張凱隆

(華為技術(shù)有限公司，廣東省深圳市，518129)

綜采工作面作為煤炭生產(chǎn)的核心區(qū)域，相關(guān)作業(yè)人員的安全保障問題，需要尋求切實有效的方案去解決?，F(xiàn)階段，就薄煤層和中厚煤層而言，已經(jīng)初步實現(xiàn)綜采工作面內(nèi)無人操作遠(yuǎn)程控制采煤[1]，但設(shè)備的智能化自適應(yīng)能力尚不能適應(yīng)復(fù)雜工況，對存留隱患和突發(fā)情況的感知與處理措施無法支撐決策的信息需求和指令的可靠執(zhí)行[2]。目前，無線通訊技術(shù)發(fā)展已進(jìn)入5G并初步應(yīng)用于煤礦綜采工作面的智能化建設(shè)[3]。井下5G通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的要求一是要全覆蓋與低復(fù)雜度，二是要低成本、抗干擾和高精度，三是要高速、大容量[4]。此外，通過在綜采工作面安裝多路攝像機(jī)引入視頻系統(tǒng)，將作業(yè)人員的視覺延伸至綜采工作面，提供給遠(yuǎn)程操作者身臨其境的可視化感受，也是指導(dǎo)遠(yuǎn)程生產(chǎn)的一項重要手段[5]。

然而，若綜采工作面仍不脫離傳統(tǒng)視頻系統(tǒng)的監(jiān)控模式，則只能觀察局部視角，無法對整體場景進(jìn)行全局實時檢測和把握[6]。因此必須擴(kuò)大視野范圍，獲取寬視角。全景視頻拼接是一種通過實時視頻采集，然后進(jìn)行拼接融合處理并最終顯示的技術(shù)，該技術(shù)能將同一場景的多路具有重疊區(qū)域的視頻拼接成一幅大尺度廣角圖像[7]。綜采工作面空間有限、工況環(huán)境復(fù)雜，過往已有的成熟拼接算法并不適用，因此有必要對綜采工作面的全景視頻拼接進(jìn)行研究[8]。

基于以上問題，筆者以晉能控股煤業(yè)集團(tuán)三元煤礦(以下簡稱“三元煤礦”)智能化綜采工作面建設(shè)為工程背景，介紹綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)的研究及應(yīng)用情況，著重闡述其中的關(guān)鍵性技術(shù)細(xì)節(jié)，并針對技術(shù)方案落地過程中的工程實施難點進(jìn)行分析。

1 全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)架構(gòu)

在煤礦綜采工作面具備一定智能化開采能力與手段的基礎(chǔ)上，例如具備采煤機(jī)記憶截割、液壓支架自動跟機(jī)拉架等功能[9]，搭配全景視頻拼接的呈現(xiàn)與采煤機(jī)設(shè)備的遠(yuǎn)程操控，以實現(xiàn)綜采工作面的全景視頻遠(yuǎn)控。通過綜采工作面全景視頻拼接，加之局部多視角視頻，使能綜采工作面全景監(jiān)控、采煤機(jī)遠(yuǎn)程操控以及AI智能預(yù)警和聯(lián)動，從而推動綜采工作面少人化。智能化綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 智能化綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)架構(gòu)

智能化綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)的構(gòu)建包括以下4個部分。

(1)在綜采工作面液壓支架和部分特殊點位處，安裝多個高清廣角攝像機(jī)進(jìn)行視頻采集；對于采煤機(jī)內(nèi)的無線信號控制單元進(jìn)行改造，增強(qiáng)其收發(fā)信號的性能；在綜采工作面兩端，建設(shè)5G基站，天線朝向綜采工作面內(nèi)，通過調(diào)試確保信號穿透整個綜采工作面，視頻數(shù)據(jù)與采煤機(jī)控制數(shù)據(jù)將通過5G網(wǎng)絡(luò)回傳。

(2)在井下運輸巷道新建或復(fù)用巷道集控中心，并在此處建設(shè)5G分站，以收集現(xiàn)場生產(chǎn)情況并傳遞至地面的調(diào)度中心。

