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LiDAR測量物料體積能為行業帶來哪些變化

廣州虹科電子科技有限公司 ? 來源:虹科智能感知團隊 ? 作者:虹科智能感知團隊 ? 2021-10-13 09:11 ? 次閱讀

在商業化競爭日益激烈的環境下,任何提高運營效率的機會對公司來說都是寶貴的。包括對原材料的精準測量和追蹤,因為從規劃到制造和交付的整個過程都依賴于它。此過程的一個關鍵組成部分是物料體積測量,這是跟蹤庫存或測量材料庫存必不可少的一環。

傳統的體積測量工具和方法包括目測、行走輪、鏟斗或卡車裝載計數,不僅效率低下,成本高且不準確。因此,食品、飼料和制藥等許多加工行業正在轉向自動化,采用高科技和非接觸式傳感器來測量物料體積。LiDAR 等傳感器技術可以通過數據驅動決策來改進體積測量系統,實時測量,從而實現供應鏈的完全數字化。

為什么使用 LiDAR 測量物料體積

精確的三維重構和體積計算在很多應用中都是必不可少的,例如建筑的地形評估以及從礦井中取出或儲存到倉庫中的材料量。許多非接觸式傳感器,例如單點激光器,在某些情況下很有用,通常是物位測量或物體計數。但對于體積測量,需要對整個表面進行掃描,以檢測材料堆積表面的變化。相比之下,單點激光器只能測量一個點,多次測量才能得出相同的信息。3D LiDAR可以掃描整個環境,并生成包含數百萬個點的精確 3D 點云。它可以實時生成物體表面的空間數據,精確到毫米,能檢測堆積材料表面的所有變化。

LiDAR 可以在黑暗的環境中工作,而大多數光學重建方法需要環境光。激光雷達的探測視場很大,可以在安全距離外收集數據。庫存管理系統中安裝精確的體積測量裝置有助于減少庫存錯誤并確保按需交付驗證和及時發貨。基于 LiDAR 的體積測量還可以實現準確的生產和物料水平跟蹤,以防止缺貨和積壓情況。輕松跟蹤供應和需求,并且可以管理多個位置的庫存以及記錄庫存歷史和庫存閾值。

LiDAR 測量體積和點云數據

LiDAR 傳感器生成密集的測量點云,數據點以掃描參數確定的間距均勻分布在整個場景中。大多數 LiDAR 應用(包括體積測量)的測量數據可以導出為具有強度 (XYZI) 的點數據。能夠檢測材料相對于 LiDAR 的 XYZ 坐標以及與掃描對象的反射率直接相關的強度值,提供點云深度和反射度的視圖。

LiDAR 為體積測量創建網格和 XYZ-I 點云然后可以利用這些值來計算存儲材料的體積。XYZ 值可以在三個軸上生成最小和最大坐標值,從而給出一個包含所有點的六面體體積。強度值可用于檢測材料表面的不規則性,使得體積讀數非常準確。

LiDAR 在體積測量應用中的實例粉末和零散固體庫存的測量和監測是許多行業面臨的挑戰。所采用的傳感器通常是機械式的或過于簡單化,無法實時提供準確的液位監控和庫存管理所需的完整信息。單點激光器和毫米波雷達無法創建完整的3D表面圖,并且超聲波傳感器會受到存儲材料的信號吸收、信號噪聲和反射、范圍有限和高功率要求等問題的影響。這會導致數據不準確,安裝成本高昂。

使用 LiDAR 檢測和測量倉庫中的零散物料相比之下,3D LiDAR 不會受到這些問題的限制。例如,可以在木片工廠實施基于 LiDAR 的體積測量系統來測量生產木片的體積。傳感器可以安裝在桿子上,也可以安裝在起重機等高大的機器上,甚至可以安裝在無人機上。多點掃描能力使 LiDAR 非常適合在木屑堆的不規則地形中測量體積,并將提供檢測到的平均、最高和最低水平。由于探測不需要環境光,因此即使在夜間也可以實時測量,這意味著制造商可以全年無休運作該系統。

零散物料的體積測量

此應用程序也可以擴展到建筑工地,比如挖掘土方建立地基。激光雷達可用于測量挖掘材料的體積。這些數據非常有用,因為挖掘材料的體積量決定了需要多少卡車裝載量,在提高供應鏈的效率和可靠性方面大有幫助。

LiDAR 記錄測量原木堆體積

準確測量不斷變化的、中間空間極其狹窄的原木堆是一項艱巨的任務。傳統上,專家們一直在使用一種縮放方法,這種方法不僅取決于樹木的類型,如松樹、雪松或冷杉,以及質量,而且還需要手工測量原木的長度和直徑。這種繁瑣而過時的方法很容易被 LiDAR 取代,因為LiDAR可以實時生成原木甲板長度和面積。

原木甲板的體積測量

LiDAR 可以實時獲取精確數據,有助于實時跟蹤庫存,并提供簡化、經濟高效且更安全的激光測量。除此之外,能夠確保操作員的安全,因為該設備可以在安全距離外安裝和使用,測量范圍可達 250m。

激光雷達創新應用助力突破產業邊界

LiDAR 可以使工業自動化過程更高效、更具成本效益。在體積測量和庫存跟蹤應用中使用 LiDAR 可以實時準確地測量物料體積,能為企業帶來前所未有的運營效率。

編輯:jq

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原文標題:【虹科】LiDAR測量物料體積為行業帶來革命性變化

文章出處:【微信號:Hongketeam,微信公眾號:廣州虹科電子科技有限公司】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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