露天煤場(chǎng)自動(dòng)盤煤方法的研究

劉艷玲，劉海燁，秦 健

LIU Yan-ling,LIU Hai-ye,QIN Jian

（天津理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，天津 300384）

0 引言

在我國(guó)的火電廠中，燃煤電廠占有很大的比例，燃煤電廠的燃煤成本占整個(gè)電廠生產(chǎn)成本的70%～80%。傳統(tǒng)的煤場(chǎng)存煤量測(cè)量方法是先用推土機(jī)把煤堆整形,使其外形近似梯形,再用經(jīng)緯儀和米尺進(jìn)行人工丈量，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)、簡(jiǎn)單計(jì)算或估算得出所測(cè)煤堆的體積，這種盤煤方法不僅需要耗費(fèi)大量的人力和物力，其測(cè)量結(jié)果也極不準(zhǔn)確，嚴(yán)重制約了電廠現(xiàn)代化管理水平的提高。如何對(duì)煤場(chǎng)存煤量自動(dòng)地進(jìn)行準(zhǔn)確測(cè)量,已成為長(zhǎng)期困擾燃煤電廠的一大難題。[1]近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，新型的自動(dòng)盤煤方法是利用激光測(cè)距儀和行程傳感器組成的硬件系統(tǒng)采集回煤堆表面三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，利用圖形處理器（GPU）的高速浮點(diǎn)運(yùn)算能力和幾何運(yùn)算能力對(duì)渲染的三維圖像進(jìn)行重新采樣、插入采樣點(diǎn)等處理，從而生成較準(zhǔn)確的煤堆三維立體模型，并利用此模型進(jìn)行煤堆體積的計(jì)算。這種新型的自動(dòng)盤煤方法在盤煤的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性方面都有顯著的改善，取得了比較滿意的結(jié)果。

1 盤煤硬件采集系統(tǒng)的構(gòu)成

本盤煤硬件數(shù)據(jù)采集方法是將激光測(cè)距儀和步進(jìn)電機(jī)安裝在煤場(chǎng)取煤的斗輪機(jī)的懸臂上，行程傳感器觸點(diǎn)安裝在待測(cè)煤堆的縱向區(qū)域。在控制器的控制下，步進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)激光測(cè)距儀旋轉(zhuǎn)固定角度，得到實(shí)時(shí)角度數(shù)據(jù)；激光測(cè)距儀對(duì)煤堆表面連續(xù)作定點(diǎn)掃描測(cè)量，得到高度數(shù)據(jù)；行程傳感器觸點(diǎn)安裝在待測(cè)煤堆的縱向區(qū)域，隨斗輪機(jī)沿煤場(chǎng)縱向移動(dòng)，得到位置數(shù)據(jù)。激光測(cè)距儀的測(cè)得的距離信息，步進(jìn)電機(jī)所獲得的旋轉(zhuǎn)角度信息和行程傳感器所獲得的位置信息形成所測(cè)煤堆三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)。控制器將采集的三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)傳輸?shù)絇C機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及管理，如圖1所示。

圖1 盤煤數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)示意圖

自動(dòng)盤煤硬件系統(tǒng)由控制器、數(shù)據(jù)采集單元、步進(jìn)電機(jī)控制單元和串行數(shù)據(jù)傳輸單元等組成，硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。主控單元采用AT89C52單片機(jī)系統(tǒng)構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)對(duì)硬件系統(tǒng)的控制；數(shù)據(jù)采集單元采用激光測(cè)距儀、行程傳感器等構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤場(chǎng)數(shù)據(jù)的采集；步進(jìn)電機(jī)控制單元采用步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器控制，控制步進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)激光測(cè)距儀轉(zhuǎn)動(dòng)一定的角度；串行數(shù)據(jù)傳輸單元采用MAX232電平轉(zhuǎn)換及驅(qū)動(dòng)器件，實(shí)現(xiàn)盤煤硬件系統(tǒng)與PC機(jī)的串行數(shù)據(jù)通信，將采集數(shù)據(jù)傳輸?shù)絇C機(jī)。

