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一、项目背景
玉米深加工行业对筒仓料位的精确测量是生产管理中的重要环节。传统的人工测量方式存在以下问题:
安全隐患:人工攀爬筒仓存在高空坠落风险
数据不准确:依赖经验估算,误差较大,无法满足精细化生产需 求
效率低下:人工测量耗时耗力,影响生产节奏
缺乏实时性:无法实时监控库存,导致生产计划和采购决策滞后
为解决上述问题,引入测试介可视雷达全景扫描系统,并成功应用于玉米筒仓的料位、体积及重量测量。
二、产品介绍
1. 产品概述
介可视雷达全景扫描系统,是一款基于雷达技术和智能算法的粮食仓储管理解决方案,专为固体物料的存储环境设计。该系统通过高精度雷达扫描和数据分析,实时监测筒仓内物料的存量、分布及异常情况,帮助仓储管理者实现精准化、智能化管理,减少物料损耗,提升仓储效率。
2. 技术原理
该系统采用高频电磁波雷达技术,通过发射电磁波并接收反射信号,精确测量物料表面与雷达探头之间的距离,从而计算出料位高度、体积和重量。
3. 产品特点
非接触式测量:避免对物料造成污染或损坏
高精度:测量精度可达±2.5mm,满足精确计量需求
抗干扰能力强:不受粉尘、温度、湿度等环境因素影响
实时监测:数据可实时上传至监控系统,支持远程查看
安装简便:适用于各种规格的筒仓,安装调试快速
全景扫描:系统可生成筒仓内物料的三维分布图,直观展示物料堆积情况
应用场景:全景扫描系统应用范围广阔不仅可用于筒仓还可用于棚仓、平仓等大型仓库
三、安装位置及效果展示
雷达安装在淀粉厂2线1号玉米仓上,安装点位于下料口与仓壁中间。下图为安装位置以及测试3D图:
四、应用效果对比
对比项 | 传统方式 | 介可视雷达全景扫描系统 | 提升效果 |
安全性 | 人工攀爬,存在高空坠落风险 | 非接触式测量,无需人工干预 | 彻底消除安全隐患 |
数据精度 | 依赖经验估算,误差较大 | 毫米级精度,数据准确可靠 | 提高数据准确性,支持精细化管理 |
实时性 | 无法实时监控,数据滞后 | 实时监测,数据可远程查看 | 提高库存管理效率 |
效率 | 人工测量耗时耗力 | 自动化测量,节省人力成本 | 提高工作效率,降低人工成本 |
数据管理 | 无数据记录,依赖手工记录 | 数据自动存储,支持历史查询与分析 | 为生产决策提供数据支持 |
五、现场数据分析
1. 数据采集
(1)测试数据
自系统投入测试以来,我们对淀粉厂烘干区[2线-1号]玉米仓的料位数据进行了持续监测,以下是部分现场数据:
测量过程 | 分4批次对筒仓的玉米进行全景扫描,扫描结果与地磅、人工数据进行对比,计算误差。 |
测量数据 | |
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第一次测量 2025.1.8 17:50 | 过磅数据223.92吨,雷达测量数据178.55吨。误差率±20%。(建模时间仓促未来得及建仓底7个下料仓锥体模型。) | |
第二次测量 2025.1.9 14:20 | 过磅数据911.48吨,雷达扫描数据901.51吨。误差率-1.09%。 | |
第三次测量 2025.1.9 17:00 | 过磅数据113.56吨,雷达扫描数据119.86吨。误差率为+5.5%。 | |
第四次测量 2025.1.10 16:00 | 过磅数据1348.74吨,雷达扫描数据1285.42吨。误差率为-4.69%。 |
结论 | 测量前需要空仓进行标定,即空仓建模。由于建模时间仓促导致7个下料仓锥体模型无法统计,所以第一次数据不具代表性,不做误差统计,只做数量累计。另外三次的单次测量误差最大为+5.5%,最小为-1.09%。 四次料仓过磅总数量共2597.7吨,雷达数据为2530.36吨,人工测量为1957.32吨。雷达与过磅数据对比误差率±2.59%,人工测量与过磅数据比对误差率为±24%。
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(2)在线测量趋势图
由于现场实际情况物料同时入料出料,在线自动测试时物料在增减,故不建议盘点测量。建议有规划的进行物料的出入仓,例如:上午出料下午入料;在出料前后和入料前后各测量一次更有助于盘库精确测量。下图为2025年2月11日至12日每半小时扫描结果趋势图:

2. 数据分析
精度对比:与传统估算方式相比,系统测量总量误差小于±3%,显著提高了数据准确性
实时性对比:系统可实时监控料位变化,避免了因数据滞后导致的库存管理问题
效率对比:自动化测量节省了90%的人工测量时间,显著提高了工作效率
六、经济效益分析
1. 直接效益
降低人工成本:每年节省人工测量成本
减少库存损失:精确计量避免了因库存误差导致的损失
2. 间接效益
提高生产效率:实时监控库存,优化生产计划,生产效率提升
降低安全风险:消除人工攀爬带来的安全隐患,减少潜在的安全事故成本
七、结论与展望
1. 结论
介可视雷达全景扫描系统在玉米深加工行业的应用,有效解决了传统测量方式存在的安全隐患大、数据精度低、实时性差、效率低下等问题,为企业带来了显著的经济效益和管理效益,为粮食仓储行业提供了高效、精准的解决方案。未来,随着技术的不断升级和功能的进一步完善,该系统有望在更广泛的领域发挥更大的价值。
2. 展望
未来,我司计划进一步推广该系统的应用,并探索以下方向:
系统集成:将料位数据与生产管理系统、ERP系统集成,实现数据共享和协同管理
成本优化:通过技术升级降低系统成本,使其更适用于中小型粮仓
性能提升:优化雷达扫描算法,提高系统的响应速度和处理能力
智能化升级:利用大数据分析和人工智能技术,实现库存预测和智能调度
