CN103910182A - 基于红外光谱成像的胶带纵向撕裂危险源检测方法 - Google Patents

基于红外光谱成像的胶带纵向撕裂危险源检测方法 Download PDF

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乔铁柱
段燕飞
王�琦
王峰
靳宝全
景毅
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Abstract

本发明属于危险源检测领域，具体是一种基于红外光谱成像的胶带纵向撕裂危险源检测方法。基于红外光谱成像的胶带纵向撕裂危险源检测方法，按照如下步骤进行：步骤一，在传送带被检测位置的最上方安装红外CCD相机，将2个波数为2000～2800cm-1的面阵光源对称固定在被传送带被检测位置的两侧，且分别与竖直方向呈45°夹角；步骤二，开通面阵光源，图像处理计算机对煤炭与危险源对光谱吸收能量的差别转化为图像灰度的差别，再根据图像灰度特征实时判断是否有危险源。本发明实现了红外视觉无损检测技术为胶带纵向撕裂及其危险源实时在线检测。

Description

基于红外光谱成像的胶带纵向撕裂危险源检测方法
技术领域
本发明属于危险源检测领域，具体是一种基于红外光谱成像的胶带纵向撕裂危险源检测方法。
背景技术
胶带运输是煤矿生产必要的、价格昂贵的大型系统，在其运行过程中常因石块或金属等锐利物体卡在转载口、断带抓捕器等处划破运输胶带造成异物穿透、物料卡压等纵向撕裂，造成煤矿重大的生产安全事故。胶带运行过程中纵向撕裂及其危险源在线监测存在故障模型不确定、时间随机性、因果关系复杂等问题，故随着在线监测理论和机器视觉技术的进步，红外视觉无损检测技术为胶带纵向撕裂及其危险源实时在线检测提供了新的理论支撑。
目前，公知的撕裂检测方法主要有接触式和非接触式。接触式感应检测法以压力突变或形变间接性判断胶带纵向撕裂；非接触式检测方法具有无损检测的特点，但对撕裂后检测有效果，故目前的胶带纵向撕裂危险源检测方法尚有待改进。如果能在撕裂前就可以有效识别危险源，并直观可靠的从背景中提取危险源图像，就能有效的减少发生胶带纵向撕裂的可能性，提高纵向撕裂检测的可靠性和在线监测的稳定性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：如何提供实现红外视觉无损检测技术为胶带纵向撕裂及其危险源实时在线检测。
本发明所采用的技术方案是：基于红外光谱成像的胶带纵向撕裂危险源检测方法，按照如下步骤进行：
步骤一，在传送带被检测位置的最上方安装红外CCD相机，将2个波数为2000~2800                                                的面阵光源对称固定在被传送带被检测位置的两侧，且分别与竖直方向呈夹角；
步骤二，开通面阵光源，图像处理计算机对煤炭与危险源对光谱吸收能量的差别转化为图像灰度的差别，再根据图像灰度特征实时判断是否有危险源。
作为一种优选方式：步骤一种所述面阵光源的为波数为2400的红外二极管1010面阵光源。
本发明的有益效果是：利用红外波段中危险源与煤炭吸收特性差异随波长变化规律，确定了区分煤炭与多种危险源的最佳波段的范围，建立红外光谱成像检测系统，将危险源红外吸收特性转化为红外图像中危险源图像特征，利用自适应图像增强和二值化图像处理，从背景中提取危险源信息。整个过程所使用的红外光谱成像系统结构简单，计算机输出结果为危险源图像特征，实现了对危险源的在线监测。
附图说明
图1是本发明的示意图；
图2是煤炭吸收红外光谱图；
图3是煤矸石吸收红外光谱图；
其中，1、第一光源，2、第二光源，3、红外CCD相机，4、图像处理计算机，5、煤炭及危险源。
具体实施方式
当一束具有连续波长的红外光通过物质，物质分子中某个基团的振动频率或转动频率和红外光的频率一样时，分子就吸收能量由原来的基态振(转)动能级跃迁到能量较高的振(转)动能级，分子吸收红外辐射后发生振动和转动能级的跃迁，该处波长的光就被物质吸收。
每摩尔物质分子吸收能量后与吸收能量前的能量差为：                                          
                             （1）
