基于机器视觉的带送煤炭体积测量方法研究.pdf

第第44卷 第卷 第4期期 2018年年4月月 工矿自动化 Industry and Mine Automation Vol. 44 No. 4 Apr 2018 文章编号671-251X201804-0024-06 DOI 10. 13272/j. issn. 1671-251x. 2017110027 基 于 机 器 视 觉 的 带 送 煤 炭 积 测 量 方 法 研 究 李萍S 任安祥2 1.北京工业职业技术学院机电公司， 北 京 100042 2. Beijing Coal Mining Electrical Equipment Technical Development Co. , Ltd. , Beijing 100042, China Abstract Through analyzing characteristics and application status of current dynamic measurement s of coal on belt conveying, a volume measurement of coal on belt conveying based on machine vision was proposed in view of problem of lower precision of laser belt scale. Firstly, a volume measurement model was established based on principle of trigonometric distance measurement, and a set of image acquisition device suitable for coal mine environment was used to collect images. And then fast 收稿日期收稿日期2017-11-13;修回日期修回日期2018-01-26;责任编辑 张强。责任编辑 张强。 基金项目 北京市教委财政资金资助项目（基金项目 北京市教委财政资金资助项目（PXM2017-014225-000014;北京工业职业技术学院科研重点项目（北京工业职业技术学院科研重点项目（bgzyky201777z。。 作者筒介作者筒介李 萍 （李 萍 （1F78-，女 ， 吉林蛟河人女 ， 吉林蛟河人，高级工程师高级工程师，博 士 ， 现主要从事煤炭动态计量研究博 士 ， 现主要从事煤炭动态计量研究、工业监测及煤矿信息自动化工作，工业监测及煤矿信息自动化工作，E-maiMpzwm sina. com。。 引用格式引用格式李 萍 ， 任安祥李 萍 ， 任安祥.基 于 机 器 视 觉 的 带 送 煤 炭 体 积 测 量 方 法 研 究 工 矿 自 动 化基 于 机 器 视 觉 的 带 送 煤 炭 体 积 测 量 方 法 研 究 工 矿 自 动 化，2018,4444-29. LI Ping，，REN Anxiang. Research on volume measurement of coal on bett conveying based on machine vision.[J]. Industry and Mine Automation，，018，，44 24-29. WU Dongmei， YANG Juanli， WANG Jing. Flame recognition based on Ohta color space [J]. Video Engineering，，2016，，406 140-143. 0 ]严 云 洋 ， 唐 岩 岩 ， 郭 志 波 ， 等 . 融 合 色 彩 和 轮 廓 特 征 的严 云 洋 ， 唐 岩 岩 ， 郭 志 波 ， 等 . 融 合 色 彩 和 轮 廓 特 征 的 火 焰 检 测火 焰 检 测[ J ] .微 电 子 学 与 计 算 机 ，微 电 子 学 与 计 算 机 ，2011， 28 10 137-141. YAN Yunyang， TANG Yanyan , GUO Zhibo , et al. 