胡而已

(1.應(yīng)急管理部信息研究院，北京 100029；2.中國礦業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

帶式輸送機(jī)運(yùn)輸是目前礦井生產(chǎn)的主要煤炭運(yùn)送方式，煤礦主運(yùn)輸系統(tǒng)智能化是智能煤礦建設(shè)的關(guān)鍵一環(huán)。通過智能感知、自主決策、自適應(yīng)控制等新技術(shù)手段可實(shí)現(xiàn)帶式輸送機(jī)節(jié)能高效運(yùn)行，對提高煤礦生產(chǎn)效率、降低企業(yè)成本、提升安全生產(chǎn)水平具有重要意義[1]。目前，變頻調(diào)速技術(shù)在煤礦生產(chǎn)部分領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用，然而在實(shí)際礦井生產(chǎn)過程中針對帶式輸送機(jī)的智能調(diào)速應(yīng)用仍處于探索階段，其關(guān)鍵核心技術(shù)是如何精準(zhǔn)快速地獲取輸送帶上實(shí)時(shí)運(yùn)煤量信息，由此動態(tài)調(diào)整輸送帶運(yùn)速，實(shí)現(xiàn)多拉快跑、節(jié)能高效[2，3]。

目前報(bào)道的煤流量檢測方法有電子皮帶秤、核子秤、超聲波探測、激光掃描、機(jī)器視覺檢測等。其中，電子皮帶秤是接觸式測量，其準(zhǔn)確度高但可靠性較差[4]；核子秤則是利用物料對γ射線束吸收的原理實(shí)現(xiàn)了非接觸測量[5]，但采用放射性物質(zhì)存在安全隱患[6]；超聲波探測是通過反射聲波實(shí)現(xiàn)煤流量檢測，在煤礦生產(chǎn)的復(fù)雜環(huán)境中，其抗干擾性能和準(zhǔn)確性較差[7]。此外，部分學(xué)者采用激光雷達(dá)三維掃描法開展了煤流量監(jiān)測技術(shù)研究，但該方法高度依賴激光雷達(dá)的精度，成本較高、穩(wěn)定性有待進(jìn)一步工程檢驗(yàn)[8]。同時(shí)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理算法的進(jìn)步，部分學(xué)者開始嘗試通過機(jī)器視覺手段進(jìn)行帶式輸送機(jī)煤流量監(jiān)測研究，如：李萍等[9]提出了一種基于機(jī)器視覺測量的散狀物料動態(tài)計(jì)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)；袁娜等[10]采用雙面視覺方法，獲取被測物料圖像序列，采用積分運(yùn)算實(shí)現(xiàn)物料的動態(tài)計(jì)量?？傮w來看，機(jī)器視覺法的測量精度相對激光雷達(dá)掃描要低。

因此，本文嘗試將傳統(tǒng)激光三角法測量[11]的原理和機(jī)器視覺算法相結(jié)合，研究了一種融合激光和視覺技術(shù)的煤流量掃描測量方法，提供了輸送帶運(yùn)煤量參數(shù)在線測量新手段。

1 測量方法基本原理

激光三角法[12]是工程測量領(lǐng)域常用的距離或物體高度測量手段，通過將一束激光以一定的入射角投射到待測物體上，激光在目標(biāo)物表面發(fā)生漫反射，從觀察者角度利用CCD相機(jī)等成像設(shè)備可捕獲到明顯的光斑圖案。當(dāng)運(yùn)動物體表面高度發(fā)生變化時(shí)，光斑圖案在圖像系統(tǒng)中的相對位置也隨之發(fā)生改變，由此可通過計(jì)算光斑位移量來測量物體的表面高度信息。

激光三角測量可分為直射式和斜射式不同的光路布置方式。以激光斜射式為例，如圖1所示，線激光以一定角度投射，CCD相機(jī)軸線垂直于被測物表面，A點(diǎn)為參考載物平面上的投影點(diǎn)，相機(jī)光軸交傳感器于O1點(diǎn)，h為被測物體實(shí)際高度，H表示鏡頭中心與參考平面之間垂直距離，OO1為CCD相機(jī)成像中心與鏡頭之間距離，投射激光束AC與相機(jī)鏡頭光軸OA之間夾角為β，O1C1即為CCD相機(jī)成像平面上的光斑移動量。