(3)在機(jī)房中，回傳的多路攝像機(jī)圖像在視頻拼接服務(wù)器內(nèi)進(jìn)行預(yù)處理，形成一幅“畫卷”覆蓋整個綜采工作面，拼接后大視頻進(jìn)入大屏綜合管理服務(wù)器，經(jīng)過一系列后處理和轉(zhuǎn)碼后可以達(dá)到全景可視的效果。另外，存儲在視頻拼接服務(wù)器內(nèi)的視頻圖像還可以傳至算力中心，由其提供算力加持，對視頻圖像做AI訓(xùn)練和深加工推理，以獲取更多有用的信息，例如識別違規(guī)行為和潛在危險等，通過與控制設(shè)備聯(lián)動確保安全生產(chǎn)。

(4)在地面調(diào)度中心，設(shè)置綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控工作站，新建或復(fù)用作業(yè)大屏，將綜采工作面的全景拼接視頻以及相關(guān)數(shù)據(jù)和信息呈現(xiàn)出來，輔助采煤司機(jī)遠(yuǎn)程操控采煤機(jī)，方便調(diào)度員協(xié)調(diào)指揮生產(chǎn)。

2 全景視頻遠(yuǎn)控關(guān)鍵技術(shù)

2.1 井下綜采工作面5G網(wǎng)絡(luò)部署

井下綜采工作面是煤炭生產(chǎn)工作中的核心場景[10]。在綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控場景中有2處關(guān)鍵環(huán)節(jié)，要求具備高質(zhì)量、大帶寬、低時延、多聯(lián)接的網(wǎng)絡(luò)傳輸條件：一是綜采工作面上百臺攝像機(jī)所采集圖像的傳輸，二是從井上直接遙控井下采煤機(jī)操作信號的及時傳遞與常規(guī)穩(wěn)定化運行。采煤機(jī)割煤時，時刻處于移動狀態(tài)，若要對其實行遠(yuǎn)程操控，則對時延要求很高，使用有線的光纖介質(zhì)易折斷，而諸如傳統(tǒng)微波、WiFi等無線技術(shù)經(jīng)測試在井下綜采工作面又會出現(xiàn)時延高、不穩(wěn)定的情況，可能會造成采煤機(jī)停機(jī)保護(hù)，影響生產(chǎn)?；谝陨弦蛩兀\用5G技術(shù)是一個良好的選擇。

華為礦用5G網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可容納上百臺礦用本安型高清攝像機(jī)圖像的并發(fā)上傳，設(shè)計與實際上行能力表現(xiàn)均大于1 Gbps；支持遠(yuǎn)覆蓋，對于一般200 m 左右長度的綜采工作面，設(shè)置2個基站即可全面覆蓋，大大減少了基站建設(shè)數(shù)量；另外，其充分利用了端到端的網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)，在獨立的物理網(wǎng)絡(luò)上虛擬切分出多個邏輯網(wǎng)絡(luò)，每個網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃專屬的網(wǎng)絡(luò)功能不僅可以適配多種不同類型的場景化服務(wù)需求，而且可以避免為每一個場景化服務(wù)專門建設(shè)一個專用物理網(wǎng)絡(luò)，極大節(jié)了省網(wǎng)絡(luò)覆蓋的部署成本。綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控5G網(wǎng)絡(luò)切片架構(gòu)如圖2所示。

圖2 綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控5G網(wǎng)絡(luò)切片架構(gòu)

通過此種部署方式能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程操控業(yè)務(wù)、無線視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)和其他業(yè)務(wù)同鏈路，但分屬不同切片，切片之間通過硬隔離承載(FlexE)，保障不同業(yè)務(wù)間相互獨立、互不影響。

2.2 短物距下大視場攝像機(jī)成像

中厚煤層的厚度一般在1.3～3.5 m，相應(yīng)綜采工作面的設(shè)計高度一般在1.5～4.0 m。攝像機(jī)安裝布放在液壓支架處，液壓支架拉架前后，兩立柱中心距煤壁長度為4～6 m。相較于采煤機(jī)自身15 m左右的機(jī)身長度，加上采煤機(jī)運行方向前后約10 m范圍，整體從35 m左右的區(qū)間長度來看屬于短物距。

