大型貯蔵タンクの容量計算 - Slam100

国民経済の急速な発展に伴い、貯蔵タンクの数は増加し続け、石油・ガス資源や化学材料の貯蔵における主要な基本設備となっています。同時に、貯蔵タンクは大型化が進んでおり、貯蔵・輸送プロジェクトにおけるタンク容積測定に対する要求が高まっています。現在、国内外で一般的に使用されている測定方法には、周長測定法、光学基準線測定法、ガイドレールを用いた光学測定法、および3次元レーザースキャン測定法などがあります。ステーションスキャナーは、高精度、高密度、長距離測定といった利点がありますが、効率が低い、ステーション変更が頻繁、オフィスでの接合作業が多いといった問題もあります。

携帯型3Dレーザースキャナの急速な発展に伴い、貯蔵タンクの豊富な空間情報を取得するための新たな技術的手段と方法が提供されるようになりました。SLAMアルゴリズムを用いることで、頻繁な測点移動なしに連続的な3D空間点群マップを構築できます。本稿では、大規模農場の垂直貯蔵タンクを例にとり、SLAM100が貯蔵タンクの容積計算をいかに迅速に完了させるかを紹介します。

管理レベルを向上させ、飼料の動的かつ精密な制御を実現するために、大規模養殖場では、飼料タンク内の空き容量をタイムリーに把握し、飼料の生産および分配計画に関する意思決定支援を提供する必要がある。タンクの高さは約22m、直径は約10mで、上部と下部は円錐形、中央部は円筒形である。

SLAM100の最大距離測定（120m）は、タンク底部から上部までの最大距離（約22m）をカバーでき、スキャナーはタンク上部でタンク内部の全方位点群を取得できます。SLAM100がタンク外部の不要なデータをスキャンして後続の点群処理に不要な負荷をかけることを防ぐため、SLAM100のスキャン処理（起動、初期化、スキャン、シャットダウン）はすべてタンク内部で行われます。1つのタンクのスキャンには約5分かかり、合計3つのタンクがスキャンされます。

タンク内部は滑らかで、目立った特徴はありません。特徴やテクスチャが弱いシーンであるため、点群マッチングに大きな課題が生じます。産業グレードのSLAMアルゴリズムと厳密なマッチング閾値を用いることで、マッチング誤差を低減し、点群ソリューションを完了しました。得られた点群結果は高精度かつ高精細です。点群密度は均一で、表面は平坦でノイズがなく、厚さは約1.2cmです。これにより、点群パッケージングによってより高精度なタンクモデルを取得でき、モデルの平滑化やノイズ除去に必要な処理回数も削減できます。1つのタンクの点群を解決するのに約10分かかります。

タンクモデルのカプセル化効果を向上させ、モデル最適化を高速化するために、点群の特徴形状の完全性を確保することを前提として、点群を単純化することができます。3つの一般的なサンプリング方法（空間距離間引き、ボクセル間引き、ランダムサンプリング）の効果を比較分析した結果、空間距離サンプリング方法を選択して点群を単純化しました。複数のパラメータ調整の後、サンプリング距離は最終的に0.05mに決定されました。元の点群データには626,6854点が含まれており、サンプリング後の点群データには169,190点が含まれています。

完全な点群データは、タンクモデルのカプセル化に役立ち、モデルの脆弱性を低減します。タンク上部に開口部があるため、その周囲の点群データに基づいて表面フィッティングを実行でき、タンク全体をパッケージ化することでモデルの抜け穴をなくすことができます。単一のタンクモデルのパッケージ化には約20分かかります。

分析ツールを使用してタンクの容積を計算します。3つのタンクの容積はそれぞれ1383.62m³、1387.98m³、1396.94m³です。所有者と連絡を取った結果、タンクの空容積は1400m³であることがわかりました。現場調査でタンク底部に少量の残留飼料があったため、計算結果はすべて1400m³未満となり、実際の状況と一致しています。

SLAM100は、大型タンクの体積測定において、高効率かつ高精度という利点を有しています。従来の測定方法における単一点取得の制約や欠点を克服し、ステーションスキャナにおける頻繁なステーション変更やデータ接合の問題を回避し、高速なデジタル3次元タンクスキャンと高精度かつ完全な構造を持つ点群結果を実現します。点群パッケージングにより、タンク本体の1:1再現が可能となり、タンク本体の体積を正確に算出できます。