CN112013909A - 一种粮堆粮食综合状态检测与分析***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种粮堆粮食综合状态检测与分析***及方法，属于粮食监测技术领域，解决了监测***只能对测量点进行测量，导致存在测量盲区的问题，本发明包括现场数据采集模块，现场数据采集模块包括用于测量粮食表面温度和粮仓墙体及门窗表面温度的表面测温模块，表面测温模块为红外线热成像装置；现场数据采集模块还包括对粮堆的高度和水平距离进行连续采集的连续测距传感模块；后台信息分析与控制模块；用于后台信息分析与控制模块接收现场数据采集模块采集的信息以及传递运行指令信息的网络模块。本发明实现了整个粮堆表面的数据监测，完成了粮堆表面数据的全面监测，监测效果好、反馈更加及时，防止了给企业造成大量经济损失。

Description

一种粮堆粮食综合状态检测与分析***及方法

技术领域

本发明属于粮食储藏技术领域,具体涉及一种粮堆粮食综合状态检测与分析***及方法。

背景技术

我国是农业大国，也是名副其实的世界第一粮食生产国，从粮食库存情况看，稻谷、小麦都能满足1年以上的消费需求。据介绍，我国人均粮食占有量，2010年以来持续高于世界平均水平，2019年超过470公斤，远远高于人均400公斤的国际粮食安全的标准线。

在储量水平足以满足人口消费需求的背景下，大量储粮的储存安全问题成为国家乃至各企业都非常重视的问题，粮食安全也是涉及民生的大事，近年来关于粮食储藏监测的相关技术研究有了长足的进步。粮食的安全性指标即包括物理性质指标，也包括生物特性指标。面对储运过程中的大规模粮堆，如何快速掌握粮食的物理与生物特性指标，如堆装体积、重量、堆积形状、粮堆的温度、水分含量、杂质含量、有害生物及微生物活动状态等，都是工作过程中必须要解决的问题。

目前已有的一些粮食储藏监测技术，采用云台的转动对粮堆进行多个测量点的测量，从而采集数据对粮食状态进行检测和分析，实现粮堆的实时监测，然而此种方法在测量点之间存在测量盲区，属于以测量点为单位的抽样式检测，测量盲区内并未进行测量，从而导致该区域可能存在和产生的问题无法被及时地发现，造成粮仓内大面积影响时检测出问题已经为时已晚，故该方法监测不全面、效果差、反馈不及时，容易造成大量经济损失。

发明内容

本发明的目的在于：

为解决目前的粮食监测技术只能对测量点进行测量，导致存在测量盲区的问题，提供一种粮堆粮食综合状态检测与分析***及方法。

本发明采用的技术方案如下：

一种粮堆粮食综合状态检测与分析***，包括：

用于采集粮堆表面距离信息、角度信息、温度信息、影像信息、气体成分信息和粮仓防护设施信息的现场数据采集模块，所述现场数据采集模块包括用于测量粮食表面温度和粮仓墙体及门窗表面温度的表面测温模块，所述表面测温模块为红外线热成像装置；所述现场数据采集模块还包括对粮堆的高度和水平距离进行连续采集的连续测距传感模块；

用于控制、接收、储存、计算、分析和显示所述现场数据采集模块采集到的信息的后台信息分析与控制模块；后台信息分析与控制模块控制和接收现场数据采集模块采集的信息，并用于计算、分析被检测粮堆的堆高、体积、重量、温度分布状态和气体分布状态，显示计算、分析的结果和现场数据采集模块采集的信息；

用于后台信息分析与控制模块接收现场数据采集模块采集的信息以及传递运行指令信息的网络模块。

进一步地，所述现场数据采集模块还包括气体成分检测模块和影像信息采集模块，所述表面测温模块、连续测距传感模块和影像信息采集模块均连接有可旋转的云台，所述云台与气体成分检测模块均连接有发送模块。

连续测距传感模块：以非接触方式连续精确地测量被测粮堆表面的多个点与连续测距传感模块之间的距离信息、粮堆高度和水平位置信息，将连续测量到的多个点的信息进行分析、计算，形成一个虚拟的测量面，从而避免存在测量盲区；

