矿用悬臂式掘进机截割头姿态视觉测量系统.pdf

第 44卷 第 8 期 2018年 8 月 工矿自动化 Industry and Mine Automation Vol. 44 No. 8 Aug. 2018 文章编号671-251X201808-0063-05 DOI 10. 13272/j. issn. 1671-251x. 2018010067 矿 用 悬 臂 式 掘 进 机 截 割 头 姿 态 视 觉 测 量 系 统 张旭辉， 刘永伟， 杨文娟， 毛清华， 王冬曼， 周颖 西安科技大学机械工程学院，陝 西 西 安 710054 摘要 针对目前悬臂式掘进机截割头姿态测量方法需要改变掘进机结构且测量稳定性不高的问题， 采用 单目视觉测量技术， 设计了 一种矿用悬臂式掘进机截割头姿态视觉测量系统。首先， 在安装于截割臂靠近回 转台处的红外标靶上采用多点状红外光源组成正方形，，通过摄像机定时采集红外标靶图像； 然后，，通过提取 光斑中心计算正方形顶点在像素坐标系中的坐标， 再利用四点透视方法得到红外标庫巴在摄像机坐标系中的 坐标； 最后， 利用建立的截割头姿态测量模型计算出截割头姿态角。实验结果表明， 该系统测得的垂直摆角 误差在 0. 8以内， 水平摆角误差在 0. 5以内。 关键词 煤炭开采 ；悬臂式掘进机； 截割头姿态； 视觉测量； 单目视觉 中图分类号TD632. 2/421. 5 文献标志码A 网络出版地址Gttp //kns. cnki. net/kcms/detail/32. 1627. TP. 20180730. 1620. 002. html Vision measurement system for cutting head attitude of mine-used boom-type roadheader ZHANG Xuhui, LIU Yongwei, YANG Wenjuan, MAO Qinghua, WANG Dongman, ZHOU Ying School of Mechanical Engineering, Xian University of Science and Technology, Xian 710054，China Abstract For problems that current vision measurement s for cutting head attitude of boom- type roadheader needed to change roadheader structure with low measurement stability, a vision measurement system for cutting head attitude of mine-used boom-type roadheader was designed by use of monocular vision measurement technology. Firstly, multi-point infrared light source is used to a square on infrared target installed on cutting arm near rotary table, and the infrared target image is regularly collected by camera. Then, center of light spot is extracted to calculate coordinate of the square vertices in pixel coordinate system, and coordinate of the infrared target in camera coordinate system is obtained by use of pesprctive-4-point . Finally, attitude angle of cutting head is calculated by use of attitude measurement model of cutting head. The experimental results show that vertical swing angle error of the system iswithin 士0.8 and horizontal swing angle iswithin 士0.5〇 . Key words coal mining； boom-type roadheader; cutting head attitude ; visionmeasurement; monocular vision 收稿日期 2018-01-23;修回日期 2018-07-17;责任编辑 盛男。 