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Finally, according to the volume measurement model, the volume measurement of coal was realized by calculating the center offset of the laser stripe. Test results show that volume measurement error of the is lower than that of the common laser belt scale, which is more suitable for dynamic measurement of coal on belt conveying. Key words dynamic measurement of coal machine vision; coal volume measurement on belt conveying; laser belt scale; laser stripe; skeleton extraction 〇 引言〇 引言 在胶带输煤过程中实现煤炭动态计量是我国原 煤计量的主要方式， ％ 送煤炭动态计量方法根 据计量原理不同可以分为核子胶带秤和电子胶带秤 计量方法。 用y射线穿透 物料 后的衰减规律求取物料的平均质量 度％ 賭 标 的 出物 量[1]。由于该计量方法用 到核源， 其应用受到环 安全方 的限 制 ， 逐渐被电子胶带秤取代。电子胶带秤利用称重 感器获取信号， 再对信号数据进行处理实现动态 计量。由于 接触式计量， 胶带张力、 自 身质量、 刚度及安装角度等 计 量精度[2]， 特别 张力， 容易导致 点偏 移 ， 有的甚至能使计量结果 达 20h以上[A]。 为了解 送煤炭动态计量存在偏差的问 题 ， 近年来， 基于非接触式测量的激光 [4]被提 出， 其计量 物料计量问题转化成物料的体 积测量和物料堆积密度测量2 个问题[5]。激光胶带 接触测量的优点， 理论上测量精度较高， 是 目前散状物料动态计量领域的研究热点 。 丨 文献[6]， 同 送散状物 时间内其堆积 密度是稳定的， 在精度要求不高的情况下， 从成本的 角度考虑， 可将物料密度视为常数。 光 ； 的计量 ， 在堆积密度 的 下 ， 物料的体 积测量是激光胶带秤计量研究的关键。因煤矿环境 复杂 ， 对测量设备 的要求相对较高， 据不 完 计 ， 目前激光 煤炭动态计量领域的 应用还比较少， 且实际应用中的体积测量误差较大， 一般为5 左右。 为了进一步提高激光胶带秤的动态计量精度， 并增强其在煤炭动态计量领域的适用性， 本文提出 基 于 视 的 送 煤 积 量 方 法 。 下 面着重从体积测量模型分析、 图像获取装置设计及 为了保证测量精度所采用的图像处理关键技术等方 。 1体积测量模型分析体积测量模型分析 胶带上煤炭等散状物料在随着胶带运行一段时 间后会形成安息角， 此后物料形状基本保持不变， 类 似于刚体， 因此， 可以通过图 量 积[7]。由于 煤炭表面纹理并不明显， 需要借助辅助光源来获取 特征图像。基于三角 ， 利用激光作为辅助 光源， 胶带上无物料时， 激光线条纹如图1a所示， 加载物料时激光投 上的曲线形状发生改 变如卩图1b所示。物料厚度越大， 在胶带上的激 光投影曲线产生的偏移量越大。 散状物 积可以 度一定的光截面 积 的 ， 可 以 示 为 V Sd ⑴⑴ 式中A为体积；S为光截面面积;B为截面的厚度。 无物料时的激光线条纹 无物料时的激光线条纹 （（b 有物料时的激光线条纹 有物料时的激光线条纹 图图1激 光 线 条 纹 变 形激 光 线 条 纹 变 形曲线线 Fig. 1 Deation curve of laser stripe 设 的帧率为/ ， 假设胶带以速度W沿着 与截面垂直的方向勻速运动， 则每个参与计算的光 截面的厚度为 d v// 2 d由〜 /决定， 且 〜 / 均为已知量， 所以， 体积 量 的关 键 于 光 积 S 的 计 ， 计 式为 S， 3 hxdx 3 0 26 工 矿 自 动 化2 0 1 8 年 第 4 4 卷 式中i。 