CN108510539A - 一种基于图像分析的煤炭产量监测方法 - Google Patents

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    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection

Abstract

本发明公开了一种基于图像分析的煤炭产量监测方法，该方法利用预先安装在煤矿主井皮带机机头处的矩形框作为参考，首先，对采集到的监控图像中的安装的矩形框进行标记；然后，以标记的矩形的左下角作为原点(0,0)建立图像像素坐标系；然后，利用边缘检测算法标注出机头皮带处的煤炭堆积形状的边缘曲线；然后，计算边缘曲线与坐标系的横向坐标轴围成的面积与标注的矩形的面积的百分比；然后，根据监控图像的帧数、皮带运行速度等参数计算单位时间内通过机头的煤量的体积与质量；最后，即可得到时间一定时间内通过机头的煤量的质量。

Description

一种基于图像分析的煤炭产量监测方法
技术领域
本发明涉及一种基于图像分析的煤炭产量监测方法，属于煤炭产量监控装置技术领域。
背景技术
随着煤矿自动化、信息化技术的发展，目前国内的大部分矿井都已经或者正在进行煤炭产量监测系统的部署，但现有的煤炭产量监测系统都存着一些缺陷，例如：一、现有的煤炭产量监测方法无法实时、安全、有效地传输监测数据；二、部分煤炭产量监测方法的前端为传感器，产量监测的有效性易受传感器的灵敏度的影响。
发明内容
为克服现有的技术的不足，本发明提出了一种基于图像分析的煤炭产量监测方法，该方法受前端传感器影响小，能够实时、智能的识别出当前的煤炭产量，为提高煤矿企业的自动化、数字化、信息化提供了可靠的基础数据。
为实现上述目的，本发明的方案是：一种基于图像分析的煤炭产量监测方法，包括如下步骤：
A:在煤矿主井皮带机机头处安装一个宽度为w、高度为h的矩形框；
B:采集煤矿主井皮带机机头处的监控图像；
C:对所述的监控图像，利用矩形标记步骤A处安装的矩形框；
D:以标记的矩形的左下角作为原点(0,0)建立图像像素坐标系，并检测标记矩形框其它三个角的坐标，假设依次为(m,0)、(0,n)与(m,n)；
E:利用边缘检测算法标注出机头皮带处的煤炭堆积形状的边缘曲线；
F:计算边缘曲线与步骤D建立的图像像素坐标系的横向坐标轴围成的面积S1；
G:计算步骤F得出的面积S1占步骤C处的标记的矩形的面积S2的百分比P；
H:根据摄像仪的监控图像的帧数IF，皮带机运行速率r m/s，计算出每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V；
I：根据步骤H得出的每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V，煤炭密度ρ可计算出每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的质量m＝ρ·V；
J:根据步骤I得出的每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的质量m与皮带运行时间t，可计算处t时间内煤矿主井皮带机输出的煤炭的质量M。
所述步骤F，得到边缘曲线与图像像素坐标系的横向坐标轴围城的面积S1的具体过程如下：
(1)假设步骤E得到边缘曲线由一系列像素坐标点连接而成，像素坐标为{(xi,yi)|i＝1,2,..,n}，其中，在像素坐标点集合{(xi,yi)|i＝1,2,..,k}中，随着i的增大xi依次增大；
(2)筛选出像素坐标点集合中横坐标xi最小的点{(xi,yi)|i＝1}与横坐标xi最大的点{(xi,yi)|i＝k}；
(3)得到边缘曲线与图像像素坐标系的横向坐标轴围城的面积
所述的步骤G，得出的步骤F处的面积S1占步骤C处的标记的矩形的面积S2的百分比P的具体过程如下：
(1)根据步骤C处描述的像素坐标系中的标注矩阵的面积s2＝m×n；
(2)得出面积S1占面积S2的百分比
所述的步骤H中，得出每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V的具体过程如下：
(1)根据步骤G中得出的百分比P与步骤A安装的宽度为w、高度为h的矩形框，可以得到皮带实际运输中的煤炭堆积形状的横截面积CSA＝P×w×h；
(2)根据步骤H处的摄像仪的监控图像的帧数为IF，皮带机运行速率为r，可以得到每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积
所述的步骤J中，得出t时间内煤矿主井皮带机输出的煤炭的质量M的具体过程如下：
(1)根据步骤A-I，分别计算第i-1秒至i秒时间段内经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的质量mti|ti＝1,2,...,t；
