System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法技术_技高网

一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法技术

技术编号:41403805 阅读:4 留言:0更新日期:2024-05-20 19:29
本发明专利技术涉及一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,包括以下步骤:S1、仓房基本参数录入,录入仓房类型及尺寸;S2、读取粮堆点云数据,并对点云图形进行平移处理;S3、提取靠近仓壁区域的测点;S4、按照就近原则补充仓壁边界上的测点。本发明专利技术涉及粮仓测量的技术领域。本发明专利技术结合粮仓实际,按照就近原则补充粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上的测点,有效解决了粮仓内不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点问题,补充的边界测点与粮堆吻合良好,为基于点云数据的不规则粮堆体积算法提供支撑,让体积算法精度更高,算法程序原理简单,复杂度低,易于理解和编程实现,结果可靠,有利于推动激光雷达技术在粮食行业的推广应用,赋能粮食行业。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及粮仓测量的,尤其是涉及一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法


技术介绍

1、近年来,激光雷达技术发展迅猛,普通激光雷达传感器已下降至千元左右,进入商业化和民用化普及阶段,也为很多学科和行业带来了新的发展机遇。激光点云数据具有重要的应用价值,这一点已经被人们广泛认同。

2、粮仓出入仓作业期间的散粮堆是不规则的,形状复杂多变。粮仓内不规则散粮堆数量准确盘点一直是粮食行业的技术难题,亟待解决。采用传统的人工丈量方式,技术手段落后,耗时费力且测量误差较大,无法满足实际需求。粮堆体积乘以粮堆平均密度得到粮食数量(重量),显然,不规则散粮堆高精度体积算法是解决这一问题的关键,该算法基于点云图形进行。

3、通过激光雷达三维测量装置扫描得到的粮仓点云图形主要包括仓顶、仓壁和粮堆。体积算法需要从粮仓点云图形中提取出粮堆表面测点参与体积计算,而仓壁和仓顶测点不应参与体积计算。粮堆和仓壁一般会有接触,仓壁可作为粮堆的边界。采用剔除法获取粮堆表面测点,剔除仓壁和仓顶余下的即为粮堆。为了剔除仓壁测点,考虑到仓壁和粮堆有接触,将仓壁内缩一定距离作为边界,超出边界的测点均视为仓壁测点进行剔除。

4、然而这种方法粮堆在仓壁边界上的测点一并被剔除了,需要进行补充,否则会影响体积算法结果,而粮仓内的粮堆一般为不规则状态,边界上起伏不定,高差较大,因此补充仓壁边界上测点的难度也更大,传统的点云处理方法多为通用算法,通用算法并不适用上述场景,为此,本专利技术提出了一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,为基于点云数据的不规则粮堆体积算法提供支撑,让体积算法精度更高。


技术实现思路

1、根据现有技术存在的不足,本专利技术的目的是提供一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,以解决上述技术问题。

2、本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的:

3、一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,包括以下步骤:

4、s1、仓房基本参数录入,录入仓房类型及尺寸;

5、s2、读取粮堆点云数据,并对点云图形进行平移处理;

6、s3、提取靠近仓壁区域的测点;

7、s4、按照就近原则补充仓壁边界上的测点。

8、进一步的,所述步骤s1中,仓房类型包括平房仓和筒仓;

9、平房仓的仓房尺寸包括仓房的长度和宽度;

10、筒仓的仓房尺寸为仓房直径。

11、进一步的,所述步骤s2中,对于平房仓,以仓房左下角为原点建立平面直角坐标系,让点云图形中仓房左下角点位于坐标系原点上;

12、对于筒仓,以仓房中心为原点建立平面直角坐标系,让点云图形中仓房中心位于坐标系原点上。

13、进一步的,所述平房仓包括左横墙、右横墙、下纵墙和上纵墙四面墙体,提取每面墙体靠近仓壁区域测点的边界条件为:

14、左横墙:|x|≤δs

15、右横墙:|x-l|≤δs

16、下纵墙:|y|≤δs

17、上纵墙:|y-w|≤δs

18、式中,x和y分别为靠近仓壁区域的测点的横坐标和纵坐标,l为仓房长度,w为仓房宽度,δs为墙体内缩距离。

19、进一步的,所述筒仓靠近仓壁区域测点的边界条件为:

