CN105913445B - 一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法 Download PDF

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Abstract

一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法，包括以下步骤：（1）将摄像头通过快速连接机构安装在采煤机机身，利用摄像头采集采煤面得到采煤面的图片，通过图像预处理将摄像头采集信息中提取的原始图像转换为灰度图像，然后对灰度图像进行图像增强、灰度拉伸和中值滤波；（2）利用腐蚀和闭运算的形态学处理滤除灯光反射、煤尘、夹矸的原因对灰度图像造成的影响，最终得到一条完整的煤岩界面曲线图片；本发明提高了煤炭采出率，避免采煤机滚筒截齿切割到顶板岩层而损坏设备甚至引发事故，为采煤机的姿态控制提供了可靠的依据，提升煤矿井下采煤自动化水平，提高采煤作业效益。

Description

一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法
技术领域
本发明属于采煤机智能控制范畴，具体涉及一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法。
背景技术
随着信息技术与先进装备制造技术高速发展，我国煤炭产业的智能装备制造要在深度和广度上进一步提升，煤炭综合开采自动化装备的研制及其相关技术的创新成为关键，同时也是煤炭工业增加产量，提高劳动效率，减少重大恶性事故和改善劳动条件的重要手段，而煤岩识别技术是实现采煤工作面自动化的关键技术之一。
煤岩界面识别技术是实现采煤机自动化的关键技术之一。可靠的煤岩界面识别系统在经济效益和安全作业两方面都具有突出的优点，它不仅可以使采煤机具有自动追踪煤岩界面的能力，提升煤矿井下采煤自动化水平，提高采煤作业效益，而且还能有效地提高采出率，减少那些在选煤过程中必须除去的矸石，提高煤炭品质和运输效率，减轻设备磨损情况，减少设备维修量和停机时间，并可使作业人员远离危险工作面，实现工作面无人化等。
应用于采煤机上的指导摇臂升降的煤岩界面识别系统主要采用界面测量型。从20世纪 50 年代起，世界各主要产煤国如美国、德国、英国、澳大利亚等愈加重视这一领域的研究工作，已经形成了一些成果，例如 ：基于煤岩自然γ射线辐射特性的NGR (NaturalGammaRadiation) 传感器法，此法在理论层面比较成熟且已有几种成型的产品在国外某些矿井使用。此法根据顶板岩石中的γ射线在穿透煤层后的衰减规律，通过测量经过衰减后的γ射线强度来确定煤层厚度，由此来确定煤岩界面。该方法要求顶板岩石必须含有放射性元素。因此该方法对于页岩顶板（含有放射性元素）有较好的适应性，而对于砂岩顶板（放射性元素含量较少）则无法应用。该方法在英国有 50％的矿井可以使用，在美国有 90％的矿井可以使用 ；而在我国仅有 18％左右的矿井可以应用，因而难以在我国大范围推广使用。另外，红外温度检测法也曾一度被认为是有前途的界面识别方法，该方法利用高灵敏度的红外线测温仪监测开采过程中滚筒截齿附近地质体的表面温度。由于煤层与岩石层通常存在显著的机械强度反差，截割不同层面所产生的热量不同，导致滚筒截齿附近地质体的表面温度的升高程度不同，据此来判断是否截割到煤岩界面。该方法的不足之处在于，只有当滚筒已经切割到岩层时才会生效，不仅会损坏刀具，而且切割岩层产生的火花会对井下安全造成极大威胁 ；另外，采煤机滚筒上通常装有喷雾装置用于给截齿和煤层冷却降温，也对滚筒截齿附近地质体表面温度的实时准确测量造成了较大困难。除此以外，还有一些其他方法如 ：人工γ射线法、应力截齿分析法、振动分析法等，目前主要停留在理论研究阶段，尚未形成实用技术与产品。
综上所述，到目前为止，尽管各国的研究人员对煤岩界面探测系统提出了种种构想，但多数方案还处于研究和试验阶段，其可靠性、实用性、安全性等尚未得到充分验证。同时由于地质条件的复杂性等种种原因，一些已经应用的识别技术的使用范围则受到严重限制，使用环境稍有变化就会效果变差甚至完全失效，比如 ：自然γ射线法，对于页岩顶板效果较好，而对于砂岩顶板则几乎不能使用。
发明内容
本发明为了解决现有技术中的不足之处，提供一种煤岩界面识别方法，其适应性广，成本低、高可靠性的基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法，包括以下步骤：
