露天煤場自動盤煤方法的研究

劉艷玲，劉海燁，秦 健

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

（天津理工大學 機械工程學院，天津 300384）

0 引言

在我國的火電廠中，燃煤電廠占有很大的比例，燃煤電廠的燃煤成本占整個電廠生產成本的70%～80%。傳統的煤場存煤量測量方法是先用推土機把煤堆整形,使其外形近似梯形,再用經緯儀和米尺進行人工丈量，根據經驗、簡單計算或估算得出所測煤堆的體積，這種盤煤方法不僅需要耗費大量的人力和物力，其測量結果也極不準確，嚴重制約了電廠現代化管理水平的提高。如何對煤場存煤量自動地進行準確測量,已成為長期困擾燃煤電廠的一大難題。[1]近年來隨著計算機技術的快速發展，新型的自動盤煤方法是利用激光測距儀和行程傳感器組成的硬件系統采集回煤堆表面三維坐標數據，利用圖形處理器（GPU）的高速浮點運算能力和幾何運算能力對渲染的三維圖像進行重新采樣、插入采樣點等處理，從而生成較準確的煤堆三維立體模型，并利用此模型進行煤堆體積的計算。這種新型的自動盤煤方法在盤煤的實時性和準確性方面都有顯著的改善，取得了比較滿意的結果。

1 盤煤硬件采集系統的構成

本盤煤硬件數據采集方法是將激光測距儀和步進電機安裝在煤場取煤的斗輪機的懸臂上，行程傳感器觸點安裝在待測煤堆的縱向區域。在控制器的控制下，步進電機帶動激光測距儀旋轉固定角度，得到實時角度數據；激光測距儀對煤堆表面連續作定點掃描測量，得到高度數據；行程傳感器觸點安裝在待測煤堆的縱向區域，隨斗輪機沿煤場縱向移動，得到位置數據。激光測距儀的測得的距離信息，步進電機所獲得的旋轉角度信息和行程傳感器所獲得的位置信息形成所測煤堆三維坐標數據?？刂破鲗⒉杉娜S坐標數據傳輸到PC機進行數據處理及管理，如圖1所示。

圖1 盤煤數據采集結構示意圖

自動盤煤硬件系統由控制器、數據采集單元、步進電機控制單元和串行數據傳輸單元等組成，硬件系統結構如圖2所示。主控單元采用AT89C52單片機系統構成，實現對硬件系統的控制；數據采集單元采用激光測距儀、行程傳感器等構成，實現對煤場數據的采集；步進電機控制單元采用步進電機驅動器控制，控制步進電機帶動激光測距儀轉動一定的角度；串行數據傳輸單元采用MAX232電平轉換及驅動器件，實現盤煤硬件系統與PC機的串行數據通信，將采集數據傳輸到PC機。

圖2 盤煤硬件系統結構示意圖

2 盤煤數據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，對采樣數據進行處理并生成煤堆的三維圖像。采樣數據的處理過程主要集中在GPU中進行，充分利用其高速的浮點運算能力和并行處理能力。在解決顯存和主內存之間反復多次進行數據讀取的實時性問題時，本方法采用渲染到紋理技術來減少顯存與主內存之間數據交換。本盤煤方法通過GPU對采樣數據進行渲染后，進行重新排序、網格化、立體圖渲染等處理之后，生成較精確的煤堆三維立體圖，并利用此模型進行煤堆體積的計算。

2.1 采樣數據的重新排序

由于采樣人員在采集數據過程中采集的每行數據個數是不定的，就可能造成采樣數據的雜亂無序，所以首先要對數據進行重新排序，為后續的數據處理做準備。假設三維坐標數據是按x方向采集的，且z向坐標分量反映的是煤堆的形態，所以對三維坐標數據的重新排序，也就是對y向坐標分量的重新排序。本盤煤方法選用選擇排序法對數據進行重新排序，如圖3所示。

2.2 采樣數據插入采樣點

圖3 采樣數據重新排序示意圖

由于激光測距儀采集每一行采樣點的個數是不完全一樣的，進而造成每行采樣數據在y向分量上并不是完全的對應，而煤堆三維圖像的建立需要對應規則分布的數據，所以就需要在采樣數據中插入一些采樣點，使采樣數據在每行之間建立行間完全對應關系。

