静压式油罐计量技术

主要介绍一种用于大、中型油罐计量的新型传感器。这种传感器以高精度扩散硅压力传感器测量油罐底部压力,以浮子钢带式液位计测量液位。测量值经现场数据处理后送至二次仪表或计算机,最后可给出静压、液位、温度、密度、容积和质量等参数,从而实现油罐储量的自动计量。     

基于耦合接触分析的大型立式油罐圈板变形

以1000 m3立式罐为例,建立了油罐和地基垫层耦合接触有限元模型,并对油罐和地基的变形进行了分析。模拟分析了不同液位情况下油罐地基整体的形变,得出不同圈板径向变形和地板z方向变形对立式罐容量计量的影响。随着液位不断增加,油罐罐壁高度方向变形是呈先增大后减小的趋势,而且油罐的径向形变量亦随着增大,最大值为2.3mm,油罐罐底z方向上变形逐渐增大,液位8 m时变形量达到3.5 mm.该有限元模型为油罐和地基耦合接触形变整体分析提供了一种新方法,可以为立式罐容量计量交接中的误差修正提供理论支持。     

基于三维激光扫描技术的汽车油罐车容量测量研究

三维激光扫描技术应用于容量测量是一种全新的概念和发展趋势,但其汽车油罐车容量的测量方面准确度和优缺点如何尚无明确的定论。采用三维激光扫描仪和二等金属量器分别对四辆汽车油罐车进行容量测量,以金属量器的测量结果为标准,分析三维激光扫描仪的测量准确度,同时从测量过程方面分析其优缺点。实验得出四辆汽车油罐车中最大绝对误差为67L,最大相对误差绝对值为0.16%,满足检定规程的要求,且在测量过程中具有操作简单、方便快捷的优势。实验表明采用三维激光扫描技术可以应用于汽车油罐车的容量测量,具有较大推广价值。     

立式油罐容积检定爬壁机器人控制系统研制

立式油罐是石油、化工等行业油品储运的重要容器,因此其容量计量的准确度至关重要。该文针对立式油罐容量测量的实际需要,研制一种小型的立式金属罐爬壁机器人代替人工检定。其测控系统以单片机89S51为核心,并配备多种传感器,实施遥控操作。现场实验表明,该机器人自动化程度高、运动稳定可靠、定位精度高,大幅度提高了油罐检定效率。     

汽车油槽车容量测量结果不确定度分析

汽车油罐车是一种轻质油料的运载工具,也是一种工作计量器具。其容积计量的准确程度直接影响到油料运输的安全和油罐车贸易计算的结算。按照((JJGl33—2005汽车油罐车容量规程》的要求,采用容量法进行油罐车容量检定装置不确定度分析,同时对检定装置中涉及的温度、压力、液位量测量问题进行了不确定度分析。     

油罐自动计量系统测量方法分析及应用

面向物联网应用的油罐自动计量系统由感知层、网络层和应用层组成。为提高油罐自动计量系统感知层的适应性、可靠性及性价比,在介绍静压法、液位法和混合法3种测量方法原理的基础上,分析了罐内间接测量参数的计算过程,对比了测量方法在参数测量精度、泄漏监测、安装条件及设备成本方面的性能,探讨了测量方法应用中需重点解决的问题,给出了建议配置方案。     

新型浮子式液位计的机电一体化设计

液位测量是自动计量领域的基本内容之一，研制一套实用、较高精度的浮子式液位测量系统有着非常实际的意义。本文介绍了一种新型的浮子式液位计，可用于测量河道、油罐等中的液体液位，并可通过RS485总线构成完整的计算机处理系统。     

立式金属罐圈板变形测量方法初探

立式金属罐作为石化行业的重要储运计量器具,其圈板变形不仅影响油罐的正常使用和安全运行,同时也给容积计量的准确度带来影响。应用激光扫描三维建模技术,研究了一种基于点云数据分析的大型立式金属罐变形测量新方法,通过立式罐圈板模型的高精度建模,初步实现了立式罐圈板整体和局部形变的同步测量,并通过试验进行了应用实践。     

地下空间三维激光扫描等分辨率方法研究

针对传统三维激光等角扫描方法存在空间分辨率不均匀问题,提出一种三维激光扫描等空间分辨率方法。扫描仪采用轴向优先模式进行扫描,将每一周扫描轨迹分成N等分,每一分割点为关键点,根据m-1周关键点测量距离值和预设的相邻点间距值估算第m周中关键点的位置及相邻关键点之间的扫描时间,然后进行第m周扫描,再估算第m+1周中关键点的位置以及相邻关键点之间的扫描时间,直至完成空间整体测量。建立了基本的数学模型,试验结果表明螺旋等距方法的点云数量比传统等角径向优先方法、等角轴向优先方法分别提高84.81%和74.77%,效率提高了20%,为地下空间三维激光扫描等分辨率测量提供解决方案。     

