曠永龍

(山西焦煤集團(tuán)有限責(zé)任公司 東曲煤礦, 山西 古交,030200))

帶式輸送機(jī)是煤炭生產(chǎn)運輸?shù)年P(guān)鍵設(shè)備,經(jīng)傳送帶承載原煤、物料等完成運輸任務(wù)。煤礦井下運行環(huán)境惡劣,運輸過程易出現(xiàn)傳送帶撕裂斷帶事故,影響煤炭生產(chǎn)運輸效率[1-2].導(dǎo)致帶式輸送機(jī)傳送帶撕裂的主要原因為非煤異物劃傷,傳統(tǒng)帶式輸送機(jī)保護(hù)系統(tǒng)是在故障發(fā)生后進(jìn)行保護(hù),具有滯后性,影響帶式輸送機(jī)運行效率[3-4]. 基于NVIDIA Jeston硬件開發(fā)平臺,采用改進(jìn)YOLOv3模型設(shè)計帶式輸送機(jī)非煤異物檢測系統(tǒng),以達(dá)到非煤異物預(yù)警,降低傳送帶撕裂事故發(fā)生概率,保證帶式輸送機(jī)安全、高效、穩(wěn)定運行。

1 非煤異物檢測方法

帶式輸送機(jī)非煤異物主要包括矸石、錨桿/錨索、螺栓/螺母、鉆頭/桿、工字鋼頭、輸送帶頭/卡、道釘/道木、棉紗、鐵絲等,與帶式輸送機(jī)實際運行環(huán)境相關(guān)。非煤異物識別方法為:實時采集帶式輸送機(jī)傳送帶圖像信息并進(jìn)行邊緣檢測,提取圖像形狀特征,進(jìn)行特征增強(qiáng)后匹配異物目標(biāo)檢測算法,進(jìn)而輸出識別結(jié)果[5-6]. 同時更新非煤異物樣本庫以及特征集合,為非煤異物匹配算法提供模型訓(xùn)練樣本。非煤異物識別方法見圖1.

圖1 非煤異物識別方法圖

非煤異物識別步驟為:1) 采集圖像給與處理。對采集到的異物圖像進(jìn)行色彩轉(zhuǎn)換、去噪、信息增強(qiáng)處理,使得異物圖像邊緣特征清晰。2) 提取異物特征并建立樣本庫。對異物圖像進(jìn)行閾值分割、區(qū)域分割、邊緣檢測以及形狀樣本提取,同時建立異物樣本庫[7-9]. 3) 解算異物坐標(biāo)。建立攝像機(jī)、輸送帶及異物圖像的相對坐標(biāo)關(guān)系并解算異物坐標(biāo)。

2 方案設(shè)計

帶式輸送機(jī)非煤異物檢測系統(tǒng)設(shè)計的目標(biāo)為:1) 精度要高,要求采集到的圖像清晰度高、異物模型的檢測精度高。2) 非煤異物檢測速度要快,能夠適應(yīng)帶式輸送機(jī)0～4.5 m/s的帶速,實時性強(qiáng)。3) 對帶式輸送機(jī)傳送帶進(jìn)行實時監(jiān)控,能夠有效檢測出非煤異物并與帶式輸送機(jī)控制系統(tǒng)聯(lián)動,觸發(fā)聲光語音報警。4) 能夠?qū)Ψ敲寒愇餁v史檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行查看和分析。根據(jù)上述設(shè)計目標(biāo),帶式輸送機(jī)非煤異物檢測系統(tǒng)方案設(shè)計框圖見圖2.

圖2 帶式輸送機(jī)非煤異物檢測系統(tǒng)方案設(shè)計框圖

3 硬件組成

帶式輸送機(jī)非煤異物檢測系統(tǒng)硬件主要包括核心控制及處理模塊、高清攝像儀、PLC控制模塊等。

1) 核心控制及處理模塊。選用NVIDIA Jeston Xavier NX非煤異物檢測開發(fā)軟件,CPU采用四核ARM Cortex-A57 MPcore處理器,主頻為1.43 GHz;GPU采用NVIDIA MaxwellTM架構(gòu),擁有128個CUDA核心,472GFLOPS(FP16);存儲空間為16 GB Emmc5.1閃存+128 GB microSD;對外接口支持10、100、1000 BASE-T 以太網(wǎng)、UART、HDMI、GPIO、USE3.0×4等,滿足帶式輸送機(jī)非煤異物檢測需求。

2) 高清攝像儀。選用MindVIsion的MV-GE500C型,該攝像頭為工業(yè)級產(chǎn)品,結(jié)構(gòu)設(shè)計緊湊、圖像質(zhì)量高,能夠適應(yīng)井下光照強(qiáng)度弱、粉塵多的惡劣環(huán)境。該攝像頭的有效像素為500 W,分辨率為2 592×1 944@24FPS,數(shù)據(jù)接口為RJ45千兆以太網(wǎng)并向下兼容100 M網(wǎng)絡(luò);支持ROI設(shè)定、對比度/飽和度/伽馬調(diào)節(jié)、ISP圖像處理等功能。

