CN111453310A - 一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，包括：获取激光雷达的深度图像和感兴趣区域，确定刮板机护栏的大致范围；对深度图像做闭操作、去瑕疵操作和高斯滤波操作后获得平滑的深度图像；进行Sobel边缘检测后获取刮板机护栏轮廓，并进行二进制的转化，使用滑动窗口算法进行拟合，获得刮板机护栏轮廓的位置；根据刮板机护栏轮廓的位置与刮板机负载的相对位置关系，获得刮板机负载所在位置；根据刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据之差确定刮板机负载的高度。相对于现有技术，能够对煤矿刮板机的负载高度进行监测，避免过高负载带来的停机故障，满足现代化煤矿开采的安全需求。

Description

一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法。
背景技术
刮板输送机是现代化煤矿的重要运输设备，主要负责综采工作面的落煤运输。其工作环境恶劣，在生产过程中，负载随采煤机割煤速度和行走方向的不同而不断变化，且存在片帮煤突然加载的情况，导致刮板输送机故障停机率高，频繁重载启动，电能损耗较大，严重影响整个综采工作面的运行可靠性。因此，对刮板机输送过程中的负载进行分析，保障刮板输送机负载稳定，避免频繁停机，能够实现综采工作面高效采煤的目标。参考文献：高小强，杜福银，蔡爱国.变频驱动刮板输送机负载特性及调速的智能控制策略研究[J].矿山机械，2011，39(11):12-16.
针对刮板机的动态负载特性，国内外的学者从不同的角度进行了很多的研究。主流的方式是对运行时的电流或电机转差率等指标建立模型，对刮板机的负载进行预测。Dolipski M提出一种非均匀负载情况下的刮板机动态模型，能够利用该模型研究负载不均匀时的电机转差率。也有学者利用BP模型等网络对刮板机运行时的电流进行建模，分析负载情况。但是这些方法都需要事先采集一些井下数据，才能进行建模，模型的准确程度对数据具有严重的依赖性。参考文献：Dolipski M,Remiorz E,Sobota P.DYNAMICS OF NON-UNIFORMITY LOADS OF AFC DRIVES[J].Archives of Mining Sciences,2014,59(1):155-168.
而针对刮板机负载数据直接分析的研究相对较少。一是由于井下环境特殊，属于弱光甚至无光的环境，不易被普通图像摄像头识别。二是采煤机在割煤时会产生大量的烟尘水汽，影响图像数据的采集。三是整个采煤的过程中，工作面是动态推进的，采煤机、刮板机和液压支架之间的相对位置在不断变化，在动态的环境中获取煤流的绝对高度数据具有一定的困难性。
发明内容
现有技术中，由于井下环境特殊，光线较暗，且有大量的烟尘水汽，采煤工作面是动态推进的，难以对刮板机负载情况进行准确分析。为了解决上述问题，本发明公开了一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，该方法可以用于煤矿采煤工作面的刮板机负载高度检测，包括如下步骤：
步骤1，获取激光雷达的深度图像，并根据所述深度图像获取感兴趣区域，确定刮板机护栏的大致范围；
步骤2，对所述深度图像依次做闭操作、去瑕疵操作和高斯滤波操作，获得平滑的深度图像；
步骤3，对所述平滑的深度图像进行Sobel边缘检测，获取两条互相平行的刮板机护栏轮廓，并将边缘提取后的图像进行二进制的转化；
步骤4，对所述步骤3获得的结果使用滑动窗口算法进行拟合，获得激光雷达视野中两条直线的位置，即所述刮板机护栏轮廓的位置；
步骤5，根据所述刮板机护栏轮廓的位置，以及所述刮板机护栏轮廓与刮板机负载的相对位置关系，获得所述刮板机负载所在位置；
步骤6，根据所述步骤2和步骤5获得的结果，获得所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据，根据所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据之差确定刮板机负载的高度。
进一步地，在一种实现方式中，所述步骤1包括：使用所述激光雷达获取深度图像，并根据预设的参数，选择所述深度图像中心的部分区域作为感兴趣区域。
进一步地，在一种实现方式中，所述步骤2包括：
步骤2-1，对所述步骤1获得的图像进行闭操作；
步骤2-2，对所述步骤2-1获得的图像进行去瑕疵操作，包括：
将所述步骤2-1获得的图像中数据值为0的区域，即由于所述激光雷达自身原因未获取距离数据的区域作为去瑕疵的模版，利用基于快速进行的修复算法对所述步骤2-1获得的图像进行修复；
