【摘 要】
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钢铁行业的智慧和数字转型是传统行业持续发展的必然趋势。智能化钢厂物流作为智能化工厂的重要组成部分,有助于提高钢卷等产品的运输效率和安全性。如今钢铁物流中钢卷的出入库往往需要人工引导无人天车进行钢卷装卸,工作效率低且精准度难以保证。通过提高探测手段采用计算机识别钢卷装卸过程中的坐标信息等,是钢卷物流智能化的重要基础工作之一。本文通过三维激光扫描仪对被测目标的表面按一定频率和分辨率采集点云数据,通过点
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钢铁行业的智慧和数字转型是传统行业持续发展的必然趋势。智能化钢厂物流作为智能化工厂的重要组成部分,有助于提高钢卷等产品的运输效率和安全性。如今钢铁物流中钢卷的出入库往往需要人工引导无人天车进行钢卷装卸,工作效率低且精准度难以保证。通过提高探测手段采用计算机识别钢卷装卸过程中的坐标信息等,是钢卷物流智能化的重要基础工作之一。本文通过三维激光扫描仪对被测目标的表面按一定频率和分辨率采集点云数据,通过点云精确还原被测目标的位置信息,解决钢卷物流过程中钢卷和载具检测。对于采集到的三维点云数据,采用预处理直通滤波算法过滤无效背景数据,半径滤波去除噪声点,Voxel Grid滤波简化点云数据。再进行边界识别算法确定有效点云边界信息,随机采样一致算法（RANSAC）对模型进行参数拟合,通过投影的方式根据空间几何模型拟合出钢卷的柱心坐标。当钢卷进行出库操作时,根据载具的鞍座平面,通过钢柱与平面相切的几何关系计算出钢卷放置在鞍座上的柱心坐标;当钢卷进行入库操作时,根据钢卷的曲面参数方程,即可计算出钢卷的柱心坐标。针对处理效果受点云质量影响较大的问题,通过改进Voxel Grid滤波可以在简化点云的同时保留特征细节,移动最小二乘法光滑处理解决表面凹凸不平的问题。经过实验测试,论文设计的重构方法可以减少因为激光扫描仪误差和环境影响导致识别精度下降的问题,提升坐标位置识别的鲁棒性,对钢铁物流中产品的精确定位有重要的参考意义。
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