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用飞行时间激光扫描来测量锅炉鼓的几何形状
关键词：飞行时间 点云处理 几何测量 电力工程 光学测量
摘要：
在本文中，介绍了ToF激光扫描仪在电厂锅炉鼓筒几何参数测量中的应用。这些参数在整修工程中是必需的，用于验证退火过程的正确性和优化安装机械蒸汽 - 水分离过程。目前使用的分离器紧紧放置在锅炉鼓筒中，因此不再需要焊接过程。这种方法节省了翻新工程的时间，但分离的几何形状必须与滚筒的几何形状精确匹配，以确保连接的紧密性，并因此确保蒸汽参数（压力和温度）的稳定性。改造工程可能包括加热过程，之后几何形状也应仔细验证，因为不正确的执行可能会导致锅炉鼓的弯曲。在所提出的方法中，ToF扫描仪提供点云，其已经被投影到一组后处理操作，包括拼接，柱面拟合，投影3D数据到2D地图上，2D数据插值和滤波。结果，获得了所需的尺寸和公差，并准备好进一步实施。
- 简介
发电行业是经济中最重要的分支之一。为确保设备能够安全运行多年，开展了全天候监测和诊断测试，并在规划大修计划时使用所得数据。缺乏足够的维护程序可能会对员工和当地人口构成威胁，并可能由于工业装置失败的风险而导致巨大的经济损失。目前在大多数情况下，利用标准的逐点传感器对热电和发电行业的安装进行监测[1,2]。 然而，由于许多尚未解决的问题，仍然需要寻找用于监测和测量/诊断任务的替代技术，这些技术可能更准确，相对更便宜，并且可以提供更有用的数据。
最近已经表明，光学测量技术可能在热电和发电行业的设备维护中起重要作用。在[3]中，数字图像相关（DIC）方法[4]和结构光方法[5]已被用于启动期间管道的位移和形状测量。 在文献[6]中，DIC和温度记录仪已用于诊断区域供热管道中的膨胀波纹管。在很多情况下，还需要监测大量管道的移位[7]。尽管所有提及的应用证明了所利用方法的可行性并解决了热力和发电行业中的某些工程问题，但对于某些特定任务，其他方法更适合。这尤其包括需要在有限的时间内确定大物体的整体几何形状的任务（位移和应变不重要）。这种情况的一个例子是在维修期间准备锅炉鼓[8]的技术文件。
在包括材料更新在内的装修工程中，对带有材料缺陷的孔进行扩孔处理，并且将被去除的材料通过焊接进行覆盖。在这个过程之后，整个结构都要经过退火处理，以确保材料的松弛。退火过程使用涡流加热进行。由于结构的长度（16米没有锅炉端），错误地执行加热过程将导致翘曲。因此几何图形应该仔细验证。
在锅炉鼓修理过程中，分离器被替换为新的，必须紧密安装。安装新分离装置的关键步骤是确保其符合鼓的实际几何形状。如果不满足这个条件，则导致的泄漏可能会导致维护蒸汽操作参数（如温度和压力）的问题。精确地描述锅炉鼓的几何形状将显著促进该步骤，从而节省时间。
目前锅炉鼓的技术文件包括通过测量获得的数据。通常，锅炉锅筒的半径在每段中测量8点。锅筒的几何形状由所有部分合并的数据描述。但是，一组点式测量不足以确定几何参数，例如：圆柱度偏差或线段未对准。因此，已经完成了全场3D几何测量。在发电厂内，环境多尘，锅炉筒的可达性受到限制（输入舱直径为0.8米）。考虑到这一点，已经考虑了三种形状扫描方法：基于三角形测量臂的三维激光扫描仪（LS）[9,10]，结构光（SL）三维扫描仪[5]，飞行时间（ToF）激光扫描仪[11-15]。前两种方法与ToF方法相比具有更高的分辨率，但是测量场的有限大小会导致测量时间的显着增加。除此之外，大尺寸和有限的测量场意味着多次测量并将所产生的点云（PC）拼接在一起，以对应于各个测量，以便计算作为整体分析的对象的几何参数。 LS和SL方法较小的视野会导致与ToF方法相比，需要拼接在一起的PC数量显着增加。这反过来意味着需要更长的处理时间，并且由于每次拼接操作都会导致一些错误，因此可以实现较低的准确度。此外，ToF扫描仪能够从更远的距离进行测量，这允许在每次测量期间捕获锅炉鼓的相对端上的标记和固定表面，并且因此与PC拼接相关的误差的传播甚至可以进一步最小化，与LS和DL方法。
在装修工程期间，由于安装停机会导致金融损失，所以缩短时间是一个重要问题，因此本文中描述的工作已经使用ToF扫描仪进行了。此外，由于ToF参数和测量条件的适当选择以及基于客户定制软件的大量PC后处理程序，我们能够以足够的精度确定感光鼓的几何参数。 在本文中，我们首先介绍测量方法和数据处理技术链（第2节）。 然后在第3部分中报告测量和数据处理的结果，包括：确定整个滚筒长度上的圆柱度偏差，滚筒的垂直和水平偏转，滚筒的同轴度。 最后，在第4节中，我们讨论了所提议的工具和方法的实用性以及发电行业的接受程度。
