[RU]

Изобретение относится к сельскому хозяйству, а именно к обеспечению автоматизации технологических процессов хранения зерна. Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, заключается в осуществлении регулярного автоматического контроля заполнения зернохранилища, проведении анализа полученных данных, выявлении возможной недостачи зерна, формировании рекомендаций для управления. Технический результат достигается за счет использования видеокамер и набора лазерных диодов, позволяющих сформировать массив 3D-точек поверхности зерна на регулярной основе. Сущность изобретения заключается в осуществлении способа измерения объема зерна в зернохранилище на основе получения трехмерных координат точек поверхности, образованной в результате заполнения зернохранилища. Лазерные диоды используются в качестве маркеров, их расположение статично и задает некоторую регулярную сетку. Камеры фиксируют положение точек от лучей лазеров на поверхности и передают полученные изображения на сервер по wi-fi. Приложение на сервере выполняет получение 3D-измерений по набору изображений и производит вычисление объема заполнения зернохранилища. Внедрение данного способа позволяет осуществлять регулярный бесконтактный мониторинг сложных поверхностей в закрытых складах, необходимый для принятия управленческих решений.

(57) Реферат / Формула:

Изобретение относится к сельскому хозяйству, а именно к обеспечению автоматизации технологических процессов хранения зерна. Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, заключается в осуществлении регулярного автоматического контроля заполнения зернохранилища, проведении анализа полученных данных, выявлении возможной недостачи зерна, формировании рекомендаций для управления. Технический результат достигается за счет использования видеокамер и набора лазерных диодов, позволяющих сформировать массив 3D-точек поверхности зерна на регулярной основе. Сущность изобретения заключается в осуществлении способа измерения объема зерна в зернохранилище на основе получения трехмерных координат точек поверхности, образованной в результате заполнения зернохранилища. Лазерные диоды используются в качестве маркеров, их расположение статично и задает некоторую регулярную сетку. Камеры фиксируют положение точек от лучей лазеров на поверхности и передают полученные изображения на сервер по wi-fi. Приложение на сервере выполняет получение 3D-измерений по набору изображений и производит вычисление объема заполнения зернохранилища. Внедрение данного способа позволяет осуществлять регулярный бесконтактный мониторинг сложных поверхностей в закрытых складах, необходимый для принятия управленческих решений.

---

Евразийское (21) 201700618 (13) A1
патентное
ведомство
(12) ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ЕВРАЗИЙСКОЙ ЗАЯВКЕ
(43) Дата публикации заявки 2019.01.31
(22) Дата подачи заявки 2017.11.13
(51) Int. Cl.
G01F 22/00 (2006.01) G01B 11/24 (2006.01) G06T 7/00 (2017.01)
(54) СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЪЕМА ЗЕРНА В ЗЕРНОХРАНИЛИЩАХ НА ОСНОВЕ БЕСКОНТАКТНЫХ 3Б-ИЗМЕРЕНИЙ
(31) 2017/0587.1
(32) 2017.07.12
(33) KZ
(96) KZ2017/079 (KZ) 2017.11.13
(71) Заявитель: КОШЕКОВ КАЙРАТ ТЕМИРБАЕВИЧ (KZ)
(72) Изобретатель:
Кошеков Кайрат Темирбаевич, Астапенко Наталья Владимировна, Демьяненко Александр Валентинович
(KZ)
(57) Изобретение относится к сельскому хозяйству, а именно к обеспечению автоматизации технологических процессов хранения зерна. Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, заключается в осуществлении регулярного автоматического контроля заполнения зернохранилища, проведении анализа полученных данных, выявлении возможной недостачи зерна, формировании рекомендаций для управления. Технический результат достигается за счет использования видеокамер и набора лазерных диодов, позволяющих сформировать массив 3Б-точек поверхности зерна на регулярной основе. Сущность изобретения заключается в осуществлении способа измерения объема зерна в зернохранилище на основе получения трехмерных координат точек поверхности, образованной в результате заполнения зернохранилища. Лазерные диоды используются в качестве маркеров, их расположение статично и задает некоторую регулярную сетку. Камеры фиксируют положение точек от лучей лазеров на поверхности и передают полученные изображения на сервер по wi-fi. Приложение на сервере выполняет получение 3Б-измерений по набору изображений и производит вычисление объема заполнения зернохранилища. Внедрение данного способа позволяет осуществлять регулярный бесконтактный мониторинг сложных поверхностей в закрытых складах, необходимый для принятия управленческих решений.
