基于逆向工程的水稻精準模型構建及試驗驗證

陳 晨，吳崇友，江 濤

(1.安徽農業大學，合肥 230036；2.農業部南京農業機械化研究所，南京 210014)

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基于逆向工程的水稻精準模型構建及試驗驗證

陳 晨1,2，吳崇友2，江 濤2

(1.安徽農業大學，合肥 230036；2.農業部南京農業機械化研究所，南京 210014)

為了更加切實反映水稻谷粒在介質中的運動及顆粒間的碰撞情況，利用逆向工程技術建立谷粒的精準三維模型。使用三維掃描儀測得飽滿籽粒和癟谷的點云數據，在后處理軟件中經過數據處理、曲面重構最終生成質量較好的谷粒三維模型，與實際谷粒誤差均小于2%。為了進一步驗證基于逆向工程方法所建谷粒模型的準確性，采用離散元素法，將構建的谷粒不同模型導入離散元軟件中，進行堆積角的仿真模擬及試驗驗證。堆積角的對比仿真模擬及試驗表明：顆粒模型對堆積角的形成有較大影響，所構建模型模擬得到的堆積角與實際試驗結果誤差更小(3%以內)。該模型可更好地反映水稻籽粒間的接觸碰撞和摩擦運動，為水稻籽粒收獲清選過程中的動力學仿真分析提供了一種準確性和實用性更高的模型。

水稻；谷粒模型；逆向工程；三維激光掃描； 離散元

0 引言

聯合收割機田間作業時，作物需經過切割、輸送、脫粒和清選4道工序。經過脫粒滾筒分離后進入清選室的物料是幾何形狀不規則、物理特性差別很大的多種脫出物的混合物[1-2]，包括飽滿籽粒、不飽滿籽粒(癟谷)、長莖稈、短莖稈及碎葉等。從占比看，谷粒(飽滿谷粒)占比最大[3]，因此是清選仿真物料建模的重點。在以往的谷粒仿真中，為了方便模擬、減少計算量，大多進行了簡化處理：將谷粒近似為球體，莖稈近似為長圓柱體[4-5]；但由于仿真模型與實際物料差別較大，影響了顆粒物料在介質中運動和顆粒間碰撞動力學仿真效果[6-10]。因此，建立更加逼真的谷粒物料模型是更好地進行收割機清選仿真的重要前提。

隨著科學技術的發展，相關學者對物料建模的研究也在不斷進步，如采用多個球體粘結在一起構成顆粒聚合體的方法來模擬顆粒表面[11-13]。更有學者展開精準建模研究，采用數字圖像技術、CT掃描技術獲取顆粒外形信息，進而建立出精度高且球體數量可控的顆粒模型[14]。近年來，一種新興的測繪技術被廣泛應用于各領域，三維激光掃描技術因具有精度高、實效性強和對任何不規則物體都能掃描的特點，在農業中已開始被應用于作物建模、生長周期分析和對比。逆向工程又稱反求工程，就是對已存在的實物模型或零件進行測量并根據測量數據重構出 CAD 數字模型[15]。三維激光掃描技術具有廣泛的應用，運用該技術將形狀不規則的水稻脫出物轉化為精準的三維模型，并應用于離散元仿真軟件進行堆積角的對比分析，為后期的動力學分析和軟件仿真奠定重要基礎。

1 材料與方法

1.1 材料準備

水稻脫出物中的組成成分主要有飽滿的籽粒、未完全成熟的癟谷、破碎的短莖稈及其他輕雜余物質。由于輕雜余所占比例不高且成分多樣、質量較小，其形狀大小完全可以忽略不計。另外，莖稈因經過割臺、輸送槽和脫粒滾筒的擠壓，形狀發生較大變形，沒有一定厚度的直徑，因此也不宜采用此種基于逆向工程的建模方法。本次建模只針對脫出物中的飽滿籽粒和癟谷。

本次建模的對象是南粳9103水稻，水稻脫出物樣品取自河南信陽試驗地。由于水稻脫出物的形狀差異大，其尺寸特征通常需要提取特征后采用統計平均的方法進行描述。從樣品中分別隨機選取8組飽滿籽粒和癟谷，每組10粒，對其分別測量三軸尺寸，每組取平均值結果如表1所示。