（1）将摄像头通过快速连接机构安装在采煤机机身，利用摄像头采集采煤面得到采煤面的图片，通过图像预处理将摄像头采集信息中提取的原始图像转换为灰度图像，然后对灰度图像进行图像增强、灰度拉伸和中值滤波；
（2）利用腐蚀和闭运算的形态学处理滤除灯光反射、煤尘、夹矸的原因对灰度图像造成的影响，最终得到一条完整的煤岩界面曲线图片；
（3）利用MATLAB库函数中的算法从煤岩界面曲线图片中得到煤岩界面的像素坐标信息；
（4）根据采煤机工作时与采煤面的特定位置关系建立投影几何关系模型，由此得到像素坐标与实际成像角度之间的映射关系，并根据此映射关系得到煤岩界面的高度信息；
（5）根据每一幅图像中的煤岩界面的高度信息，得到整个采煤面完整的高度信息即可拟合出采煤面的完整煤岩界面。
步骤（4）中当采煤面水平设置时，根据采煤机工作时与采煤面的特定位置关系建立投影几何关系模型： ，其中D表示摄像头与采煤面的距离，摄像头位置确定后该距离固定不变；H为摄像头的安装高度；S为标靶上的某一点，即采煤机滚筒截割后采煤面上的某一点；为S点对应的相对于摄像头的实际成像角度，为S点的实际高度；由此得到像素坐标与实际成像角度之间的映射关系，根据此映射关系得到煤岩界面的高度信息；
当采煤面倾斜设置时，根据采煤机工作时与采煤面的特定位置关系建立投影几何关系模型：，其中，，为采煤面的倾角、OO’为摄像头的相对行走距离，SS’为S点的实际测量高度；，其中，，为S点的实际行走距离。
快速连接机构包括快速脱离开关、上连接管和下连接管；上连接管和下连接管外型均为圆管，上连接管外径等于下连接管内径，上连接管长度大于下连接管长度，上连接管固定在摄像头底部，上连接管顶部外缘设有环形的压边，压边外径等于下连接管外径，上连接管内壁沿径向方向开设有六个盲孔，六个盲孔沿轴向方向分成两排，两排盲孔关于下连接管中心线对称设置，盲孔内设有压缩弹簧和卡块，卡块滑动插设在盲孔内，压缩弹簧一端与盲孔的孔壁顶接，压缩弹簧另一端与卡块顶接；
下连接管垂直设置，下连接管的下端固定在采煤机机身上，下连接管内壁沿径向方向开设有六个与盲孔相对应的通孔，六个通孔沿轴向方向分成两排，两排通孔关于下连接管中心线对称设置，下连接管内壁沿轴向方向开设有两条导向槽，两排通孔分别位于两条导向槽内；
快速脱离开关设有两个，两个快速脱离开关分别对应插设在两排通孔内。
快速脱离开关包括启动块和固定插销，启动块沿长度方向并排设有三个顶接块，顶接块水平方向的长度大于通孔的长度，三个顶接块分别对应水平插设在通孔内，三个顶接块上均设有三个插接孔，三个插接孔所处位置上下对应，固定插销自上而下插设在三个插接孔内。
采用上述技术方案，本发明具有以下有益效果：与现有的技术相比，本发明一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法，通过该方法能够实现在煤和岩石物理力学性质差别不大，但灰度差异较大的情况下对煤岩界面的信息进行提取，拟合出采煤面完整的煤岩界面，为采煤机的姿态控制提供依据。当光照条件不同的时候，摄像头对准模拟采煤面的某一位置进行单帧图像采集，煤岩界面经过图像预处理和特征提取，强光照下，煤岩图片经过识别后所得的煤岩界面特征曲线比较完整，虽然所包含的煤岩界面周围的多余信息也较多，但能够较好的反映煤岩界面的真实情况；弱光照下，煤岩图片经过识别后所得的煤岩界面特征曲线不连续，大部分煤岩界面信息丢失，虽然所包含的多余的信息较少，但不能完整表达煤岩界面的信息，这将影响后续煤岩界面在图像中的位置信息的获取，对最终的煤岩界面曲线拟合将产生影响。通过光照实验，为煤岩界面识别和定位测量方法在采煤机上应用的光照选择提供了依据。
另外摄像头通过快速连接机构可快速安装或卸载在采煤机机身上，方便快捷，快速连接机构包括上连接管和下连接管，上连接管通过卡块与下连接管上的通孔插接的方式与下连接管连接，固定插销用于防止在不适用本发明时，误操作按压启动块从而使上连接管与下连接管分离；上连接管顶部外缘设有环形的压边，压边用于压紧下连接管顶部，使上连接管与下连接管之间到达密封连接，从而防止在使用的过程中杂质落入下连接管内。
综上所述，本发明提高了煤炭采出率，避免采煤机滚筒截齿切割到顶板岩层而损坏设备甚至引发事故，为采煤机的姿态控制提供了可靠的依据，提升煤矿井下采煤自动化水平，提高采煤作业效益。
附图说明
图1是本发明中摄像头的安装位置示意图；
图2是本发明中采煤面水平设置时的投影几何关系模型图；
图3是本发明中采煤面倾斜设置时的投影几何关系模型图；
图4是本发明的工作流程图；
图5是快速连接机构的连接结构示意图；
图6是上连接管的结构示意图；
图7是下连接管的结构示意图；
图8是图7中A向视图。
具体实施方式