一种油罐汽车油量自动计量装置的开发

1.引言: 液位是热工的五大参数之一,各行各业都离不开液位的测量.采用半导体压力传感器测量液位,测量精度高,是较好的测量方法.在油罐汽车装油过程中,随时掌握油罐中的液面高度,进而求知已装载油量的容积和重量,是非常重要的.目前有一种利用半     

基于球形目标的激光位移传感器光束方向标定

搭建了非接触式的三坐标测量系统以便精密测量三维型面。将激光位移传感器通过具有两个回转轴的回转体安装在测量机的Z轴上,从而可根据待测表面的形状来调整传感器的方位。为了使传感器在各个方位上实现测量功能,提出了基于球形目标的光束方向标定方法,并详细阐述了其数学原理。标定时,驱动测量机使传感器分别沿测量机的X,Y和Z轴做等间距步进,根据步长和激光束长度的变化建立方程组求解出激光束所在直线的单位方向向量。最后,多次测量尺寸参数已知的六面体标准块规,检验了该测量系统的重复性。结果显示,该系统的测量不确定度为0.048mm;测量另一直径已知的被测球时,传感器在各个方位上的误差小于0.05mm,表明所提出的标定方法使测量系统达到了逆向工程的使用要求。得到的数据表明,本文所提出的方法有较高的标定精度和较好的重复性,为实现三维型面的快速扫描测量奠定了基础。     

基于三维激光扫描的移动大尺寸圆柱体工件长度快速检测系统

针对移动大尺寸圆柱体工件两端的表面形貌特征,利用三维激光扫描仪设计了一种快速长度在线检测系统。基于三维激光扫描仪可在短时间内连续高速获取大量测量数据的特点,系统在虚拟环境下构造出自适应测量形状的虚拟测量基准面,采用二维误差分离方法抑制系统误差和运动误差,识别定位工件两端端点并计算其到虚拟测量基准面的位移;最后结合多传感器融合模型获取三维位移场测量结果。另外,测试前用三坐标测量机精密测量过的相似形状圆柱体工件对系统进行了校准修正。为验证系统的精度和可靠性,分别对处于（1 000±25）mm内不同直径的圆柱体工件进行了长度检测。结果显示,系统可在1 s完成直径约为50 mm工件的长度测量,检测分辨力为0.010 mm,检测精度达到0.050 mm。实际运行结果表明,该设计系统具有高自动性和高效性,可满足在线生产中对大尺寸工件控制和检测的要求。     

Development and calibration of an integrated 3D scanning system for high-accuracy large-scale metrology

Quality control in advanced manufacturing requires automated and high-accuracy large-scale 3D measurement. This paper proposes a high-accuracy, low-cost 3D scanning system by integrating industrial robot with precise linear rail and laser sensor. The measuring principle and system construction of the integrated system are introduced in detail. A mathematical model is established for mapping the change of the laser sensor frame while it scans along the linear rail and a sphere-based algorithm for rail orientation calibration is introduced. Subsequently, taking the robot positioning error into consideration, an enhanced hand–eye calibration method is proposed to determine the relationship between robot end-effector and rail scanning frame. Validation experiments were performed, a maximum distance error of 0.071 mm was detected within the rail range and a mean/maximum distance error of 0.309/0.604 mm was detected in the robot volume. A large-scale scanning instance also shows that integrated robotic scanning system features high-efficiency and high-accuracy.     

一种基于双目立体视觉的激光线扫描技术

针对线结构激光扫描系统标定成本高,而双目立体视觉测量中立体匹配难的问题,提出了在双目立体视觉的原理上,结合线结构激光扫描的方法实现对被测物体的三维测量。该方法采用张正友相机标定方法对系统进行立体标定;采用BOUGUET’S法对左右相机图像进行立体校正;运用重心法进行激光中心线的精确提取。在图像校正的基础上,可快速实现激光中心线位置的立体匹配;再结合线扫描原理可完成对物体的扫描工作。最后,使用该系统对具有复杂自由曲面的鞋楦进行测量,结果表明:该方法能快速准确地测量出符合要求的三维数据。     

在机测量激光测头位姿的线性标定

针对在机激光扫描测量中激光测头安装位置和姿态引起的测量误差,提出了一种适用于在机激光测量的测头标定方法。构造了在机激光扫描测量原型系统,建立了激光测头随机床运动的测量模型;通过多角度扫描标准球球面拟合球心,给出了一种线性求解测头安装位姿参数的算法,避免了非线性优化求解中的大量计算和不稳定问题。分析了测量过程中机床各个轴的运动误差对测量结果的影响,建立了误差模型,并给出补偿机床系统误差的方法。实验显示,对直径已知的标准球进行测量时,测头在不同摆角测得的标准球直径误差小于0.05 mm,误差补偿后球心位置误差减小了83%。实验结果验证了该标定方法的可行性,以及机床误差对测量精度影响的模型及补偿方法的正确性。     

