危化品码垛仓储的定位数据中值滤波去噪算法.doc

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1、第 39 卷 第 1 期 自 动 化 仪 表 Vol. 39 No. 1 2018 年 1 月 P OCESS AUTOMATION INST UMENTATION Jan 2018 危 化 品 码 垛 仓 储 的 定 位 数 据中 值 滤 波 去 噪 算 法 刘学君 ，卢 浩 ，江 帆 ，李 京 ，戴 波 （ 1 北京石油化工学院信息工程学院，北京 102617； 2 北京化工大学信息科学与技术学院，北京 100029） ： （ 、 、 、 、 ） 。 ， 摘 “ 要 现有危化品仓储的堆垛安全监测主要是针对仓储堆垛的五距 ” ， ， 堆距 墙距 顶距 柱距 通道距 。 的监测 实际应用时 根

2、据 ， 五距原则 将堆垛划分成多个检测面 采用堆垛激光 扫描定位装置 实现对每个堆垛检测面的监控 结合各个面的监测数据 可以实 现对仓库货位堆垛的整体安全监测。危化品堆垛检测的激光扫描定位装置所采集的数据中含有逸出、失落信号等奇异点数据。这些 奇异点数据对码垛监控的精准度有一定影响。针对点云数据中的噪声数据特性进行了分析，采 用中值滤波减少 “逸出值 ”对拟合数据 的干扰，借助多段最小二乘法实现对 “失落点 ”的数据信息拟合，最终实现对点云数据的联合去噪。试验结果表明，基于中值滤波与多 段最小二乘法能拟合出设备扫描截面的形状信息，有效降低了奇异点对定位监控设备的影响。 关键词： 危化品； 中值

3、滤波； 最小二乘法； 激光扫描； 码垛定位； 点云处理 中图分类号： TH74； TP274 + 2 文献标志码： A DOI： 10 16086 /j cnki issn1000 0380 201801013 De Noising Algorithm Based on Median Filtering for Positioning Data of Hazardous Chemicals Palletizing Warehousing LIU Xuejun ， LU Hao ， JIANG Fan ， LI Jing ， DAI Bo （ 1 College of Information E

4、ngineering， Beijing Institute of Petrochemical Technology， Beijing 102617， China； 2 College of Information Science Technology， Beijing University of Chemical Technology， Beijing 100029， China） Abstract： The existing safety regulatory for hazardous chemicals warehousing is mainly based on the five di

5、stance（ stacking distance， distance from the wall， distance from the top， distance from the column and distance of aisles） regulation In practical application， in accordance with the five distance regulation， the stacking area can be divided into multiple monitoring surfaces； the monitoring of each

6、detection surface of stack can be realized by laser scanning positioning device， and the overall safety inspection can be achieved for stacking in warehouse The data collected by such device may contain singular points， e g ， escaped and lost signals， etc ， and these data may affect the monitoring a

7、ccuracy The characteristics of these noise data in point cloud data collected are analyzed， and the interference of “escaped value”on fitting data is reduced by using median filtering With help of multi stage least square method， the data fitting of“lost point”is implemented； then combined de nosing

8、 of the point cloud data is implemented at last Experimental results show that the shape information of scanned cross section can be fitted with the method based on median filtering and multi stage least square， and the influence of singular point on the positioning and monitoring equipment is reduc

9、ed effectively Keywords： Hazardous chemicals； Median filter； Least square method； Laser scanning； Palletizing positioning； Point cloud processing 根据 五距要 求，确 定 5 个 报 警 检 测 面。 各 扫 描 装 置 随 着危化 品 相 关 产业 的 发 展，国 内 危 化 品 仓 储 实现 对各个 检 测 平面 的 扫 描，进 而得 到 各 检 测 面 的 存 在的问 题逐 渐 显 现。 为 避 免安 全 隐 患，需 要 对 危 二维 数据 。

10、 化 品仓储储 存时的 堆垛 情 况进 行监 管。 针对 仓库 内 数据 采集为扫 描初 始数 据 库的 建立 及 系统 运 行 堆 垛品的 堆距 、墙 距 、顶 距 、柱 距 、通 道 距 五 距 原 则， 时有 无障碍 物 遮 挡、遮挡 物 尺 寸 还原 等 工 作 奠 定 基 收稿日期： 2017 03 28 基金项目 北京市自然科学基金资助项目 ： （ 13000031019） 、北京市教委科技计划面上基金资助项目（ 15032221001 /006） 、北京石油化工学院科技创新 基金资助项目（ 15031862005 /052） 、北京石油化工学院优秀青年教师和管理骨干培育计划基金资

