导读:本文包含了煤堆体积测量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:测量,体积,激光,沙堆,物料,在线,无人机。
煤堆体积测量论文文献综述
彭蹦,杨耀权,江鹏宇[1]（2019）在《改进ICP算法在无人机煤堆体积测量的应用研究》一文中研究指出为提高无人机倾斜摄影技术在煤堆体积测量应用中的精度,提出了一种基于正态分布变换的改进迭代最邻近点(ICP)算法配准,将全站仪叁维扫描点云融入无人机倾斜摄影煤堆叁维点云中。试验对比发现,该方法能显着增强图像的有效配比度,提高模型点云密度,自主复无人机倾斜摄影技术的煤堆叁维模型空洞。对某电厂煤堆进行无人机倾斜摄影和全站仪叁维测点扫描相结合的数据处理试验,得出了改进ICP技术融合能有效提升煤堆叁维模型体积精度的可行性结论。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2019年07期）
张森,孔明,王道档,刘维,郭天太[2]（2018）在《圆形煤场煤堆体积快速测量方法》一文中研究指出针对目前圆形煤场煤堆测量效率差、测量精度低等不足,提出了一种应用于圆形煤场煤堆体积快速测量的系统.该系统利用多线结构光扫描得到煤堆的几何信息,通过提取算法得到待测物的叁维点云数据,利用点云计算待测煤堆的体积.文中利用条纹中心算法提取出叁维坐标信息,并针对圆形煤场的几何特征提出煤堆提取算法来消除扫描时墙体点云带来的影响;在得到纯净的煤堆点云数据后利用Delaunay叁角剖分对煤堆点云进行叁角可视化重构,并利用累加法完成煤堆体积计算.实验表明,利用本文提出的多线结构光测量系统可在500 ms内对体积为1 000 cm~3的圆形沙堆模型完成点云重构和体积计算,相对误差可缩小至0. 17%且重复误差仅为0. 17%.(本文来源于《中国计量大学学报》期刊2018年03期）
姜永男,李树坤[3]（2018）在《基于激光点云数据的沙堆体积测量方法研究》一文中研究指出介绍利用叁维激光扫描仪获取点云数据方法,阐述了Surfer、Geomagic和Cyclone软件求算沙堆体积的技术方法,并对精度对比分析,利用激光点云数据测量沙堆体积技术方法是可行的。(本文来源于《中小企业管理与科技(上旬刊)》期刊2018年02期）
杨德山[4]（2017）在《大中型散料堆体积测量关键技术研究》一文中研究指出大中型散料堆的体积测量是堆场管理工作的重要内容,准确获取当前堆场的散料储量是国家和企业进行战略储备规划和生产计划安排的关键。针对现有散料堆体积测量系统盘点效率低、对安装平台依赖性强、测量不准确等问题,以实际应用为研究目的,提出了一种便携式大中型散料堆体积快速测量方法,使之能够更好的解决散料堆体积测量的问题。对国家进行资源战略规划、能源结构转型具有重要意义,对企业进行生产安排、成本核算和效益评估提供了技术支持。本文的研究内容主要解决了便携式快速测量方法的关键技术。具体研究内容如下:详细研究了便携式快速测量方法的理论模型,从理论上论证了该方法的可行性,分析了各误差因素对测量结果的影响。根据测量原理,研制了手提测量系统。在测量人员手提行走过程中,激光扫描仪实时获取堆体表面的断面数据,姿态测量系统实时测量系统的姿态数据,定位系统实时测量系统的轨迹数据,将测量的各个数据进行融合处理形成被测堆体表面的空间点云模型;然后利用投影剖分体积算法,获得被测堆体的体积。利用该方法可快速、准确的测量大中型散料堆的体积。针对目前姿态测量仪在手提行走条件下测量系统俯仰角精度低的难点,提出一种利用激光扫描仪数据解算俯仰角的方法。该方法利用测量过程中激光扫描仪测量的地面数据,对其进行数据解算即可获得测量系统的俯仰角,从而解决了目前姿态测量仪在手提行走条件下测量精度低的难题。实验验证了与目前姿态测量仪比较,该方法在手提行走条件下能更准确的测量手提系统的俯仰角。针对电子罗盘由于受到外界磁场干扰而无法准确测量的缺点,采用了双天线航向角测量方法。