圖2 盤煤硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

2 盤煤數(shù)據(jù)處理及圖像生成方法

本盤煤方法采用Microsoft Visual Studio 2005 Sp1 及DirectX SDK 2009.3軟件，對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并生成煤堆的三維圖像。采樣數(shù)據(jù)的處理過(guò)程主要集中在GPU中進(jìn)行，充分利用其高速的浮點(diǎn)運(yùn)算能力和并行處理能力。在解決顯存和主內(nèi)存之間反復(fù)多次進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取的實(shí)時(shí)性問(wèn)題時(shí)，本方法采用渲染到紋理技術(shù)來(lái)減少顯存與主內(nèi)存之間數(shù)據(jù)交換。本盤煤方法通過(guò)GPU對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行渲染后，進(jìn)行重新排序、網(wǎng)格化、立體圖渲染等處理之后，生成較精確的煤堆三維立體圖，并利用此模型進(jìn)行煤堆體積的計(jì)算。

2.1 采樣數(shù)據(jù)的重新排序

由于采樣人員在采集數(shù)據(jù)過(guò)程中采集的每行數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)是不定的，就可能造成采樣數(shù)據(jù)的雜亂無(wú)序，所以首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新排序，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理做準(zhǔn)備。假設(shè)三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)是按x方向采集的，且z向坐標(biāo)分量反映的是煤堆的形態(tài)，所以對(duì)三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)的重新排序，也就是對(duì)y向坐標(biāo)分量的重新排序。本盤煤方法選用選擇排序法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新排序，如圖3所示。

2.2 采樣數(shù)據(jù)插入采樣點(diǎn)

圖3 采樣數(shù)據(jù)重新排序示意圖

由于激光測(cè)距儀采集每一行采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)是不完全一樣的，進(jìn)而造成每行采樣數(shù)據(jù)在y向分量上并不是完全的對(duì)應(yīng)，而煤堆三維圖像的建立需要對(duì)應(yīng)規(guī)則分布的數(shù)據(jù)，所以就需要在采樣數(shù)據(jù)中插入一些采樣點(diǎn)，使采樣數(shù)據(jù)在每行之間建立行間完全對(duì)應(yīng)關(guān)系。

采用線性插值的方法對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，具體方法為：采樣數(shù)據(jù)行線段的起終采樣點(diǎn)和終點(diǎn)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)不變，插入的采樣點(diǎn)在采樣行線段范圍之內(nèi)進(jìn)行，如果當(dāng)前線段上一個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的y分量值與它相鄰線段內(nèi)部存在y分量值與之相等的一個(gè)點(diǎn)，就認(rèn)為需要在相鄰線段內(nèi)插入一個(gè)采樣點(diǎn)(x,y,z)，插入采樣點(diǎn)的x分量為當(dāng)前線段的x分量，插入采樣點(diǎn)的y分量為相鄰采樣點(diǎn)相對(duì)應(yīng)y分量，z分量為這個(gè)點(diǎn)所在線段處的z分量線性插值結(jié)果，如圖4所示。

圖4 采樣數(shù)據(jù)插入采樣點(diǎn)示意圖

圖4所示為兩行采樣數(shù)據(jù)插入采樣點(diǎn)的示意圖，數(shù)字表示采樣數(shù)據(jù)的采樣點(diǎn)，帶“’”的數(shù)字表示在采樣數(shù)據(jù)中插入的采樣點(diǎn)。

2.3 采樣數(shù)據(jù)邊界的劃分

采樣數(shù)據(jù)邊界的劃分關(guān)系著煤堆數(shù)的確定、三維圖像形態(tài)是生成煤堆三維圖像重要組成部分和關(guān)鍵。本盤煤方法采用對(duì)采樣點(diǎn)周邊采樣數(shù)據(jù)比較的方法對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界的快速劃分。假設(shè)遍歷到某個(gè)采樣點(diǎn)時(shí)，采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)先與整型變量比較，以判定采樣點(diǎn)是否為邊緣點(diǎn)，在此假定此采樣點(diǎn)為非邊緣點(diǎn)，則按順序檢索此采樣點(diǎn)的左側(cè)、左上、正上、右上四個(gè)采樣點(diǎn)，當(dāng)其中有采樣點(diǎn)具有組索引時(shí)，表明此采樣點(diǎn)與其它采樣點(diǎn)相接，后面具有組索引的各采樣點(diǎn)的組索引和當(dāng)前此采樣點(diǎn)的組索引賦值為此組索引，且這些組索引所指向的組信息進(jìn)行合并，而當(dāng)這些采樣點(diǎn)都不存在組索引時(shí)，那么表明此采樣點(diǎn)與這些采樣點(diǎn)不相接，此采樣點(diǎn)的組索引為新組索引。由此方法遍歷所有采樣行數(shù)據(jù)即可完成邊界的劃分，如圖5所示。

