは、機械実装可能コードの形態で１つ以上のソフトウェアモジュールを実行し、そのように実行する際、カメラおよびそれに接続されたロボット車両１０４を使用して測定操作を調整するように構成される。加えて、ソフトウェアは、カメラ（例えば、画像）およびロボット車両（例えば、高度および／または壁上の位置）を使用して、収集された情報を分析し、容器の様々な寸法（すなわち、容器の形状）を計算するように診断システムを構成する。

図２に示すように、カメラ１０６は、高度ｈの「基準ステーション」でタンクの表面に近接して装着される。タンク１０２の容積を測定するために、タンク１０２の円周Ｃは、好ましくは、任意の適切な方法を使用して、所定の基準場所で最初に測定されることが好ましい。例えば、図２では、基準円周は、線Ｃに沿ったタンク１０２の円周の周りの水平距離を測定することによって判定される。この基準場所での円周測定を使用して、ｒ＝ｃ／２π、ここでｒは半径であり、ｃはタンクの円周である、の単純な幾何学的関係に必要な調整を修正するために、ＡＰＩ ＭＰＭＳ ２．２Ａ付録Ｂで指定されている一連の式を使用して、基準場所でのタンクの環状半径が判定され得る。

加えて、垂直なタンク壁のオフセットを測定するためのこのような用途では、カメラ１０６は、好ましくは、カメラセンサが上向きに（例えば、タンクが平地にあると仮定して、重力方向に、かつタンク壁と略平行方向に）対向するように装着される。さらに、カメラの視野は、基準線１１０を画定するカメラの光軸を中心とし、カメラは、基準線がタンク１０２の壁１１２に実質的に平行であるように装着されることが好ましい。図２に示されるように、光軸／基準線１００は、垂直方向に配向されており、したがって、本明細書では、垂直基準線とも呼ばれる。明確にするために、「視野」という用語は、本明細書では、カメラによって捕捉可能なシーンを指すために使用される。

図２に示すように、カメラはタンクの表面に装着され得る。付加的または代替的に、三脚１２０または３つの異なる軸に沿ったレベリング機能を用いた同等の支持デバイスなどの手段によって、カメラが壁から離れて配置され得る。加えて、タンク壁１１２からカメラ１１０の光センサまでの距離は、基準場所で測定され得る。基準場所におけるタンクの環状半径が既知であり、タンク壁１１２から基準線１１０までの距離が既知であるため、タンク１０２の中心１１４から基準線１１０までの距離が計算され得る。直接または設計図から判定されたタンク壁の厚さを差し引くと、内部タンクの環状半径が判定され得る。

ロボット車両１０４は、図２に示すように、タンクの表面に沿って垂直方向Ｖに移動するように構成されることが好ましい。図示されているように、車両は、壁１１２と接触したままで、基準物体１０８を支持するように構成され得る。好ましくは、基準物体は、タンクの表面に対して垂直であり、カメラの視野方向に直交する半径方向Ｒにおいてタンク壁１１２から外向きに延在しており、少なくとも、物体１０８の底面１０９が垂直基準線１１０と交差してカメラに対向するのに十分に離れている。ロボット車両は、好ましくは、半径方向および垂直方向の両方に垂直に延在する水平方向（図示せず）にカメラ１０６に整列したまま、垂直方向にタンクを登るように、コンピュータ制御および／または手動で制御され得る。

基準物体１０８の底面１０９は、「ルーラ」または「デジタルルーラ」または「ターゲット」１７０（図示せず）とも呼ばれる機械可読測定スケールを含むことができ、これは、本明細書でさらに説明されるように、カメラ１０６を使用して撮像され、その画像は、垂直基準線１１０に対するスケールの半径方向の位置を判定するために分析され得る。より具体的には、壁の所与の高度で捕捉されたスケールの画像を分析して、基準線１１０と交差するスケール上の場所が判定され得る。したがって、そのように判定されたスケール上の場所と、ロボット車両の物理的構成から既知であるタンク壁１１２に対する可読測定スケールの既知の位置とを使用して、垂直基準線１１０とタンク壁１１２との間のオフセット距離が判定され得る。ロボット車両１０４が、タンク壁１１２を垂直方向に上下に移動する際に、垂直基準線１１０に向かって、または離れて、タンク壁１１２の曲率が測定され得る。したがって、垂直基準線１１０とタンク壁１１２との間の距離は、それぞれの高度でカメラを使用して捕捉された画像に基づいて、任意の所与の高度で測定され得る。

いくつかの実施形態では、基準物体１０８が壁１１２上のそれぞれの高度にある間、カメラ１０６は、捕捉された画像を受信するように、かつ垂直基準線１１０に対するタンク壁１１２の輪郭を判定するために画像を使用するように、構成されているコンピューティングデバイス１５０と通信するように構成され得る。同様に、ロボット車両１０４は、当業者によって理解されるように、垂直方向の高度およびロボット車両に搭載されたセンサによって測定された他の位置測定値を含むがこれに限定されず、較正計算に情報を提供する可能性のある追加情報を提供するために、コンピューティングデバイス１５０とデータ通信を行うこともできる。カメラ１０６とコンピューティングデバイス１５０の間の直接通信は、タンク壁の輪郭を判定するために使用される測定点の数を大幅に増加させ、また、既知のシステムで典型的に使用されるようなアナログ位置指示器の人間の読み取りに関連付けられ得る誤差を除去するか、または減少させるので、有利である。加えて、コンピューティングデバイス１５０は、異なる高度で捕捉された画像について測定を自動的に繰り返すように構成され得る。最初の垂直ステーションが完了した後、タンクの周りの必要な数の場所で上記のプロセスが繰り返され得る。

