气化炉三维扫描测量与数据处理 气化炉三维扫描测量与数据处理

气化炉三维扫描测量与数据处理

  • 期刊名字:振动、测试与诊断
  • 文件大小:286kb
  • 论文作者:林砺宗,李志豪,颜晶,李昌取
  • 作者单位:华东理工大学机械与动力工程学院
  • 更新时间:2020-07-12
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论文简介

第29卷第4期振动、测试与诊断Vol. 29 No. 42009年12月Dec.2009Journal of Vibration , Measurement & Diagnosis气化炉三维扫描测量与数据处理林砺宗李志豪颜晶李昌取(华东理工大学机械与动力工程学院上海 ,200237)摘要以德士古气化炉耐火砖的内壁蚀损检测设备为基础,对采集到的点云数据做了进-步处理。通过对数据的筛选和剔除,实现了数据点的平滑降噪细化和精简.然后利用点云对整、网格划分和分色显示等方法,最终完成了内壁腐蚀情况的三维建模.重点讨论了点云数据的预处理及后处理的方法,并根据内壁耐火砖的腐蚀阈值,提出了一种气化炉内壁腐蚀区域的识别与分割方法。对耐火砖的腐蚀分析、气化炉的生产与维修提供了可靠依据,并在工程应用中获得了一致认可。关键词激光扫描 内壁蚀损 点云区域识别 无线传输中围分类号TP271火砖、背衬砖及保温砖以。向火面耐火砖结构设计采引言用了拱顶、直简和渣口砖相对独立,并可单独更换的结构。在实际使用过程中,向火面耐火砖受到强烈的煤气化是指将固体煤转化为可燃气体(煤气)的腐蚀而需要定期进行更换和维护。煤炭热加工过程。气化炉是煤气化工艺的关键设备,由于对炉体内璧三维信息测量的采样密度要求通常在高温高压的工艺条件下进行生产,内壁耐火不高(点距在5~15 mm即可),因此采用点光源的砖的腐蚀损耗相当严重。为了确保设备的安全生产,激光位移传感器作为主要测量仪器。为了获取整个需要对气化炉的耐火砖进行定期检测与维修[1]。气化炉内壁面的三维信息,需要对内壁面进行包括目前,大多数生产厂家对耐火砖烧蚀的检测还主径向(或称法向)、周向(或称环向)及纵向(或称轴要依赖人工测量,需要检修工人下到炉体内用皮尺进行手工测量。这样不仅效率低下,而且检测过于粗糙,向)坐标的完整的三维测量。这就意味着必须使激光不能及时准确地反映耐火砖的整体烧蚀情况,也就不测量探头旋转起来,进而从上到下整圈地对内壁面能很好地调整生产工艺参数。针对这种情况,本文研扫描测量,从而得到完整的、关联的全景点坐标数制了一套自动化检测系统用于气化炉内壁耐火砖的据。为此,本文设计了一套以安装在炉口的检测平台腐蚀检测。根据实际工作环境,对原始测量数据做了和深人炉体的旋转的中心导杆为主要部件的三维旋预处理,对各种因素引起的测量数据偏差进行修正,转装置,见图1。主要检测仪器安装在中心导杆下端从而得到了均匀完整的点云数据。在此基础上,对数的探头箱中,考虑到检测过程中的偏差和扰动,在探据做了进一步处理,给出包括平均腐蚀量、最值腐蚀头箱中还安装了可以测量导杆偏转角度的全姿态传量、腐蚀位置等的数据统计信息,也能够对裂缝与凹感器.中心导杆则通过线性导轨滑块与导轨箱连接,坑做出区域识别提示,避免严重事故的发生。此外,为通过交流伺服电机的转动实现上下运动。而导轨箱了用户使用的直观方便,根据测量数据,利用则能在电机的带动下绕中心轴产生周向旋转。激光OPENGL三维建模功能,建立了炉体内壁腐蚀情况位移传感器的测量数据可确定径向坐标,检测中通的可视化图形模型,实现了数据点的三维重构,使得过旋转电机运动时返回的脉冲值可得到周向坐标,用户能够对耐火砖的使用情况有更详细的了解。