卧式金属罐量入量出双标定法研究

针对卧式金属罐几何测量法、容量比较法在标定准确度及标定效率方面存在的不足,提出量入量出双标定方法。设计以标准金属量器、标准流量计或高精度电子秤为标准器的量入量出双标定装置,以实现同时进行两个卧式金属罐容积标定。介绍了该方法设计原理及装置基本结构,并用实例说明具体的操作过程。在罐容数据处理方面,采用拉格朗日三次插值方法进行插值运算并绘制罐容曲线,对罐容数据进行分析和监测。为验证方法的有效性进行比对试验,试验结果表明,量入量出双标定法及罐容数据插值方法具有较好的准确性及可靠性,可作为卧式金属罐优选的标定方法来使用。     

大型散货堆体积的快速测量

针对现有散货测量系统对堆场环境适应性差、盘点时间长、效率低、操作复杂等不足,提出了一种散货堆体积快速测量方法。同时,利用二维激光扫描仪、差分GPS和姿态测量系统设计了一种体积测量系统。该系统用激光扫描仪动态测量堆体表面的几何信息,用姿态测量系统实时测量扫描仪的空间姿态数据,用GPS测出扫描仪在测量过程中的三维位置;最后通过数据融合计算形成堆体的三维点云,利用点云获得散货堆体积。文中基于单条堆体轮廓点云特征,提出快速堆体下边缘查找算法来去除扫描过程中地面点云的误差影响;采用投影剖分法完成完整堆体点云计算体积。实验显示,利用本文设计的测试系统可在30s内完成体积为69m3的标准堆体测量,平均相对误差为0.42%,重复测量误差为0.41%。在实际散货堆实验中,可在10min内完成大小约为31 500m3的散货堆测量,4个不同料堆体积测量的平均重复测量误差为0.74%。结果表明,本方法可在保证测量精度的同时,简单、高效地测量散货堆体积。     

高精密转台标定方法研究

针对特定情况下高精密大型转台定位精度的标定问题,提出了一种采用激光跟踪仪标定的方法,首先分析影响标定方法精度的因素,通过优化测量参数及采样策略,建立基于激光跟踪仪的最优标定系统,拟合激光跟踪仪测得点所在的三维平面,通过坐标变换将测量点转换到二维平面上,拟合转换后的数据得到圆心坐标,最后计算相邻测量点与圆心连线的夹角,与理论值进行比较,从而确定转台的定位精度。实验表明,标定系统的精度满足要求。该标定方法简单可靠,提高了高精密大型转台的标定效率。     

基于激光扫描的密集泡状流三维重建与优化

为测量密集气液泡状流的流动形态及参数,建立了基于激光扫描的三维可视化测量系统。采用片状激光结合旋转正多边形棱镜实现对流场的光学扫描,高速摄像机采集扫描切片图像,首先对图像进行预处理。针对扫描成像中产生的切片重复曝光问题,提出二阶微分平均卷积优化算法,该方法不仅可以有效提取多切片图像中重复曝光的特征点,而且可以去除冗余及噪声信息。实验结果表明,针对分散相遮挡的密集泡状流,基于激光扫描可完整重建其三维结构,二阶微分优化算法可以有效降低重建畸变影响,重建后体积含气率的相对误差优于6%。激光扫描方法非侵入、重建精度高,具有传统方法不可比拟的优势。     

Construction of 3D solder paste surfaces using multi-projection images

This paper aims to develop the 3D surface construction applications for the solder pastes using multi-projection images and the neural network approach. The proposed solution uses the image features of multi-projection angles as the inputs and the laser surface scanning results as the outputs of the neural network model to perform precise 3D solder paste surface construction. In this manner, the proposed methodology can measure the 3D solder paste surfaces in a precise way like the laser scanning results. The advantages of this work is to use a low cost and high speed image solution to overcome the disadvantages of high cost and slow speed laser solution while the inspection accuracy is maintained. The multi-projection images are captured from the multi-channel light source and the coaxial light source to perform precise and efficient inspections, respectively. On the other hand, the back-propagation (BP) neural network approach is used to construct the 3D solder paste surface models for various solder pad geometries. Finally, the proposed system was experimentally verified. The experimental results showed that the multi-channel light source solution with pad based learning achieves 95% volumetric accuracy in average, and the coaxial light source with sub-area based learning just achieves 80% volumetric accuracy in average when compared to the actual laser surface scanning.