垂直基準線１１０からタンク１０２の中心１１４までの距離は既知であるので、上述したように、任意の所与の高度におけるタンクの半径は、カメラによって捕捉された可読スケールの画像を使用して判定されたオフセットに基づいて判定され得る。これにより、任意の所与の高度におけるタンクの円周は、ｃ＝２πｒの式を使用して判定され得ることを意味し、ここで、ｃは円周であり、ｒは半径である。最後に、タンクの容積は、タンク壁１１２の高度に沿った任意の数の所望の高度での円周計算を使用して測定され得、各垂直場所でのタンク壁の連続プロファイルに最適に統合され得る。これらの計算の各々は、コンピューティングデバイス１５０によって実行され得る。これにより、既知のシステムにおける少数の測定点ではなく、タンク壁１１２に沿った最大数千のデータ点での測定および分析が可能になる。この測定感度の増加、および測定プロセス中に収集されるデータ点の数の増加により、タンク較正中のより正確な容積計算につながる。加えて、本技術のシステム１００は、データがリアルタイムで電子的に収集および分析され得るので、タンク１０２の容積を計算するのに必要な時間を短縮する。

要約すると、図９に示すように、既知の位置に対するタンク壁の半径方向オフセットを測定する方法９００は、以下を含み得る。
・ステップ９０５．カメラ１０６をタンク１０２の壁１１２に垂直位置（カメラセンサを重力方向に対向して）に装着する。
・ステップ９１０．「ルーラ」がカメラに向けて対向し、タンクの表面に対して垂直になるよう外側に延在するように、カメラの真上のタンクの表面に「デジタルルーラ」を備える基準物体を用いたロボット車両１０４を装着する。
・ステップ９１５．タンクの側面を上方に車両を移動させ、カメラを使用してルーラの画像をカメラからそれぞれの距離で捕捉する。
・ステップ９２０．カメラの視野内でのルーラの相対的な動きを判定するために、コンピュータビジョンアルゴリズムを使用してコンピューティングデバイス１５０で捕捉した画像を処理し、その結果、タンクの表面に対して垂直な（カメラの視野に直交する）半径方向Ｒにおけるタンク１０２の壁１１２に対する基準線１１０の間のオフセット距離の変化を判定する。
・ステップ９２５．コンピューティングデバイスによって、これらの半径方向オフセットの測定値を記憶媒体に記録し、ここで、測定値は、ルーラとカメラとの間またはタンクの壁１１２上の車両の高度のそれぞれ測定された距離に関連付けられている。
・ステップ９３０．タンクの物理的パラメータを計算し、計算された物理的パラメータは、例えば、タンク壁の輪郭、壁の所与の高度におけるタンクの半径および／または円周、ならびにタンク容積を含み得る。

顕著な態様によれば、開示される実施形態は、コンピュータビジョンを使用して、貯蔵タンクのＯＲＬＭ較正中にオフセットを測定するための様々な手法を実施する。この技術は、車両が検査ステーションに提供されたカメラに対してタンクの側面を垂直に上ってルーラを運ぶ際に、特別に設計されたルーラを使用してデジタル的にオフセットを測定するためのコンピュータビジョンの使用に依存する。１つの例示的な手法によれば、カメラおよびコンピュータビジョンソフトウェアを実行している関連データ処理コンピュータは、カメラの光学ズームを利用して、ロボットが離れていく様子を追跡する。別の例示的なアプローチでは、ズームの使用は任意選択的であり、コンピュータは代わりに、高い空間精度でのパターン化に基づいてオフセットの相対的変化を監視する。

いくつかの実施態様では、カメラ１０６は、測定スケールまたは「ターゲット」１７０（向きを変えることなく）のズームを継続的に行い、カメラの視野に対するターゲットのマーキング（例えば、中心円）の動きを測定するように構成することができ、より具体的には、基準線１１０とも呼ばれる中心光軸に対する相対的な動きを測定する。例えば、カメラは、関連する光学レンズ制御アルゴリズムによって制御され、ターゲットの外側境界が視野に対して特定のサイズ（例えば、一貫した幅）を維持するように、ターゲットがカメラに向かってまたはカメラから遠ざかるにつれて、カメラのズームを自動的に調整するように構成され得る。したがって、ロボットのズームおよび高度に関連する光学系の設定は、基準位置に対する１つ以上の画像内のマーキングの測定された動きを実際のオフセット距離に変換するデータ処理計算において考慮され得る。

いくつかの実施態様では、ルーラは、ルーラの全長に沿って局所的に固有のパターンでマークされる。言い換えれば、マーカ物体は、固有かつ個別に識別可能であり、既知のターゲット物体の表面上の局所領域に提供され得る。さらなる例として、マーカ物体の固有の組み合わせは、ターゲットの表面上の所与の局所領域を固有に識別するために使用され得る。カメラはズームするように構成されている場合とされていない場合があり得るが、コンピュータビジョンシステム（すなわち、様々なコンピュータビジョン処理アルゴリズムを実装するコンピューティングデバイス１５０）は、各測定場所での正確なオフセットを判定するために、マーキングに対する中心ピクセルの場所を判定するように構成され得る。

異なるカメラ光学系を使用して、光学的歪みを軽減し、様々な距離にわたるズームの必要性を最小限に抑え得ることを理解されたい。さらに、ズームの必要性は、例えば、センサの解像度、サイズ、焦点距離、物体のサイズ、および所与の距離で必要な解像度に基づいて、特定の用途に対して計算され得る。より具体的には、例えば、物体を認識するために２ピクセルの高度が必要であると仮定すると、ある距離での解像度（所与の焦点距離、センサのサイズ、およびセンサの垂直解像度）を判定するための式は、次のようになる。