同样利用升降电机的脉冲值可确定纵向坐标,由此1系统方案和数据获取实现中国煤化工内壁面的螺旋形扫气化炉耐火砖的结构主要分为3层;向火面耐描,MHCNMH G完整三维数据信息,为进一步的数据处埋提供J杀仟。收稿日期:2008-04-07 ;修改稿收到日期:2008-10-09.450辰动、测试与诊郎第29卷中心导杆,采用需要对测量得到的原始数据进行预处理。r跟随转动航窑型材,可以2.1.1无效测量点的 剔除控制盘转动电机所选取的激光位移传感器基于光学激光三角原[转动平台》升降电机理进行测量,具有特定的测量范围,量程为185~S炉口1185mm,但上位机接收到的激光测量数据中却出现了个别超出激光位移传感器量程范围的数据点。这些测量点一方面是由于环境因素(温度、压力、湿度等)造成激光位移传感器工作不正常而产生,更重要的原因是由于采用无线射频通信系统进行数据传输,在现场各种千扰信号的作用下,传输过程中不可感光测敏头避免地会产生数据误码。上述两种原因引起的超出传感器量程范围的点称为无效测量点,应该直接予以剔除。2.1.2遮挡点 的处理图1检测 系统结构示意图从激光位移传感器的发射窗口射出的激光東在炉体内壁表面形成漫反射光,其中一小部分射向激2测量数据处理光位移传感器的探测窗口,经传感器内部的凸透镜汇聚后的光线射向线性CCD器件[3]。激光位移传感根据以上检测结构示意图和客户功能要求,本器通过光点在线性CCD器件上的位置计算目标测文用Visual C++平台编制了检测系统控制程序。量点距离传感器发射窗口的距离,如图2所示。在控制平台中,预先设定了检测的起点和终点,以及炉体的平均内径,用户自行设定检测时间和检测点~3的间隔之后,采集系统就能够通过螺旋形运动,完成67对炉体内壁的扫描。由于采用螺旋扫描测量,激光光-s点在内壁面上移动形成一条螺旋状的扫描线,扫描线贯穿整个内壁表面。各采样点在光点移动过程中顺序采样得到并且按照采样顺序存储在数据链表最小检测距离。测最范圈,中,这样使得各采样点之间具有良好的拓扑关系,便于进行后续的数据处理,实现数据网格划分和点云图2激光传感器工作 原理图建模[]等功能。1-半导体激光器;2-发射光透镜;3-接收光透镜;数据处理模块的作用是对采集到的数据进行快4-线性CCD元件;5-信号处理器;6/6'-被测物体速有效处理,实时生成能够真实反映物体形貌的数字化模型.主要包括对采集数据的预处理,如平滑降在激光位移传感器采样的过程中,由于内壁表噪细化和精简等。面形状的影响可能会出现反射光被遮挡而使探测窗数据处理过程的关键问题是算法的选择,主要口接收不到反射光;另--方面受内壁表面的粗糙度从处理精度和处理时间两方面来考虑。数据获取完.以及反射率的影响,即使反射光不被遮挡,也会出现毕之后的第1步就是预处理,主要有:反射光强度较低的情况。以上两种原因都会使射向(1)清除不正确的数据,获取有效数据,为三维线性CCD器件的汇聚光的强度达不到采样要求,于建模和可视化做准备;是传感器在设定的采样时限里无法获取有效的测量(2)对遮挡点的处理;值4,这样采样时限-一到,传感器就会返回一个位移(3)那些明显小于平均半径的值是不存在的,中国煤化工要滤波去噪。MHCNMHGnm的点反映不出该I重r且内坚农间不什尽具头的三维信息.可以形2.1点云 数据预处理象地称之为遮挡点。虽然遮挡点对于测量本身来说为了更好地进行点云建模和采集数据的处理,没有实际意义,但不能像无效测量点那样直接剔除,第4期林砺宗等:气化炉三维扫描测量与数据处理451应根据邻近点的三维信息分两种情况进行处理。果|e|≥[e]([e]为给定的允差),则认为P,是失真(1)对于个别离散的遮挡点,一般是由于投射点,应予以剔除。到线性CCD器件上光线强度不够造成的,可以采用最常用的插值方法处理,即用该测量位置周围8个方位的8个采样点的平均值替代。