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《首都师范大学》 2011年
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粮仓储粮体积测量中激光点云数据处理技术

李凯  
【摘要】:全国粮食清仓查库是要获得粮食总量,摸清库存家底,为粮食生产结构调整、粮食宏观调控、保障国家粮食安全服务,促进经济平稳较快地发展。在粮食清仓查库工作中,粮食的体积需要准确而快速地测量,多年来这一直成为技术难题。传统的方法一般是根据粮仓内粮食堆积的形状,利用数学公式进行计算,这不仅浪费了大量的人力和物力,而且还不能快速获得准确的粮食数量。本文针对这一难题,在国家科技支撑——非接触式粮仓储粮数量快速检测技术研究(2008BADA8802-1)课题的资助下,开展了利用三维激光扫描技术获取粮仓储粮体积的计算方法研究。通过三维激光扫描仪获取粮仓及粮食表面点云数据,经过数据配准和数据融合处理,得到完整的粮食点云数据;针对点云的形状特性,设计了投影法和切片法,直接、简便、高效地获得粮仓内粮食的体积。本文算法成功地在系统中实现,通过对实验数据进行计算,验证了算法的可行性和正确性,并在以下方面取得了创新性成果: 1)数据精简:为了加快算法速度,提高数据的准确性,论文提出了对原始激光点云数据进行去噪和简化的方法; 2)数据配准:本文根据粮仓、粮堆的几何信息,提取数据集之间的公共特征;在公共特征不能准确地提取时,本文采用交互式的方法进行特征提取。然后利用ICP算法,通过不断地迭代,完成对数据的配准。最后,本文提出了多站点配准策略:根据粮仓的实际情况,在粮仓中心建立一个基站,然后其它各站点向基站点配准,避免了配准过程中的误差积累。 3)数据融合:数据配准之后,站点之间的重叠区域含有大量的冗余数据,本文采用按距离进行均值采样的方法去除冗余数据;如果配准后目标对象的点云数据仍有缺失,本文采用线性插值或者二次曲面插值的方法进行漏洞修补。 4)体积计算:本文根据粮仓、粮堆的形状特征,对于容易确定投影面的点云数据采用投影法计算体积,对于闭合的点云数据采用切片法进行计算。 5)实验验证:本文对实测的粮仓、粮堆数据进行体积计算。为了验证计算结果的正确性,首先对三维激光扫描仪进行精度验证,然后对体积计算方法的精度进行验证,最后对实验数据进行扫描、处理、计算,验证计算结果的总精度。
【学位授予单位】:首都师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP249

【参考文献】
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