Описание изобретения "'/ t;
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D -
измерений" MKHG01N21/85 G011R/31/00 С 25В15/06 С25С7/06/
Изобретение относится к сельскому хозяйству, а именно к обеспечению количественно-качественной сохранности зерна. Для обеспечения количественно-качественной сохранности зерна традиционно проводится только визуальный осмотр хранения зерна. Однако, практика показала, что традиционные формы организации работы зернохранилищ выявляют такие глобальные проблемы, как хищение зерна и сохранение качества зерна. ,^
При определении наполненности зернохранилища необходимо учитывать Некоторые особенности работы с сыпучими материалами, такие как наличие сложной формы поверхности продукта (наличие горки, воронки, кусковые слипнувшиеся комки).
Известны два способа измерения объемов неровных тел: вычисление объема тела при помощи емкости с водой и вычисление объема тела через разбиение его на правильные геометрические фигуры (http//u ztes.t га abstracts/idabst ract=216487 (просмотр 22.06.2017). Недостаток этих способов расчета в том, что первый способ очень сложно организовать с габаритными объектами, реализация же второго способа представляет собой сложную задачу, т. к. нельзя явно выделить правильные геометрические фигуры.
Известен способ хранения зерна (патент РК № 31368. Опубл. 2016, № 8). В известном способе для контроля процесса хранения зерна в зернохранилище используют автоматизированную систему управления для определения температуры зерновой массы и при наличии местного перегрева производят изъятие его, не определяя при этом объема оставшегося качественного зерна. Недостаток известного способа - в трудоемкости процесса и отсутствие показателя объема зерна после изъятия перегревшего.
Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение заключается в том, что оно позволяет осуществлять ежедневный контроль заполнения зернохранилища, проводить анализ полученных данных, выявить возможную недостачу зерна, осуществлять контроль качества зерна.
Технический результат достигается за счет использования видеокамер и набора лазерных диодов, позволяющих сформировать массив 3D точек поверхности зерна на регулярной основе.
Сущность изобретения заключается в осуществлении способа измерения объема зерна в зернохранилище на основе бесконтактных 3D измерений и получении координат точек поверхности, образующейся в зернохранилище в результате его заполнения.
Способ осуществляется в виде последовательности следующих этапов:
Этап 1
Этап 2
Этап 3
Получение облака
Обработка
Вычисление объема
точек
полученных данных
поверхности
В 1 этап входит аналого-цифровое преобразование данных: сканирование аналоговых оригиналов с последующей векторизацией, а также импорт готовых цифровых данных. Требуется получить данные о дальности для некоторого набора различных фрагментов, которыё~в%)вокупности содержат всю поверхность объекта. Далее происходит регистрация или совмещение карт глубин каждого фрагмента. Облако точек представляет собой набор точек поверхности, заданных тремя значениями координат х, у, z. Чем плотнее облако точек, тем точнее будет результат вычислений.
На этапе получения данных, предполагается использование видеокамерь! и наббра лазерных диодов, позволяющих в дальнейшем получить облако точек поверхности зерна в зернохранилище. Важным условием на данном этапе является принятие решения о'требованиях к видеокамере, количестве и расположении лазеров. ';
1. Расположение видеокамеры и ее параметры (рис. 1).
В качестве основного параметра при выборе видеокамеры учитывается угол обзора.
