氢气压缩机的位姿实时显示方法及系统与流程

1.本发明涉及位姿测量技术领域，尤其涉及一种氢气压缩机的位姿实时显示方法及系统。


背景技术：

2.氢气压缩机作为加氢站最主要及最重要的设备，其运行的好坏直接关系到整个加氢站能否正常运行，而氢气压缩机初始安装时的精度直接决定了后续运行状态的好坏。而现在大部分安装主要靠人工的经验及借助于水平尺的测量来判断氢气压缩机的位姿，因而，在对氢气压缩机进行安装时，会导致安装完成的氢气压缩机的位姿有偏差，因此会使加氢站在运行时状态并不稳定。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于，解决现有技术中氢气压缩机的安装精度低的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种氢气压缩机的位姿实时显示方法，包括步骤：
6.s1：获取氢气压缩机的氢气压缩机状态信息，所述氢气压缩机状态信息包括：氢气压缩机实时图像和氢气压缩机实时位置信息；
7.s2：对所述氢气压缩机实时图像进行预处理，获得预处理后的氢气压缩机实时图像；
8.s3：通过所述氢气压缩机实时位置信息获得氢气压缩机空间点坐标；
9.s4：根据所述预处理后的氢气压缩机实时图像，获得所述氢气压缩机在所述氢气压缩机空间点坐标中对应的氢气压缩机图像点坐标；
10.s5：根据所述氢气压缩机图像点坐标和所述氢气压缩机空间点坐标构建投影方程；
11.s6：通过所述投影方程获得位姿求解方程，对所述位姿求解方程进行迭代求解，获得氢气压缩机位姿信息；
12.s7：通过所述氢气压缩机位姿信息对所述氢气压缩机进行三维重建，获得氢气压缩机位姿显示模型。
13.优选地，步骤s2具体为：
14.s21：通过滤波模型对所述氢气压缩机实时图像进行滤波处理，获得滤波后的氢气压缩机实时图像；
15.s22：将所述滤波后的氢气压缩机实时图像中各像素点对应的像素值与权系数相乘，获得滤波图像的相乘像素点；将所述氢气压缩机实时图像中各像素点对应的像素值与权系数相乘，获得原图像的相乘像素点；
16.s23：将所述滤波图像的相乘像素点的像素值与所述原图像的相乘像素点的像素
值相加，获得融合后的像素点；
17.s24：根据所述融合后的像素点获得所述预处理后的氢气压缩机实时图像。
18.优选地，步骤s21中，所述滤波模型的表达式为：
[0019][0020]
其中，g(x,y)表示滤波后的氢气压缩机实时图像；f(x,y)表示氢气压缩机实时图像；α表示调节因子；x表示图像的横坐标；y表示图像的纵坐标；表示图像累加计算，
[0021]
优选地，步骤s5中，所述投影方程的公式为：
[0022][0023]
其中，r表示旋转矩阵；t表示平移矩阵；表示氢气压缩机空间点坐标；v
i
表示投影矩阵；i表示空间点的编号；p
i
表示氢气压缩机图像点坐标，p
it
表示p
i
的转置矩阵。
[0024]
优选地，步骤s6具体为：
[0025]
s61：构建所述位姿求解方程，设置所述旋转矩阵的初值，设置预设阈值；
[0026]
s62：通过所述位姿求解方程获得所述旋转矩阵的初值的下一次估计值；
[0027]
s63：通过所述旋转矩阵的初值的下一次估计值获得所述平移矩阵的估计值；
[0028]
s64：通过所述旋转矩阵的初值的下一次估计值和所述平移矩阵的估计值，计算获得误差值；
[0029]
s65：判断所述误差值与所述预设阈值的大小；若所述误差值大于所述预设阈值，则将所述旋转矩阵的初值的下一次估计值作为所述旋转矩阵的新初值，返回步骤s61；否则，将所述旋转矩阵的初值的下一次估计值和所述平移矩阵的估计值作为所述位姿求解方程的最优解；
[0030]
s66：通过所述位姿求解方程的最优解，获得所述氢气压缩机位姿信息。
[0031]
优选地，步骤s61中，所述位姿求解方程的公式为：
[0032][0033]
其中，表示投影点坐标的均值，n表示空间点的总数，表示投影点坐标的均值，n表示空间点的总数，i3表示3阶单位矩阵。
[0034]
优选地，步骤s62中，通过所述位姿求解方程获得所述旋转矩阵的初值的下一次估计值，采用的计算公式具体为：