結(jié)合以上場景中的實際情況，若要提供給采煤司機(jī)可滿足其操控需求的視野，則必須極大增加綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)方案中所選用攝像機(jī)鏡頭的視場范圍(Field of View,FOV)，使之能支撐視頻拼接任務(wù)和圖像覆蓋范圍。經(jīng)過對攝像機(jī)機(jī)芯傳感器的一系列測試驗證，最終落實在整體技術(shù)方案中的攝像機(jī)鏡頭FOV提升至水平方向108°、垂直方向74°的超廣角，畸變率≤-7.9%，且攝像機(jī)模組設(shè)計支持整機(jī)煤安認(rèn)證(EX ib I Mb)。綜采工作面實景與其對應(yīng)大物距攝像機(jī)所攝圖像對照如圖3所示。

圖3 綜采工作面實景與其對應(yīng)大物距攝像機(jī)所攝圖像對照

2.3 全景視頻實時拼接算法

全景視頻實時拼接是利用攝像機(jī)拍攝的實時圖像組成全景空間[11]。結(jié)合綜采工作面的場景和工況，通過算法設(shè)計將固定在液壓支架處的百余臺攝像機(jī)回傳的多路圖像拼接成一幅正對采煤機(jī)與煤壁的全景圖。全景視頻實時拼接涉及技術(shù)比較廣泛，大體包括數(shù)學(xué)建模與仿真、計算機(jī)視覺分析與圖形學(xué)、數(shù)字圖像處理等。實現(xiàn)綜采工作面全景視頻實時拼接的重要步驟包括攝像機(jī)內(nèi)參標(biāo)定、傳感器畸變與視差校正、3D-2D特征點對的空間投影變換、全景視頻融合以及拼接圖像的后處理等。

進(jìn)行攝像機(jī)內(nèi)參標(biāo)定時，由于不同攝像機(jī)在安裝到點位的過程中存在許多差異，每路視頻流之間會形成圖像的縮放、傾斜、方位角差異，對于此種物理因素導(dǎo)致的差異需要預(yù)先校準(zhǔn)，保證攝像機(jī)所取畫面的一致性，便于后續(xù)的圖像融合。

在盡可能消除攝像機(jī)鏡頭的光學(xué)畸變影響后，由于采煤機(jī)普遍距離攝像機(jī)較近(約1.5 m)，特別是在拉架后，相鄰攝像機(jī)的圖像在重疊區(qū)域中，物體的相對位置有差異，受此產(chǎn)生的視差成為圖像校正的困難因素?；€越大，物距越近，視差越大。另外，每路視頻圖像由攝像機(jī)在不同點位、不同角度下采集，所以并不在同一空間投影平面上，如果直接對重疊區(qū)域進(jìn)行無縫視頻拼接，會破壞綜采工作面實景的視覺一致性，因此需要先對攝像機(jī)畫面中的特征點對做空間投影變換，再進(jìn)行歸一化拼接。若定義煤壁所在空間平面為“背景”，同時定義采煤機(jī)一級機(jī)身所在空間平面為“前景”，經(jīng)初步拼接測試發(fā)現(xiàn)，在較大視差條件下，以“背景”為基準(zhǔn)拼接則“前景”缺失，以“前景”為基準(zhǔn)拼接則“背景”重影，然而分開拼接的“背景”與前景”畫面中的多數(shù)內(nèi)容均得到了保留。基于此，為避免大視差造成的影響，華為創(chuàng)新性地提出并設(shè)計了綜采工作面前后景分離的拼接算法，這也是后續(xù)進(jìn)行全景視頻融合的核心。綜采工作面全景視頻實時拼接算法流程如圖4所示。

圖4 綜采工作面全景視頻實時拼接算法流程

綜采工作面全景視頻實時拼接算法流程包括以下8類重要模塊。

(1)攝像機(jī)調(diào)度模塊。該模塊根據(jù)上報中心支架號信息計算采煤機(jī)所處位置，執(zhí)行調(diào)度并拉起采煤機(jī)及其運行方向前后一定范圍內(nèi)的攝像機(jī)視頻流，通常模塊輸入圖像數(shù)不大于16。