Используя геометрические правила для прямоугольных треугольников, можно определить
отношение между углом обзора камеры (УО), расстоянием до поверхности (D)'| шириной
области (W), попадающей в обзор камеры при заданном расстоянии. *; ;
(fW^ 180° '%
УО = 2 • arctg , в радианах, или УО = 2 • arctg , в градусах. •,
\2DJ \2D J %
Полученное отношение позволяет принять решение о выборе и распрдс$сении камеры/камер для зернохранилища. Рассмотрим данный процесс на примере "прототипа зернохранилища инновационного типа, вместимостью 200 тонн (рис. 2, 3).
Случай 1. Качество распознавания поверхности зерна требует попадания всей ширины зернохранилища на расстоянии минимум метра от камеры. Архитектура зернохранилища не позволяет поместить камеру в центре секции, так как там расположена загрузочная щель. Таким образом, на расстоянии D=1M В обзор камеры должно попадать W=4,5M, то есть У О должен быть более 132°.
Использование одной широкоугольной камеры в секции наиболее простой и экономичный вариант решения, однако при полном заполнении зернохранилища образуется "слепая зона", которая, в случае, многократного перемешивания зерна может быть плохо прогнозируемой (рис. 4).
Случай 2. Наилучший случай - это расположение двух камер по обе стороны от загрузочной щели (рис. 5). Такое расположение предполагает, чтобы на расстоянии D=1M В обзор камеры должно попадать W=2,25M, ТО есть УО должен быть более 97°. В формате 4:3 вертикальный обзор на том же расстоянии составит немногим более метра.
В этом случае образуется слепая зона в границах ширины загрузочной щели в дальности менее метра. Данные в этой области можно восстановить, используя методы интерполяции данных.
Рассмотрим реализацию способа на примере сборно-разборного зернохранилища инновационного типа. Ранее мы определили, что необходимо зеркальное расположение двух камер относительно линии верхнего транспортера. Для полного сканирования зернохранилища требуется размещение камер с углом обзора 92,8° на каждом метре по длине зернохранилища, или на каждые два метра камеры с углом обзора 120°.
Лазерная точка проектируется на поверхность зерна, расположенную в области видения камеры (рис. 6). Луч лазера параллелен оптической оси камеры. Простой алгоритм ищет на изображении яркие пиксели, так как точка лазера является яркой на фоне более темной обстановки в силосе. Расчет расстояния до поверхности основывается на том, что чем ближе лазерная точка к центру изображения, тем дальше находится поверхность.
Как видно из рисунка 6, расстояние (D) может быть рассчитано по формуле:
То есть необходимо точно знать h- фиксированное расстояние между лазерным диодом и камеройг-Зи^менатель высчитывается так:
А, = pfc-rpc + ro,
где pfc - номер светлого пикселя от центра изображения, грс - радиан на пикселу "то -компенсация.
tg(pfc • грс + го)
Количество пикселей от центра изображения до лазерной точки может быть просто рассчитано с картинки. Для получения других параметров необходимо выполнить,^к!алибровку. Для калибровки системы собираем серию измерений, где нам известно, дальностб до цели, а также количество пикселей центра изображения до точки лазера. Щ
Видеокамера крепится к потолку зернохранилища таким образом, чтобы линией обзора была направлена перпендикулярно поверхности крепления. Направление лазерных диодов параллельно линии обзора видеокамеры. Расстояния между диодами устанавливаются так, что точки их лучей будут представлять собой узлы регулярной сетки. Условная схема размещения блока лазеров относительно одной видеокамеры представлена на рисунке 7.
Рекомендуемое нами расстояние между лазерными диодами - 0,2 м. Количество лазеров определяется в соответствии с шириной обзора камеры на расстоянии метра. Итак, получаем М точек по вертикали и N точек по горизонтали. Расстояния от каждого лазерного диода до камеры статичны, их храним в двумерном массиве Н.
Алгоритм получения координат точек поверхности для одной камеры:
Шаг 1. Определяем количество точек на изображении M'xN'.