- 方法
锅炉几何形状的测量已经在波兰的一个发电厂进行。鼓由7段和2个锅炉端组成（图1a）。 测量鼓的直径为1600毫米，长度为16米（不包括锅炉端）。 测量方法和测量范围经过了电厂技术人员的精心规划。测量的目的是确定锅炉鼓的几何参数。 最重要的参数是：
沿着整个鼓长度的圆柱度偏差；个别部分的偏转；沿着鼓的垂直和水平偏转；滚筒扇区之间的对准偏差。所有列出的参数都是通过分析从测量中获得的点云来确定的。 为了便于计算，已经在圆柱坐标系中分析了数据。 获得的点云和坐标系的方向如图1a所示。
图1.（a）锅炉方案，定位球形标记和ToF扫描仪的连续位置（圈内数字）; （b）圆筒坐标系中被测锅炉鼓的点云（为了显示坐标系，段IV和V未被可视化）; （c）锅炉鼓内测量期间的ToF激光扫描仪。
2.1测量
测量已经由FARO制造的Focus 3D S 120 ToF激光扫描仪进行[16]。ToF是一种使用激光探测物体的设备。扫描仪的核心是一个飞行时间激光测距仪，它只能检测一个点在视线方向上的距离。为了扫描整个视野，测距仪的方向发生了变化。在测量开始之前，扫描仪需要在稳定的条件下在实验室中进行校准。 来自ToF扫描的结果是代表被测物体几何形状的PC。 测量中使用的特定扫描仪的标称测量速度为每秒976,000点。 标称范围为0.6-330米，精度为plusmn;2毫米。扫描仪的最小工作范围为0.6米，鼓的标称半径为0.8米。为确保测量精度，必须将扫描仪小心放置在锅炉鼓的中心（见图1c）。另一个问题是鼓的长度（大约16米没有锅炉端）。当采样光束垂直于测量表面时，ToF扫描仪的测量精度可以达到最佳。如果不满足这个条件，基本精度可能会有所降低。为了在整个鼓上保持良好的精度，每个分段都与锅炉两端分开扫描，分段从一个锅炉端部开始依次扫描（图1a）。应用程序的光散射白色球。与FARO扫描仪一起交付的直径为15厘米，已固定到锅炉末端以便于数据拼接。通过使用磁性基座，球形标记已经连接到锅炉。在每次测量时，滚筒的锅炉端都是可见的，因为在测量期间滚筒是空的。每个测量在扫描仪下面都有一个“盲点”（由于300L ToF扫描仪的垂直角度范围）;缺失的数据已经用来自相邻测量的数据补充。
2.2 数据处理
数据处理过程的输入数据是通过ToF扫描仪在图1a所示的位置进行测量而提供的七台PC。在开始时，每个云被分别预处理。 每个区段的测量都是手动编辑的，以覆盖其区域，在两个方向上沿轴线延伸约20厘米以确保与其他区段重叠，并且包括代表锅炉端部的点以及位于滚筒端部的球形标记 为了便于数据拼接。 不需要的扫描部件，例如从锅炉鼓上伸出的管道（见图2）也已被手动移除。通过自动选择小组点来去除噪声，使用Hausdorff距离实现分割，并搜索过度曝光的点。 最后，将每个部分的PC拼接在一起，并将一个圆柱体安装到获得的点云上。以下详细介绍了这些程序。
2.2.1 点云拼接
所有的操作都是使用OGX研究小组开发的定制软件Clouds Adjustment进行的[17-20]。 该软件能够在点云上执行大量处理操作，例如手动编辑，自动过滤，数据分段，拼接和颜色操作。 这些部分从中间部分按以下顺序缝合：IV，III，V，II，VI，I，VII（见图1a和b）。 这个序列能够得到最小化误差的传播，在从一端开始连续拼接片段的情况下会出现错误。 拼接已经分两步进行：第一步是粗略的半手工定位，以确保在第二步中精确定位拼块的良好起点; 第二步包括本节进一步描述的精确定位。粗定位使用放置在锅炉两端的一组6个球形标记进行，每端3个。对于代表相邻片段的每两个测量结果，标记都被识别并手动标记。计算两组相应的标记之间的最佳转换，包括单个旋转和平移，并应用于其中一个分段。
使用所有可用的数据进行精确定位：球形标记，区段和锅炉端之间的重叠区域（图2和3）。 所使用的算法是对迭代最近点（ICP）点到面算法的修改，它通过最小化拟合误差来迭代地找到最佳变换[21]。 该算法由四个阶段组成。 在第一个中，找到了一个稳定和合适的PC中的重叠区域。 这些区域通过搜索半径等于do（方程（1））的球形邻域中至少没有点的点来确定。 这个距离被计算为点云中最小平均点到点距离dA的倍数。do= (1)