基金项目 陕西省创新能力支撑计划项目（ S2018-ZC-TEK010;陕西省重点研发计划项目（ 2017ZDL-G3-8;西安市产学研协同创新计划项目 CXY1519-4;西安市科技局高校院所人才服务企业工程项目（ 2017079CG/RC042。 作者筒介 张旭辉（ 1E 72-男，陕西凤翔人，教授， 博士， 博士研究生导师， 主要研究方向为矿山设备智能检测与控制， E-mailhangXhxuSt. 。 引用格式 张旭辉，刘永伟，杨文娟， 等. 矿用悬臂式掘进机截割头姿态视觉测量系统工矿自动化， 2018,4483-67. ZHANG XuhuiLIU YongweiYANG Wenjuanet al. Vision measurement system for cutting head attitude of mine-used boom-type roadheader[J]. Industry and Mine Automation2018,448 63-67. 64 工 矿 自 动 化2 0 1 8 年 第 4 4 卷 〇 引言 目前煤矿井下仍存在大量依靠人工操作、 自动 化程度不高的悬臂式掘进机[1] 巷道掘进 质量， 施工效率低。在不改变 机结 有 机 级改造， 研发可视 引系 统为 下工 机司机提供操作引 ， 有助于 质 效率。 悬臂式 机截割头姿 精确测量是可视化 导引系统 。目 机截 姿 用 直接或 式测量方法。直 式测量方 截割部上安装角 器测量截 平 直摆角[24]。 式测量方 通过在摆 动油缸中安装磁致伸缩式位 器测量油缸位 ， 利用 机结 几何关系计算截 平 和垂直摆角[56]。但上述掘进机截割头姿态测量方 法需要改变现有 机结 测 性不高。 视觉测量技术[7]作为 非 式测量方式， 在工业生产检测 、 机器人位姿检测与导航、 航天 器姿态检测中均有广泛应用， 具有精度较高、 适应复 杂 特点[8 ]。视觉测 方法有单目视觉测 、 双目视觉测 目视觉测量， 其中单目视觉测 系统结 单 ， 对相机的标 也较为简单。 ， 本文基于单目视觉测 理提出 矿用 悬臂式 机截 姿态视觉测量系统。 1 系统原理 矿用 悬臂式 机截 姿 视觉测 系统 要由红外标靶、 防爆摄像机 成 ， 如 图 1 所示。将 红外标靶放置于截割臂靠近回 位置； 考虑到 井下光 件复杂、 ， 红外标靶 用 点状红外光源组成正方形％ 点被遮挡而 计算红外标靶 位置。 图 1矿用悬臂式掘进机截割头姿态视觉测量系统组成 Fig. 1 Composition of vision measurement system for cutting head attitude of mine-used boom-type roadheader 矿用悬臂式掘进机截割头姿态视觉测量系统工 作流程如图2 所示。首先使用防爆摄像机对红外标 靶进行定时图像采集， 并采用高斯滤波器对图像进 理 。然后 图像中光斑中心， 计算红外标 靶 方 形 4 个顶点在像 标系中 标 ， 利用 四点透视（ Pespctive-4-Point， P4P 方法[]得到红 外标靶上正方形顶点在摄像机坐标系中的坐标。最 后 悬臂式 机截 姿 测 计 算截 姿态角。 截割头 姿态角计算 图2 矿用悬臂式 机截 姿 视觉测 系统工 程 Fig. 2 Workflow of vision measurement system for cutting head attitude of mine-used boom-type roadheader 2系统关键技术 2. 1 红外标勒上正方形顶点坐标计算方法 对于井下 ， 视觉测 会受到杂散 光源、 粉尘、 水雾， 甚至坠落物遮挡的影响。因此， 红 外标靶上正方形顶点坐标计算分为以下步骤 1 杂散光源。 工 中杂散光源主 要有激光指向仪、 矿工 、 矿用 光 源 ， 在摄像机 安 装 带 滤 光 杂散 光源。 “ 提取光斑边界。利用区域生长方法[1011]对 图像中光 边界 ， 并通过 最小面积阈 小光斑点。 “ 确定光斑中心。首先去除光斑中灰度值大 于 245的像素点， 然后 线性 值为零的像素点 ， 最后通过高斯曲面拟合 [ 1 2 - 13] 光 中 心 。 “ 计算顶点坐标。根据光斑中心距像素坐标 系原点 光斑中心 ， 再利用最小二 直线拟合法[1 4 ]拟合红外标靶 方 形 的 4 条边， 通过直线 计算出正方形4 个顶点在像素坐 标系 中 标 。 2. 2 悬臂式掘进机截割头姿态测量模型 为 悬臂式 机截 姿态， 首先需建立 掘进机坐标系， 如 图 3 所示。基 坐 标 系 a X 〇 Y〇 Z〇 点与截割臂 旋转轴线 ， X。 轴在掘进机的中轴线上， Z。轴在回转台的旋转 轴线上； 1 坐 标 系 GX1Y1Z1的原点与基坐标系原 点重合;2 坐 标 系 0 2X2Y2Z2 的原点在截割臂抬升 中心， 厶 轴 在 截 割 臂 轴线上红外标靶上均 勻 布 置 1 6 个 红 外 LED灯 组 成 2 5 0 mm X 2 5 0 mm 方形， 红外标靶通过螺丝固 机样机的截 .66 .