Шаг 2. Если количество точек на изображении равно MxN, то устанавливаем координаты для каждой точки, начиная с левого верхнего угла: Х" (0;0), Х12 (0;0,2), Х13 (0;0,4),X1N (0;N*0,2-1) X2i (0,2;0), Х22 (0,2;0,2), Х23 (0,2;0,4),X2N (0,2;N*0,2-1) Хз, (0,4;0), Х32 (0,4;0,2), Х33 (0,4;0,4),X3N (0,4;NxO,2-l)
XMI (М*0,2-1;0), ХМ2 (Мх0,2-1;0,2), Хм3 (0;0,4),XMN (MxO,2-l;NxO,2-l)
Иначе, если точек меньше MxN, то устанавливаем координаты для каждой точки, начиная с левого верхнего угла:
Хц ([М-М'] х0,2-1; [N-N'j х0,2-1), Х,2 ([M-M'J х0,2-1; [N-N'] х0,2-1+0,2), XU ([М-М'] х0,2-1; [N-N'] х0,2-1+0,4),Xw- ([М-М'] х0,2-1; [N-N'] х0,2- 1+N'x0,2-1)
X2i ([М-М'] х0,2-1+0,2; [N-N'] х0,2-1), Х22 ([М-М'] х0,2-1+0,2; [N-N'] х(),2-1+0,2), Х23 ([М-М'] х0,2-1+0,2; [N-N'] х0,2-1+0,4), ...,Х2> г ([М-М'] х0,2-1+0,2; [N-N'] xO,2-l+N'xO,2-l)
Х3, ([М-М'] х0,2-1+0,4; [N-N'] х0,2-1), Х32 ([М-М'] х0,2-1+0,4; [N-N'] х0,2-1+0,2), Х33 ([М-М'] х0,2-1+0,4; [N-N'] х0,2-1+0,4),X3N- ([М-М'] xQ,2-l+0,4; [N-N'] x0,2-l+N'x0,2-l)
Хмч ([М-М'] х0,2-1+ М'х0,2-1; [N-N'] х0,2-1), Хм-2 ([М-М'] х(),2-1+М'хО,2-1; [N-N'] х0,2-1+0,2), Хм-з ([М-М'] х0,2-1+ М'х0,2-1; [N-N'] х0,2-1+0,4), Хм-к- ([М-М'] х0,2-1+ М'х0,2-1; [N-N'] x0,2-l+N'x0,2-l)
Шаг 3. Для каждой точки определяем расстояние D = по методу,
tg(pfc • грс + го)
описанному выше, hjj - расстояние между лазерным диодом и камерой из массива Н.
Предложенный алгоритм позволяет сформировать массив 3d точек поверхности зерна на регулярной сетке.
2. Способ получения 3d измерений полной поверхности зерна, образованной при заполнении зернохранилища
Для*тюлучения 3d измерений полной поверхности зерна, в зернохранилище размещают набор видеокамер с комплектом лазерных диодов для каждой на одном реле. Количество диодов для камеры и общее количество таких комплектов с камерой зависит от технических характеристик конкретной выбранной модели.
Например, для зернохранилища инновационного типа (рисунок 2, рисунок 3) в соответствии с расчетами, предложенными выше, требуется 18 комплектов "камера+набор лазерных диодов", где камера с горизонтальным углом обзора 120° и вертикальным 90°, количество лазерных диодов в комплекте составляет 10 по горизонтали и 10 по вертикали.
Расположение и индексация комплектов "камера+набор лазерных диодов" представлены на рисунке 8. Ориентация всех камер одинакова и выставлена таким образом, что левый нижний угол рисунка 8, является верхним левым углом для камеры 11.
Получение изображений выполняется последовательно. Активируется' комплект, i лазерных диодов и фиксируется изображение с камеры комплекта, далее активируется комплект^ и фиксируется изображение с его камеры и так далее. При формировании 3d измерений необходимо только будет учитывать фиксированный сдвиг по вертикали и горизонтали для каждого комплекта. Для точек, полученных от лазеров, закрепленных на потолочных скатах, рассчитывая расстояние до поверхности необходимо вычесть комлецрацию по сдвигу лазера относительно поверхности закрепления камеры. *
В результате выполнения описанной процедуры получаем упорядоченное облако точек с тремя координатами (X, Y, Z), где X - координата по горизонтали относительно верхнего левого угла комплектам, Y - координата по вертикали относительно верхнего ^левого угла комплекта, 1, Z - расстояние до поверхности зерна.
