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摘要：

糧倉清倉查庫是糧食儲藏管理中必不可少的環(huán)節(jié)，關(guān)系國內(nèi)糧食的宏觀調(diào)控。該文針對傳統(tǒng)的清倉查庫方式中效率低，準(zhǔn)確率低的問題，在搭建三維激光監(jiān)測系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出基于三維激光掃描的糧堆快速三維建模與體積計算方法。利用三維激光測距傳感器掃描糧堆表面輪廓，獲取表面三維點云，再根據(jù)Delaunay原則對點云進(jìn)行三角劃分，最終利用微軟WPF技術(shù)的3D渲染引擎完成糧堆三維模型的建立，而系統(tǒng)中糧堆體積的快速計算采用方格網(wǎng)算法。利用該系統(tǒng)在實驗室搭建的試驗糧堆上進(jìn)行了試驗。系統(tǒng)利用處理后的標(biāo)準(zhǔn)點云數(shù)據(jù)可快速準(zhǔn)確地完成糧堆三維模型的建立。通過對試驗數(shù)據(jù)的處理和分析，結(jié)果顯示利用該系統(tǒng)對糧堆掃描后計算出的體積與真實體積的相對誤差的平均值僅為0.318%。驗證了該系統(tǒng)中所使用的體積計算方法的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。該研究為糧倉的清倉查庫提供了一種高效準(zhǔn)確的方法。

關(guān)鍵詞：

三維；設(shè)計；模型；糧倉；三維激光測距；點云；三維模型；體積

民以食為天，糧食儲藏關(guān)系軍需民食，也關(guān)系國家安全和穩(wěn)定發(fā)展。全國糧倉清倉查庫能獲得糧食總量，有利于更加準(zhǔn)確地判斷國內(nèi)糧食供求形勢，增強糧食工作的預(yù)見性和針對性，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展服務(wù)，也有利于切實抓好糧食生產(chǎn)，夯實國家糧食宏觀調(diào)控的物質(zhì)基礎(chǔ)，為經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快發(fā)展提供有力保障[1-2]。然而隨著糧倉規(guī)模的擴(kuò)大和種類的變化，糧倉的統(tǒng)計工作變得越來越復(fù)雜[3]。如今數(shù)字化糧倉技術(shù)為糧食儲藏及管理的智能化提供了強有力的支持。它利用先進(jìn)的測繪技術(shù)，快速掃描采集糧堆的信息后傳輸給計算機(jī)軟件進(jìn)行處理建模并計算體積和質(zhì)量。目前國內(nèi)外的清倉查庫方法主要包括傳統(tǒng)人工測量和激光掃描測繪。在傳統(tǒng)的清倉查庫中，人們首先是將糧堆進(jìn)行整形，將其整形成截面為梯形或者底面為圓形的糧堆，然后再采用人工丈量的方式來測得糧堆的長寬等數(shù)據(jù)，最后利用數(shù)學(xué)公式來得到存糧的體積，這種方法一方面會消耗大量的人力資源和時間，另一方面得到的結(jié)果也存在較大的誤差[3-4]。三維激光掃描測繪技術(shù)能快速、精確的獲取物體的三維信息，目前在航空航天等眾多行業(yè)都有廣泛的應(yīng)用，特別在大型發(fā)電廠的煤場盤點中的應(yīng)用已相當(dāng)成熟，利用三維激光測距儀來獲取煤場煤堆的3D模型及存煤量[5-6]。但是在糧倉中的應(yīng)用還不是很廣泛，朱鐵軍等[7]提出了利用三維激光掃描糧堆，根據(jù)掃描的輪廓信息計算糧堆上方空氣層的體積，再利用糧倉體積減去空氣層體積的方式得到糧堆體積，這種方法一方面需要在激光掃描時得到均勻的點云數(shù)據(jù)，這在實際測量中不容易實現(xiàn)，另一方面利用兩體積之差得到糧堆體積會加大誤差。曾敬文等[8]提出利用立方體等高線計算體積，但是搜索等高線的過程相對復(fù)雜。Ren等[9]利用測距傳感器對糧倉進(jìn)行了非接觸式測量，然后采用多重積分的方式計算體積。為了更精確實現(xiàn)糧堆三維重構(gòu)以及提高糧堆體積計算的準(zhǔn)確性和效率，本文提出利用WPF進(jìn)行三維重構(gòu)和方格網(wǎng)算法計算糧堆體積的設(shè)計。

1系統(tǒng)設(shè)計與數(shù)據(jù)處理

1.1三維激光掃描系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集利用三維激光測距儀，三維激光測距儀能獲得距掃描點的距離并結(jié)合自身的位置以及角度等信息得到掃描點的三維坐標(biāo)，如圖1所示，再利用公式（1）即可得到采樣特征點距離底面的距離。經(jīng)過三維激光測距儀在糧堆上方多個位置多次掃描，即可得到糧堆的三維點集合，通常將此類三維點集合稱為點云。

1.2原始點云數(shù)據(jù)的處理在糧倉中，隨著懸臂的移動，激光傳感器采集到糧堆表面某點的距離，然后結(jié)合傳感器自身的位置將其轉(zhuǎn)換為特征點距糧堆底面的距離。