(2)得出t时间内煤矿主井皮带机输出的煤炭的质量
本发明所达到的有益效果：
现有的煤炭产量监测系统与方法大部分主要都是通过前段传感器间接的获得煤炭产量，该类方法易受前端传感器精度的影响，且该类方法无法完整、实时、有效的获取矿井的煤炭产量。本发明提出的一种基于图像分析的煤炭产量监测方法，该方法受前端传感器影响小，且在煤炭由井下运输到井口时，即可实时、智能的识别出当前的煤炭产量，为提高煤矿企业的自动化、数字化、信息化提供了可靠的基础数据。
附图说明
通过以下说明，附图实施案例变得显而易见，其仅结合附图描述的至少一种优选但非限制性实施例的示例方式给出。
图1本发明所述的煤炭产量监测方法的基本流程图；
图2皮带机机头处安装矩形框的示意图；
图3监控图像中矩形框标记示意图；
图4在监控图像中建立图像像素坐标系的示意图；
图5计算边缘曲线与图像像素坐标系的横向坐标轴围成的面积S1的示意图；
图6计算每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V的示意图；
具体实施方式
1.一种基于图像分析的煤炭产量监测方法，其特征在于，如图1所示，包括以下步骤:
A:在煤矿主井皮带机机头处安装一个宽度为w、高度为h的矩形框；
B:采集煤矿主井皮带机机头处的监控图像；
C:对所述的监控图像，利用矩形标记步骤A处安装的矩形框；
D:以标记的矩形的左下角作为原点(0,0)建立图像像素坐标系，并检测标记矩形框其它三个角的坐标，假设依次为(m,0)、(0,n)与(m,n)；
E:利用边缘检测算法标注出机头皮带处的煤炭堆积形状的边缘曲线；
F:计算边缘曲线与步骤D建立的图像像素坐标系的横向坐标轴围成的面积S1；
G:计算步骤F得出的面积S1占步骤C处的标记的矩形的面积S2的百分比P；
H:根据摄像仪的监控图像的帧数为IF，皮带机运行速率为r m/s，计算出每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V；
I：根据步骤H得出的每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V，煤炭密度ρ可计算出每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的质量m＝ρ·V；
J:根据步骤I得出的每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的质量m与皮带运行时间t，可计算处t时间内煤矿主井皮带机输出的煤炭的质量M。
2.所述的步骤A，如图2所示，在煤矿主井皮带机机头处安装一个宽度为w、高度为h的矩形框；
3.所述的步骤C，如图3所示，对所述的步骤B采集到的监控图像，利用矩形标记步骤A处安装的矩形框；
4.所述的步骤D，如图4所示，建立以标记的矩形的左下角作为原点(0,0)建立图像像素坐标系，并检测标记矩形框其它三个角的坐标，假设依次为(m,0)、(0,n)与(m,n)；
5.所述的步骤E中，边缘检测算法使用canny边缘检测算法；
6.所述步骤F，得到边缘曲线与图像像素坐标系的横向坐标轴围城的面积S1的具体过程如图5所示：
(1)假设步骤E得到边缘曲线由一系列像素坐标点连接而成，像素坐标为{(xi,yi)|i＝1,2,..,n}，其中，在像素坐标点集合{(xi,yi)|i＝1,2,..,k}中，随着i的增大xi依次增大；
(2)筛选出像素坐标点集合中横坐标xi最小的点{(xi,yi)|i＝1}与横坐标xi最大的点{(xi,yi)|i＝k}；
(3)得到边缘曲线与图像像素坐标系的横向坐标轴围城的面积
7.所述的步骤G，得出的步骤F处的面积S1占步骤C处的标记的矩形的面积S2的百分比P的具体过程如下：
(1)根据步骤C处描述的像素坐标系中的标注矩阵的面积s2＝m×n；
(2)得出面积S1占面积S2的百分比
8.所述的步骤H中，得出每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V的具体过程如图6所示：
(1)根据步骤G中得出的百分比P与步骤A安装的宽度为w、高度为h的矩形框，可以得到皮带实际运输中的煤炭堆积形状的横截面积CSA＝P×w×h；
(2)根据步骤H处的摄像仪的监控图像的帧数为IF，皮带机运行速率为r，可以得到每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积
9.所述的步骤J中，得出t时间内煤矿主井皮带机输出的煤炭的质量M的具体过程如下：
(1)根据步骤A-I，分别计算第i-1秒至i秒时间段内经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的质量mti|ti＝1,2,...,t；
(2)得出t时间内煤矿主井皮带机输出的煤炭的质量