Далее происходит регистрация или совмещение карт глубин каждого фрагмента. Если облако точек не упорядочение, необходимо привести его к упорядоченности. В зависимости от метода сбора, исходные данные представляются либо в виде модели DEN, либо в виде модели TIN.
Модель DEM (Digital Elevation Model) более популярна и удобна для практического использования, так как представлена на регулярной сетке со сторонами, параллельными координатным осям X и Y системы местности. Это наиболее простой случай, значения точек поверхности могут распологаться в узлах регулярной сетки. Пример показан на рисунке 9 представлен фрагмент объекта размером метр на метр, растояние между узлами регулярной сетки 1 дм.
Модель TIN (Triangulated Irregular Network), или модель па триангуляционной нерегулярной сетке, или свободная модель. Построение цифровой модели рельефа с использованием модели данных TIN сводится к созданию оптимальной сети треугольников, элементы которой стремятся быть как можно ближе к равносторонним. При этом любая точка двумерного пространства обладает только одной высотной координатой. Пример показан на рисунке 10.
Предлагаемый в данной работе способ получения облака точек, позволяет построить модель близкую к DEM, но, тем не менее, предлагаем алгоритм расчета объемов независимый от вида полученной модели.
Традиционно, при вычислении объема поверхности суммируют объемы прямых призм с треугольным основанием и высотой соответствующей среднему арифметическому высот вершин призмы. В разрабатываемой подсистеме мониторинга важна точность вычислений, поэтому мы предлагаем рассчитать объем поверхности как сумму объемов прямых косоусеченных призм с треугольным основанием, вершины которых принадлежат исходному облаку точек. Данное решение позволит повысить точность вычислений.
Общий процесс функционирования подсистемы мониторинга объема зерна в силосе реализован в соответствии с рисунком 11.
Исходные данные хранятся в текстовых файлах в виде значений точек в трехмерной системе координат. В том случае, когда исходное облако точек является нерегулярным осуществляется их упорядочивание в соответствии с заданной координатной сеткой с помощью существующих методов триангуляции. В поставленной задаче точность расчетов играет немаловажную роль, поэтому "вычисление объема поверхности осуществляется самым ресурсозатратным способом, путем суммирования объемов косоусеченных призм. Для уменьшения погрешности вычисления в случае разреженности облака исходных точек могут использоваться методы интерполяции.
Рассмотрим механизм нахождения точного объема прямой косоусеченнОй призмы с треугольным основанием, заданной тремя точками в трехмерном пространстве. Пусть косоусеченная призма задана точками A(ai, а2, аз), B(bi, Ьг, Ь3) и С(сь с2, Сз) (рис*. 12а). Точки A'(ai, а2, 0), B'(bi, b2, 0) и C'(ci, с2, 0) - являются проекциями точек А, В и С соответственно на плоскость XOY.