如图1-8所示，本发明的一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法，包括以下步骤：
（1）将摄像头1通过快速连接机构4安装在采煤机2机身，利用摄像头1采集采煤面3得到采煤面3的图片，通过图像预处理将摄像头1采集信息中提取的原始图像转换为灰度图像，然后对灰度图像进行图像增强、灰度拉伸和中值滤波；
（2）利用腐蚀和闭运算的形态学处理滤除灯光反射、煤尘、夹矸的原因对灰度图像造成的影响，最终得到一条完整的煤岩界面曲线图片；
（3）利用MATLAB库函数中的算法从煤岩界面曲线图片中得到煤岩界面的像素坐标信息；
（4）根据采煤机2工作时与采煤面3的特定位置关系建立投影几何关系模型，图2采煤面水平设置时的投影几何关系模型为：，其中D表示摄像头1与采煤面3的距离，摄像头1位置确定后该距离固定不变；H为摄像头1的安装高度；S为标靶上的某一点，即采煤机2滚筒截割后采煤面3上的某一点；为S点对应的相对于摄像头1的实际成像角度，为S点的实际高度；由此得到像素坐标与实际成像角度之间的映射关系，根据此映射关系得到煤岩界面的高度信息；
图3为当采煤面3倾斜设置时，根据采煤机2工作时与采煤面3的特定位置关系建立投影几何关系模型：，其中，，为采煤面3的倾角、OO’为摄像头1的相对行走距离，SS’为S点的实际测量高度；，其中，，为S点的实际行走距离。
（5）根据每一幅图像中的煤岩界面的高度信息，得到整个采煤面3完整的高度信息即可拟合出采煤面3的完整煤岩界面。
快速连接机构4包括快速脱离开关、上连接管5和下连接管6；上连接管5和下连接管6外型均为圆管，上连接管5外径等于下连接管6内径，上连接管5长度大于下连接管6长度，上连接管5固定在摄像头1底部，上连接管5顶部外缘设有环形的压边7，压边7外径等于下连接管6外径，上连接管5内壁沿径向方向开设有六个盲孔8，六个盲孔8沿轴向方向分成两排，两排盲孔8关于下连接管6中心线对称设置，盲孔8内设有压缩弹簧9和卡块10，卡块10滑动插设在盲孔8内，压缩弹簧9一端与盲孔8的孔壁顶接，压缩弹簧9另一端与卡块10顶接；
下连接管6垂直设置，下连接管6的下端固定在采煤机2机身上，下连接管6内壁沿径向方向开设有六个与盲孔8相对应的通孔11，六个通孔11沿轴向方向分成两排，两排通孔11关于下连接管6中心线对称设置，下连接管6内壁沿轴向方向开设有两条导向槽12，两排通孔11分别位于两条导向槽12内；
快速脱离开关设有两个，两个快速脱离开关分别对应插设在两排通孔11内。
快速脱离开关包括启动块13和固定插销14，启动块13沿长度方向并排设有三个顶接块15，顶接块15水平方向的长度大于通孔11的长度，三个顶接块15分别对应水平插设在通孔11内，三个顶接块15上均设有三个插接孔16，三个插接孔16所处位置上下对应，固定插销14自上而下插设在三个插接孔16内。
本实施例并非对本发明的形状、材料、结构等作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
（1）将摄像头通过快速连接机构安装在采煤机机身，利用摄像头采集采煤面得到采煤面的图片，通过图像预处理将摄像头采集信息中提取的原始图像转换为灰度图像，然后对灰度图像进行图像增强、灰度拉伸和中值滤波；
（2）利用腐蚀和闭运算的形态学处理滤除灯光反射、煤尘、夹矸的原因对灰度图像造成的影响，最终得到一条完整的煤岩界面曲线图片；
（3）利用MATLAB库函数中的算法从煤岩界面曲线图片中得到煤岩界面的像素坐标信息；
（4）根据采煤机工作时与采煤面的特定位置关系建立投影几何关系模型，由此得到像素坐标与实际成像角度之间的映射关系，并根据此映射关系得到煤岩界面的高度信息；
（5）根据每一幅图像中的煤岩界面的高度信息，得到整个采煤面完整的高度信息即可拟合出采煤面的完整煤岩界面；
快速连接机构包括快速脱离开关、上连接管和下连接管；上连接管和下连接管外型均为圆管，上连接管外径等于下连接管内径，上连接管长度大于下连接管长度，上连接管固定在摄像头底部，上连接管顶部外缘设有环形的压边，压边外径等于下连接管外径，上连接管内壁沿径向方向开设有六个盲孔，六个盲孔沿轴向方向分成两排，两排盲孔关于下连接管中心线对称设置，盲孔内设有压缩弹簧和卡块，卡块滑动插设在盲孔内，压缩弹簧一端与盲孔的孔壁顶接，压缩弹簧另一端与卡块顶接；
下连接管垂直设置，下连接管的下端固定在采煤机机身上，下连接管内壁沿径向方向开设有六个与盲孔相对应的通孔，六个通孔沿轴向方向分成两排，两排通孔关于下连接管中心线对称设置，下连接管内壁沿轴向方向开设有两条导向槽，两排通孔分别位于两条导向槽内；
