劉 輝，張春波，盧進(jìn)南，張錦茹

(遼寧工程技術(shù)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,阜新 123000)

引 言

我國(guó)是煤礦開采大國(guó)，在采煤和洗煤過程中會(huì)伴隨著煤矸石的排放，使其成為我國(guó)工業(yè)排放廢棄物中占比最多的一項(xiàng)，其占比約能達(dá)到總數(shù)的25%[1-2]。為了不影響正常的選煤工作，采用汽運(yùn)外排的方式對(duì)排放出的煤矸石進(jìn)行排棄或再利用處理，并在矸石完成裝車后，根據(jù)所裝的重量對(duì)車隊(duì)進(jìn)行工資結(jié)算。目前現(xiàn)場(chǎng)采用人工方式記錄裝車數(shù)，并采用地磅稱重的方式對(duì)車輛進(jìn)行定期抽檢，將稱重的平均值作為參考值的方式計(jì)量該段時(shí)間內(nèi)矸石的裝載運(yùn)輸總量。該種計(jì)量方式存在一定的局限性：一方面，由于裝載車輛型號(hào)、裝載效果的不同，裝載總量與實(shí)際存在很大的差距；另一方面，稱重地磅與人工記錄的方式需要卡車完全駛?cè)氲匕酰⑶覍⑺鶞y(cè)得的數(shù)據(jù)人工輸入計(jì)量系統(tǒng)，該方法效率低、誤差率較高；最重要的是地磅的造價(jià)高、需要地面施工、易受雨雪天氣影響，而且維護(hù)成本高。

隨著科技的不斷進(jìn)步，采用激光或圖像等計(jì)算機(jī)測(cè)量的方法已成為自動(dòng)化研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。國(guó)內(nèi)外均有學(xué)者將激光三角法應(yīng)用在不同的領(lǐng)域[3-5]，例如LI[6]研究了基于激光三角法的測(cè)量材料體積的方法，提取了線結(jié)構(gòu)光的中心線并且建立了計(jì)算體積的模型，從而設(shè)計(jì)了一套在實(shí)驗(yàn)室中測(cè)量傳送帶上物料的測(cè)量系統(tǒng)。JIANG[7]提出了一種激光三角位移進(jìn)行補(bǔ)償?shù)碾p光程對(duì)稱測(cè)量方法，克服了傳統(tǒng)測(cè)量方法在不均勻表面測(cè)量中成像光斑畸變問題。ZHU[8]構(gòu)建了3維輪廓測(cè)量系統(tǒng)的硬件平臺(tái)并利用平臺(tái)測(cè)量了體積。因此，為提高裝車的效率和精度，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化稱重計(jì)量，考慮煤礦行業(yè)向智能化、自動(dòng)化、集成化趨勢(shì)發(fā)展。本文中基于激光三角法提出一種對(duì)運(yùn)動(dòng)中的矸石車進(jìn)行裝載量自動(dòng)檢測(cè)的方法。

1 測(cè)量系統(tǒng)組成

本文中所用的測(cè)量系統(tǒng)由激光器、電荷藕合器件(charge-coupled device,CCD)相機(jī)及個(gè)人計(jì)算機(jī)(personal computer，PC)組成，在系統(tǒng)測(cè)量過程中，裝載工作結(jié)束后矸石車沿固定行車路線低速前行，CCD相機(jī)與激光器保持固定不動(dòng)，PC機(jī)對(duì)CCD相機(jī)采集的車輛裝載表面輪廓圖像進(jìn)行處理，根據(jù)圖像處理計(jì)算出裝載矸石的體積，再乘以裝載系數(shù)，即得出該輛車矸石的裝載量。

如圖1所示，將激光器和相機(jī)固定在架子上，激光器垂直投射于被測(cè)矸石表面，相機(jī)與激光器在同一高度平面并以一定角度接收來(lái)自被測(cè)表面的漫反射光。當(dāng)系統(tǒng)開始工作時(shí)，運(yùn)矸車輛在激光器和CCD相機(jī)的下方沿著同一方向運(yùn)動(dòng)，激光器投射在矸石裝載表面一條激光線，CCD相機(jī)能夠?qū)崟r(shí)地采集投射到矸石表面的激光條紋信息，把采集的圖像信息存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中，之后提取出每張圖像上的激光條紋中心線在每幅圖像的坐標(biāo)，再利用提前標(biāo)定的系統(tǒng)參量，將中心點(diǎn)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成矸石表面的點(diǎn)坐標(biāo)，通過黎曼積分計(jì)算出車輛裝載矸石的體積值。測(cè)量系統(tǒng)的具體工作流程如圖2所示。