针对测量过程中容易出现的航向角丢失情况,利用轨迹数据拟合航向角;针对GNSS在测量过程中出现的轨迹断裂情况,提出了一种轨迹修正方法,提高了测量系统的准确性和可靠性。提出了一种堆体下边缘检测算法。该算法针对激光扫描仪测量得到轮廓截面数据,将地面测量点和堆体测量点分别进行直线拟合,求其交点作为堆体的下边缘点。将高度阈值和双边滤波算法融合应用于堆体点云去噪,利用高度阈值算法去除堆体点云中的大尺度杂点,利用双边滤波算法,去除堆体表面的小尺度噪声。经过上述算法处理可去除测量过程中噪声点对堆体体积测量精度造成的影响。在黄骅港、秦皇岛港和天津港的堆场测量实验结果表明,利用本文所提出的手提测量方法可快速、准确的测量大中型散料堆的体积。黄骅港、天津港已利用本文研制的手提测量系统完成2015、2016全年的堆场盘点工作,取得了良好的实际应用效果。(本文来源于《大连海事大学》期刊2017-05-01）
杨德山,董丽丽,梁倩倩,许文海[5]（2016）在《大型散货堆体积的快速测量》一文中研究指出针对现有散货测量系统对堆场环境适应性差、盘点时间长、效率低、操作复杂等不足,提出了一种散货堆体积快速测量方法。同时,利用二维激光扫描仪、差分GPS和姿态测量系统设计了一种体积测量系统。该系统用激光扫描仪动态测量堆体表面的几何信息,用姿态测量系统实时测量扫描仪的空间姿态数据,用GPS测出扫描仪在测量过程中的叁维位置;最后通过数据融合计算形成堆体的叁维点云,利用点云获得散货堆体积。文中基于单条堆体轮廓点云特征,提出快速堆体下边缘查找算法来去除扫描过程中地面点云的误差影响;采用投影剖分法完成完整堆体点云计算体积。实验显示,利用本文设计的测试系统可在30s内完成体积为69m3的标准堆体测量,平均相对误差为0.42%,重复测量误差为0.41%。在实际散货堆实验中,可在10min内完成大小约为31 500m3的散货堆测量,4个不同料堆体积测量的平均重复测量误差为0.74%。结果表明,本方法可在保证测量精度的同时,简单、高效地测量散货堆体积。(本文来源于《光学精密工程》期刊2016年09期）
王柏钢[6]（2016）在《超长型物料堆体积自动测量系统》一文中研究指出随着社会的高速发展,我国将继续建造大量的公共设施和建筑物。水泥是建造过程中用量最大的材料之一,我国的水泥产量已连续二十多年位居世界第一。水泥的生产成本中原材料成本占据了主要部分,所以原材料的管理对于企业生产成本的控制起着非常重要的作用。在堆位测量领域,传统的人工测量方式正逐渐被抛弃,本文设计了一套针对室外的大型不规则物料堆的体积测量系统本文主要介绍了料堆体积自动测量系统的系统组成结构、工作原理、方案设计及其软件硬的实现。物料堆体积测量系统是以高精度的激光测距仪为敏感元件,在物料堆两侧上方架设导轨,搭载激光测距仪的测量平台沿导轨移动并对物料堆进行扫描。扫描数据通过网络传送到PC端进行数据处理,计算出物料堆的体积并生成叁维模拟图,测量结果将存储于数据库。系统为用户提供交互界面,用于整个系统的控制、配置参数以及历史数据查询。论文的主要工作是设计并制作硬件和软件部分。软件方面用C语言编写步进电机驱动程序、以太网通信、WIFI模块通信和数据采集系统,设计了数据传输协议,并完成对物料堆体积的计算。硬件部分包括测距仪的选型、电子器件的选择、设计电路、制作PCB板以及调试硬件电路。同时在VS2012平台上编写服务器应用程序和交互界面,搭建SQL Server数据库服务器。最后还制作了用于系统测试的机械模型,并对系统进行测试。因水泥厂处于生产时期难以实地安装测试且实际环境搭建困难,所以选择用MATLAB对系统进行模拟测试,并对误差进行分析。最终测量结果能达到90%的精度,能满足生产需求。(本文来源于《西南交通大学》期刊2016-05-25）
