CC BY
16
УДК 004.421.2
РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ОБЪЕМА ЗЕРНА В СИЛОСЕ ДЛЯ УПРАВЛЕНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ЗЕ эМОК РА И ИЛ ИШ А
Н. В Астапенко, К. Т. Ксшсков. П. А. Петров
Северо-Казахстанский государственный университет им. М. Козгябаева, с. Петропавловск Казахстан
Аннигпашт - Эффекшвние ф> нкиионироинние современных лранилиш ра*личнию шш upe.iuo.iaia-
решение р>иа ;аоач для обеспечении налелний сохранности сырья и ошнмалынм и исиолыовании скл.искил илошаней. Таким оира*ом, аюуальшш мв.шехеи задача .иишиириш! хранящеюся сырья. Не-кохорые 1рулниии минширин. а виишкаю! при хранении сыилчил 1абаршныл ииьекхив с неровной ии-вйрчногтмо. Рассмотрены ключевые моменты рятработки полсистймы мониторинга пбт»рма сыттучи\ гяйарптнму объектов г нерпянпП пояррлноотью, которая является глявнмм компонентам яятомлтпчиро-яянной системы управления трунологичрокнми пропессями тряни.тищ 11ннг»ЯЛТП1ПННГГО тип Я. ПолуЧРН-ные ялгорнтмл и метолы почяопят осуществлять непрерывное явтоматичпрованное няблютрние (ичме-ренпе) чя лроцрггом рлботы черно\рлнплиптя. а результаты измерений будут способствовать формпрояя-нпи> рекоменланий по управлению тетнолпгпчегкпмп процессами.
Кпючее.мр слала: обкем черня к силосе. нероянля пояррлность, облако точек, ал горит VI, прончяеленпе векторов.
1 ВНРДННШг
Одной из глаянътх тенденций современного рялви-ия чкп.трмэттионньтх гигтем ттгя^тгя чадачя по автомати-чат-ии уттряв.тгения V контргтя технологических процессов [1] Решение подобных ладяч почяоляет сличить яли-яние так называемого челолеяегкого фактора и соответственно говыси-ь качество продукции и уяегичить оптимизацию е хранении сырья.
В области сельского хозяйства также ведутся работы по автоматизации технологических процессов, и е частности, процессов управления зернохранилищами. Для обеспечения количественно-качественной сохранности зерна традиционно проводится только визуальный осмотр мест хранения зерна. Однако практика показала, что традиционные формы организации работы зернохранилищ выявляют такие глобальные проблемы как хищение зерна и сохранение качества зерна. В связи ссмсказакным, актуальной является разработка эффективной автоматизированной информационной системы мониторинга зернохранилищ на основе бесконтактных ЗБ- измерений [2, 3], которая позволит осуществлять ежедневный контроль заполнения зернохрянилиша. проводить анализ полученных данных, еыявляя возможную недостачу зерна, осуществлять контроль качества сохранности зерна и. при необходимости, выдавать экспертные рекомендации. В лаборатории Северо-Казахстанского государственного университета имени М. Козыбаева разрабатывается автоматизированная информационная система для мониторинга. контроля и управления работы зернохранилища инновационного типа.
В данной статье рассматривается процесс разработки подсистемы мониторинга объема зерна в силосе для автоматизированной информационной системы управления технологическими процессами зернохранилища
П. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Цель статьи - представить алгоритмы, методы и средства обработки информации о пространственных коор-лннагах точек поверхности, образующейся в зернохранилище в результате его заполнения
Разрабатывая систему мониторинга наполненности зернохранилища, необходимо учитывать некоторые ссо-бешюсп: работы с сыпучими продуктами, такие как патгчне сложной оормы поверхности продукта (иалплие горки. Еорошас. кусковые слппиувпшеся комки) [Л, 5]. Традицношю пслслъзутотся два метода измерения ооье моз неровных тел: вычисление объема тела при помощи емкости с водок к вычисление объема тсла через разбиение его на правильные геометрические онгуры. Первый метод очень сложно организовать с гаоорнгнымн объект плш Реализация второго представляет собой сложило задачу, если нельзя явко выделил» правильные геометрические фигуры Нами предлагается алгоритм зычнелення объема гдоорнтного объекта с неровной по-вср^этостыо.
Ш. ТЕОРИЯ
Подсистема мониторинга объема зерна б силосе, как элемент автоматизированной информационной системы управления технологическими процессами зернохранилища реализована и виде клиент-серверного приложение На сервере накапливаются данные, проводится их обработка а результаты обработки можно пропмот-рсгь на сюрше клиента.