Fig.1 Schematic diagram of measurement system structure

Fig.2 System measurement process flow chart

2 裝載量測(cè)量原理

根據(jù)實(shí)際工況情況，本文中采用直射式三角測(cè)量法[9]，其測(cè)量原理如圖3所示。激光器發(fā)射出的激光束垂直照射于被測(cè)物體，當(dāng)被測(cè)物體縱向移動(dòng)時(shí)，使得激光投射位置相對(duì)于被測(cè)物體所處背景始終不變，且為使圖像傳感器上成像清晰，透鏡光軸與圖像傳感器之間要形成一定的夾角。

Fig.3 Principle of direct laser triangulation measurement

圖3中，設(shè)D0所處的平面為基準(zhǔn)面，A0表示基準(zhǔn)像點(diǎn)，D1為激光線在被測(cè)表面反射點(diǎn)，A1為D1經(jīng)成像透鏡在圖像傳感器的像點(diǎn)，則A0A1的距離δ為D0D1經(jīng)透鏡成像在圖像傳感器上的偏移量，大小可由圖像傳感器計(jì)算得到,θ為入射光與反射光之間的角度，α為圖像傳感器和成像透鏡光軸之間的角度，l1為透鏡法線與光路交點(diǎn)到像在圖像傳感器上位移后位置的距離，即OA1,l2為透鏡法線與光路交點(diǎn)到待測(cè)點(diǎn)位移后位置的距離，即OD1。根據(jù)三角形相似原理，則被測(cè)表面上的點(diǎn)D1距離基準(zhǔn)面的高度Δd可以通過下式表示為：

(1)

3 圖像預(yù)處理與裝載量計(jì)算

3.1 圖像預(yù)處理

受環(huán)境光照等因素的影響[10]，測(cè)量系統(tǒng)中采用的光電檢測(cè)設(shè)備直接獲取的圖像容易產(chǎn)生比較大的噪聲，雖然通過一些物理措施如增加遮光罩隔離自然光等，可以在一定程度上提升采集圖像的質(zhì)量，但直接在原始獲取的圖像中進(jìn)行特征提取，會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的可靠性和精度降低，因此需對(duì)圖像進(jìn)行濾波，來(lái)降低對(duì)結(jié)果的干擾。

3.1.1 圖像濾波 圖像濾波是降低噪聲影響的主要方法，其工作原理是選用適合的濾波方法，保證在降低噪聲干擾的前提下將原圖的重要信息保留下來(lái)。依據(jù)圖像像素的灰度值來(lái)對(duì)像素展開二次計(jì)算的方法稱為空間域?yàn)V波，常用空間域?yàn)V波的3種濾波方式分別是均值濾波、中值濾波和高斯濾波[11-14]，下面對(duì)3種濾波效果進(jìn)行橫向比較選擇。

對(duì)比圖4發(fā)現(xiàn)，中值濾波相較于其它兩種方法而言，圖像模糊程度較小，更能保持圖像的整體細(xì)節(jié)。另外，由于汽運(yùn)排矸工作大多在夜晚進(jìn)行以及相機(jī)在大視野中的圖片采集會(huì)伴隨著圖像切割整合，圖像的噪聲類型多是椒鹽噪聲，而中值濾波對(duì)椒鹽噪聲處理的效果最佳。因此，選用中值濾波法作為系統(tǒng)的濾波方法。

Fig.4 Comparison chart of different filtering methods

3.1.2 圖像分割 在提取結(jié)構(gòu)光條紋中心前應(yīng)該先分割出光條的有效區(qū)域，合理地劃分光條有效區(qū)域可以避免因有效區(qū)域過小導(dǎo)致的光條信息缺失或因有效區(qū)域過大增加計(jì)算處理時(shí)間[15-16]。本文中所用的激光光源屬于結(jié)構(gòu)光，通過降低背景光就能容易區(qū)分激光條紋和背景光，采用閾值分割法更為易于分割。而最佳閾值一般通過Otsu算法確定，根據(jù)Otsu算法，求解最佳閾值過程見下[17]。