表面测温模块：采用红外线热成像装置，以热成像的方式实时测量被测粮堆表面以及粮仓墙体、门窗表面的实时温度信息；

影像信息采集模块：用于采集被测粮堆的影像信息；

气体成分检测模块：用于检测被测粮堆表面的气体成分信息，即测量粮堆表面气体中的H2O、O2、CO和CO2；

云台：用于安装连续测距传感模块、表面测温模块和影像信息采集模块，并采集被检测点进行数据采集时对应的旋转角度信息；

发送模块：用于发送连续测距传感模块、表面测温模块、影像信息采集模块、气体成分检测模块和云台采集的数据信息。

进一步地，所述云台包括横向轴旋转部分和纵向轴旋转部分，测距传感模块、表面测温模块和影像信息采集模块安装于横向轴旋转部分，横向轴旋转部分以横向轴作为旋转轴做0°-180°旋转；纵向轴旋转部分以纵向轴作为旋转轴做0°-360°旋转。

进一步地，所述后台信息分析与控制模块包括中心控制模块，所述中心控制模块分别连接有接收模块、存储模块、计算模块、分析模块、显示模块和报警模块。

接收模块：用于接收发送模块发送的连续测距传感模块、表面测温模块、影像信息采集模块、气体成分检测模块和云台采集的数据信息；

计算模块：用于计算被测粮堆的堆高、体积和重量，以及被测粮堆表面任意被测点位置的水平、高度坐标，根据粮堆的实际堆放状态计算出两点的中间位置高度，并由连续测量计算得到的信息形成一个虚拟的测量面，对粮堆实现面覆盖式的测量；

分析模块：用于判断被测粮堆的体积、堆高、重量是否超限，判断被测粮堆的表面温度、粮仓墙体门窗的表面温度、气体成份是否存在整体或局部异常状况，是否符合粮食的安全储藏要求；

存储模块：用于存储接收模块接收的数据信息、被测粮堆的边界数据信息和计算模块、分析模块得到的结果信息；

显示模块：用于显示存储模块存储的数据信息，所述显示模块显示的结果包括：

堆高：

(1)最高点，高度、坐标；坐标点判断，以截图形式输出；

(2)超过限高的点，坐标；超高进行报警；

体积：估计粮堆体积，单位m3，取小数点后一位；

重量：估计粮堆重量，单位t，取小数点后一位。

进一步地，中心控制模块用于控制现场数据采集模块的运行，以及控制各模块之间的信息传递。根据报警模块发出的报警信息，***可以对出现问题(如温度异常、湿度异常、气体成分异常及堆放形状异常)的位置定点定位(告知仓号、及问题位置在仓内的坐标)，并通知粮库保管人员，及时对异常位置进行处理。

进一步地，所述网络模块包括有线网络模块和无线网络模块；所述连续测距传感模块为激光测距传感模块。

一种粮堆粮食综合状态检测与分析方法，包括如下步骤：

(1)获取被测粮堆的边界数据信息；

(2)获取现场数据采集模块采集到的被测粮堆表面连续分布点的距离、粮堆表面连续分布点的温度、粮仓墙体及门窗表面温度、气体成分信息、粮堆的影像和被检测点进行数据采集时对应的云台旋转角度信息；

(3)云台每转动一次则进行一次数据测量，以同时间点采集到的测距数据D_n、云台角度数据α_n、β_n建立基础数据库备用，其中：α_n为与D_n对应的检测射线与云台安装墙面的夹角；β_n为与D_n对应的云台平行于安装墙面方向轴的转角；

(4)根据云台测量的粮堆表面连续分布点中每相邻两点的坐标测量数据，计算每两点之间的虚拟中间点，根据多个虚拟中间点的高度和水平坐标变化，将所有计算得到的虚拟中间点汇总形成虚拟测量面；