Claims (5)

1.一种基于图像分析的煤炭产量监测方法，其特征在于，包括以下步骤:
A:在煤矿主井皮带机机头处安装一个宽度为w、高度为h的矩形框；
B:采集煤矿主井皮带机机头处的监控图像；
C:对所述的监控图像，利用矩形标记步骤A处安装的矩形框；
D:以标记的矩形的左下角作为原点(0,0)建立图像像素坐标系，并检测标记矩形框其它三个角的坐标，假设依次为(m,0)、(0,n)与(m,n)；
E:利用边缘检测算法标注出机头皮带处的煤炭堆积形状的边缘曲线；
F:计算边缘曲线与步骤D建立的图像像素坐标系的横向坐标轴围成的面积S1；
G:计算步骤F得出的面积S1占步骤C处的标记的矩形的面积S2的百分比P；
H:根据摄像仪的监控图像的帧数IF，皮带机运行速率rm/s，计算出每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V；
I：根据步骤H得出的每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V，煤炭密度ρ可计算出每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的质量m＝ρ·V；
J:根据步骤I得出的每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的质量m与皮带运行时间t，可计算处t时间内煤矿主井皮带机输出的煤炭的质量M。
2.所述步骤F，得到边缘曲线与图像像素坐标系的横向坐标轴围城的面积S1的具体过程如下：
(1)假设步骤E得到边缘曲线由一系列像素坐标点连接而成，像素坐标为{(xi,yi)|i＝1,2,..,n}，其中，在像素坐标点集合{(xi,yi)|i＝1,2,..,k}中，随着i的增大xi依次增大；
(2)筛选出像素坐标点集合中横坐标xi最小的点{(xi,yi)|i＝1}与横坐标xi最大的点{(xi,yi)|i＝k}；
(3)得到边缘曲线与图像像素坐标系的横向坐标轴围城的面积
3.所述的步骤G，得出的步骤F处的面积S1占步骤C处的标记的矩形的面积S2的百分比P的具体过程如下：
(1)根据步骤C处描述的像素坐标系中的标注矩阵的面积s2＝m×n；
(2)得出面积S1占面积S2的百分比
4.所述的步骤H中，得出每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积V的具体过程如下：
(1)根据步骤G中得出的百分比P与步骤A安装的宽度为w、高度为h的矩形框，可以得到皮带实际运输中的煤炭堆积形状的横截面积CSA＝P×w×h；
(2)根据步骤H处的摄像仪的监控图像的帧数为IF，皮带机运行速率为r，可以得到每秒经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的体积
5.所述的步骤J中，得出t时间内煤矿主井皮带机输出的煤炭的质量M的具体过程如下：
(1)根据步骤A-I，分别计算第i-1秒至i秒时间段内经过煤矿主井皮带机机头处的煤量的质量mti|ti＝1,2,...,t；
(2)得出t时间内煤矿主井皮带机输出的煤炭的质量
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