以圖像I(x，y)為例，假設(shè)所提取的目標(biāo)對(duì)象與背景的分割閾值為T，目標(biāo)對(duì)象像素點(diǎn)數(shù)占圖像總像素點(diǎn)數(shù)的比重記為ω0；灰度均值為μ0；同理，背景像素點(diǎn)數(shù)占圖像總像素點(diǎn)數(shù)的比重為ω1；灰度均值為μ1；整幅圖像的灰度均值為μ；對(duì)應(yīng)的類間方差值為g，取大小為M×N的背景較暗圖像，在整幅圖像中，灰度值小于分割閾值T的像素個(gè)數(shù)記為N0，大于分割閾值T的像素個(gè)數(shù)記為N1，則有：

(2)

μ=ω0μ0+ω1μ1

(3)

g=ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2

(4)

將(3)式代入(4)式，化簡(jiǎn)可得：g=ω0ω1(μ0-μ1)2。類間方差值g的大小與圖像中目標(biāo)對(duì)象和背景的差別成正比關(guān)系。因此，當(dāng)所取閾值的分割使類間方差最大時(shí)，錯(cuò)分的概率最小。采用遍歷的方法得到類間方差的最大值，對(duì)應(yīng)閾值T即為所求最佳閾值?；贠tsu算法的閾值分割效果如圖5所示。其方法可將車輛的車廂和車頭分割出來(lái)，提取出的車廂可以把邊緣和矸石料堆區(qū)分出來(lái)。

Fig.5 Threshold segmentation effect based on Otsu algorithm

3.2 激光條紋中心提取

由于激光條紋上各點(diǎn)一般都不是單像素點(diǎn)，利用線激光進(jìn)行測(cè)量時(shí)存在大量的冗余信息，導(dǎo)致計(jì)算處理難度大。為此需要對(duì)激光條紋進(jìn)行提取中心線，本文中選用基于骨架的灰度重心法提取激光條紋中心，其原理是根據(jù)線結(jié)構(gòu)光的高斯分布性質(zhì)，一般可認(rèn)為細(xì)化提取后的中軸基本位于光線的重心位置，利用細(xì)化后的曲線來(lái)代替灰度重心具有較好的準(zhǔn)確性。但是為了獲得更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，采用了灰度重心法進(jìn)一步處理細(xì)化后的曲線，以得到準(zhǔn)確的激光線的重心線[18-20]，其原理圖如圖6所示。

Fig.6 The theory of gray-scale center method based on skeleton

基于骨架的灰度重心法的具體實(shí)現(xiàn)過程[21]是先提取激光線的骨架，確定骨架上每一點(diǎn)的法線方向。法線方向的確定方法是沿著骨架依次選定一定區(qū)域的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合，此區(qū)域要足夠小以反映曲線的局部特征，又要大到利于曲線的總體走勢(shì)，一般取10個(gè)像素；鑒于細(xì)化曲線局部一般比較平滑，常選用y=ax2+bx+c進(jìn)行2階擬合，于是(x0，y0)點(diǎn)的斜率為t=2ax0+b。若t=0，則加權(quán)平均方向?yàn)閥方向；若t≠0，則(x0，y0)點(diǎn)的法線斜率為k=-1/t，此時(shí)加權(quán)平均方向即為法線方向。計(jì)算出骨架上各點(diǎn)的法線方向之后，求取激光帶在其法線方向上的灰度分布；最后利用灰度重心法求出該分布的重心位置，即為被測(cè)物體在該處的輪廓點(diǎn)位置，將這些輪廓點(diǎn)連接起來(lái)形成新輪廓線。

圖7為基于骨架的灰度重心法提取的條紋中心。該方法可以處理情況復(fù)雜的線結(jié)構(gòu)光光條圖像，減少激光條紋中的冗余信息。對(duì)于矸石車裝載量的激光條紋提取來(lái)說(shuō)，很大程度地避免了因?yàn)榧す鈼l紋不均勻性導(dǎo)致的計(jì)算誤差，且提高了計(jì)算效率。

Fig.7 Extraction result of laser stripe centerline

3.3 裝載量體積計(jì)算

將空間中的待測(cè)物體用平行于xOy面的截面進(jìn)行切割且在z軸的投影長(zhǎng)度設(shè)為l，物體被均勻地分割成n個(gè)截面積設(shè)為Si的柱體，則空間中待測(cè)物體體積可表示為[6]：

(5)

由此可知，只要準(zhǔn)確求出每個(gè)截面的面積Si，就可以得到空間待測(cè)物體的體積。由于實(shí)際裝車工作中，矸石在車廂內(nèi)堆積呈圓錐狀且堆積高度會(huì)超出車廂高度，因此以車廂高度為分界線將車廂分為上下兩部分，