(5)根据步骤(3)的基础数据库，建立被测粮堆堆高数据库和粮堆被测量点坐标数据库，结合步骤(4)得到的虚拟测量面及粮食的种类，计算被测粮堆的堆高；

根据被测粮堆堆高数据库，设无粮点、边界点的的堆高均为0，对粮堆无粮处的无粮点和有粮处的有效点进行判断，累计所有有效点，计算被测粮堆的体积、重量；

根据步骤(2)至步骤(3)测得的温度分布数据和气体分布数据，计算被测粮堆表面的温度分布状态信息、粮仓墙体和门窗的表面温度信息和仓内气体分布信息；

(6)根据步骤(5)得到的计算结果，分析判断被测粮堆的堆高、体积、重量是否超限；判断被测粮堆的温度和气体成分分布、变化状态是否符合安全储藏要求，判断粮仓墙体及门窗表面温度是否出现局部墙体或门窗温度超限，如果上述分析结果不符合安全要求，则进行报警提示，并给出问题区域的坐标位置；

(7)显示出得到的被测粮堆堆高、体积、重量结果。

进一步地，所述虚拟中间点的计算方法为：判断粮食的堆放状态，即平整堆放、锥形堆放或坡形堆放中的一种或多种，粮食在进仓时为多个锥形堆放的组合形态或锥形与平整堆放的组合形态，在出仓时为平整堆放与坡形堆放的组合形态，得出堆放状态的结果后，根据粮食自身的自流角参数，计算出中间位置的高度。

进一步地，步骤(5)中被测粮堆堆高数据库的计算方法为根据公式H_n＝H-D_n·cos∠α_n·cos∠β_n计算高度，其中H_n为被检测点的粮堆高度，H为传感器距仓底的安装高度，D_n为云台检测距离值；步骤(5)中粮堆被测量点坐标数据库的计算方法为根据公式A_n＝D_n·sin∠α_n，B_n＝D_n·cos∠α_n·sin∠β_n计算坐标值，其中A_n和B_n为被测量点的坐标值，坐标表示为(A_n，B_n)。

进一步地，步骤(5)中对粮堆的无粮点的判断方法为：

将无粮点和边界点均判断为无粮点，取无粮点粮堆高度H_n＝0，无粮点包括：

(1)实测并计算得H_n＝0的点；

(2)实测并计算得A_n≧a的点，其中a为检测仪到对面仓墙的距离，A_n为被检测点到检测仪所在墙面的垂直距离，A_n＝D_n·sin∠α_n；

(3)实测并计算得B_n≧b1或B_n≧b2的点，其中b₁和b₂为检测仪到两边墙的距离，B_n为被检测点到检测仪所在点的水平向平行距离，B_n＝D_n·cos∠α_n·sin∠β_n。

进一步地，步骤(5)中计算被测粮堆体积和重量的方法为：将所有有效点按时间关系及相邻位置关系的H_n值列为数据库，将虚拟测量面上各个点的堆高数据及边墙凹陷增加点和中区凹陷增加点的堆高数据代入体积公式

其中：Δd为取样点光斑直径，H_i为被测点堆高，H_中凹陷为中区凹陷增加点的堆高之和，H_边凹陷为边墙凹陷增加点的堆高之和，V为粮堆体积，则根据重量公式G＝V·g，其中g为粮食容重值，可计算得到被测粮堆重量。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、本发明相比于现有技术中的粮堆粮食监测***，采用了在测量中计算虚拟中间点从而得到虚拟测量面的方法，实现了测量出覆盖整个粮堆表面的数据结果，完成了粮堆表面数据的全面监测，从而避免了云台在测量中时对于两个点之间未测量到的区域存在监测盲区的问题，该区域可能存在和产生的问题可以被全面监测及时地发现，监测效果好、反馈更加及时，防止了给企业造成大量经济损失。

2、本发明相比于现有技术，可对堆放粮食的防护设施进行检测，采用红外线热成像装置，不仅可以检测到粮食表面的温度，还可以检测到墙体及门窗的表面温度，若出现局部墙体或门窗温度过高，则可以得出该位置保温防护设施存在缺陷，可以指导粮库保管人员及时对这些位置进行保温修复处理，避免因防护设施的问题而导致粮食安全问题。