(2)外參求解模塊。該模塊根據(jù)檢測到的特征點對(3D-2D點對)，通過透視n點(Perspective-n-Point，PnP)算法估算各路攝像機(jī)的外參，進(jìn)而估算透視變換矩陣。由于這個模塊是整個算法流程中的基石，故在此詳細(xì)討論一下本模塊的數(shù)學(xué)原理以及模型的建立。典型的PnP問題是尋找一種描述空間3D點轉(zhuǎn)換到平面2D點運動的方法，在井下作業(yè)這一場景中，目的就是求解固定在液壓支架處的攝像機(jī)坐標(biāo)系相對于綜采工作面空間坐標(biāo)系的態(tài)勢。PnP算法數(shù)學(xué)模型如圖5所示。

圖5 PnP算法數(shù)學(xué)模型

用數(shù)學(xué)語言可以表達(dá)為，已知存在有n個點，在綜采工作面空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為P1、P2、…、Pi、…、Pn，其對應(yīng)的攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為p1、p2、…、pi、…、pn，求解攝像機(jī)坐標(biāo)系OcXcYcZc相對于綜采工作面空間坐標(biāo)系OwXwYwZw的位姿信息，旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量t的計算見式(1)：

(1)

式中：Xc、Yc、Zc——攝像機(jī)坐標(biāo)系下坐標(biāo)；

Xw、Yw、Zw——綜采工作面空間坐標(biāo)系下坐標(biāo)；

R——旋轉(zhuǎn)矩陣；

t——平移向量。

將綜采工作面空間中3D點坐標(biāo)與其投影后的2D點坐標(biāo)作齊次坐標(biāo)形式變換，依據(jù)透視投影模型，加之已經(jīng)進(jìn)行過攝像機(jī)內(nèi)參標(biāo)定(內(nèi)參矩陣K已知)，可得每組3D-2D匹配點對應(yīng)2個方程的方程組，共有12個未知數(shù)。當(dāng)匹配點不少于6組時，模型可以轉(zhuǎn)化為一個超定方程求解。在滿足一定的約束條件下，通過SVD(奇異值分解)和一系列數(shù)學(xué)變換，可以求得接近R、t的增廣矩陣見式(2)和式(3)：

K——攝像機(jī)內(nèi)參矩陣；

f——攝像機(jī)標(biāo)定方向焦距。

(3)透視矩陣計算及透視映射模塊。該模塊根據(jù)透視變換矩陣對圖像進(jìn)行透視矯正。

(4)前景拼接模塊。該模塊計算拼縫在采煤機(jī)3D模型上的位置，并根據(jù)拼縫分別在兩路視頻上的2D投影位置實現(xiàn)前景拼接。

(5)背景拼接模塊。該模塊計算拼縫在煤壁上的位置，并根據(jù)拼縫分別在兩路視頻上的2D投影位置實現(xiàn)背景拼接。

(6)前后景分割模塊。該模塊依據(jù)在線標(biāo)定模塊獲得的外參以及采煤機(jī)的3D模型，在2D圖像中實時動態(tài)分割采煤機(jī)。

(7)前后景融合模塊。該模塊將模塊(4)、模塊(5)、模塊(6)處理后的結(jié)果進(jìn)行融合。

(8)圖像后處理模塊。該模塊進(jìn)行拼接后圖像的黑邊去除、角度修正、尺寸調(diào)整等工作。

2.4 采煤機(jī)端側(cè)遠(yuǎn)程操控改造

綜采工作面覆蓋5G信號后，雖然一定程度上確認(rèn)了數(shù)據(jù)傳遞的低時延，但煤炭生產(chǎn)更依賴于網(wǎng)絡(luò)運行狀況的高可靠性。綜采工作面環(huán)境較復(fù)雜，無線單鏈路難以保障采煤機(jī)遠(yuǎn)程操控的及時穩(wěn)定。

AR物聯(lián)網(wǎng)關(guān)是一種專為嚴(yán)酷環(huán)境設(shè)計的工業(yè)路由設(shè)備。華為通過創(chuàng)新AR雙發(fā)選收技術(shù)，向采煤機(jī)端側(cè)加裝AR路由器來改造5G遠(yuǎn)控模塊，在發(fā)送端對控制流進(jìn)行包復(fù)制，利用2個空口冗余發(fā)送相同的報文，接收端從兩條鏈路的流中，逐包進(jìn)行準(zhǔn)確性檢驗包重組，并作時延最優(yōu)選擇，從而實現(xiàn)系統(tǒng)級時延及可靠性優(yōu)化，以克服某一信道空口突發(fā)大抖動影響，大幅提升采煤機(jī)遠(yuǎn)程操控的及時性與穩(wěn)定性。除控制信號外，少部分采煤機(jī)生產(chǎn)業(yè)務(wù)重要數(shù)據(jù)指標(biāo)也可上報至遠(yuǎn)控工作站，提供信息以輔助采煤司機(jī)精準(zhǔn)作業(yè)，例如中心支架號、牽引速度、左右搖臂角度、左右滾筒高度、左右截割電流等。采煤機(jī)遠(yuǎn)程操控應(yīng)用AR雙發(fā)選收技術(shù)示意如圖6所示。

圖6 采煤機(jī)遠(yuǎn)程操控應(yīng)用AR雙發(fā)選收技術(shù)示意

3 工程實施難點

3.1 綜采工作面5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

綜采工作面工況復(fù)雜，不確定性因素較多。例如在采煤機(jī)往復(fù)割煤時，每刀過后液壓支架向回采方向拉架，還有部分煤層構(gòu)造脆弱處需超前拉架，都會造成距離基站相對靠后區(qū)域的5G信號被相對靠前的支架遮擋；綜采工作面地形有起伏，將概率性出現(xiàn)非視距通信的情況；綜采工作面內(nèi)設(shè)備分布密集，且金屬物件較多，無線傳播過程中的“多徑效應(yīng)”顯著，引發(fā)5G信號衰落。

針對以上場景，需要對采煤機(jī)5G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行工程優(yōu)化。在采煤機(jī)原有一部5G CPE的基礎(chǔ)上，新增一種專屬型號的隔爆AR路由器，組成5G信號雙保險。另外，經(jīng)多次試驗發(fā)現(xiàn)平面形態(tài)的外置天線收發(fā)信號的效果最佳，因此將采煤機(jī)原有5G CPE和新增AR路由器的天線均更換為外置平板天線，分置于采煤機(jī)兩側(cè)。而后啟動綜采工作面5G信號覆蓋摸底測試，檢驗5G信號的參考信號接收功率(RSRP)、信號與干擾加噪聲比(SINR)、上行速率等指標(biāo)，根據(jù)測試結(jié)果進(jìn)行天線調(diào)向、參數(shù)調(diào)優(yōu)。經(jīng)過超5萬次的采樣打點，獲取到往返時延(Round-Trip Time,RTT)時延散點圖、RTT時延概率密度函數(shù)(PDF)以及RTT時延累積分布函數(shù)(CDF)，數(shù)據(jù)顯示，在采樣范圍內(nèi)，RTT時延最大值為32 ms、最小值為7 ms、平均值為12 ms，其穩(wěn)定性及可靠性水平較高。5G信號RTT時延采樣測試結(jié)果數(shù)據(jù)如圖7所示。

圖7 5G信號RTT時延采樣測試結(jié)果數(shù)據(jù)

3.2 攝像機(jī)的安裝點位工勘選取和結(jié)構(gòu)件設(shè)計

對于綜采工作面采煤司機(jī)而言，在執(zhí)行生產(chǎn)任務(wù)操作采煤機(jī)時，需要重點關(guān)注采煤機(jī)前后滾筒上下邊沿與煤壁接觸位置的情況。為了實現(xiàn)綜采工作面全景的視頻圖像拼接，從采煤司機(jī)視角正對煤壁的水平方向來看，需要留足相鄰攝像機(jī)的重疊區(qū)域，以獲取相當(dāng)數(shù)量的特征點對做算法匹配。此外由于涉及到與支架工的配合，從采煤司機(jī)視角正對煤壁的垂直方向來看，液壓支架的護(hù)幫板、伸縮梁、前探梁、部分上頂板和下底板需要完全可見。至于如線纜槽線纜、刮板輸送機(jī)軌道等特定視角，則需結(jié)合實際工況觀察分析。

基于以上場景中的具體需求，本方案擬定在綜采工作面液壓支架處，實地進(jìn)行攝像機(jī)安裝點位的工勘選取。由于綜采工作面地形有起伏，拉架推溜時崎嶇不平，部分設(shè)備會出現(xiàn)一定的傾斜和震動，繼而影響攝像機(jī)偏移歪斜。因此，用于固定攝像機(jī)的結(jié)構(gòu)件在設(shè)計上必須要穩(wěn)固，采用抱箍式結(jié)構(gòu)件設(shè)計，可將攝像機(jī)安裝在液壓支架立柱的一側(cè)。抱箍式結(jié)構(gòu)件設(shè)計與實際應(yīng)用效果如圖8所示。

圖8 抱箍式結(jié)構(gòu)件設(shè)計與實際安裝效果

3.3 空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換識別率提升

在全景視頻實時拼接算法設(shè)計求解攝像機(jī)外參數(shù)的過程中，是依賴能夠獲取到相當(dāng)數(shù)量的特征點對作為輸入的。但在實際綜采工作面的復(fù)雜工況和復(fù)雜環(huán)境之下，獲取到足量而優(yōu)良的特征點對并不容易。為了克服這一問題，可以通過增設(shè)AprilTag[10]標(biāo)定卡的方式人為引入一些易于識別的四邊形區(qū)域。這些區(qū)域通常比周圍亮度更低，因而可以利用這個特點使之盡可能多的去檢測特征點對。由左側(cè)圖像空間特征點對向右側(cè)圖像平面特征點對做輔助線映射，通過對AprilTag標(biāo)定卡的識別，依據(jù)其中標(biāo)定信息的編碼值對野值進(jìn)行剔除，大大改善了特征點對的匹配不良情況，提升了空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換識別率，可以更好地判斷攝像機(jī)的位姿。引入AprilTag后特征點對匹配改善情況如圖9所示。

圖9 引入AprilTag后特征點對匹配改善情況(由左向右映射)

3.4 綜采工作面粉塵污染

綜采工作面粉塵濃度較高，如若攝像機(jī)鏡頭不作任何處理，基本上在綜采隊組執(zhí)行一個生產(chǎn)班次后，就會產(chǎn)生明顯臟污。同樣，采煤機(jī)處的粉塵濃度更大，將AprilTag標(biāo)定卡放置于采煤機(jī)機(jī)身處，在采煤機(jī)啟動截割后的幾十分鐘內(nèi)，標(biāo)定卡即可被粉塵完全覆蓋，無法識別，影響全景視頻實時拼接算法的正常運行。

因此，為了減少綜采工作面粉塵污染對全景視頻實時拼接的影響，在工程上對綜采工作面攝像機(jī)鏡頭和標(biāo)定卡分別應(yīng)用華為創(chuàng)新的透明超疏膜技術(shù)和超疏涂層技術(shù)，可極大減少粉塵粘附情況，延長使用時間，便于維護(hù)。透明超疏膜技術(shù)選用低表面能材料，設(shè)置微納結(jié)構(gòu)實現(xiàn)超疏水和普通疏油，以保障攝像機(jī)鏡頭不沾水、不積塵的自清潔效果。通過特定工藝透明化材料，并進(jìn)行尺寸、形狀調(diào)控，保障攝像機(jī)鏡頭的清洗成像效果。該材料還具有一定的耐磨、耐沖擊性能，可承受一定的高壓水沖、煤灰剮蹭。經(jīng)試驗，在無人為外力影響(如碰撞、不規(guī)范擦拭、頻繁正對高壓水沖等)和極端惡劣條件(大顆粒煤矸石沖擊等)發(fā)生時，透明超疏膜使用壽命超過1.5個月。攝像機(jī)鏡頭經(jīng)透明超疏膜技術(shù)處理(左)與未做任何處理(右)對比如圖10所示，透明超疏膜攝像機(jī)鏡頭使用壽命跟蹤如圖11所示。