为光截面参与计算的起点横坐标;i i为光 截面参与计算的终点横坐标；ZKx为截面上某点P 的高度。 光截面面积计算原理如图2 所示， 假设激光发 射器与水平方向的夹角为a， 物料上某点高度为L 该点 上投影的像点偏移位移为初， 则有 ttan a， 则光截面面积计算公式可以表示为像点偏 移位移的函数， 即 .工工 S , tan a w ix dx 4 工工0 由于使用固定的图像传感器， 则Xi X。 是固定 值 ， 即激光线条对应的 的， 所以， 式（ 4可以用离散 式表示为 n-1 Sn tan a w in 5 0 结合式（ 1、式 （ 2、式 （ 5，可 得V的计算公 式为 n 1 V n D anawn 6 n， 0 此模型将连续积分转化为离散像素求和， 避免 了依次求解结构光投影曲线上每一点坐标， 降低了 计算复杂性， 提高了运算效率。 0图像获取装置设计图像获取装置设计 实现基于机器视觉的体积测量， 首先要获取图 像 ， 为方便图像的采集并保证图像质量， 图像获取装 置的设计尤为重要。基于三角测量原理， 主要有 2 种图像获取方式 激光 式 光直射式[8]。 激光斜射式结构可以接收被测表面的正反射光， 不 会因为光的散射而导致图像传感器输出信号过低， 出现测量不到信号的情况， 且该方式对激光发射器 的功率要 。激光直射式结构的放大率高， 分 辨率低， 测量范围大， 但由于摄像机倾斜放置， 激光 式结构 的图 变较大） ]。激光发 的 功率越低， 则安全性越好。综合考虑煤矿应用环境 特点， 本文选择基于激光斜射式结构设计了如图3 所示 的图 获 取装 。 -输煤胶带或轨道-输煤胶带或轨道 图图3图 像 获 取 装 置 结 构图 像 获 取 装 置 结 构 Fig. 3 Structure of image acquisition device 为 煤矿机电设备的防爆性能要求， 装置 设计了防爆型外壳。考虑装置需安装在煤矿输煤胶 带的上方， 实际环境中安装空间 ， 因此要求装置 结构紧凑， 设计时将CCD摄像机和激光发 于 同 ， 以利于对器件的保护， 并减小安装空 间。CCD摄像机和激光发射器的空间相对位置固 定， 图 3 右侧的金属反光板反射激光发射 接发射的激光获 光投影曲线。 反光板 2 水 上 的 固 相对于 的 角度， 可以改变激光投影曲线的位置和测量范围的 大小， 使用方便， 降低了设备安装和调试难度[10]， 适 于煤矿安装使用。图像获取装置样机如图4 所示。 图图4图 像 获 取 装 置 样 机图 像 获 取 装 置 样 机 Fig. 4 Prototype of image acquisition device 3激光线条纹中心提取激光线条纹中心提取 3. 1 基于梯度优化的快速骨架抽取算法 激光线 中心的提取精度对于体积测量精度 至关重要， 其提取方法很多， 但各有利弊。提取精度 高的算法计算速度慢， 处理速度快的算法精度 高[11]。骨架抽取 学处理方法， 具有并行 性且容易利用硬件实现， 可以用于线条纹中心提 取[1215]。 中心提取算法的处理 速度 度 ， 文 选 基 于 骨 架 取 法 中心提取。算法流程如图5 所示。 2 0 1 8 年 第 4 期 李 萍 等 基 于 机 器 视 觉 的 带 送 煤 炭 体 积 测 量 方 法 研 究 27 图图5骨 架 抽 取 算 法 流 程骨 架 抽 取 算 法 流 程 Fig. 5 Flow chart of skeleton extraction algorithm 为了进一步提高计算速度， 本文在计 度时 采取了优化方法， 即只选择0， 45， 90， 135方向计算 度， 对于带送煤炭的图 ， 这 4 个方向的梯度 就可以满足计算要求， 并可降低运算时间， 提高实时 性。采用骨架抽取算法获取的条纹中心会有毛刺、 断裂等， 算法最后一步通过形态学的膨胀和腐蚀的 方法对所得中心曲线做进一步的优化。图 为根据 图 5 所述算法对 上的末煤图 骨架抽取的 过程及结果。 实际激光条纹实际激光条纹 （（b 骨架及激光条纹边缘曲线骨架及激光条纹边缘曲线 去背景后的骨架曲线去背景后的骨架曲线 （（d 形态学处理后的中心线条纹形态学处理后的中心线条纹 图 骨 架 抽 取 过 程 及 结 果图 骨 架 抽 取 过 程 及 结 果 Fig. 6 Process and result of skeleton extraction 实际处理效果和执行时间是衡量算法优劣的重 要指标[16]， 因此， 对这2 个指标进行验证。 “ 处理效果。为验证基于梯度优化的骨架抽 取算法的处理效果， 选取处理骨架点数目在50〜 500区间， 分析基于梯度优化的骨架快速抽取算法 相对于 度优化的骨架抽取算法的梯度误差， 结 果如图； 所示。图中2 法的最大梯度误差不超 过 4. 5 ， 在一定程度上说明2 种算法的处理效果 基本一致。 图图7算 法 梯 度 误 差 与 骨 架 点 关 系算 法 梯 度 误 差 与 骨 架 点 关 系 Fig. 7 Relation of algorithm gradient error and skeleton point 2执行时间。将不采用梯度优化而直接进行 骨架 取 的 法 基于 度 化的 骨架 快速 取 法 运算效率对比， 利用二者分别处理图6a所 示图像， 获取激光条纹中心的执行时间见表1。 表表1算 法 执 行算 法 执 行时间比较比较 Table 1 Comparisons of computation time for two algorithms 法法运 时 间运 时 间/s 度 化 的度 化 的 0. 13 骨架抽取算法骨架抽取算法 基于梯度优化的基于梯度优化的 0. 08 骨架快速抽取算法骨架快速抽取算法 由表1 可以看出， 本文所采用的算法在保持处 理效果基本一致的情况下， 执行时间明显减少， 能更 好地满足动态计量对实时运算速度的需求。 3. 2 基于距离阈值的断线修补 形态学优化可以在一定程度上使断线得到修 正， 但有些情况处理后仍然会存在断开， 常用的断线 修补方法是线性插值法， 该方法处理速度快％ i 一般较大。由于B样条曲线 良好的 ， 修 点 ， 对 曲 线 ， ， 适合用于 处断裂曲线的修补， 但处理速度较慢。 综合考虑算法的实时 度要求， 本文提出基于 的 插 法 ， 对 中 心 曲 线不同大小的断线分别采用线性插 B样 插值的断线修补方法。 出沿x方向（ 垂直于胶带运动方向） 相 邻的两段激光断线的近端端点， 计算两点之间的距 认1x2， 将该值与预先设定的 T进行比 较“T值通过试验获得）如 果 1x2 4 了， 则直接采 用线性插值如卩果Dn，x2 5T， 则采用三次B样条曲 线 插 ， 以实 接 实的 合 。 B 样 曲线插值的关键在于获 点。 研究对象 实时运动规律， 假设目标匀速运动， 利用前后相邻的 2 帧图像， 根据速度 移的关 取 点如口果 相邻图像的线 同 发 线％ 賭断 线近端两端点坐标进行线性插值。 利用基于距离阈值的插 法对图8a中的 激光断线进行处理， 得到如图8b所示的处理效 果 。 用基于 的 插 法 与 用 线 插 值算法分别处理10 含激光断线的图像， 前者的 SSE和方差） 为 0. 019 7,后者的S S E为 0. 309 9, SS E越接近于0， 说明插值效果 [17]。 28 工 矿 自 动 化2 0 1 8 年 第 4 4 卷 带有断线的条纹中心曲线带有断线的条纹中心曲线 （（b 修补后的条纹中心曲线修补后的条纹中心曲线 图图8激 光 断 线 修 补 效 果激 光 断 线 修 补 效 果 Fig. 8 Repair effect of discontinuous laser stripe 4 试验验证试验验证 4.1 系统搭建 为了验证本文研究的体积测量方法的正确性， 搭建了如图9 所示的煤炭动态计量 台 试 验。图像获取装置中， 选取 为 532 nm、 功率为 10 m g的 光发 为光源， 选 头焦 距为 6 m m的 CCD 为图 感器。 测量物距为1 200 mm， 光源与CCD光轴的夹角设 为45， 并搭盖遮光罩以减少环境光的 。 “ 平台全景“ 平台全景 （（b 视觉测量部分 视觉测量部分 图图9试 验 系 统 平 台试 验 系 统 平 台 Fig. 9 Test system plat 4. 2 体积测量精度验证 为了验证体积测量精度， 采用标准量块和实物 分别 试验。假设 速运动， 体积测量误 与面积计算结果相关， 可以把光截面面积测量 结果 积的测量结果。 