发明内容
为了解决上述背景技术中存在的问题,本发明提出一种适用于矸石分选的智能分选方法,该系统基于图像识别技术对矸石进行智能分选。
依据本发明提供的第一种技术方案,提供一种智能分选系统包括原料输送机1、块煤分筛装置2、缓冲料仓3、布料器4、工作平台5、智能分选装置6、执行机构7、矸石输送机8、块煤输送机9、清扫装置10、除尘系统11、吸尘罩12和引风机13,大块物料由原料输送机1送入块煤分筛装置2,筛分后的物料按不同的粒度级进入缓冲料仓3,再经由布料器4均匀布料后进入工作平台5;当物料经工作平台5通过智能识别装置6时,若智能识别装置6发现有矸石通过,则智能识别装置通过PLC可编程逻辑控制器把信号传给执行机构7,执行机构7通过电磁阀动作使来自于气泵的高压气体经高压软管推动气缸动作,气缸带动与气缸连接的机械手把矸石推到矸石输送机上,大块煤则继续由工作平台输运到块煤输送机;清扫装置10的作用是吹掉物料粘着的灰尘颗粒,除尘系统11是将吸尘罩12内的这些灰尘颗粒处理掉,再由引风机13将洁净空气排出;
其中,智能识别装置采用图像识别技术来识别大块物料,首先由图像采集系统实时提取原始图像,图像采集的控制由主控计算机完成,采集到的原始图像信息送入图像处理系统,该图像处理系统选用DSP系统完成;DSP系统对图像进行增强、滤波、分割和特征提取;DSP系统将处理结果传送到主控计算机,主控计算机将特征信息送入识别系统进行识别,识别系统将识别结果传送到主控计算机上,主控计算机按照识别出来的类型调用相应的模型,比较、计算、送出不同的信号给执行机构运行。
所述智能分选系统适用于矸石分选。
本发明的智能分选系统使用摄像机或摄像头或CCD器件作为图像信号采集装置,图像信号采集装置安装在距离工作平台正上方40厘米到60厘米之间。
优选地,清扫装置进一步包含吹扫器,该吹扫器安装在工作平台的正上方。该吹扫器安装在工作平台的正上方40厘米处。此外,执行机构安装在工作平台一侧,执行动作部分气缸应该与工作平台保持水平但不接触。
依据本发明提供的第二技术方案,提供一种智能分选方法,包括以下步骤:
第一步,确定标准阀值:
在待选块煤产品中挑选出有代表性的样品,分别通过人工辨别确认矸石与煤;然后将矸石样品与煤样品分别置于系统摄像头下进行比对;调整阀值参数直至合适数值分出矸石信号与煤信号为止;
第二步,系统逆煤流启动:
确认标准阀值后,产品输送机启动(矸石输送机,块煤输送机)→除尘系统启动(引风机、反吹风机、反吹回转、卸料器)→执行机构启动→工作输送机启动→清扫装置启动→布料器器启动→块煤分筛装置启动→原料输送机启动,子系统启动完成,等待待选产品入料。
第三步,启动图像处理系统,对工作平台上的含有矸石的块煤实施分选:
系统在初始化之后,由图像采集系统实时提取原始图像,图像采集的控制由主控计算机完成,采集到的原始图像信息送入图像处理系统,该系统选用DSP系统完成,对图像进行增强、滤波、分割和特征提取。将处理结果传送到主控计算机,主控计算机将特征信息送入识别系统进行识别,识别系统将识别结果传送到主控计算机上,主控计算机按照识别出来的类型调用相应的模型,比较、计算、送出不同的信号给执行机构运行。
在智能分选方法中利用以下的步骤(1)-(3)进行图象处理,以获得处理后的图像识别信号来传递给执行机构:
(1)使用高斯平滑处理对图像进行去噪处理;
(2)矸石的对比度增强处理;
(3)图像二值化处理。
本发明所述的智能系列分选系统集成应用影像、计算机、PLC等技术,完成了全新的矸石在线实时自动识别分选系统的设计。在节约了成本同时,有效地提高了矸石分选的识别可靠性。
具体实施方式
