吴璟 章回 张庶冉 戴东情 潘生林 唐晨

摘 要 本文采用电磁波雷达作为测量设备，解决了现有船舶水尺计重过程中的难题，并结合激光测距仪准确定位，计算出实际吃水深度。同时，利用远距离无线电（Long Range Radio，LoRa）无线通讯技术进行信号传输，利用实验室虚拟仪器工程平台（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench，LabVIEW）虚拟仪器技术进行设备控制，实现长时间、多点同时测量，将得到的数字信号用预设的算法自动筛选出数据，并形成直观图像供检验人员筛选、判断。与传统方法比较，前后尺总体差异小于0.1%，符合计重标准要求，提高了测量准确率，具有较大的推广前景。

关键词 水尺计重；雷达；激光测距；无线通讯

Design of aDraft Survey System for Multi-point Simultaneous Measurement

WU Jing ¹ ZHANG Hui ¹ ZHANG Shu-Ran ² DAI Dong-Qing ¹ PAN Sheng-Lin ¹ TANG Chen ^1*

Abstract This design employs electromagnetic wave radar as the measuring device to address the problems in existing ship draft measurement processes. It combines with precise positioning using laser rangefinders to calculate the actual draft depth. Simultaneously, LoRa wireless communication technology is utilized for signal transmission, and LabVIEW virtual instrument technology for equipment control, enabling long-term, simultaneous measurements at multiple points. The obtained digital signals are automatically filtered using pre-set algorithms and presented as intuitive images for inspection personnel to screen and judge. A comparison with traditional methods reveals an overall difference in draft measurements of less than 0.1%, meeting draft measurement standards. This pioneering approach enhances measurement accuracy and holds significant potential for widespread adoption.

Keywords draft survey; radar; laser ranging; wireless communications

水尺计重以低成本、高效率的特点在大宗散装固体货物的国际贸易中得到了广泛应用，其计算结果是货物通关计税、交接结算、理赔计费的重要依据。水尺计重的应用在我国已经有几十年历史，经过几代行业人员及专家的努力，其操作方法不断改进，安全性、准确性、灵活性得到不断提高^[1-3]。国内外现有的水尺观测方法大致分为三类：人工观测法、基于机器视觉的智能观测法和基于传感器检测法。

传统水尺鉴定多采用人工观测法，通过目测船舶的水尺获取船舶的吃水值。该方法主要依靠人员经验来决定数据的选取，人的主观因素对鉴定结果影响较大^[4-5]。很多情况下需要乘船、艇行至水线附近进行观测，甚至需要观测者使用悬梯攀爬至水线位置观察，易受现场客观条件限制，费时费力，效率较低，鉴定人员还存在作业安全风险。另外，人工观测水尺，数据依靠手工记录，事后查验校对较难，对可能出现的误差无法修正。

近年来，行业内采用基于机器视觉的智能观测方法，使用无人机^[6-7]、无人船^[8]、机器人^[9]、钓竿等测量平台采集水位测量点附近的图像信息，模拟数字图像信号处理获得水尺数据，测量的智能化程度高于人工目测，但是这些测量平台受环境限制无法全天候使用，对部分模拟图像信号处理的效果不甚理想^[10-11]。

基于传感器的测量方法避免了上述两种观测方法的短板，可以直接获得数字信号，船舯测量数据准确，但是对船型的要求高，未能解决船艏和船艉高度差带来的测量问题^[12]，因此尚未得到推广。

上述测量方法均采用单点依次测量的方式，对于单个测量点的观测时间短，测量次数有限，测量周期长，测量6个点水尺需要1 h甚至更长的时间，而这段时间内来自不同方向的浪涌将严重影响水尺观测的同步性，从而造成较大的误差。

本研究基于雷达、激光测距和无线通讯技术，研发了一种全新的测量设备及数据处理方案，在水尺计重测量方法实时、准确、安全、科学等方面取得较大提升。

1 系统设计

1.1 总体技术路线

本研究选择电磁波雷达作为水尺测量设备，将其安装于船舷外侧6个水尺标记上方，通过电磁波的反射原理直接测量出水位空距。同时，以激光测距装置准确定位测量面与水尺标记的距离，利用距离差计算出实际吃水高度值。利用远距离无线电（Long Range Radio，LoRa）无线通讯技术进行信号传输，使用实验室虚拟仪器工程平台（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench，LabVIEW）进行设备控制。以上设备集成为一个测量系统，测量时无须人工干预，可长时间挂载于测量点位，实现长时间、多点同时测量，得到的吃水高度值均为数字信号。最后，利用Excel事先预设的算法自动筛选出最接近船舶真实吃水的数据，并形成连续的曲线，直观地呈现于计算机终端。总体技术路线如图1所示。