赵其杰,孟庆栩[7]（2015）在《基于激光传感的料堆体积测量在线标定方法》一文中研究指出为提高激光传感叁维测量系统的测量效率和系统适应性,提出一种基于结构化参数的激光叁维测量系统的在线标定方法。该方法通过对已知参数的结构化标定板进行扫描和测量,分别建立其在激光扫描器坐标系和惯性测量传感器坐标系内的模型,提取被扫描面上的直线特征,利用结构参数约束条件解算出相对位姿关系。在不同工况下进行在线标定测量实验,标定出系统初值并进行实物测量和实验分析,在线测量的平均相对误差小于0.9%,实验结果表明提出的标定测量方法具有较高的准确性和适应性。(本文来源于《中国激光》期刊2015年12期）
周峰[8]（2015）在《基于叁维激光扫描技术的仓储散粮堆体积测量系统研究》一文中研究指出粮食危机已成为一个世界性问题,对于拥有世界总人口1/5的中国来说,粮食安全更是关乎社会稳定和国家发展建设的战略因素。为维护国家粮食安全,我国建立了稳定、保质、保量的中央储备粮系统。但是对仓库中储备粮数量进行核定及对粮食进出库进行实时监管成为了仓储管理的难点之一。每年我国粮食管理部门都会派出大量稽查人员进行定期清仓查库,在效率、精度、可靠性及时效性上都难以满足现代管理需要,而且容易诱发各类问题。近年来叁维激光扫描技术蓬勃发展,其快速高效的特点日益突出,在测绘领域得到了广泛应用。本文的研究工作是,在国家及吉林省中小企业创新基金支持和吉林省粮食科学研究院的协助下,开发了一款基于叁维激光扫描技术的仓储散粮堆体积测量系统,旨在能够快速准确的测量仓储散粮堆数量,提高仓储粮食管理的客观性、时效性和准确性,推进网络化、信息化管理。本文针对散粮堆特性利用叁维激光扫描系统测得的点云数据建立粮食表面空间曲面模型,计算出粮食体积。结合粮食容重可以求得仓储粮食重量。综合考虑了建模方法误差、测量误差等因素对计算精度的影响,分析得出相关设计标准,使得设备制造有据可依。按照用户需求和粮仓的特殊工况,设计定制了顶置安装的叁维激光扫描仪,形成一仓一机的网络化模式,配套了远程驱动控制软件,通过网络实施控制中心的远程集中管理。设计编写了点云数据处理计算软件。采用中值滤波法去除数据噪声、用MLS方法简化数据,通过最小二乘法的曲面拟合修补数据空洞,从而获得一组相对理想的点云数据。再通过二维叁角剖分,划分网格配以相应点的高程信息,利用分片整体光滑曲面拟合方法构建粮食表面空间曲面函数,依据数值积分原理近似求得粮堆体积。可根据粮库提供粮食容重参数得到粮食重量。软件利用OpenGL实现了散粮堆叁维模型显示,使监管人员更直观地了解仓储粮状况。此外,系统还搭建了一套仓内红外/视频监控系统,利用红外/视频摄像探头在粮仓内无光照或者有光照条件,均可自动获取仓内图像信息作为辅助监管手段。最后,通过中储粮下属粮库进行了现地实验,并获得了良好的实证效果。(本文来源于《吉林大学》期刊2015-06-01）
刘瑞雪[9]（2013）在《复杂形状物料堆体积测量算法研究》一文中研究指出本文在分析现有大型物料堆体积测量方式的基础上,研究一种基于多目(叁目)视觉的复杂形状大型物料堆体积测量方法。首先设计完成了实验测量装置。为了解决大型物料堆的表面灰度变化小,特征点较少的问题,利用黑白网格投影的方式人工制造角点。研究考虑摄像机的径向畸变的摄像机标定技术,应用Tsai两步法标定、粒子群优化的方式求取摄像机的内外参数。此方式对标定物的要求不严格,适合在大型料堆体积计算时应用。从叁个不同方向采集图像信息,为了增强图像特征点信息需要对图像进行预处理。利用人工辅助找点的方式提取料堆表面的特征点。在两个近似的条件下,对角点引导的边缘匹配算法和边缘约束的对应点匹配方式进行改进,由提取的表面特征点增加相应的匹配角点数。并分析两个近似条件对求取的料堆体积误差的影响。根据标定的摄像机内外参数把匹配的角点像素对恢复成叁维坐标值。最后,根据恢复的叁维散点坐标基于插值法进行叁维重建和体积计算。在计算过程中,插值算法的准确性直接影响体积计算的准确性。本文中采用精确插值的径向基函数插值法。将算法运用于模拟料堆,对体积测量的误差小于10%,基本满足料堆测量的精度要求。本课题在一定程度上实现了对复杂形状大型料堆体积的自动化测量。并通过在实验室建模测试,验证了此方案的可行性与准确性。该方法简单易行、成本较低。(本文来源于《东北大学》期刊2013-06-01）