3、本发明采用非接触测温、非接触测距、气体成分检测、视像等，在有限的空间范围内，实现对储运过程中粮堆表面关键信息指标的自动非人工采集，并进行后台专业化分析，实现现场实时和全方位连续跟踪观察、收集关键指标信息，给出数据、图形、图像等独立或结合的直观分析结果，用以随时了解粮堆状态，以便及时指导、调整作业方式和进程，更加有效的确保粮食在整个储运流通过程中的安全。

4、本发明采用激光传感器测远距离物体时响应频率高，受外界因素的影响小，检测精度高的特性，确保检测与分析结果适合实际应用中对可靠性的要求。

5、本发明采用可旋转定向的云台，可在一个有限空间内对被测粮堆设置一个相应的现场数据采集模块，对应的每种指标的测量传感器只设置一个，可进行大范围的信息采集，既可大大降低成本，又可避免多个传感器造成的检测误差。

附图说明

图1为本发明的***模块连接图；

图2为本发明的粮堆坐标与堆高分析示意图；

图3为粮堆中部凹陷分析模型图；

图4为粮堆边墙凹陷分析模型图。

图中标记：

∠α为检测射线与云台安装墙面的夹角；

∠β为云台平行于安装墙面方向轴的转角；

H_n为被检测点的粮堆高度；

H为传感器距仓底的安装高度；

D_n为云台检测距离值；

P、M、O、P'均为辅助标记点。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

一种粮堆粮食综合状态检测与分析***，包括：

用于采集粮堆表面距离信息、角度信息、温度信息、影像信息、气体成分信息和粮仓防护设施信息的现场数据采集模块，所述现场数据采集模块包括用于测量粮食表面温度和粮仓墙体及门窗表面温度的表面测温模块，所述表面测温模块为红外线热成像装置；所述现场数据采集模块还包括对粮堆的高度和水平距离进行连续采集的连续测距传感模块；

用于控制、接收、储存、计算、分析和显示所述现场数据采集模块采集到的信息的后台信息分析与控制模块；

用于后台信息分析与控制模块接收现场数据采集模块采集的信息以及传递运行指令信息的网络模块。

优选地，所述现场数据采集模块还包括气体成分检测模块和影像信息采集模块，所述表面测温模块、连续测距传感模块和影像信息采集模块均连接有可旋转的云台，所述云台与气体成分检测模块均连接有发送模块。

优选地，所述云台包括横向轴旋转部分和纵向轴旋转部分，测距传感模块、表面测温模块和影像信息采集模块安装于横向轴旋转部分，横向轴旋转部分以横向轴作为旋转轴做0°-180°旋转；纵向轴旋转部分以纵向轴作为旋转轴做0°-360°旋转。

优选地，所述后台信息分析与控制模块包括中心控制模块，所述中心控制模块分别连接有接收模块、存储模块、计算模块、分析模块、显示模块和报警模块。

优选地，所述网络模块包括有线网络模块和无线网络模块；所述测距传感模块为激光测距传感模块。

本发明的***工作原理为：

通过操控现场数据采集模块的基座移动和云台旋转，实现远距离实时情况监控和检测现场指标信息数据的采集。对于气体成分检测过程，固定式基座的结构***，将可以检测到固定检测点处的气体状态数据。通过程序化控制云台旋转，可以实现对有限空间范围内不确定形状粮堆表面数据信息的全面采集。通过程序化操控现场数据采集模块的运行，其中的测距传感模块可以实现对粮堆表面连续点数据信息的实时、逐点全面采集，从而计算出各检测点粮堆距地面的高度，通过积分运算，可推算出现场粮堆的体积及重量，用于实时性分析、指导粮食的进出仓等作业进程；计算出各时间段对应的粮堆各检测点在粮仓中的方位坐标并加以记录，通过连续测量点和虚拟中间点计算形成虚拟测量面，用于对被测粮堆状态分析的基础数据。通过程序化操控现场数据采集模块的运行，可以实现非接触测温传感器对粮堆表面和防护设施表面若干点的温度数据信息的实时、逐点全面采集；结合测距传感模块采集的坐标定位，即可获得粮堆表面温度分布状态情况，进而用以指导仓储生物稳定性状态分析和指导现场作业措施调整与实施。