采用線性插值的方法對采樣數據進行處理，具體方法為：采樣數據行線段的起終采樣點和終點采樣點數據不變，插入的采樣點在采樣行線段范圍之內進行，如果當前線段上一個采樣點數據的y分量值與它相鄰線段內部存在y分量值與之相等的一個點，就認為需要在相鄰線段內插入一個采樣點(x,y,z)，插入采樣點的x分量為當前線段的x分量，插入采樣點的y分量為相鄰采樣點相對應y分量，z分量為這個點所在線段處的z分量線性插值結果，如圖4所示。

圖4 采樣數據插入采樣點示意圖

圖4所示為兩行采樣數據插入采樣點的示意圖，數字表示采樣數據的采樣點，帶“’”的數字表示在采樣數據中插入的采樣點。

2.3 采樣數據邊界的劃分

采樣數據邊界的劃分關系著煤堆數的確定、三維圖像形態是生成煤堆三維圖像重要組成部分和關鍵。本盤煤方法采用對采樣點周邊采樣數據比較的方法對采樣數據進行邊界的快速劃分。假設遍歷到某個采樣點時，采樣點數據先與整型變量比較，以判定采樣點是否為邊緣點，在此假定此采樣點為非邊緣點，則按順序檢索此采樣點的左側、左上、正上、右上四個采樣點，當其中有采樣點具有組索引時，表明此采樣點與其它采樣點相接，后面具有組索引的各采樣點的組索引和當前此采樣點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行合并，而當這些采樣點都不存在組索引時，那么表明此采樣點與這些采樣點不相接，此采樣點的組索引為新組索引。由此方法遍歷所有采樣行數據即可完成邊界的劃分，如圖5所示。

圖5 采樣數據邊界的劃分示意圖

圖5中，實線框表示已具有組索引的采樣點，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，圖5(a)表示該點為邊緣采樣點時，則將該點合并到組索引0；圖5(b)表示該點與煤堆1具有相同的組索引，則將該點合并到組索引1；圖5(c)表示沒有與該點組索引相同的組索引，則將該點賦值為新組索引2。

2.4 數據的網格化及渲染

網格化是將散亂的空間三維坐標點集按照相應的算法擬合成互不交叉的三角形網。采樣數據網格化后可生成網格化的三維立體圖，為下步生成煤堆三維立體圖做準備。本方法采用Delaunay三角剖分重構算法對采樣數據進行網格化處理，Delaunay算法能將采樣數據進行合理地剖分,并連接成三角形網格，該算法能使剖分得到的所有三角形的最小內角之和最大,使任一三角形外接圓中均不包含點集中的其他點,各三角形盡可能接近于等邊三角形,避免了狹長三角形的存在，因此生成的三維網格也較優，并且能較好的降低算法的復雜程度[10]。

本方法采用shader方法進行渲染，并且渲染工程的寬高分別為采集數據x分量與y分量的跨度。在頂點shader中定義輸出分量包含高度分量，然后把每個頂點上的高度分量傳出。在像素shader中經過GPU的光柵化步驟，自動插值出每個像素的高度分量，把這個分量輸出到深度緩沖區中，從而完成了整個渲染過程。

3 盤煤方法仿真實驗

本仿真實驗利用Autodesk Mechanical軟件生成的三維立體圖作為模擬的煤場煤堆并采集其表面點的三維坐標作為采樣三維坐標數據，根據此采樣三維坐標數據生成煤堆三維立體圖，從而驗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，空間坐標原點為左下點坐標。圖7所示為采集其表面點生成的模擬采樣三維坐標數據文件（txt文件）。

根據本盤煤方法可較快速、準確地生成煤堆的三維立體圖，圖8所示為煤堆網格立體圖，是采樣三維坐標數據網格化后生成的三維網格圖，主要反映媒體的結構并為生成煤堆三維立體圖做準備。圖9所示為生成的煤堆三維立體圖，可以直觀的反映被測煤堆的三維形態。

圖6 煤堆模擬三維立體圖

圖7 模擬采樣坐標數據

4 結論

本盤煤方法利用激光測距儀和行程傳感器組成的硬件系統采集煤場表面三維坐標數據，通過GPU進行渲染后，進行重新采樣、插入采樣點和網格化等數據處理，最后得到所測煤堆的三維圖像。本方法充分利用圖形處理器（GPU）具有的高速浮點運算能力和幾何運算能力，對采集的大量三維坐標數據進行處理，從而能夠較快速、準確的生成所測煤堆的三維圖像。綜上所述，本自動盤煤方法在實時性和準確性方面都有顯著的改善，取得了比較滿意的結果。

圖8 煤堆三維網格圖

圖9 煤堆三維立體圖

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