[0035]
[0036]
其中，r
k 1
表示旋转矩阵的第k 1次估计值，k表示估计值计算的次数。
[0037]
一种氢气压缩机的位姿实时显示系统，用于上述的氢气压缩机的位姿实时显示方法的实现，包括：多传感器信息采集系统、数据处理中心和位姿显示系统；
[0038]
所述数据处理中心与所述多传感器信息采集系统和所述位姿显示系统电性连接；
[0039]
所述多传感器信息采集系统，用于采集氢气压缩机状态信息；
[0040]
所述数据处理中心，用于对所述氢气压缩机状态信息进行计算，获得氢气压缩机位姿信息；
[0041]
所述位姿显示系统，用于通过所述氢气压缩机位姿信息对氢气压缩机进行三维重建，获得氢气压缩机位姿显示模型。
[0042]
优选地，所述多传感器信息采集系统包括：相机和位置传感器；
[0043]
所述相机和所述位置传感器均与所述数据处理中心电性连接；
[0044]
所述相机用于采集氢气压缩机实时图像；
[0045]
所述位置传感器用于采集氢气压缩机实时位置信息。
[0046]
本发明具有以下有益效果：
[0047]
通过多个传感器数据采集氢气压缩机的状态信息，并对多个传感器得到的数据进行融合处理得到氢气压缩机姿态信息，可以大大提高对氢气压缩机位姿的测量精度。
附图说明
[0048]
图1为本发明实施例方法流程图；
[0049]
图2为本发明实施例系统结构图；
[0050]
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0051]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0052]
参照图1，本发明提供一种氢气压缩机的位姿实时显示方法，包括步骤：
[0053]
s1：获取氢气压缩机的氢气压缩机状态信息，所述氢气压缩机状态信息包括：氢气压缩机实时图像和氢气压缩机实时位置信息；
[0054]
s2：对所述氢气压缩机实时图像进行预处理，获得预处理后的氢气压缩机实时图像；
[0055]
s3：通过所述氢气压缩机实时位置信息获得氢气压缩机空间点坐标；
[0056]
s4：根据所述预处理后的氢气压缩机实时图像，获得所述氢气压缩机在所述氢气压缩机空间点坐标中对应的氢气压缩机图像点坐标；
[0057]
s5：根据所述氢气压缩机图像点坐标和所述氢气压缩机空间点坐标构建投影方程；
[0058]
s6：通过所述投影方程获得位姿求解方程，对所述位姿求解方程进行迭代求解，获得氢气压缩机位姿信息；
[0059]
s7：通过所述氢气压缩机位姿信息对所述氢气压缩机进行三维重建，获得氢气压
缩机位姿显示模型。
[0060]
本实施例中，步骤s2具体为：
[0061]
s21：通过滤波模型对所述氢气压缩机实时图像进行滤波处理，获得滤波后的氢气压缩机实时图像；
[0062]
s22：将所述滤波后的氢气压缩机实时图像中各像素点对应的像素值与权系数相乘，获得滤波图像的相乘像素点；将所述氢气压缩机实时图像中各像素点对应的像素值与权系数相乘，获得原图像的相乘像素点；
[0063]
s23：将所述滤波图像的相乘像素点的像素值与所述原图像的相乘像素点的像素值相加，获得融合后的像素点；
[0064]
s24：根据所述融合后的像素点获得所述预处理后的氢气压缩机实时图像；
[0065]
具体实现中，通过步骤s2可以将氢气压缩机实时图像的图像特征进行局部强化，方便后续对图像特征点的提取和处理。
[0066]
本实施例中，步骤s21中，所述滤波模型的表达式为：
[0067][0068]
其中，g(x,y)表示滤波后的氢气压缩机实时图像；f(x,y)表示氢气压缩机实时图像；α表示调节因子；x表示图像的横坐标；y表示图像的纵坐标；表示图像累加计算，
[0069]
本发明利用滤波模型对图像进行图像增强，可以将原来不清晰的图像变得清晰，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果。
[0070]
本实施例步骤s5中，视线是指经过光心和氢气压缩机图像点坐标的射线，在投影矩阵作用下,氢气压缩机空间点经在像平面的投影点为p