Fig.8 Volume calculation principle diagram

如圖8a所示。下部分由于車廂的尺寸約束為規(guī)則面，上部分的裝載截面為不規(guī)則面，選車廂上邊沿為基準(zhǔn)面，采集圖像中激光輪廓的每個(gè)像素相對(duì)于基準(zhǔn)面的高Δd可以通過(1)式來(lái)計(jì)算，如圖8b所示。因此可知截面面積Si為下部分的常數(shù)面積C1與上部分的不規(guī)則面積C2之和，對(duì)上部分不規(guī)則橫截面利用黎曼積分法來(lái)求面積C2。

設(shè)車廂上部分裝車截面在xOy坐標(biāo)軸用函數(shù)表達(dá)式f(x)代替，將f(x)在x軸上的區(qū)間[x0,xm]進(jìn)行m等分。則每個(gè)小區(qū)間的寬度為：

L=(xm-x0)/m

(6)

且各點(diǎn)之間的橫坐標(biāo)有x0

gj=L·f(xj)

(7)

第i張圖片的截面積C2為：

(8)

由此可知，在上述的計(jì)算中等分的小區(qū)間越多，所求出來(lái)的截面積越接近C2的真實(shí)面積，計(jì)算出來(lái)的裝載體積也更準(zhǔn)確。

4 系統(tǒng)搭建與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)搭建

汽運(yùn)矸石裝載體積測(cè)量系統(tǒng)是在矸石汽運(yùn)自動(dòng)裝車結(jié)束后需要檢測(cè)裝載量的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的情況，系統(tǒng)搭建的基本要求為：(1)檢測(cè)對(duì)象。滿載矸石的前四后八式貨車，車頭長(zhǎng)2.1m，車廂長(zhǎng)寬高尺寸為8.1m×2.6m×2.3m，其中車廂距地高為1.3m；(2)檢測(cè)指標(biāo)。對(duì)運(yùn)動(dòng)的貨車進(jìn)行掃描，獲取車廂內(nèi)煤矸石的3維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，計(jì)算其體積大小，結(jié)果誤差為±4%;(3)車輛運(yùn)行速率為2m/s～4m/s。

結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況和要求，本系統(tǒng)中所用激光器和CCD相機(jī)的型號(hào)以及參量如表1所示。

Table 1 Hardware selection parameter table

本系統(tǒng)中采用激光器垂直與被測(cè)物體表面投射激光束相機(jī)以一定角度觀察被測(cè)物體的方式搭建硬件，結(jié)合實(shí)際要求經(jīng)過計(jì)算相機(jī)與激光器以圖9中所示的方式布置。激光器的光束垂直投射于車廂表面，相機(jī)以角度60°采集由被測(cè)物體表面反射而來(lái)的光線，相機(jī)與激光器在同一高度并相距3117mm，檢測(cè)高度距被測(cè)物體表面1800mm，這樣搭建相機(jī)的檢測(cè)范圍符合系統(tǒng)的要求，CCD相機(jī)視野如圖10所示。

Fig.9 On-site measurement system construction

Fig.10 CCD camera field of view

4.2 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的具體過程是安排10輛滿載矸石的貨車，先經(jīng)過測(cè)量系統(tǒng)得出測(cè)量數(shù)據(jù)，后經(jīng)過地磅得出稱重?cái)?shù)據(jù)。由于測(cè)量系統(tǒng)得出的最后數(shù)據(jù)是體積，需要乘以相應(yīng)系數(shù)換算成重量進(jìn)行比較，系數(shù)的選取是根據(jù)用滿載矸石車輛的稱重值分別除以對(duì)應(yīng)的測(cè)量值，再取其多次結(jié)果的平均值作為測(cè)量系統(tǒng)的裝載系數(shù)值，經(jīng)多次實(shí)驗(yàn)將裝載系數(shù)取為1.32t/m3。最后對(duì)比10輛滿載矸石的貨車的測(cè)量數(shù)據(jù)與稱重?cái)?shù)據(jù)，得出誤差范圍，如圖11所示。

Fig.11 Comparison chart of measurement data and weighing data

由圖11可知，裝載體積測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量值與地磅稱重后的重量值之間存在誤差，但整體誤差范圍在2%～4%之間，符合現(xiàn)場(chǎng)精度誤差小于4%的測(cè)量使用要求，驗(yàn)證基于激光三角法的煤矸石裝載體積測(cè)量系統(tǒng)滿足對(duì)于排矸車輛非勻速運(yùn)行的條件下，實(shí)現(xiàn)無(wú)接觸式裝載體積測(cè)量要求。

