方崇全，張榮華

（中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司，重慶400039）

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基于X射線圖像的接頭抽動算法研究

方崇全，張榮華

（中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司，重慶400039）

針對現(xiàn)有強(qiáng)力輸送帶接頭抽動檢測算法檢測精度低、自適應(yīng)程度不高的問題，提出一種結(jié)合改進(jìn)Y-差分與SURF特征匹配為一體的強(qiáng)力輸送帶接頭抽動檢測算法。該算法首先進(jìn)行X射線圖像接頭點(diǎn)檢測；隨后對待檢測接頭點(diǎn)提取SURF特征向量，根據(jù)特征值進(jìn)行特征匹配，尋求當(dāng)前圖像與基準(zhǔn)圖像的映射關(guān)系，計算歸一化系數(shù)；最后根據(jù)歸一化系數(shù)進(jìn)行抽動趨勢分析并計算抽動距離。通過實際應(yīng)用驗證，該方法檢測精度較高，對強(qiáng)力輸送帶的速度變化、跑偏、抖動具有一定的自適應(yīng)性，保障了強(qiáng)力輸送帶的安全運(yùn)輸。

X射線圖像；接頭抽動；強(qiáng)力輸送帶；改進(jìn)Y-差分

在煤礦原煤運(yùn)輸過程中，鋼絲繩芯輸送帶接頭是輸送系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，一旦接頭發(fā)生抽動，其強(qiáng)度會急劇下降，抽動超過一定限度后就會造成重大斷帶安全事故，嚴(yán)重影響安全生產(chǎn)。

澳大利亞學(xué)者 A.哈里森采用電磁感應(yīng)原理，研制出 “CBM強(qiáng)力輸送帶鋼繩芯探傷裝置”；中國礦業(yè)大學(xué)（北京）使用X光檢測技術(shù)應(yīng)用于強(qiáng)力輸送帶無損檢測領(lǐng)域，開拓了強(qiáng)力輸送帶檢測的新方向；焦晉杰等利用鋼絲繩芯輸送帶對接頭部分灰度關(guān)系，減少了人工參與，但未進(jìn)行接頭抽動判斷；天津工業(yè)大學(xué)研發(fā)的鋼絲繩芯輸送帶接頭拉伸故障自動檢測方法，采用改進(jìn)的 “條件”Y-差分算法和聚類方法實現(xiàn)對每個接頭自動拉伸抽動判斷。

以上幾種算法都沒有消除輸送帶運(yùn)行速度帶來的影響，直接導(dǎo)致二次采集的同一接頭圖像發(fā)生平移、伸縮等變形，檢測精度存在較大偏差。本文采用基于SURF特征向量匹配進(jìn)行接頭抽動檢測，提高檢測精度以及對輸送帶跑偏、伸縮等自適應(yīng)性。

1　接頭識別算法

1.1圖像預(yù)處理

接頭識別主要目的為識別每幅圖像中的搭接接頭，只有識別出所有的接頭后才能計算抽動距離，進(jìn)而分析整條輸送帶的安全系數(shù)。

由于探測器像元受X射線光照強(qiáng)度不同，灰度分布不均勻，因此接頭識別之前必須進(jìn)行灰度級修正，采用分段線性變換映射將整幅圖像映射到某一灰度范圍內(nèi)。假定原圖像分布范圍為（M1，M2），根據(jù)公式（1）將圖像灰度分布范圍擴(kuò)展至（a，b），隨后采用高絲平滑濾波消除掉噪聲。

1.2接頭識別

根據(jù)圖像灰度分布特性，接頭點(diǎn)與其相鄰點(diǎn)在垂直方向上灰度值相差很大，其中上接頭點(diǎn)小于相鄰點(diǎn)灰度值，下接頭點(diǎn)大于相鄰點(diǎn)灰度值，對每個像素點(diǎn)作Y方向差分即可實現(xiàn)圖像分割。記垂直方向差分為DY=P（x，y+1）-P（x，y），其中P（x，y）為某一像素點(diǎn)灰度值，P（x，y+1）為垂直方向相鄰像素點(diǎn)灰度值，thr為分割閾值，其值由灰度修正后接頭圖像灰度范圍和圖像對比度決定，如果圖像對比度較大，則閾值可選取較大，反之則選取較小。

在實際應(yīng)用中，圖像噪聲較多（接頭部分存在劈絲等），亮度灰度變化通常存在過渡區(qū)域，如果直接用鄰域點(diǎn)本身的灰度值進(jìn)行計算，閾值確定比較困難，為了有效避免這種情況，用相鄰3個像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行均值計算代替鄰域點(diǎn)的灰度值，如公式（3）所示。