图1 总体技术路线图

Fig.1 Overall technical roadmap

根据以上技术路线，本研究由雷达测量单元、无线通讯系统、控制和采集系统、激光高度测量系统和数据处理系统5个部分组成，最终实现水尺测量全过程的无人化、自动化、智能化。

1.2 测量单元设计

随着传感器技术的迅速发展，非接触式测距方式已经广泛用于水位测量，但是由于不同的构造原理，实际使用受适用范围、测量精度、部署难度以及成本等因素限制。鉴于水尺测量现场环境的特殊性，选择科学合理的测距方式对水位数据的准确性和精准性有重要的现实意义。常用的非接触式测距方式有超声波测距、激光测距、红外线和视频测距及雷达测距等，各种非接触式测距方式在不同条件下的性能对比见表1。

从表1可知，超声波测距因不能发射窄波束而导致远距离探测能力弱，红外和激光测距对气候变化依赖很大，视频测距成本较高，且受气候变化影响明显。雷达测距因其稳定的探测性能和良好的环境适应性使其相较于其他非接触式测距方式具有更好的应用价值和开发前景。综上所述，本研究选用调频连续波雷达（Frequency Modulated Continuous Wave Radar，FMCW），测量精度高、功耗低、体积小、重量轻，测量过程不受温度、气压、泥沙、灰尘、河流污染物、水面漂浮物、空气等环境因素的影响，并且具有良好的防风抗抖能力，抗环境干扰能力强。测量范围0.2～30 m，测量精度3 mm，完全满足水尺计重的技术要求^[13]。

1.3 基于LoRa的组网设计

在甲板上将测量结果实时地传输到控制平台面临着空间跨度大、电磁干扰较严重、无电源提供、无法布线等问题。根据以上应用场景的特点，本研究选择采用LoRa方式进行无线通讯^[14]。

基于LoRa的组网通信系统由计算机终端、作为中心节点的通信基站、集成终端节点通信模块的设备等组成，系统采用LoRa通信协议进行组网通信，实现命令或参数的下达，以及数据的采集与上传等功能。外部仪器通过RS485串口总线与LoRa构建的通讯设备连接，通讯设备通过USB接口与计算机终端实现通信。整体通讯网络组成如图2所示。

图2 通讯网络结构图

Fig.2 Structure diagram of communication network

1.4 控制和采集软件设计

利用虚拟仪器专用开发平台LabVIEW，通过图形化的编程语言和开发环境，利用其丰富的数据采集、分析及存储的库函数，组成虚拟仪器系统。能够实现的功能如图3所示。

图3 控制和采集软件功能

Fig.3 Function of control and acquisition software

软件的前面板也就是系统主界面主要分为参数输入、运行控制和数据显示3个区域以及工具栏部分，如图4所示。

测量前在参数输入部分输入用于记录和计算的有关参数，在控制部分输入测量时间或直接开关测量设备，数据显示区域可以实时显示被测量的6个吃水点数据以及纵横倾变化情况。

1.5 吃水值测量方案设计

传统的雷达或激光水尺测量方法是利用船型高度（：夹板线到龙骨距离）减去空距（：夹板线与水面高度差）得到吃水深度（），如图5所示。但是由于各类船舶的夹板和船舷形状不同，在大部分场景下只能计算出船舯的吃水深度，而艏艉位置的无法准确获得，因此艏艉位置的吃水深度无法计算。

图5 吃水深度计算示意图

Fig.5 Schematic diagram of draft calculation

综上，笔者选择了船两侧艏、舯、艉水尺标记最高刻度线的下缘作为测量参考基点，再使用雷达和激光测距仪测定相关参数，采用三角高程中间测量法，计算出各个测量点的水尺读数，具体步骤如下：