在下面给出的依据本发明理念的示例,为本发明的最佳工艺,本领域技术人员可以理解,不应当将本发明限制至下述的具体实施方式。
参考图1,其中图1为智能分选系统的示意图。其智能分选系统包括原料输送机1、块煤分筛装置2、缓冲料仓3、布料器4、工作平台5、智能分选装置6、执行机构7、矸石输送机8、块煤输送机9、清扫装置10、除尘系统11、吸尘罩12和引风机13,大块物料由原料输送机1送入块煤分筛装置,筛分后的物料按不同的粒度级进入缓冲料仓,再经由布料器均匀布料后进入工作平台,当物料经过工作平台通过智能识别装置时,若发现有矸石通过,则智能识别装置快速做出反映,PLC(可编程逻辑控制器)把信号传给执行机构(执行机构结构示意图详见附图5),通过电磁阀动作,来自于气泵的高压气体经高压软管推动气缸动作,把矸石推到矸石输送机运走,大块煤则由工作平台拉到块煤输送机上运走。清扫装置(清扫装置结构示意图详见附图4)的作用是吹掉物料粘着的灰尘颗粒,除尘系统(除尘系统结构示意图详见附图3)是将吸尘罩内的这些灰尘颗粒处理掉,再由引风机将洁净空气排出。
图3-5中所示的部件分别如下所示:a反吹风机、b反吹回转、c卸料器、13引风机、5工作平台、h1气泵、h2高压软管、h3吹扫器、5工作平台、f1电磁阀、f2气缸。
在智能分选系统中使用摄像机或摄像头或CCD器件作为图像信号采集装置,图像信号采集装置安装位置安装的好坏直接影响分选效果。摄像头安装位置根据我们的经验应该安装在距离工作平台正上方40厘米到60厘米之间,要求图像尽量的清晰即可。清扫装置的吹扫器安装应该在不接触块煤的高度,优选安装在工作平台的正上方,即:离被处理产品近但不接触的位置;一般安装在工作平台的正上方40厘米处。执行机构安装要求在工作平台一侧,执行动作部分气缸应该与工作平台保持水平但不接触。
由于整个识别与分选工作过程是非接触,实时的,因此不会影响正常的物料传输。皮带上可设有若干个物料排队通道,每一通道独立的配置智能识别装置。参考图6所示的智能分选系统的识别用的硬件构成示意图。识别用的硬件包括研华610L工控机61、三星19寸显示器62、视频采集卡63、红外摄像头64、白炽灯65、欧姆龙PLC66和执行机构7。具体地,研华610L工控机作为主控计算机,硬件配置250GB硬盘,Inter(R)E74002.8GHz CPU,1G的内存作为系统的计算核心;红外摄像头、普通白炽灯组成图形信息的采集部分;自动控制执行命令部分为OMRON系列CP1H高计算处理器的PLC,通过链接工控机,将不同信号通过程序控制输出给执行机构,构成执行机构;采集视频信号的视频采集卡选用的是天敏VC8000。
智能分选系统的分选工作流程包括以下步骤:
第一步:确定标准阀值。
在待选块煤产品中挑选出有代表性的样品,分别通过人工辨别确认矸石与煤。然后将矸石样品与煤样品分别置于系统摄像头下进行比对。调整阀值参数直至合适数值分出矸石信号与煤信号为止。
第二步:系统逆煤流启动。
确认标准阀值后,产品输送机启动(矸石输送机,块煤输送机)→除尘系统启动(引风机、反吹风机、反吹回转、卸料器)→执行机构启动→工作输送机启动→清扫装置启动→布料器器启动→块煤分筛装置启动→原料输送机启动,子系统启动完成,等待待选产品入料。(参考图2)。
第三步,启动图像处理系统,对工作平台上的含有矸石的块煤实施分选。
在本发明的智能分选方法及系统中,使用图像处理系统进行视频、监控、存储,实时并行处理视频信号,并且该图像处理系统具有多通道实时性、无同步丢失现象、占用内存空间少等系统特性。
系统在初始化之后,由图像采集系统实时提取原始图像,图像采集的控制由主控计算机完成,采集到的原始图像信息送入图像处理系统,该系统选用DSP系统完成,对图像进行增强、滤波、分割和特征提取。将处理结果传送到主控计算机,主控计算机将特征信息送入识别系统进行识别,识别系统将识别结果传送到主控计算机上,主控计算机按照识别出来的类型调用相应的模型,比较、计算、送出不同的信号给执行机构运行。
在本发明的智能分选工艺中主要利用以下的步骤(1)-(3)进行图象处理,也可以使用形态学滤波方法来取代二值化处理的技术来进行图像处理。
(1)使用高斯平滑处理对图像进行去噪处理。在图像采集过程中,由于各种因素的影响图像往往会出现一些不规则的噪声,原始图像在传输、存储等都有可能产生数据的丢失,从而影响图像的质量,处理噪声过程称为平滑。平滑可以降低图像的视觉噪声,同时除去图像中的高频部分,然后那些本来不明显的低频成分更容易识别,平滑可以通过卷积来实现。经过卷积平滑后的水平投影后,二值化提供了较好的图像效果。
(2)矸石的对比度增强处理。
对比度增强,就是对图像的进一步处理,将对比度进一步拉开,它针对原始图像的每一个像素直接对其灰度进行处理,其处理过程主要是通过增强函数对像素的灰度级进行运算并将运算结果作为该像素的新灰度值来实现的。采用直接从代表每种灰度的像素数目的直方图来观察。通过改变选用的增强函数的表达式就可以得到不同的处理效果。
(3)图像二值化处理
二值化处理的目的是将采集获得的多层次灰度图像处理成二值图像,以便与分析理解和识别并减少计算量。二值化就是通过一些算法,通过一个阈值改变图像中的像素颜色,令整幅图像画面内仅有黑白二值,该图像一般由黑色区域和白色区域组成,可以用一个比特表示一个像素,例如:“1”表示黑色“0”表示白色,这便于我们对特征的提取,该设计中采用组内方差和组外方差来实现二值化。假设m为二值化之阀值,例如设定影像灰度分划值m为
在此f:输入之影像n:所有像素之数目f(x,y):像素坐标(x,y)的灰度值凡是影像的灰度值低于分划值m的令为0,影像的灰度值高于分划值m的令为1,这种技巧称之为二值阀值撷取。
(4)形态学滤波
或采用形态学滤波技术对图像进行处理。本发明的智能分选工艺也可以采用形态学滤波技术进行图像。
其中,图像函数f(x,y)的开操作和闭操作具有简单的几何解释。假设使用球形结构元素b对f进行开操作,将这个结构元素视为“滚动的”球。用b对f进行开操作的原理可以在几何上解释为:推动球沿着曲面的下侧面滚动,以便球体能在曲面的整体下侧面来回移动。当球体滚过f的整个下侧面时,由球体的任何部分接触到的曲面的最高点就构成了开操作的曲面。所有比球体直径窄的波峰在幅度和尖锐程度上都减少。同理,球体在曲面的上表面滑动,当球体滚过f的整个上侧面时,由球体的任何部分接触到的曲面的最低点构成闭操作的曲面。从形态学基本原理可知,形态学的开运算会去掉图像上与结构元素的形态不相吻合的相对亮的分布结构,同时保留那些相吻合的部分;而闭运算则会填充那些图像上与结构元素不相吻合的相对暗的分布结构,同时保留那些相吻合的部分。因此他们都可以用来有效的提取特征和平滑像。值得注意地是,采用形态滤波器时,应根据不同的目的选择具有不同形状、大小和方向特性的结构元素。此外,形态学开、闭运算都具有幂等性,这意味着一次滤波就己将所有特定于结构元素的噪声滤除千净,再次重复不会产生新的结果。这是一个经典方法(如线性卷积滤波、中值滤波)所不具备的性质。由于形态学运算是从图像的几何形态观点来进行图像处理的,因此这种优良的非线性滤波器能在滤波的同时,保持图像结构不被钝化。