(2)虽然炉体内表面有许多凹凸不平的地方,Pu●●Pm如图3所示,但由于测量过程中激光位移传感器的激光发射方向始终与炉体内壁面成接近直角,使激图4弦高差方法光三角测量容易受遮挡的负面因素降到了最低限2.2点云数据后处理度,从而有效避免了区域性测量盲区的出现。测量原始数据经过预处理,过滤了外界因素带来的数据波动、气化炉内壁表面凸凹不平引起的测量误差以及部分失真点引起的偏差,再经过点云对整,得到了相对完整和均匀的数据,为数据的进- - 步处理和分析做好了准备。42.2.1 点云对整气化炉测量的采样频率恒定,旋转运动的速度恒定,理论上采样点应沿着扫描线均匀分布.但由于图3气化炉内壁图片测量过程中各种因素的影响,实际设置激光位移传整个气化炉的衬里由一块块耐火砖砌成,砖缝感器的采样频率时会将采样频率设置得比计算得到的采样频率高一些,这样即使测量过程中丢掉一些之间用特别调配的灰浆灌注。由于灰浆的抗渣性较数据点也不会影响最后的建模质量。因此,实际测量差,因此,内壁面上砖缝腐蚀量较大的地方会有较大获取数据的每圈采样点数不可能与建模设定的点数的深度变化,呈现出直壁凹槽的特征。测量的激光束完全一致,而且点云数据经过了上述几个处理过程,与凹槽方向平行,传感器接收不到反射光,使这些位各圈采样点的个数会变得更加参差不齐。为了方便置出现片状遮挡点。由于凹槽的深度与内部形态具网格划分与点云建模,需要进行点云对整的操作。有较大的不确定性,因此,凹槽位置形成的测量盲区点云对整的具体方法是根据点的柱坐标角度值很难通过逆向工程中常用的实物填充法、造型设计判断各点所属的圈数,然后计算各圈的采样点数得法和曲线、曲面插值补充等数据插补方法进行数据到第几圈有几个采样点。各圈的理论点数是在测量补全.由于关系到生产安全,在目前数据补全技术不之前设定好的,如果某圈实际点数大于设定的点数,够成熟的情况下必须对这些腐蚀量较大的砖缝位置则根据点数的差值跳跃式地选择并予以剔除,使该进行特别标记,并在气化炉检修时对这些位置进行圈的实际点数与理论点数相同;如果某圈的实际点重点修复。数小于设定的点数,则利用均值方法加以填补,选定2.1.3失真点的查找的添加位置同样要注意在该圈均匀分布,以使点云气化炉内壁上腐蚀大的地方会凹陷下去,虽然对整达到最好的效果。部分被侵蚀严重的砖缝的深度难以估计,但是由于由于各采样点间的相邻关系明确,基于螺旋状生产过程中流体对内壁的冲蚀是作用于整个内壁表扫描线的内壁点云数据采用三角化方法构建三维模面的,所以内壁上的凸起地方的凸起高度是有一定型,点云对整后的网格划分如图5所示。限度的,如果个别测量点的测量值明显小于周围点2.2.2内壁三 维模型的分色显示.的测量值,则这个测量点被认为是失真点.根据气化炉内壁的工程图,建立了气化炉内壁产生失真点的原因很多,主要包括测量环境、被面的中国煤化工专曲面特征,所以气测炉壁表面的复杂性以及传输误码等。首先对所有化炉MYHCNMH(点的深度坐标值决的测量点采用弦高差法方法以检查,对于查找出的定,半径值.实际测量点失真点采用二次样条插值进行处理.如图4所示,连的半径值与该点深度所对应的标准半径值的差即为接检查点P的前后两点,计算P,到弦的距离|e|,如该点的腐蚀量值.振动、测试与诊断第29卷的识别,数据链表B用来存放这个腐蚀区域的腐蚀采样点;(2)在数据链表A中查询P:点的所有邻接点,将查询到的邻接点(假设这些点的标号依次为P2~P,)添加到数据链表B中,并将这些点从链表A中删除;(3)在数据链表A中查询P:点的所有邻接点,图5网格划分图对这些邻接点的操作如步骤(2)所述,Pr的邻接点气化炉的内壁建模采用OPENGL.三维建模功标记为P+P+**,依次类推;能,运用三角化的网格划分办法[°7],先求出每个三(4)依次查询P,P.-.