スコープのような特性（平行な光のみがレンズに入射する）を持つレンズを使用した場合、どの距離から物体を観察しても、同じ大きさに「見える」。この場合、視野角は０となる（例えば、視野の画定端は平行である）。このような状況では、ズームは不要であり、距離×焦点距離の項が、観測幅に関連する定数になるため、測定分解能の式はより単純になる。一部のアプリケーションでは、コンピュータビジョンシステムは、各ピクセル（サブピクセル精度を実現する）のアナログデータに起因する２ピクセル未満の変化を検出できる場合があり得る。

図３Ａ〜図３Ｃは、カメラの視野３５０に対する様々な位置で捕捉された例示的な測定スケール３７０の概念的な「画像」を示している。特に、測定スケールは、外側境界３７２、中心円３７４、およびコーナ円３７６、３７７および３７８（それぞれ左下、右下および右上）を含む識別可能なマーキングを含む。

図３Ａに示される画像は、システムの初期セットアップ中に、例えば、車両を壁１１２の上方に移動する前に、カメラによって捕捉された例示的な画像である。セットアップ中、マシンビジョンアルゴリズムを使用してカメラ１０６によって捕捉された画像を分析するように構成されたコンピューティングデバイス１５０は、較正を対象にした１つ以上のステップを実行し、その後に捕捉された画像からオフセット計算を通知する基準を判定するように構成され得る。較正ステップは、ａ）ターゲットの幅、例えば、２つの小さな円３７６と３７７との間にあるピクセルの数の測定、ｂ）画定された基準、例えば、カメラの光軸に対する中間円３７４の中心の位置を記録すること、ｃ）ターゲットの高度、例えば、２つの小さな円３７７と３７８との間にあるピクセルの数を測定することを含み得る。当業者には理解されるように、較正は、例えば、撮像されたターゲットの相対寸法または１つ以上の部分に基づいて、ターゲットのアスペクト比を判定することも含み得る。

図３Ｂに示される画像は、例えば、ロボットがカメラから離れて壁１１２を上方に移動する際に、ターゲット３７０が小さくなり、タンク壁と基準線との間のオフセットの変化（例えば、図３Ｃの矢印３９０で示される法線方向のタンク壁のプロファイルの変化）に起因して、視野３５０内で（矢印３９０で示される）上下方向にシフトし始める可能性があることを示す。明確にするために、図３Ａ〜図３ＣにおいてＷとラベル付けされた視野の側面は、壁に最も近い側面を表す。

図３Ｃに示される画像は、光学ズームがオフセットを測定するために使用され得る方法をさらに示している。特に、システムは、ターゲット３７０のリアルタイム画像を分析し、リアルタイム画像から測定された２つの基準点間の距離（例えば、２つの小さな円３７６、３７７との間のピクセル数）が、較正中に測定された同じ基準点の幅と一致するまで、カメラを制御可能にズームイン（例えば、光学ズームを使用して）するように構成され得る。

その後、システムは、ターゲットの中心、例えば中間円３７５の中心のピクセル場所を記録し、上述したように、それを、図３Ａに示された画像から、較正中に判定された元の場所からの測定された距離オフセットに変換するように構成され得る。加えて、システムは、ターゲットの高度を測定し、ターゲットのアスペクト比を取得して中間円の場所の計算を調整し、それにより、基準位置に対して１つ以上の画像内で測定されたマーキングの動きを、実際のオフセット距離に変換するように構成され得る。

図４Ａは、例示的な測定スケール４７０を示す。図４Ｂおよび図４Ｃは、測定スケール４７０と、コンピュータビジョンを使用してＯＲＬＭを実行するための例示的な方法の様々な段階で撮影された測定スケール４７０の概念的な「画像」をさらに描写する。特に、図４Ａは、デジタルルーラを含む測定スケール４７０を描写する。示されているように、ルーラには、カメラとコンピュータビジョンシステムが、それぞれのオフセット（距離）に直接相関することが知られているルーラ上の固有の位置を認識することを可能にする、固有の（この場合、バイナリエンコーディングされた）形状の配設を含む。形状の位置は、測定スケールの既知の構成（例えば、サイズ、形状、形状の配設、および原点に対するそれぞれの位置）と、ターゲット物体および測定スケールが取り付けられているロボットの既知の構成（例えば、ロボットが壁上に配置されているときの壁とルーラとの間の既知の距離）とに基づいて、それぞれのオフセットに相関することが知られている。図示されているように、形状は、主に、システムが展開されたときにタンク壁に対して法線方向４９０に配置されており、それによって、方向４９０におけるオフセット距離を計算することができる。

用途に応じて、より高倍率のカメラを使用してより高い精度が望まれる場合には、より高解像度のマーキングを提供する統合パターンを含む複数のパターンが採用され得る。したがって、既知のマーキングのパターンに基づいて、システムは、視野４５０内のデジタルルーラの場所に基づいて、タンク壁上のスケールの所与の高度に対するタンクの法線方向４９０のオフセットを測定するように構成され得る。

図４Ｂで強調されているように、カメラとターゲットとの間の比較的短い距離で捕捉された画像の画像分析の間、カメラ、より具体的にはコンピュータビジョンシステムは、ボックス４５０によって包含される視野内のルーラのわずかな部分だけを見ることとなる。したがって、カメラは、焦点を合わせたターゲット上の固有の場所を判定するために、ルーラの全幅と少なくとも２つのマーキングを見得ることが好ましい。

