韓 斌

（山西寧武大運(yùn)華盛南溝煤業(yè)有限公司，山西 寧武 036700）

引言

皮帶輸送機(jī)廣泛應(yīng)用于各種礦山現(xiàn)場(chǎng)，如從工作面的煤炭長(zhǎng)距離運(yùn)輸?shù)郊庸S(chǎng)。輸送帶是帶式輸送機(jī)的核心部件，其狀態(tài)直接影響到輸送機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。在采煤過(guò)程中，輸送帶可能會(huì)被片巖、金屬螺栓等硬雜質(zhì)所撕裂。此外，皮帶的縱向撕裂比水平撕裂更經(jīng)常發(fā)生。一旦皮帶縱向撕裂，可能會(huì)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，威脅到工人的安全。輸送帶的損壞通常是由多種因素造成的。研究人員提出了各種方法來(lái)模擬輸送帶的應(yīng)力和應(yīng)變條件。例如，Taraba 建立了一個(gè)數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬動(dòng)力對(duì)輸送帶應(yīng)力和應(yīng)變條件的影響[1-2]。Marasová 建立模型，模擬輸送帶覆蓋層在動(dòng)力作用下的損傷[3]。Grincova 提出了一種測(cè)量各種沖擊載荷對(duì)皮帶影響的方法，但上述方法主要是模擬各種因素對(duì)輸送機(jī)的影響帶[4]。

然而，上述方法不能對(duì)皮帶撕裂進(jìn)行預(yù)警。為解決這一問(wèn)題，喬還提出了一種可見(jiàn)光與紅外相結(jié)合的實(shí)時(shí)系統(tǒng)視覺(jué)用于皮帶的縱向撕裂檢測(cè)[5-7]。該系統(tǒng)根據(jù)紅外圖像的直方圖和固定的閾值檢測(cè)皮帶撕裂。然而，由于工作環(huán)境和運(yùn)行時(shí)間等因素，閾值可能會(huì)發(fā)生變化，從而導(dǎo)致該方法的通用性較差。

通常，帶式輸送機(jī)運(yùn)行在塵土飛揚(yáng)和光線(xiàn)較暗的環(huán)境中，導(dǎo)致很難捕捉到清晰可見(jiàn)的輸送帶圖像。因此，基于可見(jiàn)圖像的淚液檢測(cè)系統(tǒng)在這種情況下不能很好地工作。然而，紅外攝像機(jī)在這種工作條件下仍然可以獲得高質(zhì)量的紅外圖像。

本文提出一種基于紅外視覺(jué)的皮帶縱向撕裂預(yù)警方法。該方法首先利用紅外攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集。然后對(duì)紅外圖像進(jìn)行高斯濾波、圖像二值化、形態(tài)學(xué)處理等操作。最后，在二值化圖像中檢測(cè)連通分量，根據(jù)被連接部件的檢測(cè)結(jié)果，確定是否需要發(fā)出撕裂預(yù)警。

1 預(yù)警方法的提出

由于傳送帶是黑色的，其工作環(huán)境通常布滿(mǎn)灰塵，很難用可見(jiàn)光相機(jī)捕捉清晰的傳送帶撕裂圖像。但是如果傳送帶受到尖銳堅(jiān)硬物體的摩擦，傳送帶摩擦部分的溫度會(huì)顯著升高，而這種現(xiàn)象是可以通過(guò)紅外攝像機(jī)捕捉到的，可以方便地進(jìn)行撕裂預(yù)警，因此可以基于紅外視覺(jué)進(jìn)行撕裂預(yù)警。輸送帶和縱向撕裂的紅外圖像分別如圖1 所示。從圖1 可以看出，正常帶紅外圖像的灰度值沒(méi)有明顯差異。而輸送帶摩擦部分在紅外圖像上形成了明顯的亮帶，其灰度值明顯大于紅外圖像中其他區(qū)域。在上述分析的基礎(chǔ)上，提出了一種基于紅外視覺(jué)的輸送帶撕裂實(shí)時(shí)預(yù)警方法。

圖1 正常撕裂帶和縱向撕裂帶的紅外圖像

2 預(yù)警方法理論分析

本文所提出的方法主要包括以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：紅外圖像采集、圖像平滑化、圖像二值化、圖像形態(tài)學(xué)處理、連通分量檢測(cè)和撕裂預(yù)警判定。

最初，紅外圖像是由傳送帶下的紅外攝像機(jī)捕獲的。為了減輕噪聲對(duì)紅外圖像的影響，對(duì)紅外圖像進(jìn)行高斯濾波平滑處理。為了減少算法的運(yùn)行時(shí)間，提高算法的性能，根據(jù)紅外圖像的垂直投影提取圖像的感興趣區(qū)域。然后，通過(guò)本文所提出的算法對(duì)ROI 區(qū)域進(jìn)行二值化。為了消除小尺寸的孤立區(qū)域，對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理。然后，在二值化后的圖像上檢測(cè)連通分量。最終，是否發(fā)出撕裂預(yù)警取決于連接組件的檢測(cè)結(jié)果。如果出現(xiàn)皮帶撕裂預(yù)警，輸送機(jī)將立即停機(jī)。