Тешилшичшкам схема и описание фчнкииишфивннии иидсисгсмы миниюриша ибьемл зерна к си-лисе.
Техно логическая схема рассматриваемой подсистемы может быть представлена в виде последовательности следующих этапов на рис. 1.
Этап 1 Этап 2 Этап 3
Рис 1. Технологическая схема подсистемы мониторинга объема зерна в склосе
Этак 1. Получение облака точек.
В этот этап б ходит анслого-цнфровос преобразование данных сканирование аналоговых оригиналов с последующей векторизацией, а также импорт готовых цифровых дашплх [6J. Требуется получить дапиые о даль носгн для некоторого набора различных фрагментов, которые в совокупности содержат всю поверхность объекта. Далее происходит регистрация или совмещение карт глубин каждого фрагмента. Облако точек представляет собой набор точек поверхности, -заданных тремя значениями координат х, у, z. Получение точек может осуществляться как вручную, так и с помощью различных устройств (лндаров, дальномеров н т.д.). Чем плотнее облако точек, тем точнее будет результат вычислений
Этак. 2. Обработка полученных данных.
Далее происходит регистрация н.ти совмещение карг глубин кажлого фрагмента Если облако точек не упорядочено необходимо принести его к упорядоченности R зависимости от метола сбора, исходные данные ирсдставлхкло. либо в виде модели DEN. либо в виде модели TIN.
Мидель DEM (Digital Elevation Model) более популярна и удобна алх практическою использовании. гак как представлена на регулярной сетке со сторонами, параллельными ксординатным осям X и Y системы местности [7]. Это наиболее простои случаи, значения точек поверхности могут распологаться в узлах регулярной сетки Пример показан на рис. 2, представлен фрегменг объекта размером метр на метр, ростоянис между узлами регулярной ссткн 1дм 181.
Мидель TIN (Ti languid led bicgulai Nelwoik.). или модель на ip*uiHi улмшюнней нерегулярной сегхе. или свободная модель. Построение цифровой модели рельефа с использованием модели данных TIN сводится к созданию оптимальней сети треугольников, элементы которой стремятся быть как можно блике к равносторонним [91. При этом любая точка двумерного пространства обладает только одной высотной координатой. Пример показан на рнсункс
42
Ж:
Риг ^ Модель TTN к ниде сети
46
Этап 3. Вы^исдвнг*о объема поверхности.
•Традиционно, при вычислении объема поверхности суммируют объемы прямых призм с треугольным оспс ваинсм н высотой, соответствующей среднему- арифметическому высот в сроки призмы В разрабатываемой подснстсмс мониторинга важна точность вычислений, поэтому мы предлагаем рассчитать объем поверхности как сумму объемов прямых кссоусеченных призм с треугольным основанием, вершины которых принадлежат исходному облаку точек. Данное решение позволит иивысить точность вычислении.
01мций щкщт фунчпноннрокинт Iюдг.шпгмм мпнш щ:иж и иГгьгмл :*])н>1 к с-.илоггг ¡(тличокин к (ишкгг-
стзии с рис. 4 [10].
Мнихссгао
HLAUJMblA I UЧСЛ
I регул1р[!Ы< исходило данною}
{ncpciyjixpioc облако точек}
_L
Ушорвдрчиьянн? залам точек методами тэианагуляцни
Рис 4. Обший алгоритм функционирования подсистемы мониторинга объема зерна в силосе
Иг.ХОДНЫГ ДИННЫГ ХрИНМТСМ Н 1РКГИ)НЫХ фнЙ.ШХ Н ННДГ ЧННЧГНИИ П1ЧГК « 1]1ГХМГ)]Н<>И ГИСТГГМГ Kimp;iHH-1l R
том случае, когда исходное облако точек является нерегулярным, осуществляется нх упорядочивание в соответствии с заданной координатной сеткой с помощью существующих методов триангуляции. В поставленной задаче точность расчетов играет немаловажную роль, поэтому вычисление обьема поверхности осуществляется самым ресурсозатрагным способом, путем суммирования объемов косоусеченных призм. Для уменьшения погрешности вычисления з случае разрежешюсти облака исходных точек могут использоваться методы тгтерпо ляпни 111 121.
Метод расчета объема прямой косоусеченнои призмы - элементарного элемента, составляющего по-
Кг>|1\ Hill I Ь.
