1、“.....,万方数据,中，并对该方法的可行性进行了分析。浙江省计量研究院也对该方法做了初步的研究，他们主要针对立式罐应用外测法，并对数据采集流程数据处理方法和该方法的不确定度进行了阐述分析，通过对比实验，该方法与传统方法测量的容积偏差在以内。广东省计量科学研究院的王叶斌等人在分析传统立式罐计量方法弊端的基础上，阐述了种基于三维激光扫描仪的油罐快速高精度测量方法，给出了立式罐容积和倾角的计算方法，并进行比对试验，三维激光扫描法与围尺法的相对偏差为。万方数据中国计量学院硕士学位论文论文研究的主要内容与创新点主要研究内容本文对基于三维激光扫描技术的大容量计量方法进行了研究，并开发了相应的数据处理软件，设计比对试验......”。

2、“.....三维激光扫描法可提高大容量计量的工作效率和准确性。本文的具体研究内容如下研究基于三维激光扫描技术的大型立式罐容量计算模型，基于点云分析的底部排量罐体倾斜度计算方法，研究基于三维激光扫描技术的地下水封岩洞库的容量计量模型及计量方法。开发大容量计量检定管理系统，以为工具，采用语言数据库开发桌面应用程序。利用本软件处理三维激光扫描仪得到的大量点云数据，快速准确地计算立式罐地下水封岩洞库的总容积并建立容积表。设计比对试验，利用三维激光扫描法得到的立式罐等效半径容量表与全站仪法得到的等效半径容量表进行比对利用三维激光扫描法得到的地下水封岩洞库容积表与手工测量得到的结果进行比对，验证三维激光扫描法的准确性可靠性......”。

3、“.....基于棱台体积叠加法的地下水封岩洞库的容量计量模型和方法基于点云分析的底部排量罐体倾斜度计算方法。点云数据的处理过程，包括个步骤点云数据配准切片内点云数据预处理计算横截面面积切片内点云数据预处理过程粗差点剔除排序滤波精简。开发“基于三维激光扫描法的大容量计量检定管理系统”软件。编写三维激光扫描法的标准规范利用获取罐表面点云数据的方法操作流程和注意事项。试验验证三维激光扫描法在大容量计量中的可靠性准确性。万方数据中国计量学院硕士学位论文基于三维激光扫描法的大容量计量方法研究基于三维激光扫描法的大型立式罐容量计量方法基于三维激光扫描技术的立式罐容量计量方法以下简称三维激光扫描法......”。

4、“.....本节阐述了基于小圆柱体体积叠加法的大型立式罐容量计量方法横截面内点云数据海量点的集合的预处理方法立式罐横截面圆拟合的最小二乘法加速迭代法等效面积法，可以快速准确地计算出各层圈板的等效半径最后给出了基于点云分析的底部排量罐体倾斜度计算方法。立式罐容量计算模型三维激光扫描法是将立式罐从下至上依次划分为个小圆柱体如图所示，总容积通过每个小圆柱的体积叠加而成。其中小圆柱体的高度可以根据实际扫描时的点云质量点云分辨率和容积表计量精度的需要自定义般取在小圆柱体的中间位置，取其上下各高度内的点云数据用于柱体底面半径的拟合，称环高，般取，且满足对每个切片内的点云数据进行粗差剔除排序滤波精简计算切片内圆周的半径或横截面面积......”。

5、“.....同时考虑液体静压力引起的罐壁弹性变形底部排量和罐体的倾斜罐内附件体积，对容量计量的影响引入修正，立式罐的容量计量公式如下。压附排斜式中总容积第个小圆柱体的直径小圆柱体的高度压为液体静压力容量修正值附为罐内附件的体积排为罐底不平度修正值斜为罐倾斜的修正值。万方数据中国计量学院硕士学位论文计量板小圆柱体高度环高圆台高度图立式罐容量计算模型立式罐切片内点云数据的处理方法与半径计算方法快速准确地计算立式罐横截面的面积，关键要处理好切片内的点云数据，其处理过程主要包括粗差剔除点云切片处理和排序，点云滤波点云精简和圈板半径拟合半径修正。粗差剔除算法点云去噪。利用三维激光扫描技术获取的点云数据，不可避免含有噪声点......”。

6、“.....归纳起来主要有以下三类由被测对象表面因素产生的误差，比如表面粗糙度表面材质波纹等，当被测罐体表面光泽度比较高或者粗糙度比较低时，会使得激光束在漫反射的同时发生较强的镜面反射，反射光强会造成较大的测量误差例如立式罐罐表面油污铁锈较多表面潮湿底部积水较多罐壁材质为不锈钢等。三维激光扫描系统本身引起的误差，比如扫描设备的精度振动等。偶然误差，是指在扫描过程中偶然出现的。比如外部测量时温度风力的变化，人为操作时碰到了仪器等。综上所述，设计合理算法对点云数据进行粗差剔除至关重要。本文主要采用观察法和莱以特准则对粗差点云进行剔除。观察法在仪器自带的数据处理软件中直接删除比较明显的粗差点，比如立式罐内部的加热管支撑架搅拌器等附件......”。

7、“.....采用莱以特准则准则进行近点粗差的剔除对于个给定的切片立式罐横截面，为该横截面上任测量点半径测量值的残余误差，为万方数据中国计量学院硕士学位论文该水平面上所有测量点半径测量值的标准偏差，利用贝塞尔公式得到，如果测量点满足公式，则该点为粗大误差点，应删除。如图所示，图是立式罐水平横截面点云示意图，从图中可以明显地看出，在距离罐壁较近的位置存在若干个粗差点图是经过粗差剔除之后的点云示意图。粗差点剔除之前的等效半径为，剔除之后的半径为，前后相差。图粗差点剔除前后的点云图点云切片处理和排序算法。采用投影法做切片首先定义个垂直于轴且穿过环带中间位置的平面，将环带内的点云数据向该平面投影，得到个点云束......”。

8、“.....排序首先需要计算出切片内点云的重心坐标，然后计算各个点到重心的正切角度，根据角度对点云编号排序也可根据点云坐标的大小排序。点云滤波算法平滑处理。以每个数据点为中心，设计个包含奇数个数据点的滑动窗口，对这奇数个数据点按坐标值大小排序，用位于坐标值序列中间的坐标值中值点来代替窗口中心点的坐标值，称为中值滤波，这种滤渡可较好地消除毛刺用窗口内所有点的坐标值的平均值来代替窗口中心点的坐标值，则称为均值滤波高斯滤波是类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波方法，高斯滤波平均效果小，故滤波时能较好地保持原形万方数据中国计量学院硕士学位论文貌。点云数据精简算法,。三维激光扫描仪每秒能得到百多万个数据点，如果需要分多站扫描时......”。

9、“.....对于个万立方米的立式罐，采用中等分辨率扫描次的点云共包含千多万个数据点，繁多的数据点不仅不会提高立式罐容量的计量精度，反而会降低计算速度，因此需要对点云数据进行精简。主要采用了三种数据精简的算法。最小距离法设定个距离阀值，依次计算相邻两点之间的距离，如果小于设定的距离阀值，则将第二个删除均匀采样法每隔个点保留个点，其他点都被忽略，为采样频率尖角剔除法同横截面上的连续点，每相邻两点构成个有向矢量，相邻矢量间的角度偏差反映了截面上点的曲率变化。如图所示，如果矢量和之间的夹角满足为阀值，则点为尖角点，需将其删除。图尖角剔除法示意图圈板半径拟合算法。从采集到的点云数据中，取出每层圈板不同高度的点云数据......”。