西克应用 | LRS散料云台在钢卷识别定位中的应用

概述

LRS散料云台是一款为大场景盘点应运而生的3D检测设备，又名S3DP-xxx-SR云台。使用LRS散料云台进行远距离场景(约20~300米)的3D数据采集，云台一次可获取多次回波数据和RSSI（能量返回值），为钢卷识别定位提供精准的3D数据源和高适配的物料表面反光特性。其中，基于LRS散料云台的钢卷识别定位模块化应用，可提供云台快速标定、钢卷在线标的与云端训练功能。

01.建模原理

应用 HDDM+实现具有多重回波功能的传感器，构成LRS散料云台。在钢卷识别定位中，传感器发射多脉冲激光并收到多个回波，使测量恶劣环境（如雨、雪、雾或灰尘）下的目标物成为可能，进而实现精准的钢卷检测。LRS散料云台，运用球坐标系模型对场景进行三维复原，实现精准的空间3D建模。

LRS散料云台具备远距离检测功能，并可自主调节敏感度，轻松解决钢卷3D扫描建模的2种极端的物体表面纹理工况，分别为热轧钢卷的黝黑纹理与冷轧钢卷的光亮纹理。

HDDM+测量法（多重回波）

LRS散料云台建模原理

02.应用优势

LRS散料云台为钢卷识别定位应用提供全面、稳定的料堆3D数据源，且具备良好的抗灰尘能力、灰尘下无噪点数据表现、亮斑/暗斑钢卷检测能力、高精度等。

抗灰尘检测

LRS散料云台具备良好的灰尘穿透力。LRS散料云台运用了HDDM+测量法，在多重回波下，实现 “前景的灰尘” 和 “后景钢卷轮廓” 区分检测与独立输出。将“前景的灰尘”在数据源上进行高效过滤，从而实现精准的 “后景钢卷轮廓” 的快速扫描与3D建模，如下图所示。

远距离灰尘干扰现场

后景钢卷轮廓

亮斑/暗斑钢卷检测

LRS散料云台专注于解决钢卷识别定位应用的痛点： “热轧的黝黑钢卷/冷轧的光亮钢卷” 的感知 与 “远距离+高分辨率的钢卷检测” 的需求，常常是一对 “此起彼伏” 的关系。前者的检测，需获得适当能量密度激光的激发，从而缩短 “引起光衰” 的可检测距离；后者的实现，需要获取足够的漫反射激光能量，从而要求物料具备较高的漫反射比。然而，在实际应用中两者同样重要，却此起彼伏，常得此失彼。

LRS散料云台采用了高性能模组，将“小光斑且能量稳健”的脉冲激光（人眼安全）与“高敏感度”的光电探测器进行有机结合，实现远距离下的黑色物料检测。LRS散料云台为钢卷识别定位应用中的 “热轧的黝黑钢卷/冷轧的光亮钢卷” 与 “远距离+高分辨率的钢卷检测”，提供准确且可靠的数据源，解决料场盘库行业痛点。如以下“30+米的冷轧光亮钢卷”与“50+米的热轧黝黑钢卷”效果所示：

30+米的冷轧光亮钢卷及其点云

50+米的热轧黝黑钢卷及其点云

高分辨率

LRS散料云台在球坐标模型下，方位角与俯仰角均具备高分辨率的特性。分辨率的调节，可通过设置云台扫描速度、雷达角度分辨率与雷达扫描频率来实现。钢卷库区的高分辨率3D数据，为钢卷库区后续的特征分析提供精细化与全面的三维数据源。

LRS散料云台分辨率调节范围：

l 方位角的分辨率设置：由激光雷达角度分辨率决定

配置一：常规配置分辨率，可选择范围有0.02，0.04，0.06，0.08，0.1，0.12，0.24。

配置二：远距配置分辨率，可选择范围有0.04，0.08，0.12，0.24。

俯仰角的分辨率设置：俯仰角的分辨率的计算公式为，分辨率(度)=云台转速度(度/秒)÷雷达扫描频率(Hz)。如，俯仰角分辨率0.004度（云台扫描速度0.1度/秒，雷达频率为25Hz）；俯仰角分辨率0.08度（云台扫描速度1度/秒，雷达频率为12.5Hz）；俯仰角分辨率0.2度（云台扫描速度5度/秒，雷达频率为25Hz）。

精细化的料场特征

03.应用案例

LRS散料云台面对着各种库区，均可提供准确有效的场地数据源，如冷轧光亮钢卷库区、黝黑钢管垛、油管管口定位。

冷轧光亮钢卷库区

黝黑钢管垛

油管管口定位

04.SICK钢卷识别定位解决方案

（基于LRS散料云台）

钢卷识别定位解决方案是一款对钢卷进行识别、定位及测量的解决方案。

钢卷识别定位解决方案是在SICK云台基础下开发的一款便捷且精准的钢卷识别、定位及测量解决方案。该解决方案，通过将云台进行定点部署，配合简单快速的标定方法，运用AI识别定位，实现钢卷的3D复现显示和向客户提供有效的钢卷检测信息，从而为客户作业提供稳定的、快速且可靠的钢卷信息。

钢卷识别定位解决方案的主要特点如下：

A. 支持客户自主的上传数据进行云端标的功能；

B. 支持客户自主的在线训练功能，并下载训练结果模型；

C. 支持客户自主的上传数据及其在线验证；

D. 可提供钢卷的直径、厚度、位置及姿态等信息。

SICK钢卷识别定位解决方案的云端训练主界面

SICK钢卷识别定位解决方案的云端训练测试界面

备注：文章中的现场图片，均是用AI生成