Рассматриваемая фигура может быть представлена как совокупность трех фигур: прямая
призма с треугольным основанием и две пирамиды. Описание метода расчета объема прямой
косоусеченной призмы: " |
Шаг 1. Сначала упорядочиваем точки таким образом, чтобы точкой А обозначалась
точка с наименьшим значением координаты по оси OZ, а С - обозначало точку с наибольшей
координатой по оси OZ. • 'V
Шаг 2. Разбиваем исходную фигуру на прямую призму (АВ"С"А'В'С) и две пирамиды
(ВАВ"С" и САВС") в соответствии с рисунком 12b. v,, Vh
Шаг 3. Находим объем прямой призмы АВ"С"А'В'С'. Объем представленотй прямой призмы равен площади основания, умноженной на высоту. Высота рассматриваемой прямой призмы равна аЗ. Вычисление площади основания для общего случая наиболее удобно представить с помощью векторов:
^А'В'С - A'B'xA'C'l
Определяем координаты векторов: A'B' (2)
А'В'хА'С^ (ОД (b, -ai)(c2 - а2) - (b2 - a2)(Cl - ai)>
Соответственно площадь треугольника и объем прямой призмы составят:
SA4rc- = \ I л/((Ь,-а1)(с2-а2)-(62-в2)(с1-А1))2 I (3)
VAw = \ ¦ аз • I V((b.-ai)(c2-a2)-(b2-a2)(c1-a1))2 | (4)
Шаг 4. Нахождение объема пирамиды ВАВ"С" реализуем также с помощью векторов:
ВВ^ОД a3-b3), ВА{ ai-bi; a2-b2; a3-b3)? ВС" { °i-Ьг, c2-b2; a3-b3} Объем пирамиды по трем векторам определяется формулой (5):
VBAB,.C, =1|ВВ7,хВАхВСГ'| . (5)
ТайЫ образом:
VBAB-C = 710 + 0 + (a3 - b3)(a, - b, )(C2 - b2) - (a3 - b3)(a2 - b2 )(C, - b,) - 0 - 01= о
= 7l(a3 -ЬзЖа, -b,)(c2 -b2)-(a2 -b2)(c, -b,)]| о
Шаг 5. Аналогично по формуле 5 вычислим объем пирамиды С ABC" с помощью ов: ;
СС"{0;0; а3-с3) s СА{ ai-ci; а2-с2; а3-с3) } СВ{ bi-сь Ъ2-с2; (b3-a3)-(c3-a3)|.
VCABC ' = ~|0 + 0 + (а3 - с J )( a , - c1)(b2 - с 2 ) - (a 3 - с 3 )( b , - с, )( a 2 - c2)-0-0|= '
= - I (a3 - c3)[(a, - b,)(b2 - c2) - (b, - c,)(a2 - c2)] | о
Шаг 6. Объединяем результаты, полученные на шагах 3-4. Суммируем объемы прямой призмы и двух пирамид и получаем общий объем заданной прямой косоусеченной призмы:
v = ^-a3'lV((bi "aiXc2 -a2)-(b2 -а2)(с, -а,
+ тКаз -b3)[(a, -b,Xc2 -b2)-(a2 -b2Xc, -b,)
g i v-з ~3/Lv~i "i"г/ \-2 "г;v~i "i/ ^
+ 7l(a3 -c3)[(a, -b,Xb2 -c2)-(b, -c,Xa2 -c2X о
Полученная формула несколько "тяжеловесна", но однако дает точное значение объема рассматриваемой фигуры.
Объем всей поверхности в процессе мониторинга можно получить, обходя последовательно все исходные точки и суммируя объемы прямых косоусеченных призм, прилегающих к точке. Измерение объема сырья в зернохранилище по точкам поверхности реализовано следующим образом:
Шаг 1. Получение облака точек с поверхности размером NxM. Обозначим количество точек как Num.
Шаг 2. Поиск min length - минимального расстояния между точками в заданном облаке точек поверхности [14].
Шаг 3. Создание динамического двумерного массива, который является виртуальной проекцией изучаемой поверхности. Количество элементов в столбце таблицы оперделяется как целая часть от деления длины поверхности на минимальное расстояние между точками -int(N/min_length). Количество элементов в строке таблицы оперделяется как целая часть от деления ширины поверхности на минимальное расстояние между точками - int(M/min_length). Таким образом, мы эмулируем регулярную сетку с размером ячейки, соответствующей минимальному расстоянию между заданными точками.
Шаг 4. Помещаем исходные точки в ячейки, полученной на шаге 3 "регулярной сетки". Благодаря тому, что размер ячеек соответствует минимальному расстоянию между заданными точками, каждой точке единственным образом соответствует элемент массива.
Шаг 5. Незаполненные на шаге 4 элементы массива заполняем с помощью линейной интерполяции.
-Щцг 6. Обходим-последовательно все элементы массива, за исключением элементов последнего столбца и последней строки. Для каждого элемента массива A[i][j] (где i=[0; int(N/min_length)) и j=[0; int(M/min_length))) по формуле 6 рассчитываем объем прямой косоусеченной призмы, определений по точкам A[i][j], A[i][j+1], A[i+l][j+l], а также объем прямой косоусеченной призмы, определений по точкам A[i](j], A[i+l][j], A[i+l][j+l].
