基于WPF的粮仓三维激光测绘系统设计与开发

粮仓清仓查库是粮食储藏管理中必不可少的环节,关系国内粮食的宏观调控。该文针对传统的清仓查库方式中效率低,准确率低的问题,在搭建三维激光监测系统的基础上,提出基于三维激光扫描的粮堆快速三维建模与体积计算方法。利用三维激光测距传感器扫描粮堆表面轮廓,获取表面三维点云,再根据Delaunay原则对点云进行三角划分,最终利用微软WPF(windows presentation foundation)技术的3D渲染引擎完成粮堆三维模型的建立,而系统中粮堆体积的快速计算采用方格网算法。利用该系统在实验室搭建的试验粮堆上进行了试验。系统利用处理后的标准点云数据可快速准确地完成粮堆三维模型的建立。通过对试验数据的处理和分析,结果显示利用该系统对粮堆扫描后计算出的体积与真实体积的相对误差的平均值仅为0.318%。验证了该系统中所使用的体积计算方法的准确性与稳定性。该研究为粮仓的清仓查库提供了一种高效准确的方法。     

基于底面压强的粮仓储量估测方法

准确快速地获得粮仓储粮的数量是保障国家仓储安全的关键问题。该文构建了基于压力传感器的粮仓数量在线检测的理论模型,揭示了粮仓储量与粮仓底面和侧面压强的理论关系;同时针对粮仓底面压强分布的不均匀性和随机性,提出了基于内外圈两圈布置的压力传感器布置模型和基于多项式展开的粮仓数量在线检测模型,并给出了具体的建模算法。实仓检测结果表明:所提出的粮仓储量在线检测模型检测误差低于2.5%,且检测系统成本低,可满足国家粮仓储量在线实时监测的实际需要。     

基于无线传感器网络的多参数粮情自动检测系统设计

为解决现有粮情检测系统存在的功能单一、性价比较低、灵活性不强、数据传输能力较弱等问题,该文分析了现有粮情检测系统存在的局限性,在此基础上,设计了一种基于无线传感器网络的新型多参数粮情自动检测系统,给出了系统结构和软硬件构成方法。所设计系统能同时对粮仓内、外环境温度,环境湿度,多种有害气体浓度,粮食温度,粮食水分,储粮害虫进行实时、多点检测,并将测量数据可靠、无线发送给远程监控中心。初步试验表明了该系统的合理性和实用性。该文可为无线传感器网络在粮库中的应用提供参考。     

高大平房仓储粮品质变化与储粮环境的关系

采用多点随机抽样法对高大平房仓储粮品质变化与储粮环境的关系进行了研究。结果表明,温度和粮食水分是决定粮食储藏状况的主导因素,低水分储粮和低温储粮对提高储粮稳定性具有重要作用;仓内湿度与粮食陈化之间没有明显的相关关系,不是影响粮食品质的直接因素;另外,害虫为害对粮食品质的影响也不可忽视。     

粮食干燥机水分在线检测系统研究

潮粮干燥是东北、华北地区秋粮入库前必不可少的加工环节，由于样品流动性、水分分散性等因素的影响，干燥过程中的粮食水分快速、在线、准确检测一直是影响干燥质量的亟待解决的关键技术。根据粮食干燥机的工况特点，提出并研制了一种基于多路水分传感器实时观测信息融合的粮食干燥机水分在线检测系统，介绍了系统的工作原理、硬件构成和软件设计，给出了信息融合算法。系统以单片机80C196KC为信息处理核心，采用大屏幕中文液晶显示。实际运行表明，系统具有信号传输距离远、测量准确、运行可靠、智能化程度高等特点，能够满足粮食干燥机水分在线检测的要求。     

基于数字高程模型的树木三维体积测量

为了实现对树木高精度无损的三维体积测量,该文以三维激光扫描系统采集树木点云数据为依据,并运用数字化测绘成图软件对树木的点云数据建立数字高程模型,通过立体三角网的建立,利用成图软件的土方计算功能计算出树木的体积,并详细介绍了系统的计算原理。本文以试验区选定的20棵树为研究对象,采用该系统对20棵不同高度和体积的油松进行了10次重复试验,并将测量结果与人工测量结果进行了对比分析,试验结果表明与人工测量结果相一致,(标准误差δx=3.54,绝对误差限△=7.002,相对误差限E/%=3.15%,精度可达96.852%,)能够运用于树木体积的测量。     

三维激光扫描仪在土壤侵蚀监测中的应用——以青海省共和盆地威连滩冲沟监测为例

通过在青海省共和盆地多次野外调查的基础上,以威连滩冲沟沟头的南支沟为研究案例,采用三维激光扫描仪和亚米级的差分GPS分别对该支沟进行了侵蚀边界的监测,利用点云处理软件Real works Survey,AutoCAD和GIS软件对2种测量数据进行了处理计算和对比分析.结果表明,三维激光扫描仪在土壤侵蚀监测中非接触的高精度测量,可以真实反映地表形态;对于扫描仪没有扫描到的黑洞数据,高精度的差分GPS可作为一个局部的数据补充,并探讨了三维激光扫描技术在土壤侵蚀研究应用中的缺陷及其改进,旨在为水土流失监测提供一种新的思路和方法.     