3) PLC控制模塊。選用EPEC的3724,支持CANOPEN、CAN2.0B通訊,支持開關(guān)量輸入、0～5 V電壓輸入、0～22.7 mA電流輸入、脈沖輸入、相位差90°脈沖計數(shù)輸入、開關(guān)量輸出、PWM調(diào)試輸出,防護(hù)等級為IP67,抗沖擊、抗振動能力強(qiáng)。

4 軟件設(shè)計

4.1 非煤異物檢測模塊

帶式輸送機(jī)非煤異物檢測流程基于NVIDIA Jeston Xavier NX硬件平臺實現(xiàn),內(nèi)置Ubuntu 16.04系統(tǒng)并安裝OpenCV、數(shù)據(jù)庫等軟件。非煤異物檢測系統(tǒng)以TCP/IP通訊接收到帶式輸送機(jī)處的攝像頭視頻流數(shù)據(jù)后,依據(jù)改進(jìn)YOLOv3模型[9]進(jìn)行非煤異物檢測,檢測結(jié)果通過OpenCV軟件進(jìn)行展示。非煤異物檢測流程圖見圖3,對于有非煤異物的幀圖片進(jìn)行異物類別、異物信息標(biāo)注并保存該幀圖片,同時標(biāo)識與PLC控制系統(tǒng)聯(lián)動的聲光報警信號標(biāo)志位。

圖3 非煤異物檢測流程圖

4.2 報警聯(lián)動控制模塊

報警聯(lián)動控制模塊位于帶式輸送機(jī)PLC控制系統(tǒng)內(nèi)部,PLC控制系統(tǒng)以CAN總線通訊、硬連接兩種方式與非煤異物檢測系統(tǒng)連接。PLC控制系統(tǒng)中的報警模塊周期性的檢測非煤異物報警標(biāo)志位,當(dāng)檢測到該標(biāo)志位為1后,觸發(fā)聲光語音報警;待報警事件解除后,將非煤異物報警標(biāo)志位清零。

4.3 Web端非煤異物檢測查詢模塊

Web非煤異物檢測查詢模塊前端采用JavaScript框架Vue進(jìn)行設(shè)計,后端采用Python web微框架Flask,對接收到的帶式輸送機(jī)傳送帶視頻流采用nginx+ffmpeg技術(shù),提高對視頻流處理的實時性和穩(wěn)定性。設(shè)計的主界面(圖4)左側(cè)功能模塊有“首頁”“所有設(shè)備”以及“系統(tǒng)管理”3個。單擊“首頁”按鈕后會返回Web非煤異物檢測模塊首頁,可同時查看最多10路攝像頭信息,可單獨配置和全屏顯示。單擊“系統(tǒng)管理”后會顯示“統(tǒng)計信息”“預(yù)警記錄”“系統(tǒng)設(shè)備”3個子項,完成帶式輸送機(jī)視頻實時監(jiān)控、攝像頭管理、非煤異物報警管理、非煤異物圖片管理、非煤異物預(yù)警信息統(tǒng)計等功能。

圖4 Web端非煤異物檢測查詢主界面圖

5 試驗分析

基于太原理工大學(xué)電氣節(jié)能控制實驗室?guī)捷斔蜋C(jī)試驗平臺,進(jìn)行帶式輸送機(jī)非煤異物檢測系統(tǒng)試驗。

非煤異物檢測模塊對接收到的帶式輸送機(jī)攝像儀視頻流進(jìn)行異物檢測。當(dāng)檢測到包含非煤異物的視頻流后會在Web報警界面中自動彈出包含非煤異物的圖片。該圖片中包含了非煤異物預(yù)測結(jié)果框以及FPS信息,見圖5,平均檢測速度可達(dá)4.3 FPS且系統(tǒng)運行流暢。

圖5 非煤異物檢測結(jié)果圖

對2022年11月7日至9日以及2022年11月12日至14日兩次連續(xù)3日,以人工統(tǒng)計、Web端檢測兩種方式對帶式輸送機(jī)非煤異物進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,驗證非煤異物檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。結(jié)果見表1.

表1 帶式輸送機(jī)非煤異物檢測統(tǒng)計數(shù)據(jù)表

前3日人工統(tǒng)計總異物次數(shù)為328次,Web端檢測總異物(預(yù)警次數(shù))為301次,非煤異物檢測準(zhǔn)確率為91.77%;后3日內(nèi)人工統(tǒng)計總異物次數(shù)為437次,Web端檢測總異物(預(yù)警次數(shù))為416次,非煤異物檢測準(zhǔn)確率為95.20%. 試驗結(jié)果表明,該非煤異物檢測系統(tǒng)的檢測準(zhǔn)確率≥90%,檢測精度較高。

6 結(jié) 語

基于NVIDIA Jeston硬件開發(fā)平臺,采用改進(jìn)YOLOv3模型設(shè)計帶式輸送機(jī)非煤異物檢測系統(tǒng),經(jīng)比對試驗檢測該系統(tǒng)的檢測準(zhǔn)確率在90%以上,該系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地檢測非煤異物,保障了帶式輸送機(jī)安全、高效、穩(wěn)定運行。