Таким, образом, в результате работы алгоритма, получаем объем Исследуемой поверхности. Описанный алгоритм реализован в экспериментальном приложении, разработанном в среде программирования Visual Studio .NET 2010.
В результате проведенных исследований был получен алгоритм расчета объема по точкам поверхности, который не зависит от регулярности полученных точек. В процессе реализации, алгоритм был оптимизирован следующим образом: '
- Для исключения избыточных вычислений в случае min_length-> 0, ее значение устанавливается в 1. В этом случае в ячейке виртуальной "регулярной сетки"' Охраняется только одно из значений облака соответствующих координатам ячейки. Точность*: алгоритма при этом не страдает, так как разница между значениями в пределах 1см2 не значительна
- В алгоритме предусмотрена возможность задать размер ячейки : сетки, соответствующий необходимой точности. Таким образом, исключается шаг 2, рассмотренного алгоритма, и сложность в целом уменьшается на 0(Num). ?
- Получение промежуточных значений можно выполнить с помощью линейной интерполяции, интерполяции полиномами Лагранжа или интерполяцией сплайнами на выбор.
После разработки приложения на базе описанного алгоритма, были проведены эксперименты для расчета объема по данным пятнадцати поверхностей. Анализ результатов экспериментов показал, что отклонение значения, полученного в результате работы алгоритма, от фактического значения составляет в среднем 0,07%.
Вычисление объема и массы зерна в зернохранилище выполняется достаточно просто по остаточному принципу. На 2 этапе мы получили объем пустот в зернохранилище, таким образом, объем зерна составит разница между общим объемом зернохранилища и объемом образовавшихся пустот. Масса зерна определяется как отношение общего объема зерна к насыпной плотности соответствующего вида зерна.
По полученным, в результате проведенного эксперимента, данным можно сделать вывод о том, что точность вычислений тем выше, чем больше точек задействовано в вычислениях.
В целом, проведенный эксперимент показал, что с помощью данного способа можно рассчитать объем зерна, хранимого в зернохранилище.
Эффективное функционирование современных хранилищ различного типа предполагает решение ряда задач для обеспечения надежной сохранности сырья и оптимального использования складских площадей. Таким образом, актуальной является задача мониторинга хранящегося сырья. Некоторые трудности мониторинга возникают при хранении сыпучих габаритных объектов с неровной поверхностью.
Внедрение данного способа позволит осуществить непрерывное наблюдение за процессом работы автоматизированного зернохранилища и осуществлять контроль объема зерна, таким образом можно будет обеспечивать сохранность зерна от хищения и неправильного хранения, а результаты измерений будут способствовать формированию рекомендаций по управлению технологическими процессами.
Результаты исследования найдут применение при создании беспроводных программно-технических комплексов для других приложений, где необходимо обеспечение непрерывного контроля сложных поверхностей.
Формула изобретения.
1 .Способ определения объема зерна в зернохранилище на основе бесконтактных 3D-измерений, включающий получение облака точек, обработку полученных данных, вычисление объема поверхности, отличающийся тем ,что для получения облака точек используют видеокамеры, прикрепленные к потолку с направлением обзора точно вниз, и комплекты лазерных диодов, закрепленных на фиксированном расстоянии от камеры и направленных параллельно линии наблюдения камеры;
2. Способ по п. 1. отличающийся тем, что определяют количество и расположение
камер и лазерных диодов для получения облака точек необходимой плотности в любом
зернохранилище;
3. Способ по п.1, отличающийся тем ,что включение диодов и получение изображения с каждой камеры выполняют автоматически и последовательно ,исключая необходимость дополнительного упорядочивания значений и экономя вычислительные ресурсы
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для расчета объема 3D точек проводят суммирование косоусеченных призм с треугольным основанием.
3.