例えば、コンピュータビジョンシステムは、重心検出アルゴリズムを使用して法線方向４９０における各ボックスの中心を見つけ、幅とパターンを別々に測定し、デジタルルーラの既知のパターン構成に基づいて、測定しているボックスがデジタルルーラ上のどの位置に対応するかを判定し得る。次いで、コンピュータビジョンシステムは、中心ピクセルに対する１つ以上のボックスの測定された位置と、ルーラ上のボックスの既知の位置とに基づいて、カメラ画像の中心ピクセルに対応するオフセット測定が何であるかを判定するように構成され得る。

図４Ｃは、距離にわたる測定値を計算するアプローチをさらに示している。より具体的には、カメラとルーラ４７０との間の距離が増加するにつれて、画像内に捕捉される視野４５０が大きくなる。しかしながら、画像分析は上述したのと同じ様式で行われ得る。さらに、ルーラが遠ざかるにつれて解像度が低下し、距離によっては、カメラのズームパラメータを変更する必要な場合がある。ただし、ルーラ自体が基準距離を画定するため、カメラが同じ光軸／基準線上の中心にある限り、ズーム調整によってオフセットの計算とタンク較正に支障をきたすことはない。

前述の例示的な実施形態は、主に、一方向、すなわちタンク壁に対する法線方向のオフセットを測定することを対象としているが、コンピュータビジョンを使用してＯＲＬＭを実行する測定スケールおよび方法は、上部に測定スケールを有し、カメラに対向するターゲットの表面の二次元平面内で法線方向に垂直な水平方向のドリフトを検出するためにも実装され得る。

図５Ａは、法線方向のドリフトに加えて水平ドリフトの測定を可能にするように構成された例示的な測定スケール５７０と、タンク壁上のそれぞれの高度におけるスケールのカメラの視野の概念的な「画像」とを描写する。図５Ｂは、カメラによって捕捉された測定スケール５７０の領域「ａ」の拡大図を示す。より具体的には、スケール５７０は、互いに区別可能な固有のマーカ５７２の複数の列を備える（ここではバーコードによって表されるが、それらは任意の固有の形状であり得る）。図５Ｃは、当業者に理解されるように、例示的なバーコード５７２を示す。固有のマーカ５７２の複数の列を含むスケールを使用することにより、システムは垂直方向（壁に対して法線方向５９０）のドリフトだけでなく、水平方向（法線方向に対して垂直な方向５９５）のドリフトも検出するように構成することができる。好ましくは、カメラおよびコンピュータビジョンシステムは、カメラの光学ズームを利用して、スケールがカメラから離れる、またはカメラに向かって移動する際に少なくとも１つのマーカが視野内にあることを確実にするように構成され得る。したがって、システムは、測定スケールまたは「マーカプレート」（ｘおよびｙ方向の両方）に対するカメラの相対位置を検出するように構成することができる。

図５Ａにおいてａ、ｂおよびｃとして識別された正方形は、３つの異なる例でのカメラの視野を表す。領域ａ）は、例えば、システムのセットアップおよび較正中に、マーカプレートの初期位置で捕捉された視野を表す。領域ｂ）は、例えば、ロボット車両が壁上の異なる場所に配置された結果として、マーカプレートが方向５９０の上方にドリフトする（またはカメラが下方にドリフトする）場合の捕捉された視野を表す。この領域ｂ）には異なる固有のマーカが存在するため、システムは、領域ａ）とｂ）との既知の相対位置に基づいて、ケースａ）とｂ）との間の垂直オフセットを検出することができる。領域ｃ）は、プレートがｘ方向とｙ方向の両方（つまり、水平方向５９５と垂直／法線方向５９０のそれぞれ）にドリフトする例を表しており、両方向に配置された固有のマーカにより、本明細書に記載された例示的なコンピュータビジョンおよび計算方法に従うことによって、水平オフセットおよび垂直オフセットの両方がコンピュータビジョンシステムによって検出され得る。

また、図５Ｂは、スケール５７０の領域「ａ」を描写したカメラの視野の拡大図であり、本明細書にさらに記載されているように、カメラが焦点を合わせたプレート上の特定の中心点を、システムが判定するように構成され得る方法をさらに示す。

より具体的には、ドリフト値は、本質的に、カメラの視野における中間点５８０の座標である。言い換えると、ドリフト値は、２次元測定スケールの特定の座標系の条件で表される、光学基準線によって交差される測定スケール上の特定の場所である。コード幅５８４は、例えばセンチメートル単位で、その幅についての予備知識によって、スケーリング目的で使用され得る。カメラの視野の中間点の座標（ドリフト値）を表す例示的な方程式を以下に示す。下付き文字は、ピクセルまたはセンチメートルの単位を示す。

ｄｘおよびｄｙは、カメラの視野（画像）中心に対するコード中心５８２の座標である。ＣｏｄｅＸとＣｏｄｅＹは、プレートに対するコードの絶対場所を表す。明確にするために、プレートは測定スケールの２次元領域を指す。ＣａｍＸ／ＣａｍＹは、バーコードプレート領域に対するカメラの視野（画像）の中心の位置を示す。

図６Ａ〜図６Ｃは、コンピュータビジョン技術を使用して、図５Ａ〜図５Ｃに関連して考察したように、カメラ（例えば、カメラ１０６）と測定スケール５７０との間の距離を判定するための例示的なアプローチをさらに示す。図６Ａは、カメラに対して相対的な距離Ｄで提供される測定スケール５７０の透視図である。図６Ｂは、例示的なスケール５７０の二次元図であり、コンピュータビジョンを使用してＯＲＬＭを実行するための例示的な方法の様々な段階でカメラによって画像化された視野領域「ａ」および「ｂ」を識別する。図６Ｃは、図６Ｂに示される視野画像正方形「ａ」の拡大図である。理解され得るように、測定スケール５７０がカメラから遠ざかるほど、カメラに表示されるマーカは小さくなる。例えば、これは、図６Ｂの「ａ」および「ｂ」として識別される異なるサイズの視野正方形によって反映される。したがって、光学ズームを徐々に増加させて、マーカを視野内において適度な見かけのサイズに保ち、堅牢な認識を実現する。特定のレンズを使用して、既知の距離と既知の焦点距離でコード幅がどのくらい大きくなるかを知ることにより、距離が計算され得る。光学倍率、距離、見かけのコード幅の関係は、以下のような定数である。