1.2 建模方法

逆向工程技術進行物料建模，首先通過對樣品的實物掃描測量獲得大量的點云數據，然后由專業處理軟件和手段對數據進行預處理，最后充分利用成熟的 CAD/CAM 技術，快速、準確地建立三維實體幾何模型[16-17]。逆向工程技術多應用于機械行業的產品制造加工，而在農業工程領域的研究與報道較少，本文將采用此項技術建立水稻籽粒的三維模型，為后續研究提供參考。其工作流程如圖1所示。

表1 三軸尺寸測量結果

圖1 逆向工程工作流程

點云數據的測量可通過接觸式和非接觸式兩種方法。接觸式測量是一種機械探頭直接接觸樣品表面逐點測量的方法，雖然測量方法穩定，但受直接接觸測量的限制，某些微小零件樣品或細節之處不易測得。另外，機械探頭的逐點測量必然導致測量速度受限，不能得到足夠多的數據點來反應真實樣品零件。李驊等便是運用接觸式測量的方法，構建的谷粒模型與實際樣品在細微之處存在較大差異[18]。非接觸式測量方法是基于光學、聲學、磁場原理的數據采集方法。其中，應用光學原理的方法采集數據速度快，主要有激光三角形法、結構光學法及圖像分析法等[19]。非接觸式測量具有精度高、測速快、數據量大等特點，對于易碎、易變形或不可直接接觸的微小零件都可測量，避免了探頭接觸時產生的測量誤差，更好地反映了樣品零件的外形特征。

2 水稻脫出物點云數據測量

本次測量所使用的是杭州先臨公司自主研發的Shining3D-Scanner2.2掃描儀，具有高效率、 高精度、 高壽命及高解析度等優點， 特別適用于復雜自由曲面的逆向建模。在進行數據采集前首先要對系統標定，鑒于本次測量對象，選取最小尺寸(80×100mm)標定板，標定好的精度將直接影響系統的掃描精度。

由于水稻籽粒形狀特殊、體積太小、不易操作，實際測量時于準備好的待測樣品中隨機選取5粒飽滿粒和5粒癟谷粒(剔除形狀差異大的)，利用粘性物質(如橡皮泥)將谷粒固定在待測平臺上，再在谷粒周圍隨機粘貼上標志點，如圖2所示。

圖2 待測谷粒和實驗平臺

將待測平臺擺放平穩后開始掃描，每次掃描時投影儀只能將光柵投射到正對它的物體表面。因此，一次掃描完成后，待測平臺及其固定在上面的谷粒需要轉動一個角度，以便于對各個曲面進行掃描操作；同時必須保證谷粒相對于標定板的位置不能發生偏移，否則標志點將無法自動拼接。1周掃描完成后，可先將此次測得的所有點云數據導出，而谷粒尖端由于被遮擋了一部分，獲得的點云數據不完整，因此將谷粒旋轉180°，以被遮擋住的尖端朝上固定，再以同樣的方法掃描谷粒1周。在掃描時,還要觀察計算機中顯示的點云數據， 應該將點云稀疏或缺失的部分多次掃描，確保采集的點云數據的完整性。采集的數據點云圖如圖3所示。

圖3 采集到的數據點云圖

3 三維模型重構

3.1 數據處理

由于場地光源、測量方法和模型表面質量等因素的影響，通常會使掃描所得的點云數據中包含有誤差。 其中，一部分是冗余點和噪聲點，其在后續的三維建模過程中會嚴重影響所建模型中某些曲面和曲線的重構操作。 因此，為了能獲取較好的點云數據，有必要對原始數據進行預處理操作。

數據預處理是對采集到的點云數據進行降噪、采樣、注冊等一系列的操作，從而將采集到的點云數據變得更完善、更合理，保證后續模型重構的準確性。首先在后處理軟件中，以mm為單位分別導入測得的點云數據群。從圖3可以看出：在谷粒表面點云數據掃描過程中，固定樣品的粘性物體、待測平臺及激光掃描過程中的光線散射等因素導致谷粒表面點云數據中包含大量多余的點和噪聲。這些噪聲是由多幅點云數據重疊在一起，因此無法直接圈選刪除，必須在貫通和背景模式下進行處理。對于不同視角掃描到的點云數據，需要先進行全局注冊,使初始拼接的點云對象更加精細；接著,通過聯合點對象命令來濾除多余的數據點；最后,將兩次掃描的點云分別建組，為手動拼接做好準備。