4.3 誤差分析

由于排矸作業(yè)的工況條件較為復(fù)雜，外界干擾影響因素較多，誤差來(lái)源主要有：(1)裝載誤差。煤矸石是塊狀固體，在車廂裝載堆積過程中，中間存在縫隙,本文中提出的方法主要檢測(cè)車廂裝載表面，對(duì)內(nèi)部縫隙的處理不足，導(dǎo)致測(cè)量值與稱重值存在誤差，此類誤差可以通過調(diào)整裝載系數(shù)降低;(2)系統(tǒng)標(biāo)定誤差。排矸所用車輛的車廂尺寸由于車輛型號(hào)的不同存在一定的差別，系統(tǒng)最初標(biāo)定時(shí)的數(shù)據(jù)無(wú)法對(duì)每輛車都適用,對(duì)于這種誤差，需要通過多次反復(fù)測(cè)量與選取更多的標(biāo)定數(shù)據(jù)來(lái)降低誤差的影;(3)車輛速度與位置誤差。車速的過快、過慢及不均勻和車輛經(jīng)過采集位置時(shí)左右偏移都會(huì)影響圖像采集效果，如圖12所示,車速的影響主要是將車輛的采集圖像拉長(zhǎng)或縮短，無(wú)法準(zhǔn)確地處理有效信息；而車輛位置的偏差則直接引起有效信息的缺失，降低此類誤差，除規(guī)范車輛行駛之外，也適當(dāng)增大相機(jī)采集視野來(lái)避免因車輛位置偏移導(dǎo)致的有效信息缺失;(4)垂直振幅誤差。由于系統(tǒng)標(biāo)定時(shí)采取空車標(biāo)定，實(shí)際測(cè)量時(shí)檢測(cè)對(duì)象是滿載矸石的重車，輪胎的承重變形、路面的凹凸不平均會(huì)導(dǎo)致車輛相對(duì)于坐標(biāo)原點(diǎn)的高度距離發(fā)生變化，這些影響因素統(tǒng)稱為垂直振幅誤差。

Fig.12 The influence of vehicle speed and position

為了降低因車輛的垂直振幅影響而帶來(lái)的誤差，除了以車廂上邊沿設(shè)置基準(zhǔn)面，獲得裝載表面相較于車廂邊沿的高度值計(jì)算體積外，還需要重復(fù)對(duì)同一輛車進(jìn)行多次滿載狀態(tài)下的圖像采集，分析CCD相機(jī)采集的深度圖，對(duì)檢測(cè)高度的算法進(jìn)行修正。

5 結(jié) 論

提出了一個(gè)基于激光三角法的煤矸石裝載體積方法。主要采用線結(jié)構(gòu)光掃描與單目視覺相結(jié)合的方式，選用線結(jié)構(gòu)光作為系統(tǒng)測(cè)量光源，根據(jù)系統(tǒng)工作環(huán)境，選用直射式三角測(cè)量法，并選取了大功率、大范圍的激光器和CCD相機(jī)來(lái)檢測(cè)貨車的矸石裝載體積,實(shí)現(xiàn)了矸石裝載表面的3維重建，利用3維點(diǎn)云積分得到裝載體積。

(1)首先對(duì)CCD相機(jī)采集的圖像使用中值濾波的方法降低噪聲對(duì)結(jié)果的影響，再選擇基于Otsu算法的閾值分割法對(duì)車輛整體圖像進(jìn)行有效區(qū)域的提取，最終將車頭與車廂分割，縮小處理區(qū)域；最后采用基于骨架的灰度重心法提取激光條紋的中心，去除冗余信息，加快圖像處理速度；最后通過處理及計(jì)算相應(yīng)信息，得到該車輛的矸石裝載量。

(2)完成矸石裝載量測(cè)量系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)搭建與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過多次多輛車的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)，將系統(tǒng)測(cè)量數(shù)據(jù)與地磅稱重?cái)?shù)據(jù)對(duì)比，結(jié)果誤差在2%～4%之間，滿足現(xiàn)場(chǎng)使用要求。分析結(jié)果誤差的產(chǎn)生原因，提出了誤差修正的方法。

下一步目標(biāo)是進(jìn)一步優(yōu)化算法，加快運(yùn)算速度，提高運(yùn)算精度。