赵换丽[10]（2013）在《料堆体积测量中的摄像机标定算法研究》一文中研究指出针对大型企业物料存放过程中的有效计量问题,本文利用机器视觉原理,探索一种料堆体积测量的摄像机标定算法,实现摄像机标定的准确性,进而能够精确测量料堆的体积。论文的主要研究内容如下：(1)设计了带有黑白网格(25mm × 25mm)的标定板和测试板,完成整个实验测量系统的装置,使摄像机能够稳定地安装在云台上,实现相机的叁维定位。(2)分析摄像机成像的过程中图像产生畸变的原因,采用存在径向畸变的摄像机模型对摄像机进行标定。(3)采用基于径向约束的Tsai两步法进行摄像机的标定。首先求出标定过程中的旋转矩阵和平移矩阵的中tx,ty分量以及图像上的尺度因子。接下来求解有效焦距f、平移矩阵T的tz分量和透镜的畸变系数。在第二步的求解过程中,选用粒子群算法对摄像机的这些参数进行优化,实现摄像机的标定参数的求解。(4)利用测试板进行实验,通过求解的参数,恢复出测试板上特征点的世界坐标,和测试板上的已知真实坐标进行比较。恢复过程中单点标定的坐标值在X方向上引用误差≤1.06%,重复性误差≤5.43%；在Y方向上的引用误差≤1.90%,重复性误差≤4.03%；在Z方向上的引用误差≤3.74%,重复性误差≤13.89%。(5)对料堆的叁维点进行偏斜校正,采用径向基插值函数算法对校正后的料堆散点进行插值,实现料堆体积的叁维重建和体积计算,实验恢复出来的料堆体积的相对误差为2.780%～7.84%。本课题通过在实验室建模测试,实现摄像机的标定,达到了料堆测量的精度要求。该方法简单易行、成本较低。(本文来源于《东北大学》期刊2013-06-01）
煤堆体积测量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对目前圆形煤场煤堆测量效率差、测量精度低等不足,提出了一种应用于圆形煤场煤堆体积快速测量的系统.该系统利用多线结构光扫描得到煤堆的几何信息,通过提取算法得到待测物的叁维点云数据,利用点云计算待测煤堆的体积.文中利用条纹中心算法提取出叁维坐标信息,并针对圆形煤场的几何特征提出煤堆提取算法来消除扫描时墙体点云带来的影响;在得到纯净的煤堆点云数据后利用Delaunay叁角剖分对煤堆点云进行叁角可视化重构,并利用累加法完成煤堆体积计算.实验表明,利用本文提出的多线结构光测量系统可在500 ms内对体积为1 000 cm~3的圆形沙堆模型完成点云重构和体积计算,相对误差可缩小至0. 17%且重复误差仅为0. 17%.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
煤堆体积测量论文参考文献
[1].彭蹦,杨耀权,江鹏宇.改进ICP算法在无人机煤堆体积测量的应用研究[J].自动化与仪表.2019
[2].张森,孔明,王道档,刘维,郭天太.圆形煤场煤堆体积快速测量方法[J].中国计量大学学报.2018
[3].姜永男,李树坤.基于激光点云数据的沙堆体积测量方法研究[J].中小企业管理与科技(上旬刊).2018
[4].杨德山.大中型散料堆体积测量关键技术研究[D].大连海事大学.2017
[5].杨德山,董丽丽,梁倩倩,许文海.大型散货堆体积的快速测量[J].光学精密工程.2016
[6].王柏钢.超长型物料堆体积自动测量系统[D].西南交通大学.2016
[7].赵其杰,孟庆栩.基于激光传感的料堆体积测量在线标定方法[J].中国激光.2015
[8].周峰.基于叁维激光扫描技术的仓储散粮堆体积测量系统研究[D].吉林大学.2015
[9].刘瑞雪.复杂形状物料堆体积测量算法研究[D].东北大学.2013
[10].赵换丽.料堆体积测量中的摄像机标定算法研究[D].东北大学.2013
论文知识图