1 标准量块验证。选 择 40 mm X 60 mm X 100 mm大小的标准长方体量块， 利用多个同样规格 量块在横向 向 ， 组合出理论测量宽度 和理论测量高度不同的测量对象， 理论截面积是理 论测量宽度 论测量高度的乘积， 文算法 得到实际测量截面积， 再计算实际测量值与理论值 的。 模拟测量结果见表2， 从 表 2 可以看出， 试验中 实际测量值与理论值的 均未超过2 ， 最大值 为 1.775。 2 实物验证。煤的粒度大小对体积测量结果 ， 因此， 实物验证时 物 度大小进 分类测量。 试验所选的 ， 为防止出现 拖尾现象， 选择在胶带运行速度不大于2 m/s的情 下 量。在试验 台下， 针对粒度小于 13 mm的末煤和粒度在13〜25 mm之间的粒煤进 重复试验， 测量结果见表3。 表 3 中的标 积采用排水法测量得到[18]， 作 为理论值， 测量体积为应用本文算法测量所得结果。 3 可知， 其中末煤体积测量的最大 为 2. 1 2 ， 粒煤体积测量的最大误差为3. 9 8 ， 均低于 目前煤炭动态计量领 光 大 约 5 的测量 。 表表2标 准 量 块 模 拟 测 量 结 果标 准 量 块 模 拟 测 量 结 果 Table 2 Analog test result of gauge blocks 理论宽理论宽 度度/mm 理论高理论高 度度/mm 论论 积积 SJmm2 实测截面实测截面 积积 S2 / mm2 误差误差/ 602 4002 362.4391.565 1204 8004 728.0491.499 1807 2007 112.9101.210 40 2409 6009 476.0941.291 30012 00011802.2371.648 36014 40014156.2201.693 604 8004 729.4721.469 1209 6009 478. 3771.267 18014 40014239.1061.117 80 24019 20018998.1451.051 30024 00023683.3461.319 36028 80028288.8421.775 607 2007 119.0041.125 12014 40014234.5041.149 18021 60021384.6390.997 120 24028 80028541.3420.898 30036 00035635.4951.013 36043 20042699.4281.159 表表3实 物 测 量 结 果实 物 测 量 结 果 T able3 Test result of static material 煤种煤种 标准体积标准体积 W m 3 测量体积测量体积 y 2/m3 误差误差/ 49.57548.5242.12 末煤末煤101.25100.0711.16 151.85148.9211.93 49.4547.4823.98 煤煤99.86597.7372.13 153.45150.2852.06 2 0 1 8 年 第 期 李 萍 等 基 于 机 器 视 觉 的 带 送 煤 炭 体 积 测 量 方 法 研 究 29 5结语结语 基于机器视觉的带送煤炭体积测量方法采用三 角测距原理建立体积测量模型， 通过基于梯度优化 的快速骨架抽取算法获取激光条纹中心， 并基于距 离阈值插值算法实现激光断线修补， 从而提高了方 法的计算速度和精度。试验结果表明， 该方法的体 积测量精度高于目前常用的激光胶带秤， 测量使用 的图像获取装置考虑了煤矿的实际安装条件和特 点， 更适合用于带送煤炭体积测量。 参 考 文 献 （参 考 文 献 （References [ 1 ] 方 原 柏方 原 柏.核 子 皮 带 秤 的 计 量 精 度 及 其 分 析核 子 皮 带 秤 的 计 量 精 度 及 其 分 析[R] . 自动化] . 自动化 仪 表 ，仪 表 ，199498-20 [ 2 ] 方 原 柏方 原 柏.国 产 电 子 皮 带 秤 进 展 评 述国 产 电 子 皮 带 秤 进 展 评 述[ ] .工 业 计 量 ，工 业 计 量 ， 2016,26224-28. 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