因測量對象特殊，無法一次完成整個谷粒的掃描，因此需要對上下兩組點云進行手動注冊，通過n點注冊的方法，在定義集合里以其中一組點云作為固定，另一組作為浮動，將上面兩個窗口的點云片轉動到相同方位，放大模型尋找顯著特征，如圖4所示。n點注冊要求選中3個及以上的共同特征，而特征點的選擇直接影響到谷粒的拼接效果。手動注冊完成后，還需要通過全局注冊進行再次擬合，從而得到更加精確的模型。注冊后的模型需要通過聯合點對象將多幅點云聯合為一個，然后封裝成一個多邊形網格。填充網格面上明顯可見的孔洞，利用網格醫生自動修復缺陷，如刪除釘狀物，去除特征、填充孔等。

圖4 谷粒的手動拼接圖

3.2 三維模型生成

三角網格的多邊形階段表面質量較差且面過多，為了得到質量較好、面較少的NURBS曲面，多邊形網格的處理起到了重要作用。網格面處理的越光滑平順，擬合后得到的NURBS曲面質量越好。NURBS 方法是非有理 B 樣條方法在四維空間的直接推廣，多數非有理 B 樣條曲線曲面的性質及其相應算法也適用于 NURBS 曲線曲面，國際標準化組織(ISO)更是將其作為描述產品幾何形狀的唯一數學方法[20]。

NURBS(非均勻有理B樣條曲線)和曲面的簡稱，表達式為

(1)

其中，Vi為控制控制頂點；Wi為權因子；Bik(u)為k次B樣條基函數。基函數仍由遞推公式定義為

(2)

其中，k為冪次;ui(i=0,1，…，m)為節點矢量U。

U=[u0,u1,…，um]

(3)

當節點數為(m+1)、冪次為k、控制頂點數為(n+1)時,m、k和n三者之間的關系為m=n+k+1。

對于非周期的B樣條,節點矢量為

U={0,0,0,…,uk+1,…,um-k-1,1,1,1}

(4)

曲線通過控制多邊形首尾兩端各有的n+1各節點來使端點與首、末兩條邊相切。NURBS曲線的生成即為通過控制點來決定的，除了控制點外還有曲線的方向、曲線的段、編輯點、結構線、起點和終點這些因素共同影響著曲線的生成。

NURBS曲面則由表達式(5)定義，即

(5)

其中，Bik、Bji分別為NURBS曲面u和v參數方向的B樣條基函數；k、i為B樣條基函數的階次。通過NURBS曲面建模得到的形狀更易于控制，效果也更加逼真。圖5～圖8為最終生成的谷粒模型。

圖5 籽粒正視圖

Fig.5 The positive viewof plump grain

圖6 癟谷正視圖

Fig.6 The positive view of deflated grain

圖7 籽粒側視圖

Fig.7 The side view of plump grain

圖8 癟谷側視圖

Fig.8 The side view of deflated grain

3.3 尺寸誤差分析

將重構的三維模型導入Pro/E中測量其三軸尺寸，結果取平均值，與實際谷粒的尺寸特征對比如表2所示。

表2 谷粒模型及實體的三軸尺寸

用球形率來表述籽粒和癟谷的形狀特征，根據上述測得的三維尺寸參數求出相應的等效直徑D。計算關系為

式中L—籽粒的長度；

W—籽粒的寬度；

T—籽粒的厚度。

計算出的等效直徑后，再由公式φ=D/L分別求得籽粒和癟谷的球形率(Φ)，如表3所示。

表3 谷粒模型及實體的等效直徑和球形率

Table 3 The equivalent diameter and spherical rate of grain model and entity mm

等效直徑球形率籽粒籽粒模型3.933.940.600.61癟谷癟谷模型3.613.550.540.53

根據表3所測數據計算出模型尺寸與實際誤差均小于2%，球形率所表征的形狀特征也基本一致。

4 堆積角的應用

顆粒堆積是一種顆粒系統的靜力學現象，而堆積角是指顆粒物料從高處自然緩慢下落到某一平面，穩定后所形成堆體的母線與底面之間的夾角，其形成主要受顆粒內摩擦特性和顆粒間流動性的影響[21-24]。本次研究采用離散元素法[25-26]，該方法廣泛應用于農業散體物料的仿真分析[27-29]。

4.1 離散元參數仿真

堆積角的測定采用漏斗法[30]，仿真實驗模型由漏斗和位于漏斗正下方的底板組成，材料均為鋼。漏斗規格依據水稻顆粒尺寸確定[31]，入口直徑為100mm，出口直徑為30mm，高為90mm，底板直徑為250mm，如圖9所示。選用兩種谷粒模型為研究對象，一種為上文基于逆向工程建立的谷粒模型，一種為比照稻谷實際三軸尺寸建立的九球聚合模型,如圖10所示。

