Разработка автоматизированной информационной системы мониторинга зернохранилищ на основе 3D измерений

Систематизация и выбор методов распознавания поверхности для модулей расчета 3D модели

В процессе автоматизации работы зернохранилища возникает задача вычисления объема зерна, для обеспечения его контроля и сохранности. Использование автоматики позволяет минимизировать количество обслуживающего персонала, снизить требования, предъявляемые к опыту персонала и его квалификации, в тоже время обеспечить качественную сохранность зерна при общем снижении затрат на эксплуатацию зернохранилища.

Разрабатывая подсистему расчета 3D модели, необходимо учитывать некоторые особенности работы с сыпучими продуктами, такие как наличие сложной формы поверхности продукта: наличие горки, воронки, кусковые слипнувшиеся комки. В результате использования метода мы должны получить трехмерную модель объекта на компьютере.

На первых этапах исследования предполагалось построить модель и провести необходимые расчеты с помощью фотограмметрии, но в результате проведенных опытов пришлось отказаться от нее по ряду причин. Для решения задачи рассматривались методы фотограмметрии, представленные в таблице 4. В таблице дается краткое описание метода и указываются причины, по которым метод был отклонен для построения цифровой модели поверхности силоса.

Недостатки различных фотограмметрических методов

Таблица 4

Краткое описание метода

Причина невозможности использования для получения цифровой модели зернохранилища.

I

2

I. Использование данных о фокусировке для оценки расстояний

Для каждой точки на одном изображении выполняется поиск парной ей точки на другом изображении. Затем по паре соответствующих точек выполняется триангуляция и определяются координаты их прообраза в трехмерном пространстве, глубина вычисляется, как расстояние до плоскости камеры.

Поверхность зерна на фотоизображении представлена текстурно и поэтому велика вероятность искажения информации при определении парной точки, поэтому данный метод не подходит для решения представленной задачи.

Краткое описание метода

Причина невозможности использования для получения цифровой модели зернохранилища.

1

2

2. Фотометрический метод

Для распознавания объекта используется множество его изображений под разными углами и при разном освещении. Этот способ распознавания довольно точен и, несмотря на большое количество изображений, работает быстро.

Данный метод также не подходит для решения поставленной задачи, так как зернохранилище представляет собой замкнутое помещение. Расположение камер возможно под углами от 0 до 90 градусов, а позиция объекта (поверхность зерна) динамично изменяется.

3. Оценка формы по освещенности

Данный метод близок к фотометрическому стерео, основан на том, зрение человека устроено так, что он склонен считать плавно затененные поверхности удаляющимися от направления взгляда. С помощью формулы отражения по закону Ламберта можно связать интенсивность элемента поверхности и направление нормали к поверхности в этом месте.

Недостатком данного метода является возможность использования только в лабораторных условиях, а так же необходимость использования сложной процедуры предварительной калибровки.

4. Метод структурированного света

Метод структурированного света идейно близок к реконструкции по стереопаре, но вместо двух камер используется одна камера и один проектор. Поверхности объектов освещаются через шаблон в виде сетки. Камера при формировании изображений передает результат искажения сетки за счет формы и ориентации поверхности.

Недостаток данного метода - зависимость точности от расстояния, а так же невозможность работы в условиях сильной внешней засветки или плохо отражающих свет поверхностей.

5. Использование теней для оценки формы объектов

Этот метод позволяет получать информацию о форме поверхности по тени на изображениях, полученных с различных ракурсов или при различных условиях освещения. Основная проблема здесь кроется в отделении границ объектов от фона изображения - то есть определении к чему принадлежат точки изображения - к границе объекта или к фону.

В нашей задаче можно определить только контур всей поверхности по стенкам зернохранилища, но в этом случае для моделирования центральной части необходимо сделать слишком грубые допущения.

6. Использование поляризации для оценки формы объектов

Используя состояние поляризации света, отраженного от поверхности, а не его интенсивность при определенных обстоятельствах позволяет более точного определения ориентации поверхности.

Обычные системы получения изображений могут быть использованы только для записи интенсивности света, отраженного от объекта наблюдения. Таким образом, при использовании данного метода для распознавания поверхность зерна, будет выглядеть однородной, даже если она имеют какую-то внутреннюю структуру.

Все фотометрические подходы, так или иначе, используют свойства проективного преобразования, выполняемого камерой. Как было замечено, многие из приведенных выше способов будут неэффективны, если распознаваемый объект не имеет четкой формы и выраженных границ или сегментов. Условия задачи исключают возможность использования подобных методов.

В процессе исключения потенциально возможных для решения поставленной задачи методов фотограмметрии, было приято решение о моделировании поверхности заполняемого зернохранилища посредством уровнемеров или лазерных сканеров. Лазерные сканеры - замечательное решение для распознавания поверхности в зернохранилище, однако крайне высокая цена подобных готовых решений не подходит для сельскохозяйственных организаций. Наиболее подходящим методом для моделирования поверхности образованной в зернохранилище можно считать метод использования уровнемеров, но в этом случае необходимо рассчитать минимально эффективное количество точек замеров, для моделирования трехмерной поверхности [54-57].

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >