趙佰亭， 龐猛， 賈曉芬

（安徽理工大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，安徽 淮南 232001）

0 引言

我國煤礦的開采深度多分布在600～800 m，但約有2.95萬億t煤炭資源埋深大于1 000 m，占煤炭資源總量的53%，因此，煤炭開采向深立井方向轉(zhuǎn)變是不可避免的趨勢(shì)[1-2]。深立井屬于礦山的咽喉要道，不僅用于提升開采到的煤炭和設(shè)備等，還用于提升下井作業(yè)工人，因此深立井的可靠性尤為重要，需要對(duì)深立井井筒內(nèi)的各種狀況進(jìn)行檢測(cè)[3-5]，以避免重大安全事故，如井筒內(nèi)的有毒氣體濃度過高導(dǎo)致下井工作人員中毒、井筒壁破裂導(dǎo)致礦井坍塌等[6-7]。

深立井內(nèi)部環(huán)境復(fù)雜，能見度低，僅靠人工監(jiān)測(cè)井筒內(nèi)情況不僅耗時(shí)，還可能存在漏看、錯(cuò)看等問題。當(dāng)前深立井井筒數(shù)據(jù)采集大多采用在井筒內(nèi)固定位置安裝傳感器的方式，該方式需要安裝較多傳感器且傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大，不僅對(duì)井筒內(nèi)WiFi網(wǎng)絡(luò)帶寬要求高，還存在不易維護(hù)等問題[8-9]。有研究人員已著手研發(fā)罐道巡檢機(jī)器人[10-11]，但當(dāng)前研發(fā)的機(jī)器人能夠搭載的傳感器數(shù)量較少，且沒有安全保護(hù)裝置，一旦有突發(fā)情況造成機(jī)器人斷電，機(jī)器人很容易失速并滑落脫軌，造成安全隱患。目前的深立井井筒數(shù)據(jù)可視化方案大多采用3D GIS進(jìn)行渲染和顯示，該方式不易移植、開發(fā)周期長(zhǎng)且價(jià)格較高，僅有少數(shù)廠家使用[12-14]。針對(duì)上述問題，設(shè)計(jì)了一種深立井井筒數(shù)據(jù)采集及分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過罐道巡檢機(jī)器人采集井筒數(shù)據(jù)，并對(duì)罐道巡檢機(jī)器人進(jìn)行改進(jìn)，通過增加車輪鎖模塊保證機(jī)器人運(yùn)行過程中的安全性；采用云服務(wù)器加前端可視化面板的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和顯示，在云服務(wù)器端采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）算法對(duì)井壁及罐道進(jìn)行裂縫檢測(cè)，對(duì)前端可視化面板進(jìn)行輕量化處理，以提高系統(tǒng)的便攜性和可移植性。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

深立井井筒數(shù)據(jù)采集及分析系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和分析、上位機(jī)顯示3個(gè)模塊，如圖1所示。

圖1 深立井井筒數(shù)據(jù)采集及分析系統(tǒng)框架Fig.1 Framework of data acquisition and analysis system for deep vertical shaft

數(shù)據(jù)采集模塊采用搭載攝像頭及各種傳感器的罐道巡檢機(jī)器人采集深立井井筒內(nèi)部的各種數(shù)據(jù)。罐道巡檢機(jī)器人電路以STM32F103作為主控芯片，采用3個(gè)紅外攝像頭組合實(shí)現(xiàn)360°視頻數(shù)據(jù)采集，基于光電編碼器數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)器人運(yùn)行速度和距離，從而確定安全隱患位置，并通過WiFi模塊傳輸至云服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以減少機(jī)器人算力和電量損耗。機(jī)器人頭部搭載超聲波測(cè)距模塊，以測(cè)量其與立井底部的距離，當(dāng)距離小于3 m時(shí)，啟動(dòng)反向運(yùn)行程序，循環(huán)檢測(cè)井筒內(nèi)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理和分析模塊通過云服務(wù)器接收罐道巡檢機(jī)器人發(fā)送的各類數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理：溫濕度傳感器和氣體傳感器數(shù)據(jù)直接存儲(chǔ)在相應(yīng)文件夾內(nèi)；視頻數(shù)據(jù)采用CNN進(jìn)行處理，分析罐道和井壁是否出現(xiàn)裂縫、形變等，再將分析結(jié)果存儲(chǔ)在相應(yīng)文件夾內(nèi)。

上位機(jī)顯示模塊采用異步JavaScript和XML（Asynchronous JavaScript and XML，Ajax）從云服務(wù)器定時(shí)讀取數(shù)據(jù)，并采用JavaScript編寫上位機(jī)界面顯示程序。

2 罐道巡檢機(jī)器人結(jié)構(gòu)改進(jìn)

由于井內(nèi)罐道采用剛性材料制成，所以采用磁吸附方式使罐道巡檢機(jī)器人吸附在罐道表面，且磁鐵不直接與罐道表面接觸，布置于距離罐道表面5 mm處，以保證足夠強(qiáng)的磁吸附力。

為了保證罐道巡檢機(jī)器人在井筒內(nèi)順利、安全地采集數(shù)據(jù)，需要給罐道巡檢機(jī)器人安裝車輪鎖裝置。該裝置在發(fā)生以下情況時(shí)工作：① 機(jī)器人在井筒內(nèi)遇到不可控情況造成斷電時(shí)，自動(dòng)啟動(dòng)車輪鎖，將機(jī)器人固定在罐道上，防止失速并滑落脫軌，杜絕因突然斷電造成的安全事故。② 當(dāng)需要在井筒內(nèi)某處長(zhǎng)時(shí)間停留檢測(cè)時(shí)，可通過程序控制雙通道與門開關(guān)，啟動(dòng)車輪鎖，讓機(jī)器人停留在罐道上，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間檢測(cè)。

車輪鎖三維結(jié)構(gòu)如圖2所示。雙通道與門開關(guān)接收來自主控板和穩(wěn)壓器的信號(hào)，當(dāng)接收的任意一個(gè)信號(hào)為低電平時(shí)，斷開繼電器的電源，使帶卡扣的銜鐵卡住齒輪，將齒輪和輪子固定在一起，從而限制機(jī)器人繼續(xù)移動(dòng)。

圖2 罐道巡檢機(jī)器人車輪鎖Fig.2 Wheel lock of cage guide inspection robot

3 數(shù)據(jù)分析及顯示

3.1 環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析

光電編碼器采集罐道巡檢機(jī)器人的運(yùn)行速度，然后通過積分的方式計(jì)算出機(jī)器人所在位置，將位置和溫濕度、可燃?xì)怏w濃度、有毒氣體濃度等數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)，以數(shù)組的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，以方便數(shù)據(jù)提取操作。罐道巡檢機(jī)器人的運(yùn)行速度v0和路程S分別為

式中：C0為機(jī)器人輪子的周長(zhǎng)；M為統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)編碼器的總脈沖數(shù)；M0為車輪旋轉(zhuǎn)1周光電編碼器的脈沖數(shù)；t為統(tǒng)計(jì)時(shí)間；T為從機(jī)器人出發(fā)到計(jì)算路程時(shí)刻的總時(shí)間。

3.2 視頻數(shù)據(jù)分析

視頻數(shù)據(jù)處理流程如圖3所示。對(duì)于攝像頭采集的罐道及井壁視頻，將數(shù)據(jù)傳輸至上位機(jī)后，利用OpenCV按幀提取視頻中的圖像。因?yàn)橄噜弾膱D像相似性較高，所以每隔2幀提取1幀圖像。在紅外圖像增強(qiáng)部分，先對(duì)圖像進(jìn)行多尺度卷積，對(duì)卷積結(jié)果分別進(jìn)行雙通道自適應(yīng)均衡化和自適應(yīng)受限拉普拉斯變換，然后將兩部分結(jié)果融合[15]。對(duì)多尺度卷積結(jié)合雙通道自適應(yīng)均衡化的圖像增強(qiáng)方法進(jìn)行改進(jìn)，將圖像輸入方式改為接收視頻幀提取操作的輸出，實(shí)時(shí)對(duì)視頻流中的紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)。采用基于 U?net和特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature Pyramid Network，F(xiàn)PN）架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)對(duì)增強(qiáng)圖像進(jìn)行裂縫檢測(cè)[16]。如果檢測(cè)到裂縫和形變，則提取該幀圖像并將其命名為拍攝視頻時(shí)罐道巡檢機(jī)器人所在的深度，然后將該幀圖像存儲(chǔ)在相應(yīng)的文件夾內(nèi)。