步骤2-3，对所述步骤2-2获得的图像进行高斯滤波，获得所述平滑的深度图像。
进一步地，在一种实现方式中，所述步骤3包括：
步骤3-1，对所述平滑的深度图像进行Sobel边缘检测，获取所述平滑的深度图像在横向边缘的突变；
步骤3-2，根据所述激光雷达的安装位置与刮板机护栏的相对距离，将大于预设距离阈值的激光雷达距离数据作为噪声点滤除，对边缘检测的结果做二进制转化，获得两个刮板机护栏轮廓的二进制图像，在所述刮板机护栏轮廓的二进制图像中，轮廓所在位置的值为1，其他位置的值为0。
进一步地，在一种实现方式中，所述步骤4包括：
步骤4-1，对所述步骤3获得的图像进行直方图操作；
步骤4-2，利用所述步骤4-1中获取的直方图数据，得到直方图的两个最大极值点p1和p2的位置，分别作为两个刮板机护栏的位置基点；
步骤4-3，使用6个16像素宽的滑动窗口来定位两个刮板机护栏像素；
步骤4-4，对所述步骤4-3获得的两个刮板机护栏像素进行拟合，获得所述步骤4-3中两个刮板机护栏像素所在直线的斜率和截距，即获得所述两个刮板机护栏的直线方程。
进一步地，在一种实现方式中，所述步骤5包括：
步骤5-1，根据所述步骤4获得的两个刮板机护栏的直线方程，获得所述直线方程的平均斜率，并根据所述直线方程的平均斜率获得刮板机负载剖面所在直线，所述刮板机负载剖面所在直线为与平均斜率垂直，并与刮板机左护栏直线方程平均中点相交的直线；所述两个刮板机护栏包括：刮板机左护栏和刮板机右护栏，其中所述刮板机左护栏靠近液压支架，所述刮板机右护栏靠近采煤机；
步骤5-2，根据所述两个刮板机护栏间的距离与刮板机宽度的倍数关系，设置参数a；
步骤5-3，根据所述两个刮板机护栏间的距离与刮板机左护栏距刮板机负载剖面右起点的距离的倍数关系，设置参数b，所述刮板机负载剖面右起点为刮板机的履带剖面的最右侧；
步骤5-4，所述两个刮板机护栏所在直线的水平方向距离的a倍即为刮板机负载所在剖面的线段的长度，所述两个刮板机护栏所在直线的水平方向距离的b倍即为刮板机负载剖面右起点到刮板机左护栏的距离，根据所述刮板机负载剖面所在的直线方程，获得所述刮板机负载剖面在激光雷达图像中的位置，即所述刮板机负载所在位置。
进一步地，在一种实现方式中，所述步骤6包括：
步骤6-1，根据所述平滑的深度图像，获取所述刮板机左护栏到激光雷达的平均距离数据；
步骤6-2，根据所述平滑的深度图像，获取所述刮板机右护栏到激光雷达的平均距离数据；
步骤6-3，计算所述刮板机护栏所在位置的激光雷达深度数据，即所述刮板机护栏到激光雷达的距离depthLine，所述刮板机护栏到激光雷达的距离depthLine即刮板机左护栏到激光雷达的平均距离数据与刮板机右护栏到激光雷达的平均距离数据的平均值；
步骤6-4，根据所述刮板机负载所在位置，计算所述刮板机负载所在位置对应的激光雷达深度数据，即所述刮板机负载最高点到激光雷达的距离depthCut，所述刮板机负载最高点到激光雷达的距离depthCut即刮板机负载剖面到激光雷达的最小距离；
步骤6-5，根据以下公式，计算所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据之差，获得所述刮板机负载的高度depth：
depth＝depthLine-depthCut+depthDif
其中，depthDif为刮板机护栏与刮板机底面的高度差，单位为cm。
现有技术中，井下环境特殊，光线较暗，且有大量的烟尘水汽，采煤工作面是动态推进的，难以对刮板机负载情况进行准确分析。而采用前述方法，由于激光雷达的基本原理是通过测量激光在空间中传播的时间，得到测量距离，通过测量激光在空间中传播的时间，即可得到测量距离。能够适用于井下的复杂环境，达到了对刮板机负载情况进行准确分析的效果。通过使用激光雷达获取距离数据，进行刮板运输机负载煤流的分析，从而对煤矿采煤工作面的刮板机负载高度检测，相对于现有技术，能够对煤矿刮板机的负载进行监测，避免过高负载带来的停机故障，满足现代化煤矿开采的安全需求。进一步地，提升了对井下数据的采集效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法的应用场景示意图；
图2是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法的工作流程示意图；
图3a是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中深度图像示意图；
图3b是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中比较平滑的深度图像示意图；