圖9 仿真實驗模型

圖10 谷粒九球聚合模型

仿真過程中,分別將3 000個谷粒模型注入到漏斗中, 當漏斗注滿后開始以0.05m/s的速度向上提升，物料模型從漏斗出口緩慢流出，最終穩定的堆積在底板上。兩種谷粒模型的仿真分別重復進行5次，仿真結果如圖11、圖12所示，經軟件后處理工具所測得的堆積角如表4所示。

圖11 九球聚合顆粒堆積仿真結果

圖12 逆向建模顆粒堆積仿真結果

4.2 試驗驗證

選用與仿真中尺寸一致的鋼制漏斗和底板，為了確保水稻粒徑與仿真中的模型尺寸大致相同，挑選篩分出尺寸過大、過小的顆粒以及癟粒。同樣，選取3 000個顆粒，使得仿真數量與試驗一致。試驗過程中，通過萬能試驗機帶動漏斗以0.05m/s勻速上升，重復5次試驗，實際堆積結果如圖13所示。各顆粒形成堆積角如表4所示。

圖13 實際谷粒堆積結果

序號逆向建模顆粒九球聚合顆粒實際谷粒130.8223.9831.55230.5624.1230.97329.8824.3731.02429.9323.9831.16530.0224.2530.84平均值30.2424.1431.11與實際誤差0.876.860誤差率/%2.8022.400

由表4可以看出:九球聚合顆粒模型所形成堆積角平均值為24.14°，與實際谷粒堆積角誤差為22.40%，不能準確地表達谷粒在介質中的運動和顆粒間的碰撞情況；而逆向建模所得的谷粒模型堆積角為30.24°，與實際谷粒堆積角較為接近，誤差僅為2.80%，具有很高的準確性和實用性。

5 結論

1)基于逆向工程技術，利用曲面重構得到的水稻籽粒模型與物料原型差異較小，在外觀上較簡化的普通球形或橢球形顆粒更具表征性，本研究為不規則形狀農業物料建模提供了一種方法。

2)通過堆積角的對比仿真及試驗表明：顆粒模型對堆積角的形成有較大影響。本文基于逆向工程構建的模型的堆積角試驗與實際物料堆積角試驗誤差小于3%，較好地反映了水稻籽粒間的接觸碰撞和摩擦運動，為水稻籽粒收獲清選過程中的動力學仿真分析提供了一種準確性和實用性更高的模型。

3)利用三維掃描儀對建模物體進行掃描測量可以快速、準確地獲得物體表面大量點云數據，通過數據處理并利用CAD/CAM 技術，精準構建三維實體幾何模型，這種建模方法具有快捷、準確、實用的特點，可以在更廣泛的領域應用。

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Precise Modeling Method of Rice Based on Reverse Engineering and Test Verification

Chen Chen1,2, Wu Chongyou2, Jiang Tao2

(1.Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China; 2.Nanjing Research Institute for Agricultural Mechanization Ministry of Agriculture, Nanjing 210014, China)

In order to reflect the motion in the medium and the collision of particles between grain and mechanism more conscientiously, precise three-dimensional model of grain is constructed using reverse engineering technique. Using a three-dimensional scanner, point cloud data of plump and blighted grains which were measured were imported in post-processing software, processed and reconstructed curve, lastly high quality three-dimensional model was got. Comparing the three-dimensional model of grain with the actual one, it shows that their size error were less than 2%. In order to further validate the accuracy of grain model with reverse engineering techniques, different models of grain which were constructed simulate the angle of repose using discrete element method. The result of simulation and field test showed that particle model has a great influence on the formation of the angle of repose. The simulation results which used modal constructed in this paper are smaller than the actual test results (3% or less). That modal better reflect the contact collision and friction between grains, which provides a more precise and practical model for the dynamic simulation of rice grain harvest.

rice; model of grain; reverse engineering technique; three-dimensional scanner; discrete element method

2016-08-17

“十二五”國家科技支撐計劃項目(2013BAD08B00)

陳 晨(1992-)，女，安徽蕪湖人，碩士研究生，(E-mail)695419711@163.com。

吳崇友(1959-)，男，遼寧岫巖人，教授，博士生導師，(E-mail)542681935@qq.com。

S126；TP391

A

1003-188X(2017)10-0046-07