Рассмотрим механизм нахождения точного объема прямой косоусеченной приемы с треугольным основанием, заданной гремя точками в трехмерном пространстве. Пусть коеоусеченкая призма задана точками А(аь а2, B(bb Ъ2, bj) и C(ci, с2, с3) (см. рис. 5а). Точки А"(аь а2, 0), B"(bi, Ъ^, 0) и C°(cL, с2, 0) - являются проекциями точек А, В и С соответственно на плоскость XOY
Рассматриваемая фигура может быть представлена как совокупность трех фнгур: прямая призма с треугольным основанием и две пирамиды | ] 31. Описание метода расчета объема прямой косоуссчснной прнзмы:
Шаг I Сначала упорядочиваем точки таким образом, чтобы точкой А осозначалась точка с наименьшим значением координаты по сен ÜZ, а С обозначало точку с наибольшей координатой по оси OZ.
//
/
Р
\ \
A^v
С'
// //
/
/ /.
i -
А'4
С'
V
Рис. 5 Заданная косоусечеппая призма
Шаг 2. Разбиваем исходною ф1пуру на прямоте призму (ЛЗ"С"Л'В"С) и дое пиргм:щы (ВДВ С" и С ЛВС"") г соответствии с рисунком
Шаг 3. Находим объем прямой призмы ЛВ' С" Л'В'С". Объем предстаэле1люй прямей призмы равен пло щади основания. умноженной па высоту Вычисление площади осложнил для общего случая наиболее уаобио представшъ с помощью векторов:
SA.B,C.=1|A'B'XA'C,|
(1)
Определяем координаты векторов А'В {bt - aj'.bj — .0} н A'C{Cj - a^.Cj - а2;0) . Векторнсе произве-де1:пе двух лекторов 3 ~ {& х;ау; & х} и Ъ — {Ьх;Ьу;Ъг}в декартовой системе координат - ото зектор. значе нис которого можно вычислить, используя следующие формулу 2.
а х Ъ
i j к
а*
Ъх Ьу U
= i(avbz - a2bT) - j(atb. - а^^) +■ k(arbT - avbjj
а >: Ъ = {aybr - агЫ; a.b. - a*bz; a^b, - а^} Таким образом, по формуле (2) получаем:
Ä7B^Ä7C=(^U;(bl ax)( a2) ;Ь2 a2)(c: a^l Соответственно, площадь треугольника и обьем прямой призмы составят: S*Dc =\ v'<Cb.-а.Хс^-аг>-».-tf.Xc,-а,»1 |
(?)
Ч»a, |;/((b, a,)(c, a,) (b, a,}(c, a,)): |
Шаг /. Нахождение объема пирамиды ВДВ С реализуем также с помощью векторов: ВВ" (0;0; а2-Ъз) BÄ{ а-.-Ъь а2-Ъ2; аз-Ъз} ВС '{ »ъ-ъ, из-'»*} Обьем пирамиды по трем векторам определяется формулой (5):
О) (4)
Таким образом:
Vmdv = ^ 10 + 0+(а3 - ЦХа, - Мс2 -Ь3) - (a, -Ъ;Ха2 - Ь2Хс, -Ъ,)-0 - 01= о
= |l(a3-b3)[Cal-bIXc2-b2)-(a2.b2XcI-b1)]|
Шаг 5. Аналогично по формуле 5 вычислим объем пирамиды САВС" с помощью Ескторов: СС"{.0;0; СА{ ai-ci. а2-с2; ав-сз) СВ ' bi-ci: Ьз-с?; (Ь^-аО-(ся-ев)} .
Vcec-llO + O^-CjXai-CjXba-Ca) <aj-c3Xb,-c,Xai-с,) 0 0-о
=—|(а, -biXba -c2)-(b1-c,)(aJ -с2)]|
6
Шаг 6. Объединяем результаты, полученные па шагах 3—1. Суммируем объемы прямой призмы и доух пи рамад н получаем общий объем заданной прямой хосоусеченной призмы:
V-j-aj-lV<Cb, -а^с,-a,)-(b2 -a2)(Cl -a,»2 |+
+71 (a- -b3)[(a, - bt )(c: - b;) - (a, -b, Xc, - b,)] | + (6)
о
+7l<a3 -<-з)К»|-b.Xb3 -r2)-(h, -r,)(a, -r.,)]| о
Полученная формула несколько :<тяжеловеспа», по однако дает точнее значение объема рассматриваемой фигуры
Алгоритм вычисления объема по результатам 3D измерения поверхности.