紅外攝像機(jī)采集的皮帶紅外圖像可能受到噪聲污染。為了減輕噪聲的影響，對(duì)紅外圖像進(jìn)行了二維高斯濾波平滑處理。

二值化圖像是連通組件檢測(cè)的前提。二值化閾值對(duì)圖像二值化有重要影響。OTSU 是一種應(yīng)用廣泛的灰度圖像自動(dòng)閾值選擇方法。但是OTSU 是根據(jù)當(dāng)前灰度圖像的直方圖來(lái)計(jì)算閾值的，并沒(méi)有考慮圖像之間的相關(guān)性。為了進(jìn)一步提高閾值計(jì)算的速度，提高紅外圖像二值化的質(zhì)量，本文提出了一種簡(jiǎn)單的紅外圖像二值化自動(dòng)閾值選擇算法。該方法基于當(dāng)前圖像的灰度直方圖計(jì)算一個(gè)閾值，并使用該閾值對(duì)下一個(gè)相鄰圖像進(jìn)行二值化。換句話(huà)說(shuō)，該方法是根據(jù)相鄰的前一幅圖像計(jì)算當(dāng)前圖像的二值化閾值。

3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建和結(jié)果分析

為了評(píng)價(jià)該方法的性能和有效性，在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了輸送帶縱向撕裂實(shí)驗(yàn)。

3.1 實(shí)驗(yàn)裝置

如圖2 所示，實(shí)驗(yàn)室安裝了輸送帶縱向撕裂實(shí)驗(yàn)裝置。實(shí)驗(yàn)裝置包括一條輸送帶，輸送帶寬度為0.8 m，長(zhǎng)度為12 m。輸送機(jī)的速度為3 m/s，接近煤礦實(shí)際使用的速度。傳送帶由一根鋼棒摩擦來(lái)模擬傳送帶被煤中的尖銳物體摩擦的場(chǎng)景。腰帶下方安裝紅外攝像頭，獲取分辨率為320*256@30fps的紅外圖像。紅外圖像通過(guò)Eth-傳輸?shù)絇C機(jī)，CPU為i7-8550u，內(nèi)存為16g，ssd為240g并采用基于Win10、QT5.6、OpenCV 開(kāi)發(fā)的方法進(jìn)行處理。紅外攝像機(jī)與鋼棒的安裝位置如圖3 所示。

圖2 輸送帶縱向撕裂實(shí)驗(yàn)裝置

圖3 紅外攝像機(jī)和鋼棒的安裝位置

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

首先評(píng)估ROI 操作對(duì)方法性能的影響，拍攝了兩段三分鐘的紅外視頻，分別是皮帶正常工作和鋼棍摩擦皮帶。然后分別對(duì)紅外視頻進(jìn)行有ROI 操作和無(wú)ROI 操作的處理。為了得到公平的結(jié)果，上述過(guò)程重復(fù)了三次，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 該方法進(jìn)行了有ROI 操作和無(wú)ROI 操作的實(shí)驗(yàn)

從表1 可以看出，當(dāng)皮帶工作正常時(shí)有ROI 操作的方法和沒(méi)有ROI 操作的方法具有相似的檢測(cè)精度。然而，當(dāng)皮帶被鋒利的鋼棍摩擦?xí)r，有ROI 操作的方法比沒(méi)有ROI 操作的方法檢測(cè)精度更高。對(duì)ROI的處理，有ROI 操作的方法比沒(méi)有ROI 操作的方法需要更多的時(shí)間，但兩種方法的時(shí)間差非常小。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ROI 操作需要一定的時(shí)間，但可以顯著提高輸送帶撕裂預(yù)警的檢測(cè)精度。因此，方法采用ROI 操作，并在輸送帶撕裂預(yù)警檢測(cè)之前進(jìn)行。

本文提出了一種新穎、簡(jiǎn)單的紅外圖像二值化閾值自動(dòng)選擇算法。為了評(píng)估該方法的有效性，分別用OTSU 方法和自動(dòng)閾值選擇算法進(jìn)行了皮帶撕裂預(yù)警實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 基于OTSU 方法和基于閾值自動(dòng)選擇算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從表2 可以看出，該算法的平均檢測(cè)精度達(dá)到了99.22%，優(yōu)于基于OTSU的平均檢測(cè)精度為99.09%的方法。同樣，在傳送帶正常工作的測(cè)試場(chǎng)景中也給出了這一事實(shí)?？傊?，使用閾值選擇算法的方法不僅比OTSU 方法具有更好的檢測(cè)精度，而且該方法比OTSU 方法需要更少的時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性。

在本節(jié)中，評(píng)估了ROI 操作和自動(dòng)閾值選擇算法對(duì)所提方法性能的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ROI 處理可以有效提高本方法的撕裂預(yù)警精度。紅外圖像二值化自動(dòng)閾值選擇算法不僅比OTSU 算法工作速度快，而且表現(xiàn)出比OTSU 算法更好的性能。

4 結(jié)語(yǔ)

與以往的方法不同，本文提出的輸送帶縱向撕裂預(yù)警方法，只需要一臺(tái)紅外攝像機(jī)采集圖像，并對(duì)紅外圖像進(jìn)行分析，就可以確定是否需要發(fā)布輸送帶撕裂預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明所提出的方法的性能和有效性，以及所提出的方法能夠滿(mǎn)足實(shí)時(shí)系統(tǒng)的要求。