摘要
料仓三维测量对于料仓管理至关重要，但料仓的体积测量技术尚未成熟。随着激光雷达在工业领域的广泛应用，点云处理技术也随之不断发展。本文在现有的固态激光雷达技术的基础上，从点云处理技术的角度对料仓状态监测的关键技术进行了研究，并实现料仓结构的可视化。 本文利用激光雷达、旋转云台等硬件设备搭建了料仓状态监测系统，通过合理的数学分析确定了激光雷达在料仓内的扫描截面，设计出适用于不同款式激光雷达的扫描方案，并进行了一系列软件设计与模拟应用测量。 本系统使用固态激光雷达，借助云台俯仰、旋转功能实现了对料仓全方位的扫描，对采集到的点云数据建立K-D树结构，利用直通滤波器设置条件提取物料的点云数据，并使用统计滤波的方式将错误点与离群点剔除。通过云台角度信息的获取，去除了耗时的粗配准操作，为了提高传统ICP算法完成点云精配准，对点云数据进行SIFT关键点提取，并使用RANSAC算法除去错误的匹配点对，利用坐标均方根误差检验结果符合配准要求，在提高点云配准效率的同时，大大减少了ICP算法配准耗费的时间，完成了对不同角度采集得到的多组点云数据的分析与配准。 针对点云数据分布不均匀的问题，采用数据栅格化的方法，用一定范围内的点云数据的质心代替这部分点云数据，使分布不均匀现象得到改善。将筛选后的点云数据进行平均值、最值信息筛选，完成料位数据输出。利用积分思想将物料分成多个曲顶柱体，求出每一个柱体的体积并积分，完成物料体积、物料质量的计算。最后选择泊松方程曲面重建方法完成料仓的曲面重建工作，取得良好的可视化结果。 完成了软件设计，结合PCL库与MySQL实现了基本功能，确定了不同模块的相互关系，设计了各个界面的功能，并在模拟料仓中对设备进行调试，对采集到的数据进行误差分析，验证了方案的可行性。 与传统料位计相比，本文所设计的系统可以实现料仓可视化以及料位参数的估计。为企业管理人员对料仓的后续操作提供支持与帮助，使企业在工业生产中能够进一步提高经济效益。
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