圖10 攝像機(jī)鏡頭經(jīng)透明超疏膜技術(shù)處理(左)與未做任何處理(右)對比

圖11 透明超疏膜攝像機(jī)鏡頭使用壽命跟蹤(44 d)

超疏涂層技術(shù)通過納米顆粒自組裝微納結(jié)構(gòu)，并使用含氟分子修飾涂層表面，保障標(biāo)定卡不沾水、不積塵的自清潔效果。涂層可承受一定的高壓水沖、煤灰剮蹭，并耐受礦井堿性環(huán)境。經(jīng)綜采工作面實測，超疏涂層標(biāo)定卡最長壽命約1個月，且與所處位置相關(guān)，尚需進(jìn)一步優(yōu)化。有無超疏涂層技術(shù)處理的AprilTag標(biāo)定卡對比如圖12所示。

圖12 有無超疏涂層技術(shù)處理的AprilTag標(biāo)定卡對比

4 實際應(yīng)用效果

4.1 綜采工作面概況

本次選取三元煤礦4306綜采工作面作為試驗局點，成功實現(xiàn)綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)方案的落地與應(yīng)用。4306綜采工作面是三元煤礦的主工作面，煤層平均厚度為7.18 m，工作面長度為189 m。采用綜合機(jī)械化低位放頂煤工藝，其中采高約 3 m，放煤厚度約4 m。三元煤礦綜采作業(yè)人員素質(zhì)能力較高，置備選用綜采設(shè)備的規(guī)格型號和使用年限較新，且4306綜采工作面已預(yù)先完成了集控系統(tǒng)改造與液壓支架電液控改造，初步具備一定的智能化水平，比較適合開展綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)方案的驗證工作。三元煤礦4306綜采工作面的設(shè)備配置情況見表1。

表1 三元煤礦4306綜采工作面設(shè)備配置情況

4.2 應(yīng)用效果分析

三元煤礦基于全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)的研究已在4306綜采工作面實際應(yīng)用，整體方案運行穩(wěn)定。采煤司機(jī)脫離傳統(tǒng)井下現(xiàn)場截割操作，轉(zhuǎn)變?yōu)樵诰先耙曨l遠(yuǎn)控工作站執(zhí)行生產(chǎn)任務(wù)輔助開采，工作環(huán)境大為改善，單個生產(chǎn)班可減2～3人次，有效提升了綜采作業(yè)的安全性。同時礦企職工通過培訓(xùn)，深入了解了該技術(shù)的方案及架構(gòu)，學(xué)習(xí)并掌握了數(shù)智化系統(tǒng)的操作與運維方法，自身技能素養(yǎng)也得到改進(jìn)。綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)應(yīng)用效果及系統(tǒng)界面如圖13所示。

圖13 綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)應(yīng)用效果及系統(tǒng)界面

5 結(jié)語

全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)依托于井下綜采工作面5G網(wǎng)絡(luò)部署、短物距下大視場攝像機(jī)成像、全景視頻實時拼接算法、采煤機(jī)端側(cè)遠(yuǎn)程操控改造等關(guān)鍵技術(shù)突破得以實現(xiàn)。在工程上，通過綜采工作面5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，合理化選取攝像機(jī)安裝點位及結(jié)構(gòu)件設(shè)計，引入AprilTag標(biāo)定卡以提高特征點對的空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換識別率，制造新理化特性材料在一定程度上抵御綜采工作面的粉塵污染，使整體技術(shù)方案的可用性和易用性得到加強(qiáng)。應(yīng)用綜采工作面全景視頻遠(yuǎn)控技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)將部分綜采設(shè)備由井下的現(xiàn)場操控轉(zhuǎn)移至地面工作站上遠(yuǎn)程操控，該智能化功能不僅減少了下井人次，改善了工人工作環(huán)境，而且還提高了采煤作業(yè)的安全性，具有較高的技術(shù)價值及社會效益。