图3c是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中边缘提取并二进制转化后的深度图像示意图；
图3d是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中滑动窗口拟合结果示意图；
图3e是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中负载剖面位置示意图；
图4a是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中刮板机上无负载的示意图；
图4b是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中刮板机上负载高度为5cm的示意图；
图4c是本发明实施例部分提供的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中刮板机上负载高度为45cm的示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例公开一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，本方法应用于井下采煤工作面刮板机负载高度的检测。
图1是应用场景示意图。图中场景为矿井综采工作面。其中滚动刀片为采煤机，负责将煤层割下。采煤机下方的煤层下为煤矿刮板机，是用来将采下煤块运走的履带。左上方为液压支架，负责支撑工作面，为煤矿刮板机和采煤机提供运行轨道的支持。如图中椭圆所示，将激光雷达安装在左上方的液压支架臂上，射线为雷达的探测范围，安装时需保证煤矿刮板机的平行护栏位于视野的中间位置。通过检测煤矿刮板机的左右两个平行护栏，如图中双实线所示，来判断刮板机负载的位置，如图中虚线所示，进而获取负载高度。
如图2所示，本实施例所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法包括如下步骤：
步骤1，获取激光雷达的深度图像，并根据所述深度图像获取感兴趣区域(regionof interest，ROI)，确定刮板机护栏的大致范围；
步骤2，对所述深度图像依次做闭操作、去瑕疵操作和高斯滤波操作，获得平滑的深度图像；
步骤3，对所述平滑的深度图像进行Sobel边缘检测，获取两条互相平行的刮板机护栏轮廓，并将边缘提取后的图像进行二进制的转化；
步骤4，对所述步骤3获得的结果使用滑动窗口算法进行拟合，获得激光雷达视野中两条直线的位置，即所述刮板机护栏轮廓的位置；
步骤5，根据所述刮板机护栏轮廓的位置，以及所述刮板机护栏轮廓与刮板机负载的相对位置关系，获得所述刮板机负载所在位置；
具体地，本步骤中，安装时通过测量所述刮板机护栏轮廓的位置和刮板机负载位置，即可进一步获得所述刮板机护栏轮廓的位置和刮板机负载位置的相对关系。
步骤6，根据所述步骤2和步骤5获得的结果，获得所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据，根据所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据之差确定刮板机负载的高度。
本实施例所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中，所述步骤1包括：使用所述激光雷达获取深度图像，并根据预设的参数，选择所述深度图像中心的部分区域作为感兴趣区域。具体地，本实施例所述步骤1中，使用自主安装的激光雷达获取深度图像信息Depth，并根据安装激光雷达时刮板机护栏在雷达视野中的位置，确定预设的参数，根据所述预设的参数，选择所述深度图像中心的部分区域作为感兴趣区域，用于刮板机负载高度检测。
例如：安装激光雷达后，发现两个刮板机护栏在雷达视野中，且所述两个刮板机护栏位于深度图像中距离中心左右各150像素的位置，那么可以选择雷达图像中心400(150*2+100)像素宽的的图像作为感兴趣区域，在这个区域进行后续的处理，其他区域不予考虑。
本实施例所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中，所述步骤2包括：
步骤2-1，对所述步骤1获得的图像进行闭操作；
步骤2-2，对所述步骤2-1获得的图像进行去瑕疵操作，包括：