定数は、既知の焦点距離と距離で経験的に計算され得、カメラの光学ズームから抽出され得るその瞬間の焦点距離が分かりさえすれば、定数が適用されて距離を求めることができる。

図７は、前述の例示的なコンピュータビジョンベースの測定技法を使用して法線方向のドリフトに加えて水平ドリフトの測定を可能にするように構成された２つの追加の例示的な測定スケール７７０Ａおよび７７０Ｂを描写する。より具体的には、スケール７７０Ａは、「水平」コード７７２と、コード７７２に対して９０度相対的に回転される「垂直」コードマーカ７７４との両方を備え、したがって、水平コードおよび垂直コードと呼ばれ、それぞれ水平方向および垂直方向に配向されたコードマーカを使用してｘ方向およびｙ方向の両方のオフセットを計算する、すなわち、第１の方向に配向されたマーカからのオフセットを測定するための前に考察された技術を適用し、他の方向に配向されたマーカに対してプロセスを繰り返すことによる別の方法を導入する。

別の例示的な実施態様によれば、スケール７７０ｂは、光学ズームの様々なレベルで作業するための位置決めを可能にする入れ子になったコードマーカ（フラクタルデザイン）を備える。特に、スケール７７０Ｂは、中規模コード７７８および小規模コード７８０とともに、大規模コード７７６の入れ子配設を含む。したがって、ターゲットが近すぎても遠すぎても、利用可能な光学ズームの範囲が制限されている場合、この例示的な構成では、適切にスケーリングされたコードを使用して認識と検出をより容易にすることが可能となる。

コードの特定の形状および構成は、開示された発明の範囲から逸脱することなく、前述の例示的な実施形態とは異なり得る。例えば、測定スケールは、簡単かつ迅速なｘおよびｙオフセット計算を可能にするために、格子状に分布しているＱＲコード（登録商標）のような正方形状のコードを含み得る。さらなる例として、スケールは、コード内の各黒ピクセル自体が実際には完全なＱＲコードであり、一方、白ピクセルは単なる空の空間であるフラクタルＱＲコードを備え得る。加えて、コード自体が機械可読であり、コンピュータシステムによって読み取られたときに符号化された情報を伝える得ることを理解されたい。例えば、所与のコードは、所与のコードの中心座標、サイズ、および本明細書に記載されているようなオフセットを計算するために使用可能な測定スケールに関する他のそのような情報などの情報で符号化され得る。

容器容積を測定するための典型的なシステムおよび方法が、特定の実用的な用途、すなわち、円筒形状を有する大型石油貯蔵容器の容積を測定するという文脈で本明細書に記載されているが、主題となる発明は、この典型的な用途に限定されないことを理解されたい。例えば、いくつかの実施態様では、容器は、中心軸が地面に対して水平に伸長するように配向され得る。本明細書に開示された例示的な技術は、他の形状、例えば矩形タンクを有する容器の容積を較正するために同様に適用可能であるが、そのような代替的な容器形状は、容器の容積を計算するために異なる既知のパラメータのセットを必要とすることがあることを理解されたい。

上記を考慮すると、本発明の例示的な実施形態の１つ以上によれば、タンクの容積を測定するためのシステムは、以下を備えることが理解され得る。
・光センサが垂直方向に露出し、視野が垂直基準線を中心とするように、タンクの表面に対して固定された位置に装着されたカメラ。
・ロボット車両に支持され、底面と、底面に提供された標準化された測定スケールとを有する、基準物体。特に、基準物体は、底面がタンクの壁に対して法線方向に外向きに延在し、カメラによってデジタルルーラが撮像され得るように、カメラに対向するように支持される。さらに、ロボット車両は、測定スケールの少なくとも一部分をカメラデバイスの視野内に維持しながら、壁に沿って垂直方向に移動するように構成され得る。加えて、カメラは、カメラの位置に対して壁を垂直方向に上下に移動する際に、測定スケールの画像を捕捉するようにさらに構成され得る。
・少なくともカメラデバイスとデータ通信するデータ処理コンピュータであって、データ処理コンピュータが、カメラと基準物体との間のそれぞれの距離で、測定スケールを描写し、カメラによって捕捉された画像を受信して分析するように、１つ以上のソフトウェアモジュールの形態で命令を実行するように構成されたプロセッサを備える、データ処理コンピュータ。特に、コンピュータビジョンアルゴリズムを使用するデータ処理コンピュータは、壁上のそれぞれの高度で捕捉された各画像について、垂直基準線と交差すると判定されたスケール上のそれぞれの場所とスケール上の基準場所との間のそれぞれのオフセットを計算するように構成される。さらに、データ処理コンピュータは、計算されたオフセットと、垂直基準線に対応するタンクの既知の半径とに基づいて、所与の高度におけるタンクのそれぞれの半径を計算するようにも構成される。最後に、タンクの容積は、タンク壁の高度に沿った任意の数の所望の高度での、半径および／または円周計算を使用して、データ処理コンピュータによって測定され得、各垂直場所でのタンク壁の連続プロファイルに最適に統合され得る。この測定感度の増加、および測定プロセス中に収集されるデータ点の数の増加により、タンク較正中のより正確な容積計算につながる。

