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基于图像识别技术的报警装置 在选煤领域的应用 王建南 西山晋兴能源公司 斜沟煤矿选煤厂, 山西 吕梁 033602 摘 要 分析了图像识别技术的技术特点和发展状况, 详细介绍了图像识别技术在刮板输 送机拉斜识别、 系统跑粗识别、 杂物识别等选煤领域的应用情况, 并对其使用效果和现场应用 过程中的注意事项进行了总结, 同时对图像识别技术在选煤领域的发展趋势做出了展望。 关键词 选煤; 图像识别; 跑粗报警 中图分类号 TD948. 8 文献标识码 A 文章编号 1005-8397202005-0031-03 收稿日期 2020-04-19 DOI 10. 16200/ j. cnki. 11-2627/ td. 2020. 05. 010 作者简介 王建南1985, 男, 河南驻马店人, 2010 年毕业于河南理工大学矿物加工工程专业, 工学学士, 山西西山晋兴能源公司斜 沟煤矿选煤厂工程师。 引用格式 王建南. 基于图像识别技术的报警装置在选煤领域的应用 [J]. 煤炭加工与综合利用, 20205 31-33. 近十年来, 随着全球人工智能产业迅猛发 展, 图像识别等相关技术在诸多行业开始广泛应 用, 物联网、 大数据、 云技术等核心技术的成熟 助推了图像识别技术的发展, 以公安系统的 “天 眼” 工程为代表的应用案例陆续走进人们的视 野。 图像识别技术也逐渐引起煤炭行业的关注, 但是在选煤领域的应用尚处于摸索阶段。 斜沟选 煤厂等企业在智能化建设过程中, 尝试利用图像 识别技术服务于选煤生产, 取得了一定的成果。 1 飞速发展的图像识别技术 人的视觉效果是人的眼睛具有图像识别能 力, 图像位置、 距离、 大小、 颜色等有变化时, 视觉感官会有变化, 人的视网膜上会改变图像的 大小和形状, 但不改变人对图像的判断。 人工智 能技术中, 图像识别原理和人眼睛识别图像相类 似, 都是根据图像特征进行识别[1]。 图像识别技 术先后经历了文字识别、 数字图像处理、 个体识 别 3 个发展阶段, 它根据数字图像处理技术结合 大数据分析、 云平台计算等人工智能的研究方 法, 广泛应用在各个领域[2]。 它可以根据检测到 的图像对需要的部分进行提取, 过滤掉干扰因 素, 得到目标图像后利用计算机进行信息处理, 大致经过图像分割、 图像特征提取以及分类识别 的过程, 最后将相关数据在数据库中进行对比分 析, 如果图像特征和人眼识别记忆及感官判断的 图像相匹配时, 就可以认为识别图像成功。 图像 识别技术目前广泛应用于智能摄像机、 航空航 天、 医疗造影检测、 精密加工等领域。 2 基于图像识别技术在选煤领域的应用 2. 1 刮板输送机拉斜、 断链、 杂物报警 传统的刮板运输机仅配备常见的失速和过电 流报警, 在刮板拉斜、 拉弯和单侧断链时无法及 时精准识别, 只有在刮板链条完全拉断时才能发 出失速报警, 报警存在滞后性, 且灵敏度不能满 足生产需求。 斜沟煤矿选煤厂在智能化建设试点 项目刮板拉斜图像识别报警装置引入图形识别技 术, 具有报警阙值可调、 报警快速准确等优点。 它主要由光源、 高清摄像头、 视频处理器、 大数 据分析软件及服务器、 现场报警装置、 移动接收 端等组成如图 1。 主要靠采集到的刮板运动图 像对比每根刮板的倾斜程度, 在倾斜超过 5时给 出拉斜报警; 同时可以识别刮板上物料的形状, 在物料中存在大块铁器、 木头、 钢丝绳等杂物时 进行报警和推送相关视频。 目前, 该图像识别报 13 煤炭加工与综合利用 No. 5, 2020 COAL PROCESSING 在选 煤厂刮板输送机刮板拉斜、 跳链、 断链和带式输 送机运输物料中杂物的识别和报警, 大大提高了 刮板、 带式输送机等运输设备的在线监测和报警 准确性; 周界入侵的应用使得视频监控功能更为 齐全, 可以有效避免人员、 物体误入危险区域, 提高了生产系统的安全性和可靠性。 此外, 利用 图像处理技术人工设计和提取特征值, 结合经典 机器学习算法, 在解决煤与矸石分选问题上的研 究也取得了初步成果[7]。 图像识别技术在选煤厂应用过程中, 要充分 考虑对周围应用环境的适应性。 摄像头的选型和 安装位置应充分考虑异常光照、 溅料、 粉尘、 水 雾、 振动等条件下对成像造成的干扰。 斜沟选煤 厂刮板输送机拉斜报警装置所选择的摄像机为防 爆型高频智能工业相机, 成像帧率高、 不拖尾、 不重影、 边界轮廓清晰, 直接生成算法图片进行 算法计算, 编码后压缩形成视频存储和转发; 桶 篦子成像采用的是集成式镜头, 分辨率都在 120 万以上, 视频解码后进行图像计算, 再编码压缩 生成视频存储。 总而言之, 优先选择分辨率高、 带有自清洁装置的摄像头, 避免因应用环境恶化 导致识别精度降低和误报警[8]。 4 结 语 人工智能技术迅猛发展的今天, 图像识别技 术、 云计算、 大数据分析给各行各业带来了翻天 覆地的变化, 煤炭行业作为各项新技术应用的新 领域, 借助于智能化发展有望摆脱技术落后、 劳 动强度大的旧印象, 斜沟煤矿选煤厂等煤炭企业 在智能化建设过程中所做的尝试, 为选煤厂智能 化改造、 设计和建设提供了经验和参考。 参考文献 [1] 杨东宁, 曾 婷, 朱延杰.图像识别技术的原理和应用 [J]. 电子技术与软件工程, 20201 102-103. [2] 杜 静. 图像识别技术的应用与发展 [J].科技视界, 201931 90, 106. [3] 李文翰, 宋永亮, 孙纯宁, 等.煤矿带式输送机图像识 别技术的研究 [J]. 煤炭技术, 2020, 391 171-173. [4] 武洪恩. 曹 明.张苗苗.王新茂.倪良月.基于图形 识别技术的无极绳脱轨监测系统研究 [J].煤矿机械, 20201 4-6. [5] 缪 璇, 钱六宝, 章 骅, 等.周界入侵探测报警系统 市场浅析 [J]. 中国安防, 201310 96-100. [6] 赵江平, 王 垚. 基于图像识别技术的不安全行为识别 [J/ OL].安全与环境工程 1- 8 [2020- 04- 13].ht- tps / / doi.org/10.13578/ ki.issn.1671 - 1556. 2020. 01. 024. [7] 徐志强, 吕子奇, 王卫东, 等.煤矸智能分选的机器视 觉识别方法与优化 [J/ OL]. 煤炭学报 1-9 [2020-04- 13]. https / / doi.org/10. 13225/ ki.jccs.ZN20. 0307. [8] 江海洋, 刘林海, 李红石.水位图像识别的场景问题处 理方法和技术 [J]. 水利信息化, 20201 39-43. 33 2020 年第 5 期王建南 基于图像识别技术的报警装置在选煤领域的应用