1.2.1數(shù)據(jù)去噪利用三維激光測距儀采集糧堆特征點坐標(biāo)時，不免會受到空間中塵埃等因素的影響，從而出現(xiàn)毛刺，這些毛刺點對于三維模型的重建和糧堆體積的計算結(jié)果都有較大影響。在本系統(tǒng)中采用中值濾波的方式將毛刺點過濾。中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)，它的原理是把某點的值用其鄰近的點的中值代替。對于每一條掃描線，按照糧堆輪廓的變化趨勢來判斷，對于突變明顯的點則認(rèn)為是毛刺，采取中值濾波消除該噪聲點。

1.2.2數(shù)據(jù)拼接受到糧堆面積大等因素的影響，三維激光測距設(shè)備無法在單一的位置掃描到完整的糧堆數(shù)據(jù)，因而需要在多個位置進(jìn)行多次掃描，每次掃描得到的數(shù)據(jù)所在的坐標(biāo)系也不同。為得到整個糧堆的完整點云數(shù)據(jù)，需要對多次的掃描結(jié)果進(jìn)行拼接。拼接即利用轉(zhuǎn)換矩陣和轉(zhuǎn)換向量將處于不同坐標(biāo)系下的點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同一個坐標(biāo)系下。

1.2.3數(shù)據(jù)網(wǎng)格化通過三維激光測距儀采取到的原始點云數(shù)據(jù)量龐大，一般都會達(dá)到幾十萬個點，而且數(shù)據(jù)點分布不均，如果對原始點云數(shù)據(jù)直接進(jìn)行分析和建模會非常復(fù)雜。將散亂點云數(shù)據(jù)規(guī)格化為標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)格點云數(shù)據(jù)。規(guī)格化點云數(shù)據(jù)在簡單化建模計算的同時，也使點云數(shù)量得到了簡化。將散亂點云規(guī)格化為標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)格點云數(shù)據(jù)的過程主要包括網(wǎng)格初始化和散亂點云的高度值轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格交點的高度值。網(wǎng)格初始化中把糧倉底面劃分若干小方格，網(wǎng)格交點的默認(rèn)初始值為0。將散亂點云轉(zhuǎn)化為網(wǎng)格交點的過程采用反向加權(quán)平均的算法。對于某個網(wǎng)格交點周圍的點云，將這些點云的高度值加權(quán)平均得到該點的高度值。權(quán)值根據(jù)散亂點距交點的距離來確定，距離越遠(yuǎn)，權(quán)值越小。

1.3體積與質(zhì)量計算方法糧堆是不規(guī)則形狀，傳統(tǒng)方法是將糧堆整形，利用數(shù)學(xué)理論中的體積公式計算，一般誤差較大。在此系統(tǒng)中體積計算采用方格網(wǎng)算法，利用處理建模好的標(biāo)準(zhǔn)點云數(shù)據(jù)，將糧堆的底面分為標(biāo)準(zhǔn)的方格網(wǎng)，此方格網(wǎng)與采集到的點云數(shù)據(jù)處理后的標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格相對應(yīng)，整個糧堆可認(rèn)為是由數(shù)個以方格為底的柱體組成，體積可由這數(shù)個柱狀的體積之和表示[6]。每個方格的4個頂點分別對應(yīng)糧堆標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格點云中相鄰的4個點，每個點的值代表糧堆上的表面特征點距離糧倉底面的距離，取4個點的高度值的平均值作為柱狀體的等效高，再按照柱體的體積公式就能得到每個柱狀體的體積，將它們累加起來即得到整個糧堆的體積V[7-8]。

2系統(tǒng)硬件組成

糧倉3D測量系統(tǒng)主要由三維激光測距儀、檢測計算機(jī)終端、測量懸臂及支架組成。激光測距儀采用德國SICK的DME5000三維激光測距儀，測量范圍0.1～300m，測量精確度為±30mm，模擬輸出范圍為0～20mA。在糧場建立檢測網(wǎng)和空間坐標(biāo)系，將三維激光測距儀安裝在斗輪機(jī)或堆取料機(jī)的懸臂上，隨著懸臂的移動，測距儀采集傳感器到谷堆某點的距離值以及角度，再結(jié)合傳感器自身的位置得到特征點的三維坐標(biāo)。糧倉一般分為矩形糧倉和圓形糧倉，對于不同的糧倉，硬件設(shè)備安裝形式不同。如圖2a所示為矩形糧倉的糧倉測繪設(shè)備安裝示意圖，激光傳感器掛在懸臂上并可在懸臂上沿懸臂移動，而懸臂一端安裝在滑道上可沿滑道水平移動，從而使激光傳感器實現(xiàn)了無死角掃描糧堆。如圖2b所示為圓形糧倉的安裝示意圖，相比矩形糧倉的區(qū)別是懸臂是繞著圓形糧倉的中心點的軸旋轉(zhuǎn)移動，以此來達(dá)到無死角測量。

