Recently, laser scanners have been increasingly used for the evaluation of residual brick thickness of melt-ing furnaces. The choice of this optical technique is justified by the fact that it provides a complete picture of the vessel, increases the safety and reduces the time of maintenance.
In this study, a method for measurement of the lining residual thickness and volume of steelmaking furnace by using a 3D laser scanner and 3D surface reconstruction techniques was presented. To acquire the data, a SICK LMS511 laser rangefinder mounted on a developed mounting system and a rotary mechanism was used. Experi-mental models of a ladle furnace constructed from concrete blocks with deformations on the walls were scanned. Because of the hot environment in steelmaking plants, the effect of high temperature on the measurement was investigated on a lab-scale furnace, with temperature value up to $1100^\circ C$.
Since the acquired data is in the form of 3D point cloud, we developed several algorithms for point cloud processing. First, a segmentation algorithm based on the connectivity-graph of voxel clouds is proposed to extract the region of interest from the collected data. The comparison with the K-Nearest Neighborhood (KNN) search approach showed that the proposed method outperformed this later in terms of searching time. However, over segmentation occurred due to the non-isolated outlier clusters. These outliers pose a great challenge since they are difficult to be distinguished from valid scanned data points. Therefore, robust clustering and density based filters were proposed. Satisfactory results were obtained, and performance comparison with majority voting scheme was discussed.
The next stage, consisted of filtering out the noises by using an introduced bilateral filter based on density and surface variation. The developed smoothing algorithm proved its usefulness for further processing by signifi-cantly reducing the effect of noise. Next, we used a registration approach based on principle components analysis (PCA) and least squares fitting to align the scanned object with the mechanical model. Despite its simplicity, the used alignment approach has shown higher performance compared to the iterative closest point (ICP) approach. Finally, The residual thickness was calculated by a simple subtraction of the inner radius of the cylindrical shape from the outer one, and the residual volume of the worn out areas were accurately calculated based on the triple integration approach. The integration achieved an error less than 0.01% for synthetic shapes, and appropriate steps of integration, whereas, the accuracy depends on the quality of the acquired data for the scanned objects.
최근, 용광로의 잔여두께를 평가하기 위해 레이저 스캐너가 많이 사용되고 있다. 이에 대한 근거는 레이저로 완벽한 용광로 내벽을 찍을 수 있을 뿐만 아니라, 안전성 보장 및 유지 시간을 단축할 수 있는 장점이 있기 때문이다.
본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 사용하여 내벽의 잔여 두께와 용광로의 두께를 측정하는 방법과 3D 표면 재구성 기술을 제안한다. 데이터를 얻기 위해서 SICK LMS511 레이저 거리계를 설계한 시스템에 장작하고 회전식의 매커니즘을 사용했다. 실험을 위해 레이들 용광로를 콘트리드 블록으로 구성했다. 용광로는 내벽이 일정치 않고 돌출되거나 들어간 부분이 생기도록 구성했으며 이 것을 레이저로 스캔한다. 이 때, 용광로는 고온의 환경이기 때문에 측정 시 고온의 영향을 알아보기 위해 용광로의 온도를 $1100^\circ C$ 까지 올리며 레이저로 스캔한다.
측정한 데이터는 3차원 포인트 클라우드이기 때문에, 포인트 클라우드를 위한 여러 알고리즘을 구성했다. 먼저, 복셀 클라우드의 연결 그래프를 근거로 하는 분할 알고리즘을 구성했다. 이는 측정한 데이터 중에서 관심 가는 구역을 추출하기 위함이다. 이 알고리즘은 KNN 알고리즘 방법과 비교해 볼 때, 측정 시간 면에서 훨씬 좋은 결과를 얻는다는 것을 확인했다. 그러나, 고립되지 않은 이상점 무리로 인한 과도한 분할이 발생했다. 이상점을 필요한 데이터로부터 구분하는 것은 매우 어려운 과정을 요구했다. 그러므로 강인 군집(robust clustering)과 밀도 기반 필터(density based filter)를 제안했다. 이를 적용한 결과, 만족할만한 결과를 얻었다.
다음 단계는 밀도와 표면 변화에 근거하는 대칭 필터를 제안하고 이를 사용하여 외란을 제거하는 것을 보인다. 제안한 알고리즘은 향 후 진행하는 과정을 위해 외란을 없애는 과정에 매우 유용하다. 다음으로는 주성분 분석과 기계적 모델으로 스캔한 구조물을 맞추기 위한 최소자승법을 근거로 하는 registration approach를 썼다. 정렬 알고리즘은 단순함에도 Iterative Closest Point (ICP)방법과 비교하였을 때, 보다 좋은 성능을 보여주었다.
마지막으로, 잔여 두께는 단순히 용광로의 바깥 반지름과 안쪽 반지름의 차로 구할 수 있다. 또한 닳은 잔여 부피는 3차 적분으로 측정 가능하다. 적분에 대한 결과는 실제와 비교하여 0.01% 이하의 오차를 가졌으며 이러한 정확도는 스캔으로 인해 측정된 데이터의 질에 종속적이다.