快速脱离开关设有两个，两个快速脱离开关分别对应插设在两排通孔内。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法，其特征在于：步骤（4）中当采煤面水平设置时，根据采煤机工作时与采煤面的特定位置关系建立投影几何关系模型：，其中D表示摄像头与采煤面的距离，摄像头位置确定后该距离固定不变；H为摄像头的安装高度；S为标靶上的某一点，即采煤机滚筒截割后采煤面上的某一点；为S点对应的相对于摄像头的实际成像角度，为S点的实际高度；由此得到像素坐标与实际成像角度之间的映射关系，根据此映射关系得到煤岩界面的高度信息；
当采煤面倾斜设置时，根据采煤机工作时与采煤面的特定位置关系建立投影几何关系模型：，其中，，为采煤面的倾角、OO’为摄像头的相对行走距离，SS’为S点的实际测量高度；，其中，，为S点的实际行走距离。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的煤岩界面识别及定位方法，其特征在于：快速脱离开关包括启动块和固定插销，启动块沿长度方向并排设有三个顶接块，顶接块水平方向的长度大于通孔的长度，三个顶接块分别对应水平插设在通孔内，三个顶接块上均设有三个插接孔，三个插接孔所处位置上下对应，固定插销自上而下插设在三个插接孔内。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106382117B (zh) * 2016-11-03 2018-11-02 太原理工大学 横轴式掘进机截齿及其截割头载荷模拟方法
CN107120116B (zh) * 2017-07-03 2020-01-03 中国矿业大学 一种基于图像识别的采煤机滚筒自动调高装置与方法
CN112832761B (zh) * 2020-11-12 2022-02-18 临沂矿业集团菏泽煤电有限公司 一种煤矿综采工作面采煤机与地质模型的耦合系统
CN113062736A (zh) * 2021-03-29 2021-07-02 中国矿业大学 一种基于机器视觉的掘进机自适应截割系统及方法
CN114961863B (zh) * 2022-05-31 2023-02-28 中国矿业大学 基于自然γ射线的综采面煤岩界面识别方法
CN115081866B (zh) * 2022-06-16 2023-04-14 安徽理工大学 一种回采煤层介质状态区划方法、系统、设备和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN202266777U (zh) * 2011-09-28 2012-06-06 杭州沃德水泵制造有限公司 管路快速连接装置
CN102496004A (zh) * 2011-11-24 2012-06-13 中国矿业大学(北京) 一种基于图像的煤岩界面识别方法与系统
CN103207999A (zh) * 2012-11-07 2013-07-17 中国矿业大学(北京) 一种基于煤岩图像特征抽取以及分类识别的煤岩分界方法和系统
CN104895564A (zh) * 2015-04-22 2015-09-09 河南理工大学 基于机器视觉用于采煤机的煤岩界面识别装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN202266777U (zh) * 2011-09-28 2012-06-06 杭州沃德水泵制造有限公司 管路快速连接装置
CN102496004A (zh) * 2011-11-24 2012-06-13 中国矿业大学(北京) 一种基于图像的煤岩界面识别方法与系统
CN103207999A (zh) * 2012-11-07 2013-07-17 中国矿业大学(北京) 一种基于煤岩图像特征抽取以及分类识别的煤岩分界方法和系统
CN104895564A (zh) * 2015-04-22 2015-09-09 河南理工大学 基于机器视觉用于采煤机的煤岩界面识别装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘俊利，王立锋，孔秀平.煤岩界面识别和定位测量方法研究.《计算机工程与应用》.2015,第53卷(第8期), *
基于机器视觉的煤岩界面识别研究;田子建，彭霞，苏波;《工矿自动化》;20130531;第39卷(第5期);第49-52页 *
煤岩界面识别和定位测量方法研究;刘俊利，王立锋，孔秀平;《计算机工程与应用》;20151231;第53卷(第8期);第246-248页 *

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