3軟件模塊設(shè)計

本設(shè)計將通過硬件系統(tǒng)采集到的糧堆特征點來構(gòu)建糧堆的三維模型，根據(jù)不同的構(gòu)建方式呈現(xiàn)散點模型、線框模型以及立體模型。軟件接收激光測距儀采集的糧堆原始點云數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，將原始離散點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格點云數(shù)據(jù)，最后利用建模完成的標(biāo)準(zhǔn)矩陣式點云數(shù)據(jù)，進(jìn)行三角剖分，建立糧堆的3D模型送往渲染引擎渲染顯示，最終生成糧堆體積報表和外觀3D模型，如圖3所示。三維模型渲染流程如圖4所示。三角劃分的結(jié)果直接決定了曲面的渲染擬合效果。數(shù)據(jù)存儲在一個標(biāo)準(zhǔn)矩陣數(shù)組中，根據(jù)Delaunay三角劃分原則，選擇以矩陣中相鄰的4個數(shù)為單位，每4個點可劃分為2個三角形，即通過對角線劃分，通過劃分后的三角網(wǎng)構(gòu)成曲面網(wǎng)格[15-16]，如圖5所示。在三維建模中，需要對其進(jìn)行平移縮放變換，以便讓我們建立的三維圖像能得到完全顯示。為實現(xiàn)整個3D物體的變換，即對每一個坐標(biāo)點進(jìn)行位置變換，一個三維坐標(biāo)點可以通過變換矩陣變?yōu)榱硗庖粋€三維坐標(biāo)。

4試驗驗證

4.1實驗室試驗利用此系統(tǒng)在北京林業(yè)大學(xué)控制實驗室搭建的試驗糧堆上進(jìn)行了試驗，經(jīng)精確人工測量得到試驗糧堆的真實體積大小為2.205m3。應(yīng)用該系統(tǒng)在試驗糧堆上方進(jìn)行了完整的10次掃描，經(jīng)過數(shù)據(jù)網(wǎng)格化處理，將點云數(shù)據(jù)傳回計算機(jī)軟件進(jìn)行的三維建模效果如圖6所示。通過對以上試驗數(shù)據(jù)的分析，測量體積與真實體積的平均相對誤差為0.318%，最大誤差為0.58%，由此可知該系統(tǒng)的測量準(zhǔn)確度高，結(jié)果可靠。另外系統(tǒng)測量體積的標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.0083m3，由此體現(xiàn)系統(tǒng)測量穩(wěn)定性好。

4.2河北滄州糧倉試驗同樣利用此系統(tǒng)在河北某圓形糧倉進(jìn)行了試驗。已知該糧倉以前采用的是人工丈量的方式得到糧堆的體積和質(zhì)量。經(jīng)過完整的10次掃描得到原始點云，經(jīng)數(shù)據(jù)處理將原始點云網(wǎng)格化為6724個點，這些點在xy平面上分布在均勻的方格網(wǎng)上呈矩陣排列。如圖7a所示是某次掃描所采集到的糧堆點云所形成的3D散點模型，圖7b是將這些進(jìn)行曲面重構(gòu)后形成的曲面模型。對糧堆重復(fù)測量10次，體積計算結(jié)果如表2所示。對以上測量結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可得系統(tǒng)測量體積平均值為22469.97m3，標(biāo)準(zhǔn)偏差為42.92m3，而人工丈量的平均值22466.5m3，標(biāo)準(zhǔn)偏差為70.25m3。利用系統(tǒng)方格體積算法得出的體積結(jié)果相對人工丈量結(jié)果相對標(biāo)準(zhǔn)偏差小，重復(fù)性高，體積測量穩(wěn)定性高。

5結(jié)論

1）本研究針對傳統(tǒng)清倉查庫方式中存在的準(zhǔn)確率低，穩(wěn)定性不高的問題，設(shè)計并實現(xiàn)了基于三維激光掃描技術(shù)的糧倉測繪系統(tǒng)。在糧堆三維重構(gòu)中，采用了WPF技術(shù)，充分利用WPF的技術(shù)特點，優(yōu)化軟件界面，利用其高效的3D渲染引擎，強大的紋理映射功能再現(xiàn)糧倉糧堆的三維模型，WPF技術(shù)對于硬件的消耗小，避免了采用OpenGL渲染對硬件消耗大的缺點。軟件同時利用方格網(wǎng)算法計算糧堆的體積。2）應(yīng)用此系統(tǒng)分別在實驗室和河北滄州一糧倉內(nèi)分別進(jìn)行了試驗，經(jīng)過對試驗糧堆的結(jié)果的分析，系統(tǒng)測量體積與真實體積的相對誤差的平均值為0.318%，標(biāo)準(zhǔn)偏差小，在河北滄州的試驗中，傳統(tǒng)人工測量的標(biāo)準(zhǔn)差為70.25m3，而系統(tǒng)測量的標(biāo)準(zhǔn)差僅為42.92m3。因此系統(tǒng)具有較高的測量精度以及較好的穩(wěn)定性。

作者：趙燕東 涂佳炎 劉圣波 杜興元 單位：北京林業(yè)大學(xué)工學(xué)院 中科航宇（北京）自動化工程技術(shù)有限公司