圖1 激光斜射式原理圖

令O1C1=h′，O1O=ξ，則式(1)可以改寫為：

在ΔABC中，

BC=h·tanβ(3)

聯(lián)立式(2)、式(3)可得：

由此，被測目標(biāo)物體的高度可由下式計(jì)算：

當(dāng)測量裝置固定后，可通過標(biāo)定獲得測量系統(tǒng)的光學(xué)和相機(jī)視覺參數(shù)，從而建立光斑移動量與物體測量高度間的對應(yīng)關(guān)系，其中光斑移動量采用機(jī)器視覺手段自動計(jì)算。

在實(shí)際工程測量過程中，采用線束激光投影，投影光斑在待測物體上形成一條線狀光斑，通過計(jì)算激光光斑上每一點(diǎn)的投影高度，采用黎曼和運(yùn)算將每點(diǎn)的高度累加得到輪廓投影的截面積。由于數(shù)字圖像中每個(gè)像素點(diǎn)坐標(biāo)是離散的，像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)由相機(jī)的分辨率所決定。因此，煤堆截面像素面積的離散表達(dá)式為：

式中，n代表激光線所占的像素個(gè)數(shù)，M和N表示激光線起點(diǎn)和終點(diǎn)所代表像素的橫坐標(biāo)。則煤堆真實(shí)截面積可表示為：

式中，K為坐標(biāo)轉(zhuǎn)換系數(shù)。

設(shè)帶式輸送機(jī)以v(t)的速度水平運(yùn)動輸送煤塊，且S(1)，S(2)，…，S(n)表示為第1，2，…，n幀激光中心線所包圍的煤堆截面輪廓截面積，設(shè)第t幀煤堆截面積為S(t)，則在t時(shí)間段內(nèi)，煤堆體積為：

式中，τ為相機(jī)的幀率；v(i)為帶式輸送機(jī)的運(yùn)行速度，m/s；n為截面積個(gè)數(shù)。

2 實(shí)驗(yàn)測量系統(tǒng)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)布置及測量流程如圖2所示，由工業(yè)相機(jī)和線束激光器構(gòu)成三角測量單元，采用斜射方式對帶式輸送機(jī)上的待測物體進(jìn)行線束激光投影，相機(jī)拍攝的圖像序列自動存儲在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行分析。測量前先對測量裝置進(jìn)行標(biāo)定獲得圖像系統(tǒng)的光學(xué)參數(shù)，再采用機(jī)器視覺方法計(jì)算提取激光條紋光斑的變形輪廓，進(jìn)而由變形量計(jì)算獲取輸送帶上待測物體的截面積，當(dāng)帶速已經(jīng)時(shí)即可計(jì)算獲得輸送帶上的物料運(yùn)送量。

圖2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)布置圖

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)中圖像采集裝置由大恒水星系列MER-230面陣相機(jī)、V1214-MP鏡頭組成，相機(jī)像素分辨率為200萬，鏡頭焦距為12.5mm，F(xiàn)值為1∶1.4。投射激光器型號為SL-660-24V，輸出波長660nm。此外，該實(shí)驗(yàn)的圖像處理算法均基于HALCOM軟件平臺開發(fā)。

3 視覺系統(tǒng)標(biāo)定

視覺系統(tǒng)標(biāo)定的實(shí)質(zhì)是為了建立二維圖像像素點(diǎn)與物理空間點(diǎn)之間的對應(yīng)關(guān)系，從而獲得世界坐標(biāo)系(Xw，Yw，Zw)與圖像像素坐標(biāo)系(u，v)之間的轉(zhuǎn)換方程，見式(9)。

式中，X為世界坐標(biāo)系中某點(diǎn)坐標(biāo)；Zc為坐標(biāo)轉(zhuǎn)換系數(shù)；M1、M2分別表示相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)；f為焦距；dx、dy分別為單個(gè)像元高、寬；u0為橫坐標(biāo)值；vx為縱坐標(biāo)值；T、R分別為平移矩陣和旋轉(zhuǎn)矩陣。

采用100mm×100mm圓點(diǎn)型標(biāo)定板進(jìn)行圖像系統(tǒng)標(biāo)定，采集不同擺放姿態(tài)的標(biāo)定圖片共28張，其中第一幅圖像中標(biāo)定板放置于測量參考平面上。