其中代表每摩尔物质分子吸收能量后与吸收能量前的能量差，代表每摩尔物质分子吸收能量后的能量，代表每摩尔物质分子吸收能量前的能量。其中为Plank常数欧秒/分,(每摩尔中的分子数)，为连续波长的红外光波长，为真空中的光速。
从(1)式可以看出，煤炭与危险源的微观粒子受光辐射激发时吸收的能量是不同的。
若构造光谱成像检测系统，反射光能量的一部分被CCD接受，转化为信号强度值，辐射光与图像灰度的转换关系满足函数:                           （2）
其中,为CCD光辐射吸收比例系数，为CCD感应系数，为单位探测面，为曝光时间，为像素灰度值，为辐射光能量。
从（2）式可以看出，辐射光信号在成像系统中被转换为像素灰度值。
设 为入射光能量，为反射光能量，为吸收的能量，
又由，则满足，
                          （3）
（3）式表明图像中图像灰度值与煤炭及危险源对一定波长的红外吸收特性有关。
根据成像系统的叠加性和平移不变性，煤炭与危险源对光谱吸收能量的差别转化为图像灰度的差别。则两者的灰度差
                                         (4)
，分别表示危险源与煤炭的图像灰度值，为危险源与煤炭光谱吸收能量差。
（4）式将危险源与煤炭吸收特性的差别转化为图像灰度特征差别。而且，吸收差别越大则图像的灰度特征差别越明显，二者呈单调函数关系。
最优波段的选择目的是寻求煤炭与多种类危险源吸收能量差异最大的波段。胶带运输危险源一般主要有大块金属、棒状金属锚杆和矸石等。由于金属单质主要含有化学键，而红外线一般测共价键，故红外光线照射金属单质后不形成红外光谱的吸收峰，即入射能量全部成为反射光能量被CCD吸收。所以最优波段的选择主要取决于煤矸石与煤炭吸收波长的差异。参见附图，如图2所示为煤炭吸收红外光谱图，附图3为煤矸石吸收红外光谱图。
由图2、图3可知，煤炭在2000~2800处吸收量为不到20%，而煤矸石在此波段处吸收量达70%，且2000~2800处吸收差异最大，故选取主波长为2400的光源照射煤炭与危险源。
如图1所示，成像检测系统包括面阵光源（第一光源与第二光源）、红外CCD相机、图像处理计算机、煤炭、危险源金属及煤矸石等。在光源设计中，选用主波长为2400的红外二极管1010面阵光源，光照强度可调节。将2个面阵光源对称固定在被检测上方两侧，且分别与竖直方向呈夹角。红外CCD相机镜头垂直向下，从被检测物上方获取图像。
为使图像中煤炭与危险源特征更加明显，需要进行图像增强，从而使危险源灰度值高于煤炭时其灰度被拉高，危险源灰度值低于煤炭时其灰度被拉低。另外，图像增强算法要求能根据煤炭背景的变化自适应评估煤炭灰度值，图像增强后煤炭的灰度值基本维持不变，而危险源的灰度值分别被拉高和拉低。由于被检测物中危险源占少量，则捕获的图像中最大概率的象素点则为被检测物的象素点集合。由此利用一种自适应的危险源图像增强方法，其变换函数变换式如下                                  (5)
其中，为增强后的危险源灰度值，为待处理危险源灰度值，则表示具有最大概率的象素点灰度值。
对捕捉的图像利用快速象素差分算法去模糊处理，采用中值滤波衰减噪声，然后进行上述自适应灰度增强，以增大危险源与煤炭的灰度差。最后设定阈值对目标进行二值化处理，利用形态学种子填充法提取清晰、连续的危险源目标。

Claims (2)

1.基于红外光谱成像的胶带纵向撕裂危险源检测方法，其特征在于按照如下步骤进行：
步骤一，在传送带被检测位置的最上方安装红外CCD相机，将2个波数为2000~2800                                                的面阵光源对称固定在被传送带被检测位置的两侧，且分别与竖直方向呈夹角；
步骤二，根据实时捕捉到的红外CCD相机图像，图像处理计算机对煤炭与危险源对光谱吸收能量的差别转化为图像灰度的差别，再根据图像灰度特征实时判断是否有危险源。
2.根据权利要求1所示的基于红外光谱成像的胶带纵向撕裂危险源检测方法，其特征在于：步骤一中所述面阵光源的为波数为2400的红外二极管1010面阵光源。
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