将所述步骤2-1获得的图像中数据值为0的区域，即由于所述激光雷达自身原因未获取距离数据的区域作为去瑕疵的模版，利用基于快速进行的修复算法对所述步骤2-1获得的图像进行修复；具体地，本实施例所述的快速进行的修复算法(TELEA)，该算法在2004年由Telea A提出，详细算法可参考论文：An Image Inpainting Technique Based on theFast Marching Method[J].Journal of graphics tools,2004,9(1):p.23-34.；
步骤2-3，对所述步骤2-2获得的图像进行高斯滤波，获得所述平滑的深度图像。
实施例所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中，所述步骤3包括：
步骤3-1，对所述平滑的深度图像进行Sobel边缘检测，获取所述平滑的深度图像在横向边缘的突变；
步骤3-2，根据所述激光雷达的安装位置与刮板机护栏的相对距离，将大于预设距离阈值的激光雷达距离数据作为噪声点滤除，对边缘检测的结果做二进制转化，获得两个刮板机护栏轮廓的二进制图像，在所述刮板机护栏轮廓的二进制图像中，轮廓所在位置的值为1，其他位置的值为0。
实施例所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中，所述步骤4包括：
步骤4-1，对所述步骤3获得的图像进行直方图操作；
步骤4-2，利用所述步骤4-1中获取的直方图数据，得到直方图的两个最大极值点p1和p2的位置，分别作为两个刮板机护栏的位置基点；
步骤4-3，使用6个16像素宽的滑动窗口来定位两个刮板机护栏像素；
具体地，本实施例中，使用6个滑动窗口，每个窗口高为4像素，既不会因为高度过小不好对直线进行拟合，也不会因为高度过大无法精确的对倾斜或弯曲线段进行拟合，每个窗口宽16像素，一般比刮板机护栏的宽度略大，又不至于过大影响拟合精度。
步骤4-4，对所述步骤4-3获得的两个刮板机护栏像素进行拟合，获得所述步骤4-3中两个刮板机护栏像素所在直线的斜率和截距，即获得所述两个刮板机护栏的直线方程。
本实施例所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中，所述步骤5包括：
步骤5-1，根据所述步骤4获得的两个刮板机护栏的直线方程，获得所述直线方程的平均斜率，并根据所述直线方程的平均斜率获得刮板机负载剖面所在直线，所述刮板机负载剖面所在直线为与平均斜率垂直，并与刮板机左护栏直线方程平均中点相交的直线；所述两个刮板机护栏包括：刮板机左护栏和刮板机右护栏，其中所述刮板机左护栏靠近液压支架，所述刮板机右护栏靠近采煤机；具体地，本实施例中，安装激光雷达时应保证激光雷达的左侧靠近液压支架，使得图像中的刮板机左右护栏与实际情况相对应。
步骤5-2，根据所述两个刮板机护栏间的距离与刮板机宽度的倍数关系，设置参数a；本实施例中，所述刮板机宽度通过测量得到。
步骤5-3，根据所述两个刮板机护栏间的距离与刮板机左护栏距刮板机负载剖面右起点的距离的倍数关系，设置参数b，所述刮板机负载剖面右起点为刮板机的履带剖面的最右侧；本实施例中，所述刮板机左护栏距刮板机负载剖面右起点的距离通过测量得到。
步骤5-4，所述两个刮板机护栏所在直线的水平方向距离的a倍即为刮板机负载所在剖面的线段的长度，所述两个刮板机护栏所在直线的水平方向距离的b倍即为刮板机负载剖面右起点到刮板机左护栏的距离，根据所述刮板机负载剖面所在的直线方程，获得所述刮板机负载剖面在激光雷达图像中的位置，即所述刮板机负载所在位置。
本实施例所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中，所述步骤6包括：
步骤6-1，根据所述平滑的深度图像，获取所述刮板机左护栏到激光雷达的平均距离数据；
步骤6-2，根据所述平滑的深度图像，获取所述刮板机右护栏到激光雷达的平均距离数据；
步骤6-3，计算所述刮板机护栏所在位置的激光雷达深度数据，即所述刮板机护栏到激光雷达的距离depthLine，所述刮板机护栏到激光雷达的距离depthLine即刮板机左护栏到激光雷达的平均距离数据与刮板机右护栏到激光雷达的平均距离数据的平均值；
步骤6-4，根据所述刮板机负载所在位置，计算所述刮板机负载所在位置对应的激光雷达深度数据，即所述刮板机负载最高点到激光雷达的距离depthCut，所述刮板机负载最高点到激光雷达的距离depthCut即刮板机负载剖面到激光雷达的最小距离；
步骤6-5，根据以下公式，计算所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据之差，获得所述刮板机负载的高度depth：
depth＝depthLine-depthCut+depthDif
其中，depthDif为刮板机护栏与刮板机底面的高度差，单位为cm。
实施例