20、|d-r|≤δr

21、

22、式中,x和y分别为靠近仓壁区域的测点的横坐标和纵坐标,d为靠近仓壁区域的测点距离坐标系原点的距离,r为仓房半径,δr为仓壁内缩距离。

23、进一步的,所述步骤s4应用于平房仓的具体方法为:

24、沿四面墙体边界分别进行补点,每隔一定间距补充一个边界点,每面墙体边界上补充测点的数量按下式计算:

25、n=l/δl

26、其中,n为补充的边界测点的数量,l为墙体长度,δl为测点间距;

27、按照就近原则,从靠近仓壁区域测点中查找每个边界点的若干个临近点,查询条件如下:

28、左横墙和右横墙:|y-yw|≤s

29、下纵墙和上纵墙:|x-xw|≤s

30、上式中,x和y分别为靠近仓壁区域的测点的横坐标和纵坐标,xw和yw分别为边界测点的横坐标和纵坐标,s为距离偏差容许值;

31、边界测点的高度计算公式如下:

32、

33、

34、上式中,zw为边界测点的高度,为所有临近测点的平均高度,n为该边界测点的临近测点总数,zi为第i个临近测点的高度。

35、进一步的,所述步骤s4应用于筒仓的具体方法为:

36、沿仓壁边界进行补点,每间隔一定角度补充一个边界点,仓壁边界上(圆周)补充测点数量按下式计算:

37、n=360/δα

38、上式中,n为补充的边界测点的数量,δα为测点角度间隔值;

39、将边界测点和靠近仓壁区域测点进行坐标转换,由空间直角坐标转化为柱坐标(r,θ,z);

40、按照就近原则,从靠近仓壁区域测点中查找每个边界点的若干个临近点,查询条件如下:

41、|θ-θw|≤β

42、上式中,θ为靠近仓壁区域测点的角度,θw为仓壁边界测点的角度,β为角度偏差容许值;

43、边界测点的高度计算公式如下:

44、

45、

46、上式中,zw为边界测点的高度,为所有临近测点的平均高度,n为该边界测点的临近测点总数,zi为第i个临近测点的高度。

47、综上所述,本专利技术包括以下至少一种有益技术效果:

48、1.本专利技术结合粮仓实际,按照就近原则补充粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上的测点,有效解决了粮仓内不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点问题,补充的边界测点与粮堆形态吻合良好,为基于点云数据的不规则粮堆体积算法提供支撑,让体积算法精度更高。

49、2.本专利技术中算法程序原理简单,复杂度低,易于理解和编程实现,结果可靠,有利于推动激光雷达技术在粮食行业的推广应用,赋能粮食行业,提升粮食行业信息化与智能化技术水平。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:所述步骤S1中,仓房类型包括平房仓和筒仓;

3.根据权利要求2所述的一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:所述步骤S2中,对于平房仓,以仓房左下角为原点建立平面直角坐标系,让点云图形中仓房左下角点位于坐标系原点上;

4.根据权利要求3所述的一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:所述平房仓包括左横墙、右横墙、下纵墙和上纵墙四面墙体,提取每面墙体靠近仓壁区域测点的边界条件为:

5.根据权利要求3所述的一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:所述筒仓靠近仓壁区域测点的边界条件为:

6.根据权利要求4所述的一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:所述步骤S4应用于平房仓的具体方法为:

7.根据权利要求5所述的一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:所述步骤S4应用于筒仓的具体方法为:

...

【技术特征摘要】

1.一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:所述步骤s1中,仓房类型包括平房仓和筒仓;

3.根据权利要求2所述的一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特征在于:所述步骤s2中,对于平房仓,以仓房左下角为原点建立平面直角坐标系,让点云图形中仓房左下角点位于坐标系原点上;

4.根据权利要求3所述的一种粮仓不规则粮堆点云图形仓壁边界上补点方法,其特...

【专利技术属性】
技术研发人员:王录民刘永超许启铿袁庆利揣君
申请(专利权)人:郑州工大粮安科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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