図８は、カメラ１０６および／またはロボット車両１０４の操作を制御し、タンク壁の半径方向のオフセットを判定し捕捉された画像を分析し、および貯蔵タンクの寸法を較正することに関連した様々な操作を実行するものとして、本開示に記載のコンピューティングデバイス１５０を備える１つ以上のコンピューティングデバイスのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントの例示的な構成を示すブロック図である。

コンピューティングデバイスのコンポーネントには、プロセッサ９４０および回路基板９５０が含まれる。回路基板は、プロセッサ９４０によってアクセス可能なメモリ９５５、通信インターフェース９６０、およびコンピュータ可読記憶媒体９６５を含むことができる。回路基板９５０はまた、コンピューティングデバイスに電力を供給するための電源（図示せず）ソースを含むか、またはそれに結合することができる。

プロセッサ９４０および／または回路基板９５０はまた、当業者によって理解されるように、オペレータ（ユーザ）に視覚的に情報を出力するためのディスプレイ９７０、オペレータ入力を受信するためのユーザインターフェース９７５、および音声フィードバックを提供するための音声出力９８０に結合され得る。一例として、プロセッサ９４０は、ディスプレイ９７０から、例えば、較正されている貯蔵容器の寸法を示すコンピュータモデルなどから視覚信号を発し得る。様々なコンポーネントは、回路基板９５０から独立して、または回路基板９５０の一部としてのいずれかで示されているが、このコンポーネントは、様々な構成で配置し得ることを理解することができる。

プロセッサ９４０は、メモリにロードされ得るソフトウェア命令を実行する役割を果たす。プロセッサ９４０は、複数のプロセッサ、マルチプロセッサコア、またはいくつかの他の種類のプロセッサを使用して実装され得る。メモリ９５５は、プロセッサ９４０によってアクセス可能であり、それによって、プロセッサが、メモリ上および／またはストレージ上に記憶された命令を受信および実行することが可能になる。メモリ９５５は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、または任意の他の好適な揮発性もしくは不揮発性のコンピュータ可読記憶媒体を使用して、実装され得る。加えて、メモリ９５５は、固定式でも取り外し可能でもよい。

記憶媒体９９５はまた、特定の実装態様に応じて、様々な形態を採り得る。例えば、記憶媒体９６５は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、書き換え可能な光ディスク、書き換え可能な磁気テープ、または上記の何らかの組み合わせなどの１つ以上のコンポーネントまたはデバイスを含むことができる。記憶媒体９６５はまた、固定式でも、または取り外し可能でも、あるいはクラウドベースのデータ記憶システムなどのリモート装置であり得る（リモートメモリまたはストレージの構成は示されていない）。ストレージは、例えば、本明細書に開示されたシステムおよび方法の態様を操作して実施する間に、測定データの捕捉、各構造物の寸法較正、または使用される、あるいは生成されるデータに関連する情報を記憶するデータベース９８０を維持するために使用され得る。

１つ以上のソフトウェアモジュール９８５は、メモリ９５５内および／または記憶媒体９６５内で符号化されている。このソフトウェアモジュールは、コンピュータプログラムコード、またはプロセッサ９４０内で実行される一組の命令を有する、１つ以上のソフトウェアプログラムまたはアプリケーションを含み得る。本明細書に開示されたシステムおよび方法の操作を実行し、態様を実施するためのそのようなコンピュータプログラムコードまたは命令は、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述され得る。ソフトウェアモジュールはストレージ９６５またはメモリ９５５にローカルに保存され、プロセッサ９４０でローカルに実施されるが、プロセッサは、通信インターフェース９６０を介して、またはローカルまたはワイドエリアネットワークを介してリモートベースのコンピューティングプラットフォームと対話して計算または分析を実行することができる。

ソフトウェアモジュール９８５の実行中、プロセッサ９４０は、コンピュータビジョン技術を使用してＯＲＬＭを実行するための前述のステップに限定することなく、本明細書に記載の測定システムの様々な操作を実行するように構成される。ソフトウェアモジュールは、本明細書に記載された前述のステップおよび他のステップおよび動作を実施するためのコードを含むことができるが、例えば、カメラ１０６（図示せず）を操作し、カメラを使用して画像を捕捉し、カメラのズームなどに関連する動作設定を調整するようにコンピューティングデバイス１５０を構成する画像捕捉モジュール９７０、画像捕捉中に貯蔵容器上の車両１０４（図示せず）の動きを制御するようにプロセッサを構成するロボット車両制御モジュール９７２、基準に対する１つ以上の方向の基準物体のオフセットを計算するように構成されたコンピュータビジョンアルゴリズムを使用して、捕捉された画像を分析するようにプロセッサを構成する（例えば、壁上のそれぞれの高度で捕捉された測定スケールの画像から、壁と垂直基準線との間の半径方向のオフセット距離を計算する）画像分析モジュール９７４と、コンピュータを使用して画像から計算された測定オフセットに基づいて容器の形状を計算してモデル化するようにプロセッサを構成する寸法分析モジュール９７６、および通信ネットワークまたは有線または無線の電子通信接続などの通信接続を介してリモートデバイスと通信するようにプロセッサを構成する通信モジュール９７８に、限定することはない。

ソフトウェアモジュール９８５のプログラムコード、および非一時的コンピュータ可読記憶デバイス（メモリ９５５および／またはストレージ９６５など）のうちの１つ以上は、当業者には既知であるように、本開示に従って製造および／または販売することができるコンピュータプログラム製品を形成することができる。

現段階では、前述の説明のほとんどが、貯蔵容器の容積の較正のための測定デバイスおよびシステム、ならびに方法を対象としているが、本明細書に開示されたシステムおよび方法は、同様に配備され、かつ／または参照したシナリオをはるかに超えるシナリオ、状況、および設定で、実施することができることに留意されたい。