Объем всей поверхности в процессе мониторинга можно получить, обходя последовательно все исходные тички и суммируя объемы прямых коссусечекных призм, крите! авлиих к точке. Ашоритм вычисления ибьема смрьм ч чгрнохрлни.шщг in; шчьим 1 юкгрхноп и jmi:iii<t>kih следующим iinilh-u^m
Шаг 1. Получение облака точек с поверхности размером NxM Обозначим количество точек как Num.
Шаг 2. Поиск min_length - минимального расстояния между точками в заданном ослаке точек поверхности [14].
Шаг 3. Соэдаппе дшгамхгзеского двумерного массива, который является виртуальной проекцией изучаемой поверхности. Количество элементов в столбце таолнцы опрсдс.тюгся как целая часть от деления длины поверхности нп минимальное расстояние между точками intiTs/min_lcngth). Количество элементов в отроке таблицы оперделяется как целая часть от деления ширины поверхности на минимальное расстояние между точками -iu.(M/liiHJ_leu£ll.)- Таким образом, мы эмулируем рехулярнук; сетку с размером ячейки. соответствующей ми-нимя..иному paivirxHHHi мгжду -ионными точками
ТТТаг 4 Помечаем пехотные точки в ячейки полученные на тгаге 7 «регулярной сетки» Благодаря тому что размер ячеек соответствует минимальному расстоянию между заданными точками, каждой точке единственным образом соответствует элемент массива.
Шаг 5. Неэаполгюхшые па шаге 1 элементы массива заполняем с помощью лш:ейпой шггерполяцип.
Шаг 6. Обходим последовательно все элементы массива, за исключением элементов последнего столбца н последней строки. Для каждого элемента массива A[i][j] (где i=[0: int(N/imn_lciigth)) и j=[3; ir.t(M/m;n_lcagth))j по формуле 6 рассчитываем объем прямой кссоуссченной призмы, определений пс точкам A[i][_i], A[i][jl 1]. А[гН][)т1]. л также объем прямой кисоусеченной призмы. определений но iочкам A[i][j]. A[i+1][], A[i+l][j+l].
Тиким, OtljBIMOM, К ртункгкгг ]и(ипм aJIIIIJIMTVH нонучагм оГгЬЯМ ИГГЛГ^КММЙ ИОНГрХНСКТИ Ol МГ-1ННМИ ил-
горитм реализован ч экспериментальном приложении, разработанном в среде программирования Visual Studio NET 2010.
IV. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
В результате проведенных исследований был получен алгоритм расчета объема по точкам поверхности, который не зависит от регулярности полученных точек. В процессе реализации алгоритм был оптимизирован следующим образом:
- для исключения избыточных вычислений в случае tnin_1etigrh->0, ее значение устанявлиняется в 1 R этом случае в ячейке виртуальной «регулярной сетзси« сохраняется только одно из значений облака соответствующих координатам ячейки. Точность алгоритма при этом не страдает, так как разница между значениями в пределах 1см* незначительна:
- б алгоритме предусмотрена возможность задать размер ячейки сеткн. соответствующий необходимой точности. Таким образом, исключается шаг 2 рассмотренного алгоритма л сложность в целом уменьшается на 0(Num)4
- получение промежуточных значений можно выполнить с помощью линейной интерполяции, интерпохт-цнк полиномами Лагранжа или интерполяцией сплайнами на выбор.
После разработки прило/иешш па базе о писанного алгоритма были проведены эксперименты для расчета объема по данным пятнадцати поверхностен Анализ результатов экспериментов показал, что отклонение значения, полученного d результате работы алгоритма, от фактического значения составляет в среднем 0,0'/%.
V. ОБСУЖД ЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
По полученным в результате проведенного эксперимента данным можно сделать вывод о том. что точность вычислений тем выше, чем больше точек задействовано в вычислениях. Но. к сожалению, большое количество точек увеличивает сложность алгоритма, что заметно при больших массивах цакных. В дальнейшем планируется оптимизировать алгоритм для увеличения скорости вычислений бел потери точности вычислений R целом ||(хжгдгнный экгигрнмгнт покачал, ни» < iiomiiiii.kk> данного алгоритма можно ¡иимигаи» обнг-м чгрна. хранимою на зеуномрашиип: с.