本发明的智能分选方法及系统中的电气控制参见图7-10所示,具体采用PLC自动操作系统,便于集中监视状态、控制运行。具体控制如下:系统动力电源为交流380伏,控制电源为交流220伏。系统工作之前首先将动力电源开关SF1送电,同时将各个回路断路器QF1-7闭合,保险FU1保护控制回路电源,空气开关PQF闭合,自动控制PLC系统带电。至此系统配电准备工作完毕,等待启动运行。PLC反馈信号X000-X011检测各对应回路接触器KM1-KM7吸合、断开状态和热继电器FR1-7保护各回路是否过载的状态反馈。根据反馈信号X000-X011的状态,自动控制连锁系统中各部分之间的状态,通过继电器K1-7自动控制对应回路启停。例如附图8执行机构控制回路手动运行时,SB3为停止按钮,SB4是启动按钮,当按下SB4启动按钮时,KM2接触器线圈得电,其常开点自锁保持回路通电,执行机构得电运行,当执行机构回路过载时,热继电器FR2断开控制回路,执行机构断电停止运行。自动运行时根据工艺编写程序固化在PLC中,在条件满足的情况下,PLC输出,对应继电器K2线圈得电,控制回路中K2常开点闭合,执行机构得电运行。在条件不满足的情况下,PLC停止输出,K2继电器线圈断电,在执行机构控制回路中的K2点断开,回路断电停止运行。同理其他回路一样控制。系统启停顺序详见前面第一点所述逆煤流启动。
本发明的智能分选方法及系统中的产量设计
智能识别分选机皮带速度0.8m/s;
煤块和矸石粒度150~300mm;
煤块和矸石均匀、较紧密按线排列;
在0.8m长度的皮带上分布粒度为150mm(300mm)的煤块或矸石5块(2.5块),并假设为球状,则1小时内处理的煤块或矸石的体积为:
V150=4/3×π×R3×5(块)×3600(秒)=4/3×π×0.0753×5×3600=31.80M3
V300=4/3×π×R3×2.5(块)×3600(秒)=4/3×π×0.153×2.5×3600=127.17M3煤的比重按照1.2~1.4考虑,则小时处理能力为:
S150=31.80×(1.2~1.4)=38.16~44.52T
S300=127.17×(1.2~1.4)=152.60~178.04T
实际的计算条件与以上的计算条件一定存在着差异,例如:实际的煤块或矸石不会是球状的,其体积比按球状计算的体积要小;煤块或矸石间的距离也不会都很小,考虑到上述原因,保守的设置0.5的折扣参数,则基于DSP图像处理装置处理图像信息的小时处理能力可达到:
S150=19~22T/小时 S300=76~89T/小时
再考虑到专用基于DSP图像处理装置在处理图像信息的同时,还要处理控制信号,如皮带速度信号、计算煤块或矸石到翻板处的时间、给出翻板控制装置动作信号等,处理这些控制信号也需占用基于DSP图像处理装置的时间资源,在上述计算结果的基础上再设置0.8的系数,则基于DSP图像处理装置的实际矸石分选小时处理能力为:
S150=15.2~17.6T/小时 S300=60.8~71.3T/小时
⑵若皮带的宽度≥800mm,且横向比较平整的条件下,可设置2个通道或多通道,每个通道分别设置一个图像处理装置和自动翻板装置(共用一台摄像机),可使系统的处理能力提高近1倍。
本发明的智能系列分选系统集成应用影像、计算机、PLC等技术,完成了全新的矸石在线实时自动识别分选系统的设计。在节约了成本同时,有效地提高了矸石分选的识别可靠性。
如上述,已经清楚详细地描述了本发明提出的智能系列分选系统及方法。尽管本发明的优选实施例详细描述并解释了本发明,但是本领域普通的技术人员可以理解,在不背离所附权利要求定义的本发明的精神和范围的情况下,可以在形式和细节中做出多种修改。