(42-3) 20 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Методика автоматической регистрации 3D-измерений сыпучих объектов в зернохранилищах
Астапенко Н.В., Кошеков К.Т., Колесников А.Н.

Северо-Казахстанский государственный университет имени М. Козыбаева, Петропавловск, Республика Казахстан,

 IT company Arbonaut, Йоэнсуу, Финляндия

 PDF, 1079 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-3-510-520

Страницы: 510-520.

Аннотация:
В данной работе предлагается методика организации автоматического бесконтактного получения трёхмерных координат точек поверхности, образуемой в результате заполнения зернохранилища. Необходимость автоматической регистрации точечных измерений поверхности обусловлена задачей точного измерения объёмов сыпучих материалов в области инвентаризации складов сырья и готовой продукции. Особенность методики заключается в получении и распознавании изображений поверхности, на которых искомые точки выделены световыми пятнами лазеров. Процесс распознавания тесно связан с техническими характеристиками камеры и определённым порядком размещения комплекта лазерных диодов. Авторы рассматривают такие задачи, как определение параметров и месторасположения регистрирующих камер, определение количества и порядка размещения лазерных диодов, получение 3D-измерений по набору изображений, определение формы и порядка хранения результатов измерения. В результате проведённых экспериментов было доказано, что предложенное решение, использующее возможности методов фотограмметрии и лазерного сканирования, имеет ряд преимуществ перед существующими методами: экономичность, точность, возможность автоматизации, возможность использования в любой момент хранения зерна, возможность дистанционного слежения. Компьютеризация описываемых приёмов позволяет не только проводить однократные измерения объёмов, но и осуществлять регулярный бесконтактный мониторинг сложных поверхностей в закрытых складах, необходимый для принятия управленческих решений.

Ключевые слова:
обработка изображений, 3D-измерения,автоматизация, бесконтактные технологии, зернохранилище.

Цитирование:
Астапенко, Н.В. Методика автоматической регистрации 3D-измерений сыпучих объектов в зернохранилищах / Н.В. Астапенко, К.Т. Кошеков, А.Н. Колесников // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 3. – С. 510-520. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-3-510-520.

Литература:

  1. Мырзабекова, А.М. Обзор современных систем для хранения зерновых культур / А.М. Мырзабекова // VI Научно-практическая конференция «Информационно-измерительная техника и технологии». – 2015. – С. 95-101.
  2. Song, J. Measurement and control system based on wireless senor network for granary / J. Song, K. Wang, X. Zhang // 5th International Conference on Education, Management, Information and Medicine (EMIM). – 2015. – P. 256-260. – DOI: 10.2991/emim-15.2015.50.
  3. Liu, J. Design of granary temperature monitoring system based on virtual instrument technology // Advanced Materials Research. – 2012. – Vol. 542-543. – P. 212-216. – DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.542-543.212.
  4. Galande, S.G. A parameter monitoring and control of grain storage by embedded system / S.G. Galande, G.H. Agrawal, M.S. Anap // International Journal of Informative & Futuristic Research. – 2015. – Vol. 2, Issue 11. – P. 4172-4179.
  5. Ковров, А.А. Технология расчёта объёмов породы в маркшейдерии с использованием наземного лазерного сканера RIEGL LMS Z420I // Маркшейдерский вестник. – 2009. – № 1. – С. 35-37.
  6. Измерение объёмов выработки и сырья на складах. СоюзГипрозем [Электронный ресурс]. – URL: http://www.souzgiprozem.ru/izyskaniya-izmerenie-obemov-vyrabotki-syriya.html (дата обращения 15.01.2018).
  7. Высокоточное измерение объёмов сыпучих материалов и инвентаризация складов сырья. [Электронный ресурс]. – URL: http://www.ngce.ru/izmerenie_obemov_sypuchih_materialov.html (дата обращения 15.01.2018).
  8. Определение объёма сыпучих материалов методом лазерного сканирования [Электронный ресурс]. – URL: http://trimetari.com/ru/proekty/opredelenie-obemov-sypuchih-materialov-metodom-lazernogo-skanirovaniya (дата обращения 15.01.2018).
  9. Koshekov, K.T. Fuel cell diagnostics using identification measurement theory / K.T. Koshekov, Yu.N. Klikushin, V.Yu. Kobenko, Yu.K. Evdokimov, A.V. Demyanenko // Journal of Fuel Cell Science and Technology – 2014. – Vol. 11, Issue 5. – 051003. – DOI: 10.1115/1.4027395.
  10. Кошеков, К.Т. Систематизация и выбор методов распознавания поверхности для автоматизированной информационной системы мониторинга зернохранилища / К.Т. Кошеков, Н.В. Астапенко. – В кн.: Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. Международная научая конференция «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология»: сб. материалов в 2 т. – Новосибирск: СГУГиТ, 2016. – Т. 4, № 1. – С. 38-42.
  11. Середович, В.А. Наземное лазерное сканирование / В.А. Середович, А.В. Комиссаров, Д.В. Комиссаров, Т.А. Широкова. – Новосибирск: СГГА, 2009 – 261 с. – ISBN: 978-5-87693-336-2.
  12. Кошан, Е.К. Возможности, преимущества и недостатки наземного лазерного сканирования / Е.К. Кошан //Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2017. – Т. 9, № 1. – С. 27-30.
  13. Kadobayashi, R. Comparison and evaluation of laser scanning and photogrammetry and their combined use for digital recording of cultural heritage / R. Kadobayashi, N. Kochi, H. Otani, R. Furukawa // XXth ISPRS Congress: Proceedings of Commission V. – 2004. – WG V/4.
  14. Рой, Д.Н. Опыт применения метода наземного лазерного сканирования для работ в области историко-культур­ного наследия / Д.Н. Рой // ГеоПрофи. – 2007. – № 2. – С. 20-23.
  15. Qing, Sh. Point cloud simplification algorithm based on particle swarm optimization for online measurement of stored bulk grain / Sh. Qing, X. Tao, T. Yoshino, Z. Yujie, Y. Wenting, Z. Hang // International journal of agricultural and biological engineering. – 2016. – Vol. 9(1). – P. 71-78. – DOI: 10.3965/j.ijabe.20160901.1805.
  16. Cheng, L. A symmetry-based method for LiDAR point registration / L. Cheng, Y. Wu, S. Chen, W. Zong, Y. Yuan, Y. Sun, Q. Zhuang, M. Li // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. – 2018. – Vol. 11, Issue 1. – P. 285-299. – DOI: 10.1109/JSTARS.2017.2752765.
  17. Кошеков, К.Т. Метод и алгоритм вычисления объёма заданной дискретно 3D поверхности с помощью полиномов Лагранжа / К.Т. Кошеков, Н.В. Астапенко // Математические структуры и моделирование. – 2016. – № 3(39). – С. 86-92.
  18. Sansoni, G. State-of-the-art and applications of 3D imaging sensors in industry, cultural heritage, medicine, and criminal investigation / G. Sansoni, M. Trebeschi, F. Docchio // Sensors. – 2009. – Vol. 9, Issue 1. – P. 568-601. – DOI: 10.3390/s90100568.
  19. Blais, F. Practical considerations for a design of a high precision 3-D laser scanner system / F. Blais, M. Rioux, J.-A. Beraldin // Proc. SPIE. – 1988. – Vol. 959. – P. 225-246. – DOI: 10.1117/12.947787.
  20. Дамьяновски, В. CCTV. Библия видеонаблюдения. Цифровые и сетевые технологии / В. Дамьяновски. – пер. с англ. – М.: ООО «Ай-Эс-Эс Пресс», 2006. – 480 с. – ISBN: 5-87049-260-2.
  21. Astapenko, N.V. Design of the granary technological process control subsystem for monitoring of the grain volume in a silo / N.V. Astapenko, K.T. Koshekov, P.A. Petrov // 10th IEEE International Scientific and Technical Conference on Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics). – 2016. – DOI: 10.1109/Dynamics.2016.7818971.
  22. Astapenko, N.V. Automated control scheming of granary operating procedures / N.V. Astapenko, K.T. Koshekov, A.N. Kolesnikov, A.A. Kashevkin, N.Yu. Gurin // Asian Journal of Applied Sciences. – 2017. – Vol. 5(3). – P. 634-641. – DOI: 10.24203/ajas.v5i3.4502.
    23. © 2009, IPSI RAS
    Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20