汶川震区滑坡堆积体体积三维激光扫描仪测量与计算方法

2008年5.12汶川8级地震形成的大量松散滑坡堆积体,破坏农用地,损毁农田基础设施,对震区农业经济造成重大损失,严重威胁震区农业生产安全。本研究所选震区典型滑坡堆积体位于汶川县草坡乡,采用三维激光扫描仪实地测量滑坡堆积体,构建滑坡堆积体几何模型,计算滑坡堆积体体积。扫描仪到滑坡堆积体前、后缘的距离分别为25.74和79.00 m,距离扫描仪200 m处的扫描精度为20.0 cm×20.0 cm。根据扫描得到的滑坡堆积体点云数据,采用特征值法拟合近似滑坡堆积体的坡面、滑动面,构建滑坡堆积体几何模型。计算得到该滑坡堆积体体积为19 018 m3。建立了使用三维激光扫描仪测量和计算滑坡堆积体体积的方法。这种测量与计算方法可为地震受损农用地灾后的土地整理提供重要依据。     

基于深层干燥解析理论的粮食干燥自适应控制系统设计

粮食干燥系统存在多种不确定因素,传统的靠检测出机粮水分,控制排粮速度或进风条件的做法,很难实现干燥过程的实时控制,为了能根据不同的进粮水分,自动调整干燥机的工作状况,从而提高干燥的效率和品质,在粮食深层干燥解析理论和高湿粮食水分在线测量技术的基础上,研究开发了一套粮食干燥设备自适应控制系统,能够使设备在工作过程中,按照实时的进粮水分自动变更工作制度,确保实时的操作条件最优.通过生产应用验证,系统能够在10%～35%wb的含水率变化范围、-30℃～ 40℃温度变化范围可靠地工作,控制的干燥机出粮含水率偏差≤±0.5%wb.形成了适宜于产业化推广应用的粮食集中干燥自适应控制系统.     

一种智能化粮情自动检测系统

粮食的安全储藏是关系到国计民生的战略大事，储粮参数的自动检测具有重要的社会意义和经济价值。为了自动检测储粮参数，提出了一种基于CAN总线的集温度、湿度、水分检测为一体的多传感器智能化粮情检测系统，它能够实时检测粮食温度、水分及仓内外空气温度、湿度等储粮基本参数，准确提供储粮状态信息，预报粮情变化趋势。实际运行结果表明，系统具有信号传输距离远、可靠性好、智能化程度高等特点。     

3D激光扫描测量开发建设项目堆弃土边坡侵蚀强度的试验研究

为了提高开发建设项目水土保持监测中侵蚀强度测量的效率和精度,尝试使用3D激光扫描仪对排土场堆弃土边坡进行土壤流失量监测,并与常用的测钎法进行比较。结果表明:在同一水土流失坡面同时期的监测中,传统测钎法的监测结果与3D激光扫描法监测的结果偏差为13.26%;3D激光扫描仪具有较高的土壤形态变化记录性能,相对传统的监测方法具有较高的监测精度。     

基于三维激光扫描的水稻种子离散元建模及试验

在采用离散元法进行精量播种、收获、清选等关键部件的工作过程仿真分析时,需要建立与物料真实形态逼近的三维离散元颗粒模型。目前非规则形状物料常规建模方法是将其近似处理为规则体,导致仿真精度降低。该文以水稻为研究对象,提出一种基于三维激光扫描建立水稻等非规则颗粒材料的三维离散元建模方法,运用三维激光扫描技术获取其点云,利用自动化逆向工程软件Geomagic Studio和SolidWorks对种子进行点云处理和逆向建模,得到种子轮廓模型及其空间坐标信息,并基于颗粒聚合体理论建立水稻种子的三维离散元模型。通过离散元分析软件EDEM分别对三维激光扫描的水稻种子离散元建模和常规椭球体处理离散元建模条件下水稻种子的自然休止角进行仿真测定,并与实际水稻种子自然休止角测定试验结果进行对比分析,得出2种建模方法所得自然休止角与实际试验结果的误差分别为0.24%和8.83%,证明了基于三维激光扫描的水稻种子离散元建模方法的有效性和可行性。该建模方法为提高非规则物料离散元仿真精度提供了一种新手段。     