完成差分計算后，還存在較多孤立的噪聲點(diǎn)，進(jìn)行中值濾波，為了有效地避免將接頭點(diǎn)濾除掉，只對x方向進(jìn)行濾波處理。隨后通過輪廓跟蹤目標(biāo)區(qū)域中的上下接頭點(diǎn)，計算接頭點(diǎn)的質(zhì)心坐標(biāo)，記為（xc，yc）。

2　接頭點(diǎn)匹配

經(jīng)過上述步驟，已經(jīng)得到基準(zhǔn)圖像與當(dāng)前圖像的接頭點(diǎn)質(zhì)心，但是兩幅圖像的接頭點(diǎn)之間并沒有建立起聯(lián)系，無法實現(xiàn)接頭點(diǎn)抽動檢測。接頭點(diǎn)匹配在接頭點(diǎn)質(zhì)心基礎(chǔ)上完成基準(zhǔn)圖像接頭點(diǎn)在當(dāng)前圖像中的位置定位。本文在特征點(diǎn)匹配過程中，選取運(yùn)算速度較快、并且具有位置不變換特性的SURF特征向量描述接頭點(diǎn)。算法步驟如下:

（1）選取接頭點(diǎn)質(zhì)心周圍24×24區(qū)域作為感興趣區(qū)域，并把這些區(qū)域分割成4×4的子區(qū)域，為了保留空間信息，子區(qū)域會有部分重疊，子區(qū)域大小為9×9。

（2）每一個子區(qū)域中，在9×9的點(diǎn)陣內(nèi)計算Haar小波響應(yīng)dx，dy，并進(jìn)行高斯加權(quán)。

經(jīng)過上述步驟得到基準(zhǔn)圖像與當(dāng)前圖像接頭點(diǎn)的64維特征向量，其中基準(zhǔn)圖像接頭點(diǎn)特征向量記為（x1，x2，…，x64），當(dāng)前圖像接頭點(diǎn)特征向量記為（x′1，x′2，…，x′64）。通過公式（4）計算基準(zhǔn)圖像所有接頭點(diǎn)和待檢測圖像所有接頭點(diǎn)的歐式距離，計算其最近鄰和次近鄰歐式距離比來查詢匹配點(diǎn)，當(dāng)比值小于某個閾值時，則認(rèn)為兩點(diǎn)匹配。

完成特征點(diǎn)匹配后，獲得了當(dāng)前圖像與基準(zhǔn)圖像的匹配點(diǎn)集合，記為 |（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn）|，觀察分割后的接頭圖像，設(shè)定空間約束條件，很容易獲得接頭最上端接頭點(diǎn)和最下端接頭點(diǎn)，它們都包含于匹配點(diǎn)集合中（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn），令上接頭點(diǎn)為［（xt1，yt1），（xt2，yt2）…（xtk，ytk）］，下接頭為［（xb1，yb1），（xb2，yb2）…（xbl，ybl）］，k為上接頭點(diǎn)個數(shù)，l為下接頭點(diǎn)個數(shù)。平均多個接頭特征點(diǎn)坐標(biāo)求接頭長度，待檢測圖像接頭長度Lc如公式（5）所示，同理可得基準(zhǔn)圖像接頭長度Lr，其中PixWidth為固定數(shù)值，不同的輸送帶選取不同的數(shù)值。完成圖像接頭點(diǎn)長度計算后，即可通過公式（6）求出歸一化系數(shù)K。

3　接頭抽動距離計算

在接頭匹配中，當(dāng)前圖像與基準(zhǔn)圖像的接頭點(diǎn)之間建立起了聯(lián)系，并且標(biāo)記了接頭點(diǎn)對中的上接頭和下接頭。為了計算接頭抽動距離，必須完成接頭點(diǎn)對的匹配，計算圖像中每個接頭點(diǎn)對的距離。觀察接頭識別圖像，根據(jù)距離約束法則式（7），當(dāng)水平距離差和垂直距離差小于一定的閾值時，則可判斷上接頭與下接頭點(diǎn)匹配為一對接頭點(diǎn)。其中σx為水平閾值，σy為垂直閾值，對于同一條輸送帶而言其值為固定值，具體應(yīng)用中由輸送帶規(guī)格決定，通常σx略大于兩條鋼絲繩芯的距離，σy略大于上下接頭點(diǎn)間的標(biāo)準(zhǔn)垂直距離。