采用專業(yè)圖像處理軟件HALCON對標(biāo)定圖像進(jìn)行處理，從而提取相機(jī)的內(nèi)、外參數(shù)。計(jì)算獲得的相機(jī)參數(shù)分別見表1、表2。其中，Δx、Δy、Δz分別是相機(jī)在x、y、z軸上的平移距離；α、θ、γ分別是繞相機(jī)坐標(biāo)系x、y、z軸的旋轉(zhuǎn)角度。

表1 工業(yè)相機(jī)內(nèi)部參數(shù)

表2 工業(yè)相機(jī)外部參數(shù)

由于視覺系統(tǒng)的圖像畸變可導(dǎo)致系統(tǒng)測量誤差，所以需要通過標(biāo)定后獲得的相機(jī)內(nèi)外參數(shù)，對視覺系統(tǒng)采集的圖像進(jìn)行矯正，矯正前后效果如圖3所示。

圖3 圖像矯正

在矯正后的圖像中任取兩點(diǎn)，其像素坐標(biāo)分別設(shè)為(u1，v1)和(u2，v2)，通過HALCON算子image_points_to_world_plane分別將其像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為世界坐標(biāo)(x1，y1)和(x2，y2)，并分別計(jì)算兩點(diǎn)間的像素距離d1和世界坐標(biāo)距離d2。

定義單位像素對應(yīng)的世界坐標(biāo)距離為K，則由此可獲得圖像測量系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換系數(shù)K值。

K=d2/d1(12)

4 激光光斑圖像處理

為快速測量計(jì)算帶式輸送機(jī)上方的運(yùn)煤量，采用線束激光方式投影，當(dāng)帶式輸送機(jī)空載時(shí)，其表面的激光光斑圖像近似一條沒有變形的直線，如圖4(a)所示，可通過提取該光斑中心線作為基準(zhǔn)線。帶式輸送機(jī)表面運(yùn)煤時(shí)的激光投影光斑如圖4(b)所示，可以看到激光條紋發(fā)生了明顯的變形。在對條紋變形量計(jì)算提取之前，需要對系統(tǒng)采集的數(shù)字圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)、圖像分割，通過提高圖像質(zhì)量來提升測量系統(tǒng)的測量精度。

圖4 帶式輸送機(jī)激光光斑圖像

4.1 圖像濾波增強(qiáng)

由于帶式輸送機(jī)運(yùn)行工況條件較為復(fù)雜，圖像采集系統(tǒng)捕獲的現(xiàn)場激光光斑圖像質(zhì)量不高，從而影響堆煤激光變形光斑條紋的邊緣提取，因此采用HALCON的median_image算子進(jìn)行中值濾波消噪處理，濾波處理后的效果如圖5所示。

圖5 圖像濾波處理結(jié)果

從圖5(b)的灰度直方圖可以看出其圖像灰度值仍集中在低亮度區(qū)域，不利于圖像邊緣檢測和特征提取，因此需要進(jìn)行圖像增強(qiáng)來提高圖像灰度的動態(tài)范圍和對比度，從而提高圖像處理的效率和精度，圖像增強(qiáng)處理后的結(jié)果如圖6所示。

圖6 圖像增強(qiáng)處理結(jié)果

4.2 激光光斑區(qū)域分割

首先采用HALCON的threshold算子將光斑與背景分離，再采用connection算子將待處理圖像分割成一組任意的、不相連的區(qū)域，最終通過面積、坐標(biāo)等特征進(jìn)行有效區(qū)域選擇，選取處理后的有效區(qū)域如圖7所示。

圖7 有效區(qū)域選取

4.3 激光光斑中心線提取

激光光斑的中心線提取是帶式輸送機(jī)煤流量監(jiān)測的關(guān)鍵，由于煤塊的大小、形狀不同，且其表面粗糙不平整，易造成投影激光遮擋，導(dǎo)致圖像中激光光斑形成斷裂。利用形態(tài)學(xué)處理中的膨脹操作可使對象變大，并用于填充對象中的孔隙。對于激光光斑圖像中斷點(diǎn)的修復(fù)，采用HALCON的dilation_circle算子進(jìn)行膨脹處理，選取其膨脹結(jié)構(gòu)元素的半徑為3.5，將膨脹后的圖像再次通過Skeleton算子擬合出該區(qū)域的骨架，應(yīng)用gen_contours_skeleton_xld算子生成骨架輪廓，如圖8所示。最后，計(jì)算提取激光光斑條紋的中心線，如圖9所示。為了獲取輸送帶表面的堆煤輪廓，需要將激光光斑中心線提取結(jié)果與空載情況下的基準(zhǔn)中心線對比分析，獲得激光光斑的相對變形量。