圖5 采樣數(shù)據(jù)邊界的劃分示意圖

圖5中，實(shí)線框表示已具有組索引的采樣點(diǎn)，如邊緣組索引0和煤堆組索引1，虛線框表示正在遍歷的采樣點(diǎn)，圖5(a)表示該點(diǎn)為邊緣采樣點(diǎn)時(shí)，則將該點(diǎn)合并到組索引0；圖5(b)表示該點(diǎn)與煤堆1具有相同的組索引，則將該點(diǎn)合并到組索引1；圖5(c)表示沒(méi)有與該點(diǎn)組索引相同的組索引，則將該點(diǎn)賦值為新組索引2。

2.4 數(shù)據(jù)的網(wǎng)格化及渲染

網(wǎng)格化是將散亂的空間三維坐標(biāo)點(diǎn)集按照相應(yīng)的算法擬合成互不交叉的三角形網(wǎng)。采樣數(shù)據(jù)網(wǎng)格化后可生成網(wǎng)格化的三維立體圖，為下步生成煤堆三維立體圖做準(zhǔn)備。本方法采用Delaunay三角剖分重構(gòu)算法對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化處理，Delaunay算法能將采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行合理地剖分,并連接成三角形網(wǎng)格，該算法能使剖分得到的所有三角形的最小內(nèi)角之和最大,使任一三角形外接圓中均不包含點(diǎn)集中的其他點(diǎn),各三角形盡可能接近于等邊三角形,避免了狹長(zhǎng)三角形的存在，因此生成的三維網(wǎng)格也較優(yōu)，并且能較好的降低算法的復(fù)雜程度[10]。

本方法采用shader方法進(jìn)行渲染，并且渲染工程的寬高分別為采集數(shù)據(jù)x分量與y分量的跨度。在頂點(diǎn)shader中定義輸出分量包含高度分量，然后把每個(gè)頂點(diǎn)上的高度分量傳出。在像素shader中經(jīng)過(guò)GPU的光柵化步驟，自動(dòng)插值出每個(gè)像素的高度分量，把這個(gè)分量輸出到深度緩沖區(qū)中，從而完成了整個(gè)渲染過(guò)程。

3 盤煤方法仿真實(shí)驗(yàn)

本仿真實(shí)驗(yàn)利用Autodesk Mechanical軟件生成的三維立體圖作為模擬的煤場(chǎng)煤堆并采集其表面點(diǎn)的三維坐標(biāo)作為采樣三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，根據(jù)此采樣三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成煤堆三維立體圖，從而驗(yàn)證本盤煤方法的可行性。圖6所示為使用Autodesk Mechanical軟件生成的模擬煤堆三維立體圖，空間坐標(biāo)原點(diǎn)為左下點(diǎn)坐標(biāo)。圖7所示為采集其表面點(diǎn)生成的模擬采樣三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)文件（txt文件）。

根據(jù)本盤煤方法可較快速、準(zhǔn)確地生成煤堆的三維立體圖，圖8所示為煤堆網(wǎng)格立體圖，是采樣三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)網(wǎng)格化后生成的三維網(wǎng)格圖，主要反映媒體的結(jié)構(gòu)并為生成煤堆三維立體圖做準(zhǔn)備。圖9所示為生成的煤堆三維立體圖，可以直觀的反映被測(cè)煤堆的三維形態(tài)。

圖6 煤堆模擬三維立體圖

圖7 模擬采樣坐標(biāo)數(shù)據(jù)

4 結(jié)論

本盤煤方法利用激光測(cè)距儀和行程傳感器組成的硬件系統(tǒng)采集煤場(chǎng)表面三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，通過(guò)GPU進(jìn)行渲染后，進(jìn)行重新采樣、插入采樣點(diǎn)和網(wǎng)格化等數(shù)據(jù)處理，最后得到所測(cè)煤堆的三維圖像。本方法充分利用圖形處理器（GPU）具有的高速浮點(diǎn)運(yùn)算能力和幾何運(yùn)算能力，對(duì)采集的大量三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而能夠較快速、準(zhǔn)確的生成所測(cè)煤堆的三維圖像。綜上所述，本自動(dòng)盤煤方法在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性方面都有顯著的改善，取得了比較滿意的結(jié)果。

圖8 煤堆三維網(wǎng)格圖

圖9 煤堆三維立體圖

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