1）读取水尺刻度标记最高点下缘值，其中，i表示测量位置，包括艏左Fp、艏右Fs、舯左Mp、舯右Ms、艉左Ap、艉右As，下同；

2）使用雷达在水尺刻度标记正上方，沿船舷边测量雷达测量面下沿与水面高度差；

3）在岸边使用激光测距仪测量其与雷达测量点a的距离和角度，以及其与水尺刻度标记最高点下缘点b的距离和角度，如图6所示；

4）计算a点(雷达测量面下沿)至激光测距仪的垂直高度；

5）计算b点（水尺标记最高刻度线的下缘）至激光测距仪的垂直高度；

6）计算a点至b点的垂直高度，a、b点同在激光测距仪上方或下方则运算符号为“－”；

7）计算水面水尺刻度标记下缘与水面高度差；

8）计算吃水深度。

图6 激光测距示意图

Fig.6 Schematic diagram of laser ranging

1.6 数据处理系统设计

通过雷达和激光测距仪同步实时测量，可获得6组观测原始数据，经过1.5所述方法计算，得到船艏左右、船艉左右和船舯左右6个点位的吃水数据，根据上述6组吃水数据，按照公式（1）计算船舶艏、舯、艉左右横倾值，按照公式（2）计算船舶左、右艏艉纵倾值，再得到5组数据，随时间变化曲线如图7所示。

(1)

(2)

式（1）和式（2）中，j表示测量位置，包括船艏F、船舯M、船艉A；p表示船左舷；s表示船右舷；k表示船左右，包括左舷p和右舷s。

将上述11组数据组成大数据集，可形成如图7所示的曲线图，数据集按序列划分成若干子集，每个子集数据分别按照公式（3）计算标准偏差，经综合比较筛选标准偏差较小的子集数据，最后利用选定的子集计算平均值，即为各个观测点的最终的吃水值。

(3)

式（3）中，s为标准偏差，为子集中的数据，为子集数据的平均值，z为子集数据序数，n为子集内数据数量。

图7 吃水深度及纵横倾曲线图

Fig.7 Graph of drafts, trims and heels

2 系统测试和评价

为测试系统应用效果，在南京港长江沿岸的新生圩码头和梅钢码头进行水尺计重应用测试，同时安排传统人工测量对照组进行比对。操作过程中反映出该测量系统以下几项优势：

1）在各种光照、风速及雨雪条件下的适应性明显好于人工和无人机测量方式；

2）对各种不同甲板和船舷的适用性良好，艏艉吃水的数字化测量问题得以解决；

3）六点同步且长时间连续观测所得到的数据可通过二维曲线图直观地呈现出来，这为相关人员深入研究水尺计重过程中水流波动的趋势性变化提供了更为全面和深入的视角，不仅可以对内外档吃水变化幅度进行对比，还可以深入探究浪涌对数据一致性造成的损失，同时二维曲线图还有助于分析纵横倾与单点测量值变化之间的滞后性关系；

4）持续记录的数据可实时跟踪船舶姿态的变化，避免船方因人为故意造成计重结果的偏离。

测量结果如表2所示，与人工观测相比，总体准确度符合现有水尺计重标准小于0.5%的要求。

3 结论

经测试，本研究设计的多点同步水尺计重测量系统采用全新的测量和计算方法，突破了船型上的限制，大大拓宽了激光、雷达等传感设备在自动水尺计重工作中的适用范围；创建了六点同步测量模式，结合全新的数据处理方式大大提升了测量的准确性和科学性，数据准确度符合技术规范的要求，解决了传统人工测量和机器视觉测量中无法回避的多点数据瞬时一致性问题；与传统的各类水尺计重手段相比，具有更好的环境适应性，同时降低了计重成本，提升了工作效率。经实践检验和不确定度理论分析，完全满足项目设计指标和标准规定的重现性范围，具有良好的推广前景。

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基金项目：南京海关科研项目（2022KJ43）

第一作者：吴璟（1975—），男，汉族，江苏南京人，硕士，高级工程师，主要从事进出口商品检验鉴定工作，E-mail: jimwright@126.com

通信作者：唐晨（1988—），男，汉族，江苏扬中人，硕士，工程师，主要从事进出口商品检验工作，E-mail: tangchen8862@163.com

1. 南京海关工业产品检测中心 南京 210019

2. 上海海关动植物与食品检验检疫技术中心 上海 201207

1. Nanjing Customs Industrial Products Testing Center, Nanjing 210019

2. Technical Center For Animal, Plant and Food Inspection and Quarantine of Shanghai Customs, Shanghai 201207

表1 多种非接触式测距方式性能比较

Table 1 Comparison of “non-contact” distance measurement methods

注: “-”表示不涉及该项参数

图4 控制和采集软件

Fig.4 The control and acquisition software

表2 自动测量与人工观测的结果比对

Table 2 Comparison of automatic measurements with manual measurements

注: 以上数据是对某大豆船舶进行的现场水尺计重; 天气: 晴; 风量: 2级.