Investigación sobre tecnologías clave para la detección de cantidad de grano basada en tecnología de rango láser

La producción de granos es una industria importante en la agricultura de China, y la detección de la cantidad de grano es uno de los aspectos más fundamentales y cruciales en el control de granos y el control de inventario. La detección de cantidad tradicional de grano se basa principalmente en métodos de pesaje, que tienen deficiencias como baja precisión, baja eficiencia laboral e intervención manual excesiva. Con el desarrollo continuo de la tecnología, han surgido nuevos métodos de detección de cantidad de grano, lo que proporciona posibilidades de mejorar la precisión y eficiencia de la detección de granos. Este documento propone un esquema de detección de cantidad de grano basado en el sensor de rango láser para lograr una medición rápida, precisa y automatizada del volumen de la pila de grano y el cálculo de la cantidad.

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1. Esquema de detección de cantidad de grano basado en tecnología de rango láser

① Principio técnico

El sensor de distancia láser es un método de medición basado en la interacción entre la radiación de la luz y la materia. Confiando en la especificidad de la longitud de onda láser y las características de propagación lineal de los haces láser, puede reflejar con precisión la información de distancia de los objetos objetivo. Por lo tanto, elegimos la tecnología de rango láser para la medición del volumen de las pilas de granos.

② Equipo de medición

El equipo central para la detección de cantidad de grano es el telémetro láser y la cámara. El telémetro láser es responsable de medir la altura y la longitud de la pila de grano, mientras que la cámara se usa para capturar la forma tridimensional de la pila de grano para el procesamiento algorítmico posterior.

③ Proceso de medición

El proceso de medición incluye tres pasos: alineación automática del telémetro láser y la cámara, el escaneo láser y la fotografía de la cámara. El proceso específico es el siguiente:

(1) El telémetro láser realiza escaneo láser mientras registra datos del área escaneada;
(2) la cámara captura imágenes del área escaneada;
(3) Los datos de medición obtenidos se procesan a través de algoritmos para determinar el volumen de la pila de grano.

En las operaciones de medición reales, ya que hay muchos factores que afectan la precisión, necesitamos controlar el entorno de medición para reducir los errores de medición. Las principales medidas de control incluyen:

(1) garantizar un entorno de medición limpio y seco para evitar interferencias, como reflexiones durante el escaneo;
(2) evitar la interferencia de la luz ambiental tanto como sea posible, lo que se puede lograr mediante el uso de tableros de sombreado, etc.;
(3) Emplear a los telémetros y cámaras láser de alta precisión para mejorar la precisión de la medición.

④ Procesamiento de algoritmo

Después de obtener los datos del escaneo láser y la fotografía de la cámara, debemos realizar un procesamiento algorítmico para obtener el valor de volumen de la pila de grano. En el experimento, utilizamos un método de filtrado mediano adaptativo para eliminar el ruido y calculamos el volumen de la pila de grano a través de la reconstrucción de imagen tridimensional.

2. Análisis de resultados experimentales

Para verificar la precisión y eficiencia del esquema de detección de cantidad de grano basado en el sensor láser, realizamos experimentos. El objeto de medición era un montón de 20 toneladas de maíz. Los resultados experimentales mostraron que el esquema tenía una alta precisión de cálculo, estabilidad y confiabilidad, y podría calcular de manera rápida y precisa el valor de volumen de la pila de grano. El error de precisión fue inferior al 2%.

3. Conclusión

El esquema de detección de cantidad de grano basado en el módulo de distancia del láser tiene las características de alta precisión, alta eficiencia y automatización, adecuada para la detección de la cantidad y la gestión del inventario de granos de diferentes tipos de pilas de grano. En futuras aplicaciones prácticas, optimizaremos aún más este esquema para adaptarnos mejor a las necesidades de gestión de granos en varios entornos complejos.