限制No忽略了以较低质量测量的区域（较小的密度，这导致在限定的半径附近的点较少）。 在这种情况下，使用No等于100。 然后，从这些区域中选择稳定云中的随机样点。 在第二阶段，来自稳定子集的每个点与拟合云中的最近点配对。 拟合云中的点及其法向矢量用于计算第三阶段的平面方程。 最后，优化算法通过最小化稳定云中的当前子集点与拟合云中的相应平面之间的距离和（RMS）来计算最佳变换（平移和旋转）。 重复步骤2,3和4，直到拟合误差max低于预定义阈值或达到最大迭代次数。 分段缝合时获得的拟合误差max在0.6-0.9毫米范围内。
图2对应于段IV和V的两个缝合点云以及与具有标记的锅炉鼓端对应的支撑区域。 从段IV和V伸出的部分扫描管也可见。
图3.精确定位算法的方案。
2.2.2 气缸配件
为便于计算，所有数据都从笛卡尔坐标系转换为圆柱坐标系统（图4）。使用几何工具[22]开发的Wild Magic计算库中包含的最小二乘算法，将柱面拟合到获得的点云。圆柱体拟合算法的第一步是找到圆柱体轴的第一近似值。 这是通过将一条线与一条线相连来完成
点云数据采用最小二乘法。 这样获得的初始猜测用于搜索误差函数E的全局最小值，误差函数E被定义为各个点的平方误差之和：
E(C,V,s)= (2)
此处：
Xi - 单个测量点是要分析的点云的一部分，由n个点组成。
S=1/。
r - 安装气缸的半径。
V-安装气缸轴线的方向矢量。
C-点位于圆柱体的轴线上，也称为轴心点。
如方程（2）中，误差函数取决于三个关键参数：参数s，轴方向向量V和轴心点C.在计算过程中，首先更新参数s，然后向量V和点C按照 使用最速下降法（在最大误差函数值下降的方向上沿着参数线进行搜索）。 可以使用一个算法迭代的输出作为另一个算法的输入，以获得更准确的结果。在锅炉鼓的情况下，已经使用了50次迭代，因为进一步的拟合没有导致明显的改进。该算法已经在图书馆文献[22]中详细描述。找到最佳方式近似于测量点的圆柱体后，已选择装配圆柱体的轴作为新的圆柱坐标系的轴。
图4.柱面拟合算法。
2.2.3 去除噪声
为了进一步分析，将获得的表示圆柱面的点云投影到二维平面上，然后使用双线性插值进行插值以提高数据的可读性。结果中包含了ToF扫描仪测量过程中产生的白噪声，因此地图已经被降噪。由于噪声频率较高，因此应用了低通高斯卷积滤波器。当过滤掩模到达二维图的底部边缘时（图5），由于映射后保存的h方向图的连续性，进一步过滤的数据取自邻近顶部边缘的区域。然而，由于使用高斯滤波器导致边缘模糊，因此在从PC去除管道之后留下的孔的边缘周围的滤波精度较差（参见图5）。尽管如此，由于方形过滤面罩的长度以及受影响的面积仅为10个像素，而过滤的地图的尺寸大约为20,000times;6000像素，因此对结果的影响是十分小的。
- 测量结果
3.1 圆筒整个长度上的圆柱度偏差
为了确定滚筒整个长度上的圆柱度偏差，已经在云的每个点计算了滚筒的局部半径。 局部半径是来自PC的圆柱坐标系中的坐标R. 结果显示在图5中。为了便于解释，结果可视化为映射到平面上的圆柱面。 为了支持对圆柱偏差程度的评估，绘制了半径的百分比分布直方图（图6）。
鼓的计算半径范围为794-810毫米。 最小和最大半径之间的差异是14毫米，这表明以前进行的开发和修理的正确性，并且我们可以得出鼓的几何结构没有显着偏转的结论。
图5.将圆柱形表面映射到平面上后测得的锅炉鼓的半径图，其中包含进一步分析的叠加线; 黑点是从PC上拆下与锅炉连接的管道的结果（在下降管入口[8]之后形成中间的大点）。
图6.锅炉鼓半径的百分比分布直方图。
3.2 沿鼓的垂直和水平偏转
为了确定沿鼓的垂直和水平偏转，获得的点云被两个平面切割（见图7）。 平面和点云的交点已被标记为线L1，L2，L3和L4。
图7.（a）鼓与平面相交的可视化（b）从鼓的前视图。
3.2.1 半径的偏差
每段的半径偏差已经被计算为沿线L1-L4的局部半径与标称半径的最大偏差。 沿线L1确定的示例性表面轮廓示于图8中。所有分段和整个鼓的结果列于表1中。
图8.沿线L1分布的鼓的半径，对于各个区段具有与标称半径（偏移或半径）的明显最大偏差。
半径偏差值不超过11毫米。考虑到鼓的长度（大约16米），半径偏差值可以忽略不计。
表格1
沿线L1，L2 L3和L4为每个段和整个滚筒（最大）的半径偏差。
3.2.2 直径的偏差
在下一步中，通过沿线L1，L3添加局部半径和L2，L
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