圖3 視頻數(shù)據(jù)處理流程Fig.3 Processing flow of video data

3.3 數(shù)據(jù)顯示

可視化界面使用JavaScript編寫，采用Visual Studio Code編輯，并使用Echarts實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化，同時(shí)加入互動(dòng)操作。深立井內(nèi)部情況可視化面板如圖4所示。面板左右兩側(cè)分別顯示井筒近7 d罐籠升降次數(shù)、出煤量、下井工作人數(shù)、罐道巡檢機(jī)器人所在位置的CO濃度和溫濕度、罐道和井壁的健康程度。面板中間上部顯示礦山的預(yù)估開采煤量和目前已開采煤量，下部顯示最近7 a每個(gè)礦井的出煤量。當(dāng)系統(tǒng)啟動(dòng)后，會(huì)讀取相應(yīng)文件夾內(nèi)的數(shù)據(jù)，然后刷新可視化面板上的顯示數(shù)據(jù)（每2 s刷新1次）。由于全屏刷新響應(yīng)速度較慢且影響觀看，所以采用Ajax傳輸方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的局部刷新，在瀏覽器與 Web 服務(wù)器之間進(jìn)行異步數(shù)據(jù)傳輸。JavaScript可在不重載頁面的情況下與 Web 服務(wù)器交換數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)局部數(shù)據(jù)刷新。

4 測(cè)試分析

為驗(yàn)證車輪鎖的可靠性，編寫模擬罐道巡檢機(jī)器人斷電的程序，并將程序整合至機(jī)器人控制程序中。讓罐道巡檢機(jī)器人在室外豎直的剛性面板表面運(yùn)行，啟動(dòng)斷電程序后，車輪鎖立即啟動(dòng)，罐道巡檢機(jī)器人平穩(wěn)地停在剛性物體表面，不會(huì)滑落或側(cè)翻，如圖5所示。

打開上位機(jī)的可視化顯示頁面，通過Ajax讀取云服務(wù)器的數(shù)據(jù)。若讀取到溫濕度、CO濃度等數(shù)據(jù)，則通過局部刷新的方式顯示；若讀取到裂縫圖片數(shù)據(jù)，則立即刷新界面，將裂縫圖像顯示在可視化面板中間位置，并發(fā)出警告信號(hào)。例如，在一號(hào)深井200 m處識(shí)別到裂縫，會(huì)以紅色字體顯示警告“請(qǐng)注意?。。∫惶?hào)深井200 m處檢測(cè)到裂縫”，提示工作人員及時(shí)采取相應(yīng)的解決措施。雙擊紅色字體，會(huì)解除警告，恢復(fù)到正常的可視化面板。裂縫檢測(cè)結(jié)果如圖6所示。可視化面板加云服務(wù)器的數(shù)據(jù)讀取和顯示方式將上位機(jī)軟件所占內(nèi)存縮小至5 MB以內(nèi)，頁面刷新快，且對(duì)顯示器的要求較低。

圖6 裂縫檢測(cè)結(jié)果Fig.6 Crack detection result

5 結(jié)語

設(shè)計(jì)了一種深立井井筒數(shù)據(jù)采集及分析系統(tǒng)，采用帶有車輪鎖的罐道巡檢機(jī)器人實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，既能保證機(jī)器人在井筒內(nèi)運(yùn)行的安全性和可靠性，又能高效、方便地檢測(cè)井筒內(nèi)各種環(huán)境數(shù)據(jù)。將機(jī)器人采集到的數(shù)據(jù)通過WiFi模塊傳輸至云服務(wù)器中，在服務(wù)器中對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)和目標(biāo)檢測(cè)，識(shí)別井筒井壁和罐道裂縫，增加了深立井井筒內(nèi)的安全性。采用前端可視化面板加云服務(wù)器的方式將系統(tǒng)輕量化，提高了系統(tǒng)的便攜性和可移植性。