实施例2

一种粮堆粮食综合状态检测与分析方法，包括如下步骤：

(1)获取被测粮堆的边界数据信息；

(2)获取现场数据采集模块采集到的被测粮堆表面连续分布点的距离、粮堆表面连续分布点的温度、粮仓墙体及门窗表面温度、气体成分信息、粮堆的影像和被检测点进行数据采集时对应的云台旋转角度信息；

(3)云台每转动一次则进行一次数据测量，以同时间点采集到的测距数据D_n、云台角度数据α_n、β_n建立基础数据库备用，其中：α_n为与D_n对应的检测射线与云台安装墙面的夹角；β_n为与D_n对应的云台平行于安装墙面方向轴的转角；

(4)根据云台测量的粮堆表面连续分布点中每相邻两点的坐标测量数据，计算每两点之间的虚拟中间点，根据多个虚拟中间点的高度和水平坐标变化，将所有计算得到的虚拟中间点汇总形成虚拟测量面；

(5)根据步骤(3)的基础数据库，建立被测粮堆堆高数据库和粮堆被测量点坐标数据库，结合步骤(4)得到的虚拟测量面及粮食的种类，计算被测粮堆的堆高；

根据被测粮堆堆高数据库，设无粮点、边界点的的堆高均为0，对粮堆无粮处的无粮点和有粮处的有效点进行判断，累计所有有效点，计算被测粮堆的体积、重量；

根据步骤(2)至步骤(3)测得的温度分布数据和气体分布数据，计算被测粮堆表面的温度分布状态信息、粮仓墙体和门窗的表面温度信息和仓内气体分布信息；

(6)根据步骤(5)得到的计算结果，分析判断被测粮堆的堆高、体积、重量是否超限；判断被测粮堆的温度和气体成分分布、变化状态是否符合安全储藏要求，判断粮仓墙体及门窗表面温度是否出现局部墙体或门窗温度超限，如果上述分析结果不符合安全要求，则进行报警提示，并给出问题区域的坐标位置；

(7)显示出得到的被测粮堆堆高、体积、重量结果。

进一步地，所述虚拟中间点的计算方法为：判断粮食的堆放状态，即平整堆放、锥形堆放或坡形堆放中的一种或多种，粮食在进仓时为多个锥形堆放的组合形态或锥形与平整堆放的组合形态，在出仓时为平整堆放与坡形堆放的组合形态，得出堆放状态的结果后，根据粮食自身的自流角参数，计算出中间位置的高度。

进一步地，步骤(5)中被测粮堆堆高数据库的计算方法为根据公式H_n＝H-D_n·cos∠α_n·cos∠β_n计算高度，其中H_n为被检测点的粮堆高度，H为传感器距仓底的安装高度，D_n为云台检测距离值；步骤(5)中粮堆被测量点坐标数据库的计算方法为根据公式A_n＝D_n·sin∠α_n，B_n＝D_n·cos∠α_n·sin∠β_n计算坐标值，其中A_n和B_n为被测量点的坐标值，坐标表示为(A_n，B_n)。

进一步地，步骤(5)中对粮堆的无粮点的判断方法为：

将无粮点和边界点均判断为无粮点，取无粮点粮堆高度H_n＝0，无粮点包括：

(1)实测并计算得H_n＝0的点；

(2)实测并计算得A_n≧a的点，其中a为检测仪到对面仓墙的距离，A_n为被检测点到检测仪所在墙面的垂直距离，A_n＝D_n·sin∠α_n；

(3)实测并计算得B_n≧b1或B_n≧b2的点，其中b₁和b₂为检测仪到两边墙的距离，B_n为被检测点到检测仪所在点的水平向平行距离，B_n＝D_n·cos∠α_n·sin∠β_n。

进一步地，步骤(5)中计算被测粮堆体积和重量的方法为：将所有有效点按时间关系及相邻位置关系的H_n值列为数据库，将虚拟测量面上各个点的堆高数据及边墙凹陷增加点和中区凹陷增加点的堆高数据代入体积公式

其中：Δd为取样点光斑直径，H_i为被测点堆高，H_中凹陷为中区凹陷增加点的堆高之和，H_边凹陷为边墙凹陷增加点的堆高之和，V为粮堆体积，则根据重量公式G＝V·g，其中g为粮食容重值，可计算得到被测粮堆重量。