камера
камера
лазерный диод
^ 0; Й 0 Q-iSril & Qr
(б)
Рисунок 7. Схема блока лазерных диодов с размещением одной камеры: а - вид снизу; б - вид
сбоку
Рисунок 8. Расположение и индексация комплектов "камера+набор лазерных диодов"
Множество
исходных точек
{нерегулярное облако
точек}
(регулярные исходные данные [
Упорядочивание
облака точек методами
трианагуляции
Цифровая модель поверхности
{разреженное облако
точек}
Методы интерполяции
Вычисление суммы
объемов косоусеченных
призм
Рисунок 11. Общий алгоритм функционирования подсистемы мониторинга объема зерна в
силосе
¦ z
Рисунок 12. Заданная косоусеченная призма
ОТЧЕТ О ПАТЕНТНОМ ПОИСКЕ
(статья 15(3) ЕАПК и правило 42 Патентной инструкции к ЕАПК)
Номер евразийской заявки:
201700618
Дата подачи: 13/11/2017
Дата испрашиваемого приоритета: 12/07/2017
Название изобретения: СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЪЕМА ЗЕРНА В ЗЕРНОХРАНИЛИЩАХ НА ОСНОВЕ БЕСКОНТАКТНЫХ ЗБ-ИЗМЕРЕНИЙ
Заявитель: КОШЕКОВ КАИРАТ ТЕМИРБАЕВИЧ
Г~1 Некоторые пункты формулы не подлежат поиску (см. раздел I дополнительного листа).
U Единство изобретении не соблюдено (см. раздел II дополнительного листа)
А. КЛАССИФИКАЦИЯ ПРЕДМЕТА ИЗОБРЕТЕНИЯ:
G01F 22/00 (01/01/2006) G01B 11/24 (01/01/2006) G06T 7/00(01/01/2017)
Согласно Международной патентной классификации (МПК)
Б. ОБЛАСТЬ ПОИСКА:
Минимум просмотренной документации (система классификации и индексы МПК) G01B 11/00, 11/24, G 01F 11/28, 13/00, 22/00, 23/292, G06T 7/00, 7/521, 7/60
Другая проверенная документация в той мере, в какой она включена в область поиска:
В. ДОКУМЕНТЫ, СЧИТАЮЩИЕСЯ РЕЛЕВАНТНЫМИ
Категория*
Ссылки на документы с указанием, где это возможно, релевантных частей
Относится к пункту №
CN 106097318 А, 2016.11.09 (реферат, фиг. 3, 4)
1-4
CN 103307980 А, 2013.09.18 (реферат)
1-4
CN 105931238 А, 2016.09.07 (реферат)
1-4
US 2013/0144565 А1, 2013.06.06 (реферат, формула, фиг. 1-12)
1-4
I I последующие документы указаны в продолжении графы В Ц данные о патентах-аналогах указаны в приложении
* Особые категории ссылочных документов:
"А" документ, определяющий общий уровень техники
"Е" более ранний документ, но опубликованный на дату подачи
евразийской заявки или после нее
"О" документ, относящийся к устному раскрытию, экспонированию и т.д.
"Р" документ, опубликованный до даты подачи евразийской заявки,
но после даты испрашиваемого приоритета D" документ, приведенный в евразийской заявке
Т" более поздний документ, опубликованный после даты приоритета и
приведенный для понимания изобретения 'X" документ, имеющий наиболее близкое отношение к предмету поиска,
порочащий новизну или изобретательский уровень, взятый в отдельности 'Y" документ, имеющий наиболее близкое отношение к предмету поиска,
порочащий изобретательский уровень в сочетании с другими документами той
же категории ' &" документ, являющийся патентом-аналогом
Ъ" документ, приведенный в других целях
Дата действительного завершения патентного поиска: 06/07/2018
А.А. Фридрих Телефон: +7(495)411-61-61*329
Уполномоченное лицо:
Главный эксперт Отдела механики, физики и электротехники
(19)
(19)
(19)
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищ на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищ на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищ на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищ на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в Зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в Зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в Зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в Зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в Зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в Зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в Зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в Зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"
"Способ определения объема зерна в зернохранилищах на основе бесконтактных 3D - измерений"