11、助项目（ 08031862008 /040） 作者简介 刘学君 ： （ 1977） ，男，博士 副教授 主要从事危化品仓储 单片机开发和光纤通信方向的研究， ， 、 ， E mail： LXJ bipt edu cn 1 1， 2 1， 2 1， 2 1 1 1， 2 1， 2 1， 2 1 1 2 。 0 引言 3 第 1 期 。 危化品码垛仓储的定位数据中值滤波去噪算法 。 。 刘学君 ，等 59 础 所采集 的数 据 直 接 影 响 后续 数 据 的 运 算 精度 巨大偏差 由 于激光 扫 描 测 量 所 测 得 的 数 据 受 到 被 测 物 体 材 质 、仪器测 量角 度 、测 量

12、精 度、边 缘 效应 及 外 界 环 境 的 多重影响 ，因 而需 要 对 扫 描 所 获得 的 原 始 数 据 进 行处理。 1 扫描数据特点 所用激光测 距仪 为 FTM 50A，测量 装置 被 固定 于可旋转的云台上。采 用由 步进电 机、细 分驱动 及螺 旋蜗杆组成的伺服系 统，实现 对选定 监测 面的旋 转扫 描并返回扫描点距离数据。通过对激光测距仪及编码 器返回数据的处理，可 以得到 监测面 各个 采样点 的角 度及距离数据。采样点坐标如图 1 所示。 图 1 采样点坐标图 Fig 1 Coordinates of the sampling point 扫描点坐标（ x， y） 可

13、通过下式求得： y = D sin 式中： x、 y 分 别 为点 云 数据 中 单个 坐 标点 的 横、纵 坐 标； D 为该坐标点 对应的 激光 测距仪 所返回 的距 离数 值； 为测得的坐标点角度。 危化品仓储激光扫描所获取的点云数据具有以下 特征。 （ 1） 排布 相 对 规则 。由 于扫 描 的 是 仓库 内 部 环 境，扫描面多为墙面或化学品堆垛的某一边，所以数据 点连线多为规则折线。 （ 2） 存在 “逸出 值 ”。 “逸 出 值 ”具体 可 表现 为 测 得 的距离值 与 真 实值 存 在 显 著的 差 别 ，也 被 称 为 距 离反 常噪声 。激光探 头端 的 噪声 或扫 描

14、环 境 背景 噪 声 的峰值超 出 了 实际 扫 描 点 的激 光 回 波 的 峰 值，出 现 了 “逸 出 值 ”。 “逸 出 值 ”主 要 由 以 下 2 种 原 因 产 生。 物体表面粗糙，激光照射时产生散斑，使得光路 与实际距离差异较大。 接收回波时，可能受 散粒 噪声的 影响。散 粒噪 声和散斑噪声的干扰导致距离测量值与真实值间存在 （ 3 ） 存在 “失 落信 息 点 ”。 “失落 信 息点 ”具体 表 现为设备测得的采样 点距离值 为空 白信息，产生 的原 因为： 激光测距仪没有得到回波，脉冲发射通道上不存 在反射表面（ 如天空等） ，或者回 波未能反 射到测 距仪 上（ 如当扫

15、描至窗户玻璃上时） 。 （ 4 ） 具有 “边缘效应 ” 。激光 测距仪在扫 描时所 发出的激光会在扫描点处投射光斑。当在不同目标的 交界处时，可能光斑的一部分在目标内部，另一部分在 相邻目标处。来自这 2 个不同光斑点 的反射能量最终 都被系统接收，导致测量结果产生系统性偏差。 2 激光扫描数据处理算法 对激光扫 描返 回点 云数 据 的处 理 主要 集 中在 对 “逸出值 ”及 “失落 信息点 ”的处 理。扫描线 数据 的噪 声点去除的方法，主要 有直观 检查 法、曲线 检查 法、弦 高差方法、孤立点统 计排 异法、代 数法 等。此外，还可 以借鉴数字图像去噪 的处理方 法，将 数据点 视

16、为 灰度 值来对待。常用的方法有均值滤波法、中值滤波法、自 适应滤波法等 。均值滤波虽简单、常用，但相同的权 值处理造成边缘模糊，且 没有 很好地 利用被 测点 之间 的相关性和位置信 息。中值 滤波具 有较好 的适 用性， 能有效抑制噪声的非线性信号。 本文结合中值滤波 和线性 滤波 的优点，首先 对扫 描数据进行中值滤波，滤除孤立的噪声点； 然后对存在 大量噪声点的数据进 行线型性 去噪 并预测 消失 值，从 而完成奇异点的处理 。 算法数据处理流程如图 2 所示。 图 2 算法数据处理流程图 Fig 2 Flowchart of algorithm data processing 4 x