図示または説明されたものよりも多いまたは少ない操作が実行され得ることを理解されたい。また、これらの動作は、説明された操作とは異なる順序でも実行され得る。図面中の類似した数字は、いくつかの図面を通して類似の要素を表し、図面に関連して記載され説明された全てのコンポーネントおよび／またはステップが、全ての実施形態または配置に必要とされるわけではないことが理解されるべきである。

このため、本システムおよび方法について例示した実施形態および配設は、貯蔵容器の容積の較正のためのシステムおよびコンピュータ実施方法、コンピュータシステム、ならびにコンピュータプログラム製品を提供する。図中のフローチャートおよびブロック図は、様々な実施形態および配設によるシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能な実施態様のアーキテクチャ、機能性、および操作を示す。この点について、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、モジュール、セグメント、またはコードの一部分を表し得、これらは、指定された論理機能（複数可）を実施するための１つ以上の実行可能な命令を含む。また、いくつかの代替の実施態様では、ブロック中に記載された機能は、図中に記載された順序とは異なる順序で行われてもよいことにも留意されたい。例えば、連続して示された２つのブロックが、関わる機能性に応じて、実際には、ほぼ同時に実行されてもよく、または時には、逆の順序で実行されてもよい。ブロック図および／またはフローチャート図の各ブロック、ならびにブロック図および／またはフローチャート図におけるブロックの組み合わせは、特定の機能もしくは動作を行う特殊目的ハードウェアベースシステム、または特殊目的ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実装され得ることにも留意することになる。

本明細書で使用される用語は、特定の実施形態のみを説明する目的のためであり、本開示を限定することを意図していない。本明細書で使用するとき、単数形「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、文脈で別に明示していない限り、複数形も含むことを意図している。「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（備える）」および／または「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」という用語は、本明細書において使用される場合、記載される特徴、整数、ステップ、操作、要素、および／または構成要素の存在を明記しているが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、操作、要素、構成要素、および／またはこれらのグループの存在または追加を排除しないことをさらに理解されたい。

また、本明細書において使用される表現および専門用語は、説明目的のものであり、限定として見做されるべきではない。本明細書における「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」、または「ｈａｖｉｎｇ（有する）」、「ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ（包含する）」、「ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ（伴う）」、およびこれらの変形の使用は、これらに続いて列挙されるアイテム、およびこれらの均等物、ならびに追加アイテムを包含することを意味する。

上述の主題は、単に例示として提供されており、限定されるものと解釈されるべきではない。例示的な実施形態ならびに説明および記載された用途に従うことなく、かつ、以降の特許請求の範囲に記載されている本開示の真の趣旨および範囲から逸脱することなく、様々な修正および変更が、本明細書に記載された主題に対して行われ得る。

１００ 基準線
１００ システム
１０２ タンク
１０４ 車両
１０４ ロボット車両
１０６ カメラ
１０８ 基準物体
１０９ 底面
１１０ 垂直基準線
１１２ 壁
１１４ 中心
１２０ 三脚
１５０ コンピューティングシステム

Claims (19)