中区凹陷增加点判断：

在粮仓中部区域有凹陷，直线射线检测缺漏时，增加有效检测点，记录并在累加时计入。如图3所示的判断示意图：

据上述数据库中相邻两检测点的位置坐标核算，

当A_n-A_n+1≥3Δd

或B_n-B_n+1≥3Δd时，

则取其间未检测到各点堆高的求和值：

其中：

Δd为检测点直径；

h₁前点的粮堆高度值；

h₂后点的粮堆高度值；

其中：

m₂＝L₀-m₁；

其中：

L₀＝m₁+m₂＝A_n-A_n+1(或＝B_n-B_n+1)；

h_中1为第一个发现的边墙凹陷位置需补充的记录点高度值求和，取小数点后一位，h_中2为第二个，余类推；

记录h_中1、h_中2……h_中n，备用；

取

边墙凹陷增加点判断：

未装满粮仓边墙与被中部***部分遮挡住的部分凹陷点，如图4：

记录粮仓边墙点的坐标，统计计量时标记H_n＝0，记录坐标位置值(a_n，b_n)。

判断条件：

当A_n+1＝a时，且A_n-A_n+1≥3Δd时，

或B_n-B_n+1≥3Δd时，且B_n+1＝b1(或b2)时，

则取其间未检测到各点堆高的求和值：

其中：

Δd为检测点直径；

h₁最前一个有效检测点粮堆高度，

或

h_边1为第一个发现的边墙凹陷位置需补充的各点高度的求和值，单位为cm，取小数点后一位，h_边2为第二个，以此类推；

记录h_边1、h_边2……h_边n，备用。

取

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种粮堆粮食综合状态检测与分析***，其特征在于，包括：

用于采集粮堆表面距离信息、角度信息、温度信息、影像信息、气体成分信息和粮仓防护设施信息的现场数据采集模块，所述现场数据采集模块包括用于测量粮食表面温度和粮仓墙体及门窗表面温度的表面测温模块，所述表面测温模块为红外线热成像装置；所述现场数据采集模块还包括对粮堆的高度和水平距离进行连续采集的连续测距传感模块；

用于控制、接收、储存、计算、分析和显示所述现场数据采集模块采集到的信息的后台信息分析与控制模块；

用于后台信息分析与控制模块接收现场数据采集模块采集的信息以及传递运行指令信息的网络模块。

2.根据权利要求1所述的一种粮堆粮食综合状态检测与分析***，其特征在于，所述现场数据采集模块还包括气体成分检测模块和影像信息采集模块，所述表面测温模块、连续测距传感模块和影像信息采集模块均连接有可旋转的云台，所述云台与气体成分检测模块均连接有发送模块。

3.根据权利要求2所述的一种粮堆粮食综合状态检测与分析***，其特征在于，所述云台包括横向轴旋转部分和纵向轴旋转部分，测距传感模块、表面测温模块和影像信息采集模块安装于横向轴旋转部分，横向轴旋转部分以横向轴作为旋转轴做0°-180°旋转；纵向轴旋转部分以纵向轴作为旋转轴做0°-360°旋转。

4.根据权利要求1所述的一种粮堆粮食综合状态检测与分析***，其特征在于，所述后台信息分析与控制模块包括中心控制模块，所述中心控制模块分别连接有接收模块、存储模块、计算模块、分析模块、显示模块和报警模块。

5.根据权利要求1所述的一种粮堆粮食综合状态检测与分析***，其特征在于，所述网络模块包括有线网络模块和无线网络模块；所述测距传感模块为激光测距传感模块。

6.一种粮堆粮食综合状态检测与分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取被测粮堆的边界数据信息；

(2)获取现场数据采集模块采集到的被测粮堆表面连续分布点的距离、粮堆表面连续分布点的温度、粮仓墙体及门窗表面温度、气体成分信息、粮堆的影像和被检测点进行数据采集时对应的云台旋转角度信息；