17、 = D cos （1） 60 自 动 化 仪 表 。 x y 第 39 卷 ： 3 中值滤波处理 “逸出值 ”数据 失落信息点数据补足 设 和 的函数关系为 中值滤波是基于非线性滤波的一种 滤波方法。根 ： a ； a y = a 0 + a1 x 。 （ 3） 据排序和统计理论进 行数据 处理，中 值滤 波方法 能够 式中 0 为截距 1 为斜率 很好地抑制噪声 ，得 到更为 精准 的数据 。 中值滤 波可 对于等精度测量所得 到的 N 组 数据 （ xi， yi） ，i = 以应用于图像和数据 ， 。 根据图像的像素进行排序和统 。 1， 2 ， ， N 。采用最小二乘法将观 测数据拟合

18、 为直线， 进而补足失落点数 据。采用 最小二 乘法估 计参 数时， 计 根据数据值进行排序和分析 标 准中 值 滤 波 （ stand ard median filter， SMF） 的 要求观测值 yi 的加权平方和为最小 。 基 本原 理 是 对 数 字 图 像 或 1 组 数 据 中 的 各 点 进 行 排 序，找出 排 序 后 的 中 间 值 ，最 后 用 中 间 数 值 代 替 这 个点 的 实际 值。 根据 这 种方 法 ，对 这 个 数 字 图像 或 者数 据 组 进 行 排 序 并 代 替 。 数 据 处 理 过 程 如 下。 1 2 n 1 2 n （ ） 式中： y 为中

19、间值。 中值滤波原理如图 3 所示。 图 3 中值滤波原理图 Fig 3 Schematic diagram of median filtering 运用中值滤波 对激光 扫描 数据滤 波。滤波 前，从 图像中能观察到偏离真实值 的 “逸出 值 ”的存 在； 经中 值滤波处理 后，去 除了 “逸 出值 ”，保证 了原 有数据 的 真实性。 4 拟合 “失落信息点 ”数据 在危化品仓库的扫 描监 测数据 中，存 在大量 失落 信息点，如果使用中值 滤波，则必须 增大 滤波的 阈值， 这样就造成对孤立的噪声点的过滤效果不佳。针对大 量失落信息点的情况，采用最小二乘拟合法，通过对失 落信息点 前 后

20、 点 的 情况 进 行 拟 合，预 测 失落 信 息 点 的值。 综合危化品仓储数 据的 特点，选 用直 线拟合 进行 为了实现对实际观 测 值的 等精 度直线 拟合，可以 0 1 i = 1 合值整体的偏差平方和最小。 对 a0 和 a1 求偏导数，并使 其为 0。 最终可以 得到 参数 0 和 1 的最佳估计值 0 和 1 N xi （ xi） i i 利 用 所 得 的 a0 、 a1 ，对 失 落 信 息 点 数 据 进 行 补足 。 扫描面可能是由多 个直线 段所 组成的 折线，这需 要进行基于最小二乘法的分段拟合 。 最小 二乘法的 分段 拟合 思 路是 给定 一 个角 度 阈 值

21、。 假设 拟 合 出 的 线 段 起 点 为 S （ XS， YS） ，终 点 为 E（ XE， YE） ，下 一个要拟 合的 点为 N（ XN， YN ） ，则 S 、 E、 N 这 3 点 间的距 离可 以通 过 计算 求得 。根 据余 弦 定理 ， NE 连 线与 SE 直 线的 延 长 线夹 角 可 通 过 下 式求 得： 2 SE SN 若 小于给定角 度阈 值，则 认为 N 在 SE 的 延长 线上。将其作为新的 E 点重新 进行线性 拟合，直 到计 算结果大于给定阈值的转折点 。 最 小二乘法处理前后对比如图 4 所示。 图 4（ a） 所示为拟合前扫描数据，图中的空 白区域 表

22、示激光扫描设备由于扫描到玻璃而无返回数值的区 域； 图 4（ b） 为最 小二乘 法处理 的数 据，玻璃 无返 回值 处的数据被拟合线段 补齐且保 留了 两端的 轮廓 线，与 试验室实际测量的玻 璃处位置 相符，避免了 无返 回值 区域的 “失落信息点 ”对监测结果的影响。 8 （ ） x ， x ， ， x ， n ， y ， y ， ， y ， ： y + y n n 为偶数 2 n 1 为奇数 a （ a 、 a ） ， 第 1 期 危化品码垛仓储的定位数据中值滤波去噪算法 刘学君 ， ，等 61 试验结果表明 该 算法可 以有效 地去除 扫描 数据 5 图 4 Fig 4 结束语 最小

23、二乘法处理前后对比图 Comparison of the result before and after processing by least square method ， 中出现的逸出和消失 等奇异点 ，既保 证了数 据的 准确 性， 又保证了监控设备运行的准确度与可靠性。 参考文献： 1 戴波，吕昕，刘学君，等 基于改进的 UWB 危化品堆垛 仓储定位 技术的研究 C / /第 25 届中国过程控制会议， 2014 2 刘学君 江帆 戴波 等， ， ， ，基于激光 测距仪的 危化品 仓库堆 垛安 全距离的网格化监测方案 C / /中国自动化大会， 2015 3 陈晓清，马君国，付 强，