工 矿 自 动 化2 0 1 8 年 第 4 4 卷 割臂上； 摄 像 机 采 用 MV- EM130M 工业相机并加 850 nm的窄带滤镜； 采 用 VCP 编写程序， 实现相 机 每 100 ms采 集 1 张图片。 摄像机 截 割 臂 红 外 标IG 图 4矿用悬臂式掘进机截割头姿态视觉测量实验平台 Fig. 4 Experimental plat of vision measurement for cutting head attitude of mine-used boom-type roadheader 实验前， 将掘进机的截割头摆动到左下方或右 下方 限位置， 对摄像机内外参 标定。实 验中， 将截 摆动到不同位置， 得到系统测 截 直摆角 平摆角， 见 表 1、 表2截割头垂直 摆角和水平摆角的实 分别通过精度为0. 〇 j 的 倾角 器和精度为0. 05的角 码器测得） 。 表 1截割头垂直摆角测量结果 Table 1 Measurement results of vertical swing angle of cutting head j 实 测实 〔测 6. 085. 52-4 . 64 4.21 9. 359. 506.96 7.31 14. 2213. 5713. 62 14.10 16. 9616. 68 19. 35 19.08 22. 7221. 96 21. 86 21.33 Table2 表 2 截 平摆角 测 结果 Measurement results of horizontal angle of cutting head swing O 实测 10.10 9. 64 20.0019.90 -9.829.70 -19.0219.26 从 表 1 和 表 2 可看出， 系统测量值与实际值相 比， 垂直摆角 0. 8 ， 平摆角 E 在 0.5以内， 满足矿山巷道掘进施工 机截割 头姿态测量精 。 4结语 利用单目视觉测量技术设计了矿用悬臂式掘进 机截 姿 视觉测 系 统 ， 系 统工 理 ， 阐述了系统关键技术。实验结果表明， 该系统垂 直摆角测 0. 8以内， 水平摆角测 I差 在0.5以内， 满足掘进机截 姿态测量精度要 。下一步工 影响测量精 分 ， 优化测量方案， 提高截割头姿态测量精度， 为掘 机 动截割成形控 供技术支持。 参 考 文 献 （ References 1 *王俊 龙 . 我国煤矿巷道掘进技术和装备的现状与发展 [J*.煤 ， 2016,25370-71. 2 * ， 苑 卫 东 ， 黄 燕 梅 . 矿井掘进机自动截割成形控 制 技 术 研 究 [ J * 煤 炭 技 术 ， 2014,335 94-196. 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School of Mechanical Electronic and Ination Engineering, China University of Mining and TechnologyBeijing， Beijing 100083, China; 2. Office of Scientific Research， Beijing Polytechnic College， Beijing 100042，China Abstract For problems of low positioning accuracy of electromagnetic wave ranging positioning due to underground electromagnetic interference and continuous measurement and storage of 收稿日期 2018-02-01;修回日期 2018-07-13;责任编辑 盛男。 基金项目 国家自然科学基金资助项目（ 51674269;青海省科学技术厅科技支撑计划项目（ 2014-NS-119。 作者筒介 徐志明（ 1993 ，男，安徽安庆人，硕士研究生，研究方向为矿井目标定位，E-mailxzm_bj 163. com。 引用格式 徐志明， 田子建， 王文清， 等. 基于压缩感知的区域离散化矿井目标定位方法工矿自动化， 2018,4487-70. XU ZhimingTIAN Zijian/WANG Wenqinget al. Region discretization mine target positioning based on compressed sensing [J]. Industry and Mine Automation,2018,448 ； 67-70. FAN Xiaoyan， CHEN Zhaoxue. Ellipse detection s based on Hough trans [ J ]. Microcomputer Ination,20129 411-412. 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