圖8 斷裂形態(tài)學(xué)合并

圖9 激光光斑條紋中心線

5 輸送帶煤流量測量實(shí)驗(yàn)

5.1 系統(tǒng)精度分析

本測量系統(tǒng)的精度主要與激光投射系統(tǒng)的角度、光斑聚焦程度、視覺系統(tǒng)圖像分辨率以及圖像處理算法有關(guān)。通過測量已知高度的標(biāo)準(zhǔn)試件，可綜合評估實(shí)驗(yàn)測量系統(tǒng)的誤差，實(shí)驗(yàn)用試件高度為15cm。在圖像系統(tǒng)視場固定的情況下采集標(biāo)準(zhǔn)試件放置于不同位置下的激光光斑圖，并進(jìn)行物體高度計(jì)算，具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 不同位置下測量結(jié)果

分析表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，本測量系統(tǒng)對標(biāo)準(zhǔn)試件的單點(diǎn)高度測量相對誤差小于0.7%。

為進(jìn)一步驗(yàn)證測量系統(tǒng)的誤差范圍，采用不同形狀的標(biāo)準(zhǔn)試件，將其放置在測量系統(tǒng)的參考平面上，分別對梯形、矩形和三角形標(biāo)準(zhǔn)試件的截面積進(jìn)行實(shí)際測量，并與標(biāo)準(zhǔn)試件的真實(shí)截面積對比分析，具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表4。

表4 不同標(biāo)件截面積測量結(jié)果

分析表4實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得，三種異形試件的測量相對誤差均小于3.3%，因此實(shí)際系統(tǒng)的體積測量誤差在可控范圍內(nèi)，滿足煤礦運(yùn)輸系統(tǒng)煤流量監(jiān)測的工程需要。

5.2 煤流體積測量

在實(shí)際工程測量中圖像系統(tǒng)可采集大量的圖像數(shù)據(jù)，而輸送帶運(yùn)煤量的計(jì)算只需采用等間隔采樣的方法，進(jìn)行圖像處理來預(yù)估真實(shí)的堆煤體積，實(shí)驗(yàn)過程中的圖像采樣間隔設(shè)置為10幀。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，在一定時(shí)間范圍內(nèi)采集了90幀圖像，通過上述算法和圖像處理技術(shù)開展了帶式輸送機(jī)上部堆煤三維重建，重建結(jié)果如圖10所示。

圖10 煤流三維重建

對間隔采樣的9幅圖像激光光斑變形量的測量結(jié)果見表5，由此計(jì)算獲得的煤流采樣截面的面積。其中，圖像系統(tǒng)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換系數(shù)K=0.0523056，激光線束的投射角度為β=68.5°。

表5 間隔采樣測量結(jié)果

已知，采樣相機(jī)采樣的幀率為τ=0.5，帶式輸送機(jī)勻速運(yùn)行速度為v=0.357cm/s。由表5中測量的實(shí)時(shí)煤流截面積和煤流速度可得實(shí)驗(yàn)堆煤體積為：

6 結(jié) 語

本文將激光三角法測量與機(jī)器視覺的圖像處理技術(shù)相融合，提出了一種改進(jìn)的煤流量機(jī)器視覺監(jiān)測方法。搭建了激光掃描圖像分析實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，研究了圖像視覺系統(tǒng)的內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定方法，通過圖像濾波增強(qiáng)、激光光斑有效區(qū)域分割等圖像處理算法提取了光斑條紋中心線，并基于形態(tài)學(xué)算法進(jìn)行了激光條紋中心線的斷點(diǎn)連接優(yōu)化，采用黎曼和法計(jì)算了線束激光在輸送帶運(yùn)煤表面的實(shí)時(shí)掃描輪廓面積，結(jié)合帶式輸送機(jī)運(yùn)行參數(shù)計(jì)算獲得實(shí)時(shí)煤流量信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該測量方法精度能夠滿足煤礦主煤流運(yùn)輸系統(tǒng)的煤流量監(jiān)測要求，為下一步基于煤流量實(shí)時(shí)監(jiān)測的帶式輸送機(jī)變頻調(diào)速和智能控制奠定了基礎(chǔ)。