为了验证算法的有效性，实际用小车负载物体模拟了刮板机上煤流的运动，用双栏杆模拟刮板机的护栏，并采集了视频进行实例验证，包含有不同高度的负载和无负载的情形，对这些视频的每帧图像进行处理，对负载高度进行分析。
以采集到的视频片段为例，对视频片段中的每一帧图像，按照本实施例所述一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法中的步骤检测负载高度：
步骤1，获取激光雷达的深度图像，并根据所述深度图像获取感兴趣区域，确定刮板机护栏的大致范围；本实施例中，获取的图像分辨率为24*400像素，如图3a所示；
步骤2，对所述深度图像依次做闭操作、去瑕疵操作和高斯滤波操作，获得平滑的深度图像，如图3b所示；
步骤3，对所述平滑的深度图像进行Sobel边缘检测，获取两条互相平行的刮板机护栏轮廓，并将边缘提取后的图像进行二进制的转化，如图3c所示；
步骤4，对所述步骤3获得的结果使用滑动窗口算法进行拟合，获得激光雷达视野中两条直线的位置，即所述刮板机护栏轮廓的位置，如图3d所示，图中的直线即为护栏位置；
步骤5，根据所述刮板机护栏轮廓的位置，以及所述刮板机护栏轮廓与刮板机负载的相对位置关系，获得所述刮板机负载所在位置，本实施例中，所述刮板机护栏轮廓与刮板机负载的相对位置关系为刮板机负载的剖面长度为两个刮板机护栏轮廓间距的5倍，所述刮板机负载剖面右起点距刮板机左护栏的距离为两个刮板机护栏轮廓间距的0.5倍，如图3e所示，横线所在的位置即为刮板机负载剖面的位置，本实施例中，所述刮板机负载剖面的位置即刮板机负载所在位置；
步骤6，根据所述步骤2和步骤5获得的结果，获得所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据，根据所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据之差确定刮板机负载的高度，本实施例中，所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据之差为70cm，如图3e所示，左上角的数字即为检测获得的负载高度，单位为cm，实际负载为45cm，测得高度为42.57cm。
图4a～图4c给出了该发明进行负载高度检测的结果图，其中两条竖线表示刮板机左右两条栏杆所在位置，一条横线表示刮板机负载的剖面，左上角的数字表示检测到的负载高度，颜色越深的地方，表示该点距离雷达越近。图4a表示刮板机上无负载的情况；图4b表示刮板机上负载高度为5cm的情况；图4c表示刮板机上负载高度为45cm的情况。
可以看出通过本实施例所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法能够检测出刮板机上负载的高度，并且准确度在+-5cm之内。
现有技术中，井下环境特殊，光线较暗，且有大量的烟尘水汽，采煤工作面是动态推进的，难以对刮板机负载情况进行准确分析。而采用前述方法，由于激光雷达的基本原理是通过测量激光在空间中传播的时间，得到测量距离，通过测量激光在空间中传播的时间，即可得到测量距离。能够适用于井下的复杂环境，达到了对刮板机负载情况进行准确分析的效果。通过使用激光雷达获取距离数据，进行刮板运输机负载煤流的分析，从而对煤矿采煤工作面的刮板机负载高度检测，相对于现有技术，能够对煤矿刮板机的负载进行监测，避免过高负载带来的停机故障，满足现代化煤矿开采的安全需求。进一步地，提升了对井下数据的采集效果。
本发明提供了基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (7)

1.一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，获取激光雷达的深度图像，并根据所述深度图像获取感兴趣区域，确定刮板机护栏的大致范围；
步骤2，对所述深度图像依次做闭操作、去瑕疵操作和高斯滤波操作，获得平滑的深度图像；
步骤3，对所述平滑的深度图像进行Sobel边缘检测，获取两条互相平行的刮板机护栏轮廓，并将边缘提取后的图像进行二进制的转化；
步骤4，对所述步骤3获得的结果使用滑动窗口算法进行拟合，获得激光雷达视野中两条直线的位置，即所述刮板机护栏轮廓的位置；
步骤5，根据所述刮板机护栏轮廓的位置，以及所述刮板机护栏轮廓与刮板机负载的相对位置关系，获得所述刮板机负载所在位置；