i
，氢气压缩机空间点应与其在对应像平面的投影点p
i
重合，其代数形式即为本发明建立的投影方程，所述投影方程的公式为：
[0071][0072]
其中，r表示旋转矩阵；t表示平移矩阵；表示氢气压缩机空间点坐标；v
i
表示投影矩阵；i表示空间点的编号；p
i
表示氢气压缩机图像点坐标，p
it
表示p
i
的转置矩阵。
[0073]
本实施例中，步骤s6具体为：
[0074]
s61：构建所述位姿求解方程，设置所述旋转矩阵的初值，设置预设阈值；在k＝0时，r0表示第一次的旋转矩阵的初值；
[0075]
s62：通过所述位姿求解方程获得所述旋转矩阵的初值的下一次估计值；
[0076]
s63：通过所述旋转矩阵的初值的下一次估计值获得所述平移矩阵的估计值；
[0077]
s64：通过所述旋转矩阵的初值的下一次估计值和所述平移矩阵的估计值，计算获得误差值；
[0078]
s65：判断所述误差值与所述预设阈值的大小；若所述误差值大于所述预设阈值，则将所述旋转矩阵的初值的下一次估计值作为所述旋转矩阵的新初值，返回步骤s61；否则，将所述旋转矩阵的初值的下一次估计值和所述平移矩阵的估计值作为所述位姿求解方程的最优解；
[0079]
s66：通过所述位姿求解方程的最优解，获得所述氢气压缩机位姿信息。
[0080]
本实施例中，步骤s61中，所述位姿求解方程的公式为：
[0081][0082]
其中，表示投影点坐标的均值，n表示空间点的总数，表示投影点坐标的均值，n表示空间点的总数，i3表示3阶单位矩阵。
[0083]
本实施例中，步骤s62中，通过所述位姿求解方程获得所述旋转矩阵的初值的下一次估计值，采用的计算公式具体为：
[0084][0085]
其中，r
k 1
表示旋转矩阵的第k 1次估计值，k表示估计值计算的次数。
[0086]
步骤s63中，先要对旋转矩阵的初值的下一次估计值利用奇异值分解法求解，保证旋转矩阵的正交性，定义：
[0087][0088]
其中，
[0089]
令u
t
mv＝d表示m的一个svd分解，则旋转矩阵预设初值的下一次估计值公式r
k 1
的解r
k 1
＝vu
t
；进而得到平移矩阵的估计值t
k 1
＝t(r
k 1
)。
[0090]
步骤s64中，计算误差值采用的计算公式为：
[0091][0092]
参考图2，本发明提供一种氢气压缩机的位姿实时显示系统，用于上述的氢气压缩机的位姿实时显示方法的实现，包括：多传感器信息采集系统、数据处理中心和位姿显示系统；
[0093]
所述数据处理中心与所述多传感器信息采集系统和所述位姿显示系统电性连接；
[0094]
所述多传感器信息采集系统，用于采集氢气压缩机状态信息；
[0095]
所述数据处理中心，用于对所述氢气压缩机状态信息进行计算，获得氢气压缩机位姿信息；
[0096]
所述位姿显示系统，用于通过所述氢气压缩机位姿信息对氢气压缩机进行三维重建，获得氢气压缩机位姿显示模型。
[0097]
本实施例中，所述多传感器信息采集系统包括：相机和位置传感器；
[0098]
所述相机和所述位置传感器均与所述数据处理中心电性连接；
[0099]
所述相机用于采集氢气压缩机实时图像；
[0100]
所述位置传感器用于采集氢气压缩机实时位置信息。
[0101]
本发明采用多传感器信息采集系统实时采集氢气压缩机状态信息，并融合氢气压缩机实时图像和氢气压缩机实时位置信息得到氢气压缩机姿态信息；数据处理中心利用氢气压缩机姿态信息，并根据3d模型文件重构其不同部件的空间坐标关系，将其发送到位姿显示系统进一步对氢气压缩机姿态信息进行三维重建显示，获得氢气压缩机位姿显示模型，从而实现氢气压缩机的实时位姿显示和氢气压缩机安装精度的可视化控制。
[0102]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0103]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为标识。
[0104]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。