完成接頭點(diǎn)對匹配后，按照點(diǎn)對的特征進(jìn)行標(biāo)記，保證了基準(zhǔn)圖像接頭點(diǎn)對與當(dāng)前圖像接頭點(diǎn)對是一一對應(yīng)的。根據(jù)公式（8）計算接頭點(diǎn)對之間的距離，其中PixWidth為像素間距，根據(jù)探測器精度決定。將計算的接頭點(diǎn)對距離按照標(biāo)記的序號進(jìn)行排序，當(dāng)前圖像接頭點(diǎn)對距離記為［C1，C2，…，Cn］，基準(zhǔn)圖像接頭點(diǎn)對距離記為［R1，R2，…，Rn］，其中n為接頭點(diǎn)對數(shù)，i為接頭點(diǎn)對編號。根據(jù)前面計算得到的歸一化系數(shù)K，以及公式（9）可以計算出當(dāng)前圖像與基準(zhǔn)圖像標(biāo)記序號為i的接頭點(diǎn)對抽動距離Li，同理可以得出其他匹配點(diǎn)對的抽動距離，記為［L1，L2，…，Ln］。

4　實驗驗證

經(jīng)過以上幾個步驟，已經(jīng)完成接頭識別、接頭抽動檢測，達(dá)到了算法設(shè)計的目的。以本文算法為基礎(chǔ)的X射線無損檢測系統(tǒng)已經(jīng)在安徽某煤礦投入了使用，運(yùn)行效果良好。圖1為輸送帶6號接頭處理結(jié)果，最大抽動距離為3.615mm、安全系數(shù)為0.9115。

圖1　6號接頭處理結(jié)果

所有實驗素材取自于實際現(xiàn)場，為了證明算法的有效性，將其應(yīng)用到主運(yùn)輸輸送帶的其他幾個接頭，表1為算法處理結(jié)果。從表1可以看出，本文算法實用性較強(qiáng)，能夠準(zhǔn)確統(tǒng)計出每個接頭的抽動距離。

表1　其他接頭處理結(jié)果

5　結(jié) 論

結(jié)合X射線成像與圖像處理技術(shù)實現(xiàn)礦用鋼絲繩芯接頭抽動檢測，該算法采用改進(jìn)的Y-差分算法實現(xiàn)接頭識別，利用X-方向濾波去除冗余點(diǎn)；隨后利用SURF特征向量匹配解決輸送帶速度變化引起的檢測不準(zhǔn)確問題，最后引入歸一化系數(shù)保證抽動距離計算的準(zhǔn)確性。實際應(yīng)用表明本文算法能夠?qū)崟r準(zhǔn)確地計算出接頭抽動距離，實現(xiàn)了接頭抽動檢測的自動化，保障了輸送帶安全穩(wěn)定地運(yùn)行。

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［責(zé)任編輯：周景林］

Belt Joint Twitch Algorithm Research Based on X-ray Image

FANG Chong-quan，ZHANG Rong-hua
（Chongqing Research Institute Co.，Ltd.，China Coal Technical&Engineering Group，Chongqing 400039，China）

To the problems of low defection precision and self-adaption of high stress belt conveyor joint twitch detection algorithm，another high stress belt conveyor joint twitch detection algorithm was put forward，which combining improved Y-difference and SURF features matching together.First，the X-ray image belt joint points was detected，and then the SURF feature vectors of detection belt joints were extracted，and feature matching was proceeded according feature value，mapping relation between present image and standard image was seeking，normalization coefficient was calculated，belt joints twitch trend and twitch distance were analyzed according normalization coefficient.On the basis of application verification，the method precision was higher，and it has some self-adaption for speed change，migration and vibration，so safety transportation of high stress belt conveyor was guaranteed.

X-ray image，belt joint twitch；high stress belt conveyor；improved Y-difference

TD634

A

1006-6225（2016）04-0050-03

2016-01-18

［DOI］10.13532/j.cnki.cn11-3677/td.2016.04.013

重慶市社會民生科技創(chuàng)新專項項目（cstc2015shmszx0921）；中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司青年創(chuàng)新基金資助項目（2014QNJJ26）

方崇全（1978-），男，四川廣安人，碩士，副研究員，研究方向為礦山自動化、煤礦視頻監(jiān)控、圖像處理等。

［引用格式］方崇全，張榮華.基于X射線圖像的接頭抽動算法研究［J］.煤礦開采，2016，21（4）：50-52.