步骤6，根据所述步骤2和步骤5获得的结果，获得所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据，根据所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据之差确定刮板机负载的高度。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，其特征在于，所述步骤1包括：使用所述激光雷达获取深度图像，并根据预设的参数，选择所述深度图像中心的部分区域作为感兴趣区域。
3.根据权利要求2所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤2-1，对所述步骤1获得的图像进行闭操作；
步骤2-2，对所述步骤2-1获得的图像进行去瑕疵操作，包括：
将所述步骤2-1获得的图像中数据值为0的区域，即由于所述激光雷达自身原因未获取距离数据的区域作为去瑕疵的模版，利用基于快速进行的修复算法对所述步骤2-1获得的图像进行修复；
步骤2-3，对所述步骤2-2获得的图像进行高斯滤波，获得所述平滑的深度图像。
4.根据权利要求3所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤3-1，对所述平滑的深度图像进行Sobel边缘检测，获取所述平滑的深度图像在横向边缘的突变；
步骤3-2，根据所述激光雷达的安装位置与刮板机护栏的相对距离，将大于预设距离阈值的激光雷达距离数据作为噪声点滤除，对边缘检测的结果做二进制转化，获得两个刮板机护栏轮廓的二进制图像，在所述刮板机护栏轮廓的二进制图像中，轮廓所在位置的值为1，其他位置的值为0。
5.根据权利要求4所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，其特征在于，所述步骤4包括：
步骤4-1，对所述步骤3获得的图像进行直方图操作；
步骤4-2，利用所述步骤4-1中获取的直方图数据，得到直方图的两个最大极值点p1和p2的位置，分别作为两个刮板机护栏的位置基点；
步骤4-3，使用6个16像素宽的滑动窗口来定位两个刮板机护栏像素；
步骤4-4，对所述步骤4-3获得的两个刮板机护栏像素进行拟合，获得所述步骤4-3中两个刮板机护栏像素所在直线的斜率和截距，即获得所述两个刮板机护栏的直线方程。
6.根据权利要求5所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，其特征在于，所述步骤5包括：
步骤5-1，根据所述步骤4获得的两个刮板机护栏的直线方程，获得所述直线方程的平均斜率，并根据所述直线方程的平均斜率获得刮板机负载剖面所在直线，所述刮板机负载剖面所在直线为与平均斜率垂直，并与刮板机左护栏直线方程平均中点相交的直线；所述两个刮板机护栏包括：刮板机左护栏和刮板机右护栏，其中所述刮板机左护栏靠近液压支架，所述刮板机右护栏靠近采煤机；
步骤5-2，根据所述两个刮板机护栏间的距离与刮板机宽度的倍数关系，设置参数a；
步骤5-3，根据所述两个刮板机护栏间的距离与刮板机左护栏距刮板机负载剖面右起点的距离的倍数关系，设置参数b，所述刮板机负载剖面右起点为刮板机的履带剖面的最右侧；
步骤5-4，所述两个刮板机护栏所在直线的水平方向距离的a倍即为刮板机负载所在剖面的线段的长度，所述两个刮板机护栏所在直线的水平方向距离的b倍即为刮板机负载剖面右起点到刮板机左护栏的距离，根据所述刮板机负载剖面所在的直线方程，获得所述刮板机负载剖面在激光雷达图像中的位置，即所述刮板机负载所在位置。
7.根据权利要求6所述的一种基于激光雷达的煤矿刮板机负载高度检测方法，其特征在于，所述步骤6包括：
步骤6-1，根据所述平滑的深度图像，获取所述刮板机左护栏到激光雷达的平均距离数据；
步骤6-2，根据所述平滑的深度图像，获取所述刮板机右护栏到激光雷达的平均距离数据；
步骤6-3，计算所述刮板机护栏所在位置的激光雷达深度数据，即所述刮板机护栏到激光雷达的距离depthLine，所述刮板机护栏到激光雷达的距离depthLine即刮板机左护栏到激光雷达的平均距离数据与刮板机右护栏到激光雷达的平均距离数据的平均值；
步骤6-4，根据所述刮板机负载所在位置，计算所述刮板机负载所在位置对应的激光雷达深度数据，即所述刮板机负载最高点到激光雷达的距离depthCut，所述刮板机负载最高点到激光雷达的距离depthCut即刮板机负载剖面到激光雷达的最小距离；
步骤6-5，根据以下公式，计算所述刮板机护栏和刮板机负载所在位置的激光雷达深度数据之差，获得所述刮板机负载的高度depth：
depth＝depthLine-depthCut+depthDif
其中，depthDif为刮板机护栏与刮板机底面的高度差，单位为cm。
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