不同仓型的粮堆温度场重现及对比分析

为了揭示不同仓型粮堆内温度场和水气分压场随季节的变化规律及其对储粮安全的影响,该文以天津地区的钢板浅圆仓和平房仓为研究对象,以小麦为储粮目标,采用阵列式分布的温度传感器监测粮堆温度,利用温度拟合算法和WU模型构建粮堆温度场模型,重现粮堆在冬末春初之际和夏季的温度场和水气分压场分布;根据温湿度场耦合理论分析其云图特征,并在此基础上比较2种仓储粮状态的差异。结果表明:夏季,浅圆仓和平房仓的小麦粮堆中均存在大体积的冷芯,使整个粮堆可以安全度夏;冬春交替之际,2种仓的粮堆中均存在多区域分层现象,但由于浅圆仓的表层粮堆水分吸收速率大于平房仓,致使次年春季浅圆仓的粮堆表层更易发生结露;根据平房仓小麦粮堆的等温曲线变化方向可推测有邻仓存在,且由2个毗邻的平房仓温度场融汇度可判定邻仓有储粮。研究结果将为粮堆结露研究提供新思路,为结露预测提供理论依据。     

无人机倾斜航空摄影监测崩岗侵蚀量变化的方法

如何高效精确地监测崩岗的动态发育过程并且量化侵蚀量是崩岗侵蚀机理研究中的难点。该文以准专业级无人机对目标崩岗进行倾斜摄影获得的全方位多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标崩岗的三维点云模型;利用点云数据构建DTM,提取目标崩岗地形数据;运用多时相连续DEM相减的方法获取监测周期内崩岗的高程变化,计算侵蚀量并找到侵蚀严重的部位,再使用2.5D体积测算方法细化侵蚀严重的崩壁和沟头部位的侵蚀量,以此作为补充,最终获得监测期内的总侵蚀/沉积量体积并换算为泥沙量。最终结果验证的平均相对误差为9.69%,一个月监测周期内最大的绝对误差仅为0.303 3 m3,满足监测要求。因此利用无人机倾斜航空摄影测量的方法监测崩岗侵蚀量是可行有效的,该方法可提取崩岗的所有地形信息,研究侵蚀泥沙的来源和侵蚀过程,是较为快速和精确的崩岗监测手段。     

融合激光三维探测与IMU姿态角实时矫正的喷雾靶标检测

基于高精度激光传感器的喷雾靶标特征检测是精准施药变量决策的重要依据。为了改善复杂地形条件对车载激光靶标检测的影响,进行了车载激光喷雾靶标检测与矫正研究。该文基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)与UTM-30LX型激光传感器搭建靶标检测试验车,IMU实时获取车体姿态角的偏航角、俯仰角及侧倾角信息,车载激光传感器实时获取目标切面轮廓的极坐标数据。将获取的目标切面轮廓的极坐标数据与试验车姿态角信息相匹配,通过矫正算法获取精确的目标外形尺寸信息并重构目标三维图像。试验设计首先对长方体柜子与仿真树进行车体单一动态俯仰角的检测试验,然后以仿真树为试验目标,进行车体存在复合动态俯仰角与侧倾角的检测试验,最后在未知地形条件下对长方体柜子以及仿真树进行动态姿态角检测与矫正试验。利用MATLAB软件对数据矫正分析,对矫正后的目标尺寸信息进行误差分析并重构目标三维图像。试验结果显示矫正后长方体柜子的高度、宽度最大相对误差分别为8.89%和8.00%,仿真树的高度、宽度以及树冠高度最大相对误差分别为5.63%、10.00%和5.00%,矫正效果良好,验证了矫正算法的有效性。     

模拟复杂地形的喷雾靶标激光检测与三维重构

喷雾靶标的检测是精密变量喷雾的重要环节,激光传感器以其精度高、速度快、不受光照干扰等特点被广泛应用于精密变量喷雾研究中。为了消除激光传感器姿态角的偏移对喷雾靶标检测的影响,获取精确的喷雾靶标外形尺寸信息以及三维重构图像,进行了室内模拟复杂地形激光检测矫正研究。该文基于UTM-30LX型激光传感器搭建了室内靶标检测试验平台,模拟复杂路况设计了滚转角、俯仰角和偏航角等姿态角偏移检测试验,提出了采用极坐标值与三角函数重新匹配、检测帧与检测点重新组合和深度值系数矫正等3种姿态角偏移矫正方法。首先对树形雕花板进行单一姿态角偏移检测试验,选取适合的检测距离与行进速度,对每种姿态角的多个偏移角度进行多次重复试验,然后矫正所获取的数据信息,对矫正后的目标尺寸进行误差分析并重构目标三维图像。再以仿真树为试验对象,验证在3种姿态角度同时改变时矫正方法的有效性。试验结果显示树形雕花板高度、宽度、树冠高度等尺寸相对误差均小于5%,仿真树相应参数尺寸相对误差均小于10%,满足变量喷雾检测的精度要求。