在数据链表A中的邻接角形面片3个顶点腐蚀量的平均值,再根据计算得点,查到后执行的操作与步骤(2)相同,直到数据链到的平均值指定该三角形面片的颜色,分色构建的表B中最后一个腐蚀采样点被查询完毕而没有新的内壁模型可以更加直观地表达内壁上各处耐火砖的邻接点产生时,则表明第1个腐蚀区域识别完毕;(5)如果此时数据链表A中的数据点不为空,腐蚀量差异。通过与标准颜色腐蚀量对照图比较,工则再取1个点作为新的种子点进行第2个腐蚀区域程技术人员可以非常方便地了解各处耐火砖的腐蚀的识别;状况,如图6所示。(6)循环往复,直到数据链表A中没有任何种子点存在,即链表A中的所有点都被提取到各个腐蚀区域中。经过以,上数据处理,实现了腐蚀采样点的数据分割,为接下来腐蚀区域的分析计算打下了基础。2.2.4腐蚀区 城提示腐蚀区域识别完毕后,各个腐蚀区域的点云数据被存放在各自对应的数据链表中。对这些点云数据进行进-步的分析计算可以得到各个腐蚀区域的详细信息,主要包括腐蚀区域的中心位置、面积、平均腐蚀量以及该区域对应的耐火砖的编号(工程人图6耐火砖腐蚀状况图员为方便耐火砖的维护用编号来标记气化炉的内壁耐火砖),分析结果如图7所示。2.2.3腐蚀采样点的提取与 敷据分割根据工艺与设备的安全生产需求,在数据处理部分设置了内壁耐火砖的腐蚀阈值作为耐火砖的安「T■全生产警戒值。超过这个值的区域被认为是不安全的,需要进行及时的处理和修护。前面已经计算得到了所有采样点的腐蚀量值,腐蚀量值超过腐蚀阈值的采样点称为腐蚀采样点。图7腐蚀区域提示图将所有的腐蚀采样点依次提取出来放在数据链表A中同,数据链表A即为腐蚀采样点的点云集合。这个2.2.5数据统计点云集合可能是一个腐蚀区域的点云集合,也可能以运动控制系统为基础,通过激光位移传感器是多个腐蚀区域的点云集合,因此,需要对这个点云的位移测量,运用数据的无线传输技术,获取了气化集合进行数据分割才能实现腐蚀区域的分割识别。中国煤化工仅仅根据这些原始的数据分割的实现方法如下:原,因此要对数据做进(1)提取数据链表A的任- -采样点P放在数TYH. C N M H G的设计尺寸可以得到据链表B中作为种子点,同时将P,从数据链表A中炉体内壁各点处详细的内径数据,用测得的内壁尺删除。这样,建立初始队列,开始一-个新的腐蚀区域寸减 去设计尺寸,就可以得到最终的腐蚀量。图8为第4期林砺宗等:气化炉三维扫描测量与数据处理某单位德士古气化炉内壁原始测量信息的统计分析热力,1998,18(6):9-12.结果。从图中可以看出,通过对原始数据的处理,得到[2] 路兴昌,官辉力,赵文吉,等.基于激光扫描数据的三维了炉体整体和分部位腐蚀情况的统计信息(其中A,可视化建模[J].系统仿真学报, 2007,19(7);1 625-B,C,D..代表了不同的耐火砖,而A砖和B砖则不在1 628.系统的测量要求之内)。这样就方便了用户的使用。[3]孙字臣,葛宝臻,张以谟. 物体三维信息测量技术综述[J].光电子●光,2004.15<2):248-253.[4] 张军,卢碧红.钩锁铁样件的数据采集和模型重建[J].振动、测试与诊断,2006,26(S) :46-49.[5] 张慧,刘伟军.一种基于小波的三维扫描线数据处理方法[J].计算机应用与软件,2006, 23(9);8-10.[6] Cureless B, Levoy M. A volumetric method for build-ing complex models from range images [J]. ACMProceedings of Siggraph, 1996, 30;303-312.图8测量数据统计分析结果7] 夭思远,林砺宗.陈永平,等. 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