(3)云台每转动一次则进行一次数据测量，以同时间点采集到的测距数据D_n、云台角度数据α_n、β_n建立基础数据库备用，其中：α_n为与D_n对应的检测射线与云台安装墙面的夹角；β_n为与D_n对应的云台平行于安装墙面方向轴的转角；

(4)根据云台测量的粮堆表面连续分布点中每相邻两点的坐标测量数据，计算每两点之间的虚拟中间点，根据多个虚拟中间点的高度和水平坐标变化，将所有计算得到的虚拟中间点汇总形成虚拟测量面；

(5)根据步骤(3)的基础数据库，建立被测粮堆堆高数据库和粮堆被测量点坐标数据库，结合步骤(4)得到的虚拟测量面及粮食的种类，计算被测粮堆的堆高；

根据被测粮堆堆高数据库，设无粮点、边界点的的堆高均为0，对粮堆无粮处的无粮点和有粮处的有效点进行判断，累计所有有效点，计算被测粮堆的体积、重量；

根据步骤(2)至步骤(3)测得的温度分布数据和气体分布数据，计算被测粮堆表面的温度分布状态信息、粮仓墙体和门窗的表面温度信息和仓内气体分布信息；

(6)根据步骤(5)得到的计算结果，分析判断被测粮堆的堆高、体积、重量是否超限；判断被测粮堆的温度和气体成分分布、变化状态是否符合安全储藏要求，判断粮仓墙体及门窗表面温度是否出现局部墙体或门窗温度超限，如果上述分析结果不符合安全要求，则进行报警提示，并给出问题区域的坐标位置；

(7)显示出得到的被测粮堆堆高、体积、重量结果。

7.根据权利要求6所述的一种粮堆粮食综合状态检测与分析方法，其特征在于，所述虚拟中间点的计算方法为：判断粮食的堆放状态，即平整堆放、锥形堆放或坡形堆放中的一种或多种，粮食在进仓时为多个锥形堆放的组合形态或锥形与平整堆放的组合形态，在出仓时为平整堆放与坡形堆放的组合形态，得出堆放状态的结果后，根据粮食自身的自流角参数，计算出中间位置的高度。

8.根据权利要求6所述的一种粮堆粮食综合状态检测与分析方法，其特征在于，步骤(5)中被测粮堆堆高数据库的计算方法为根据公式H_n＝H-D_n·cos∠α_n·cos∠β_n计算高度，其中H_n为被检测点的粮堆高度，H为传感器距仓底的安装高度，D_n为云台检测距离值；步骤(5)中粮堆被测量点坐标数据库的计算方法为根据公式A_n＝D_n·sin∠α_n，B_n＝D_n·cos∠α_n·sin∠β_n计算坐标值，其中A_n和B_n为被测量点的坐标值，坐标表示为(A_n，B_n)。

9.根据权利要求6所述的一种粮堆粮食综合状态检测与分析方法，其特征在于，步骤(5)中对粮堆的无粮点的判断方法为：

将无粮点和边界点均判断为无粮点，取无粮点粮堆高度H_n＝0，无粮点包括：

(1)实测并计算得H_n＝0的点；

(2)实测并计算得A_n≧a的点，其中a为检测仪到对面仓墙的距离，A_n为被检测点到检测仪所在墙面的垂直距离，A_n＝D_n·sin∠α_n；

(3)实测并计算得B_n≧b1或B_n≧b2的点，其中b₁和b₂为云台到两边墙的距离，B_n为被检测点到云台所在点的水平向平行距离，B_n＝D_n·cos∠α_n·sin∠β_n。

10.根据权利要求6所述的一种粮堆粮食综合状态检测与分析方法，其特征在于，步骤(5)中计算被测粮堆体积和重量的方法为：将所有有效点按时间关系及相邻位置关系的H_n值列为数据库，将虚拟测量面上各个点的堆高数据及边墙凹陷增加点和中区凹陷增加点的堆高数据代入体积公式

其中：Δd为取样点光斑直径，H_i为被测点堆高，H_中凹陷为中区凹陷增加点的堆高之和，H_边凹陷为边墙凹陷增加点的堆高之和，V为粮堆体积，则根据重量公式G＝V·g，其中g为粮食容重值，可计算得到被测粮堆重量。

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