24、等 相干激 光雷达距 离像距 离反常 抑制 方法 J 中国激光， 2010（ 1） ： 181 185 4 LU X， LIU X J， DAI B esearch on UWB based location technology applied for hazardous chemicals stacking storage C / / In Proceeding of The 26th Chinese Control and Decision Conference， 2014 5 刘俊焱，云挺，周宇，等 基于最小 二乘的点 云叶面 拟合算 法研 究 J 西北林学院学报， 2014（ 5 ）

25、 ： 70 77 6 罗德安 廖丽琼 地面激光扫 描仪的精 度影响因 素分析， J 铁 道勘察， 2007 （ 4） ： 5 8 7 未永飞 杜正春 姚振强 中值滤波在激光雷达点云数 据预处理， ， 中的应用 J 激光技术， 2009（ 2 ） ： 213 216 8 李熙，汤儒峰，李祝 莲，等 基于二 值图像的 卫星激 光测距 数据 处理 J 中国激光， 2014（ 12 ） ： 188 195 9 路达 滕奇志 卿粼 波 等 基于激 光测距的 中小型 货物三 维体， ， ， 积扫描 J 微型机与应用， 2015， 23（ 2 ） ： 83 86 对于仓储码垛五距 定位 监控设 备 采 集的

26、点 云数 10田垅，刘 宗田 最 小 二乘 法 分 段直 线 拟合 J 计 算 机科 学， 据的精确 度对设备的运行至关重要。本文提出了仓储 环境下定位点云数据的中值滤波和最小二乘法联合去 噪算法。 2012（ S1 ） ： 482 484 11谢友宝 最小二乘法分段直线拟 合 J 南昌 航空大学 学报（ 自 然科学版） ， 1992（ 1） ： 19 25 （ 上接第 57 页 ） 科技大学， 2014 2 严俊 大型风电机组 传动系统 故障诊 断及状 态监测 研究 D 较小 在 10 r/ min 低转速 下，有无 故障的振 动波形 差异 ，无法 通过 振动 信号 判 断轴 承故 障及 故

27、 障类 型。 天津： 天津工业大学， 2011 3 陈宇 污染物对轴承使用寿 命的影响 J 轴承， 2000（ 1） ： 39 而对比有无故 障的 AE 波形 流发 现，带 裂纹 轴承 在运 行时的冲击会产生大 量声发 射尖峰 信号，且尖峰 能量 的大小和尖 峰的 密 集程 度在 不同 裂 纹宽 度时 也有 差 异。幅值增大并产生明显波动。 在 1 000 r/ min 高转速、 0 5 mm 裂纹故障情况下， AE 信号可明显判断故障类型； 振动信号的波形有很大 的改变，但未能准确显示出故障特征频率。 声发射信号与调制 信号 无关，包 络谱 分析时 不受 边频带的影响，因此对 声发射 信号作

28、 包络 分析可 以有 效地分析信号的故障特征频率。 声发射有利于故障早期及低转速下的检测。 声发 射和振动相结合的方 法，可以 更全面 地监 测设备 的运 行状态，可作为振动故障检测技术的补充。 参考文献： 1 廖辉 基于振动信号的滚动轴承 故障检测系统 D 洛阳： 河南 42 4 马鲁 风电 机 组 传 动 系统 关 键 机 械 部件 的 故 障 检测 方 法 研 究 D 上海： 上海电机学院， 2016 5 李舜酩，郭海东，李殿荣 振动信号处理方法综述 J 仪器仪表 学报， 2013， 34 （ 8） ： 1907 1908 6 LIU X， LIU H， YANG J， et al Im

29、proving the bearing fault diagnosis efficiency by the adaptive stochastic resonance in a new nonlinear system J Mechanical Systems Signal Processing， 2017， 96 （ 2） ： 58 76 7 孟传民，邓艾东，蒋 章，等 转子碰 摩故障的 声发射 与振动 特征 分析 J 汽轮机技术， 2010， 52（ 6 ） ： 443 444 8 周艳玲，杨 德斌，徐金 梧，等 基 于 声信 号 的轴 承故 障 诊断 方 法 J 振动与冲击， 2002， 21（ 2 ） ： 21 23 9 袁俊，沈功 田，吴 占稳，等 轴承 故 障诊 断 中的 声发 射 检测 技 术 J 无损检测， 2011， 33（ 4 ） ： 5 6 10杜静 风电机组传动系统故障预警与健康管理 J 金 属铸锻焊 技术， 2011 ， 40（ 23） ： 211 212