VI. ВЫВОЛЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Нами рассмотрены ключевые аспекты разработки подсистемы мониторинга поверхности, образующейся в зернехранилише в результате его заполнения. Внедрение данной полсистемы позволит осуществить непрерывное наблюдение за процессом работы автоматизированного зернохранилища и сотцсствхтгь контроль объема зерна, таким образом можно будет оосспсчнвагь сохранность зерна от хищения н неправильного хранения
Результаты исследования найдут лримепе1:пе при создашш беспровощшх программно технических ком плексов для других приложений, где необходимо обеспечение непрерывного контроля сложных поверхностей.
Работа выполнена в рамках наличного гранта Л& 26С6/ГФ4 Ммисгг.срстбс образована. и науки Республики Казахстан.
СПИСОК ЛШЕРАтВД
1. Kosbekov К. Т., Klikushir. Yu. N.. Kobenko V. Yu. [et al.] Fuel Cell Diagnostics Using Identification Measurement Theory H Journal of Fuel Cell Science and Technology. 2014. 11 (5;, 051003. P. № FC-14-1027. DOL 10.1115/1.4027.
2. Zhang Lin. Yuan Min. Tai Deyi [et ai]. Design and Implementation of Granary Monitoring System Based on Wireless Sensor Network Node .7 International Conference on Measuring Technology and MechatronicsAuromation 2Э10. VoL 1. P 950-953. DOI: 10.1109ЯСМГМА.2С 10296.
3 Sansoni G Trebesch: M Docchio F State-of-The-Ar япЛ Applications of ID Imaging Sensors in Industry, Collin al Hmilaj»r. M«lirmr, and Ciimuial InvrsLigaLiou // Snisois 7009 Q С
4. Bin Li. Jiiil ui Zliang. Yoiigloug Xu [el al.]. Sludy on modeling and 3D-visualization of giuuiul Us;» uies>' spatial curved surfaces. Image and Signal Processing (CISP): 3rd International Congress. 2010. Vol. 6. P. 2B38-2B44. DOI: 10.1109/CISP.2010.5647194.
5. Mrrkhani К J.. Morris W. A. Digital terrain elevation models produced using radar al:ime:ry end GPS data H Ceosciencc and Remote Sensing Symposium IGARSS '02: IEEE International. 2002. Vol. 5. P. 2723-2725. DOI 10.1109/IGARSS.2002.1026754.
6. Oestcrhng Patrick, Heine Christian, W eber Gunthcr H. |et al |. Visualizing nD Point Clouds as Topological Landscape Profiles to Guide Local Data Analysis /> lbbt Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2013. VoL 19, no. 3. P 511-526. DOI: I0.1109/TVCG.2012.120.
7. Haibmg Xiang. Chunxiang Cao, Hvucong Jia [et al ]. The analysis on the accuracy of DEM retrieva. by the ground lie гj pointcloud data extraction methods in mountain forest areas H IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium 2012. ?. 6067-6C70. DOL 10.1109TGAJtSS.2012 6352223.
R Коптекоя К T Демьяненко А В Астапенко H R Метод и алгоритм вычисления объема заданной дискретно ^D поверхности с помотпыо пплиноч'ов Лагранжа 0 Математическое и компьютерное моделирование-материа.тчт ГП Междуняр науч конф 19 ноября 7011 г Омск 7011 С HI
9 Hsia-Ching Chang. Cben-Ya Wang, Cloud Incident Data Ana^tics Change-Point Analysis and Text Visualization Sybleui Sucnccs (HICSS). 48 iL Hawaii bileixiatioual Coiifciaice. 2014. P. 435— 438. DOI: 10.1109/APCCAS.2014.7D32812
10. Кошеков К. Т., Демьяненко А. В., Астапенко Н. В. Струкгурно-функцшшальная модель автоматизированной информационной системы мониторинга зернохранилищ // Путь науки. 2016. № 3 (25). С. 3S-39. (0.543 -Global Impact Factor. Австралия).
LL. Won^wacn N.. Tieiidee S.. Smthaiiayothm C., Smthaiiayothin C. Method- of 3D mesh reconstruction from point cloud using elementary vector and geometry analysis // Information Science and Digital Content Technology (ТСГОГ): 8th International Conference. 2012. Vol. 1. P.156-159.
12. Cahyo Crysdian. 3D Visualization of small scale spatial object based on Digital ElevationModel // Distributed Framework and Applications (DFniA) : International Conference. 2010. P. 1-6.
13. Геворкян П. С. Высшая математика. Основы математического анализа. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2011. 240 с.
14. Longcim Jin_ 3D shape analysis for point clouds using variational geometric !) Natural Computation llCNC): 11th International Conferen. 2015 P 915- 9IS. DOI: 10.1109ЯСКС 2015.737S112.