1. タンクの容積を測定するためのシステムであって、
   光センサを有するカメラであって、前記カメラの光軸が、前記タンクの表面に対して平行であり、それにより、前記タンクの前記表面に対して平行に延在する光学基準線を画定する、カメラと、
   前記タンクの前記表面に沿って選択的に移動可能であり、かつオペレータによって遠隔制御されるように構成された、ロボット車両と、を備え、前記ロボット車両が、
   基準物体であって、前記基準物体の表面上に提供された標準化された測定スケールを有し、かつ前記カメラに対向する、基準物体と、
   前記カメラと通信し、かつ前記タンク上のそれぞれの高度で前記カメラによって捕捉された前記測定スケールの画像を受信する、データプロセッサであって、前記データプロセッサが、プロセッサと、１つ以上のソフトウェアモジュールの形態の実行可能な命令を記憶する、コンピュータ可読非一時的記憶媒体であって、前記実行可能な命令が、前記プロセッサによって実行されたときに、
   前記ロボット車両が前記タンクの前記表面に沿って移動する際に、前記画像に描かれた前記測定スケールから、前記光学基準線に対する前記基準物体の位置を判定するように、および
   前記判定された位置に少なくとも部分的に基づいて、前記タンクの少なくとも一部分の前記容積を計算するように、前記プロセッサを構成する、コンピュータ可読非一時的記憶媒体と、を備える、データプロセッサと、を備える、システム。
2. 前記タンクの前記表面が、タンク壁であり、前記光学基準線を画定する前記光軸が、前記タンク壁に対して平行であり、かつ前記タンク壁の法線方向に対して直交する、垂直方向に前記カメラから離れて延在する、請求項１に記載のシステム。
3. 前記ソフトウェアモジュールが、
   コンピュータビジョンアルゴリズムを使用して、前記カメラによって捕捉された前記測定スケールの前記画像を分析すること、ならびに
   それぞれ、各それぞれの画像について、
   前記垂直基準線と交差する前記測定スケール上の場所を判定すること、および
   前記場所と前記測定スケール上の既知の基準場所との間の１つ以上の方向におけるオフセット距離を計算することにより、前記基準物体の前記位置を判定するように、前記プロセッサを構成する、請求項１に記載のシステム。
4. 前記プロセッサが、各それぞれの画像について、前記計算されたオフセット距離と、前記測定スケール上の前記既知の基準場所に対応する前記タンクの既知の幾何学的形状とに基づいて、前記タンクのサイズパラメータを計算するようにさらに構成されており、前記サイズパラメータが、半径および円周のうちの１つ以上である、請求項３に記載のシステム。
5. 前記プロセッサが、複数の前記画像から計算された前記サイズパラメータに基づいて、前記コンピュータデバイスによって、前記タンクの少なくとも前記一部分の前記容積を計算するようにさらに構成されている、請求項４に記載のシステム。
6. 前記プロセッサが、コンピュータビジョンアルゴリズムを使用して、各それぞれの画像について、前記カメラの光学パラメータと、前記それぞれの画像に描かれた前記測定スケールとの関数としての前記基準物体の前記それぞれの高度を計算するようにさらに構成されている、請求項３に記載のシステム。
7. 前記カメラが、調整可能な光学ズームレンズをさらに備え、前記データプロセッサが、それぞれ、前記画像について、前記カメラによって測定されたカメラズームパラメータに少なくとも部分的に基づいて、その計算を行う、請求項６に記載のシステム。
8. 前記カメラおよびコンピュータビジョンアルゴリズムを使用する前記関連データプロセッサは、前記ロボット車両が前記タンクの前記表面に沿って移動する際に、前記カメラによって捕捉された前記画像内で、前記測定スケールの少なくとも一部分を好適なサイズに維持するために前記カメラの光学ズームレンズを調整するように、および、それぞれ、前記画像に関連付けられた前記カメラズームパラメータを記録するように、構成されており、
   前記プロセッサが、前記関連付けられたカメラズームパラメータと、前記それぞれの画像に描かれた前記測定スケールの少なくとも一部分のサイズとに基づいて、前記それぞれの画像に対する前記基準物体の前記それぞれの高度を計算するように構成されている、請求項７に記載のシステム。
9. 前記ロボット車両が、前記ロボット車両の前記高度を測定するための高度センサを有し、前記高度が、前記タンクの底部および前記カメラのうちの１つ以上に相対的である、請求項２に記載のシステム。
10. 前記タンクの前記表面が、タンク底部であり、前記カメラは、前記光軸および光学基準線が前記タンク底部に対して平行であるように配向されている、請求項１のシステム。
11. 前記カメラが、安定性を増加させるために三脚で装着されており、精度を増加させるために３軸で水平化されている、請求項１のシステム。
12. 前記測定スケールが、長さおよび幅を有する二次元領域であり、かつ前記二次元領域内の既知の位置に提供されたマーカ物体のパターンを備える、請求項１に記載のシステム。
13. 前記プロセッサが、コンピュータビジョンアルゴリズムを使用して、前記垂直基準線に対する前記マーカ物体のうちの１つ以上の相対位置を測定することにより、前記垂直基準線と交差する前記測定スケール上の前記場所を判定するように構成されており、前記オフセット距離が、前記１つ以上のマーカ物体の前記測定された相対位置および前記既知のそれぞれの位置に基づいて計算される、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記マーカ物体が、区別可能な形状および機械可読コードのうちの１つ以上を含む、請求項１２に記載のシステム。
15. 前記マーカ物体が、長さ方向および水平方向のうちの１つ以上に延在するパターンを画定するように配置されている、請求項１２に記載のシステム。
16. 個々のマーカ物体が、長さ方向および水平方向のうちの１つ以上に延在するそれぞれのパターンを画定する、請求項１２に記載のシステム。
17. タンクの容積を測定するための方法であって、
    カメラを提供することであって、前記カメラの光軸が、前記タンクの表面に対して平行であり、それにより、前記タンクの前記表面に対して平行に延在する光学基準線を画定する、提供することと、
    ロボット車両を前記タンクの表面に沿って付勢することであって、前記ロボット車両が、前記基準物体の表面上に提供された標準化された測定スケールを有する基準物体を備え、かつ前記カメラに対向する、付勢することと、
    前記ロボット車両が前記タンクの前記表面に沿って移動する際に、前記カメラを使用して、前記測定スケールの画像を捕捉することと、
    前記カメラと通信し、かつ前記画像を受信するデータプロセッサを用いて、前記基準線が前記標準化された測定スケールと交差する位置の変化を監視することであって、前記データプロセッサが、内部に記憶された実行可能な命令を有するコンピュータ可読非一時的記憶媒体と、前記命令を実行することによって構成されるプロセッサとを備える、監視することと、
    前記データプロセッサを用いて、前記監視するステップに基づいて、前記タンクの前記表面の輪郭を推定することと、
    前記データプロセッサを用いて、前記輪郭データを分析して、前記タンクの容積を計算することと、を含む方法。
18. 前記データプロセッサにより、少なくとも第１の画像から、前記垂直基準線と交差する前記測定スケール上の基準場所を判定することをさらに含み、前記第１の画像が、前記タンク表面上の前記基準物体の所与の高度で捕捉され、
    前記基準線が前記標準化された測定スケールと交差する位置の変化を監視する前記ステップが、複数の画像の各々について、
    前記データプロセッサを用いて、所与の画像から、前記垂直基準線と交差する前記スケール上の場所を判定することと、
    前記データプロセッサを用いて、前記判定された場所と前記基準場所との差を計算することと、を含む、請求項１８に記載の方法。
19. 前記測定スケールが、前記測定スケールの二次元表面領域の上の既知の位置に提供されたマーカ物体のパターンを備え、前記所与の画像に対する前記垂直基準線と交差する前記スケール上の前記場所を判定する前記ステップが、
    コンピュータビジョンアルゴリズムを使用する前記データプロセッサによって、前記垂直基準線に対する前記所与の画像内の前記マーカ物体のうちの１つ以上の位置を測定することと、
    前記１つ以上のマーカ物体の前記既知の位置に基づいて、前記場所を計算することと、を含む、請求項１８に記載の方法。

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