CN113284114A - 一种基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，包括，基于FPGA平台的数字图像处理策略，将摄像头装到斗轮机堆取料机回转轴上；以所述FPGA平台作为主控硬件平台，驱动所述摄像头读取图像数据并对其进行数据处理，提取目标信息；利用回转标靶识别算法构建数字模型，对所述斗轮机的回转角度进行量化；将衰减因子通过射频模块发送到回转电机控制PLC上，完成各回转角度煤流量的均衡。本发明能够实时准确的对大车行程和悬臂皮带回转角度进行测量，针对火力发电系统中斗轮机的位置及姿态测量也具有较强的可靠性，通过引进数字图像处理进一步解决矫正困难的难题，大大提高了可行性。

Description

一种基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法

技术领域

本发明涉及斗轮机回转角度识别标靶与煤流均衡的技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法。

背景技术

煤场是火力发电系统最重要的燃料储存场所，而斗轮机是煤场中最重要的燃料堆取料设备，斗轮机高效可靠的运行是确保整个火力发电系统最重要的一环，而斗轮机的有效定位又是其高效运行的关键因素传统的测量方式是将行程测量精密滑阻通过此轮与电力设备的行程齿轮之间传动位移量，其运行中容易产生误差而且矫正不可靠。

现有常用的GPS或北斗定位法，高精度意味着低速度，但由于斗轮机除皮带机以外其他机械结构运行缓慢的特殊运动特性，基于卫星定位的方法一定程度上能满足其应用，因环保形势，根据《京津冀及周边地区2017-2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》和中国华能集团公司《关于印发中国华能集团公司京津冀及周边地区2017－2018年秋冬季大气污染综合治理实施方案的通知》，要求燃煤电力企业未封闭煤场封闭，基于GPS的定位方法不能满足室内使用要求，并且其本身数据容易受周围钢铁、煤垛等环境因素影响，可靠性不高。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，能够解决识别标靶的选定和图像数据中实时目标的提取困难、矫正困难的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，基于FPGA平台的数字图像处理策略，将摄像头装到斗轮机堆取料机回转轴上；以所述FPGA平台作为主控硬件平台，驱动所述摄像头读取图像数据并对其进行数据处理，提取目标信息；利用回转标靶识别算法构建数字模型，对所述斗轮机的回转角度进行量化；将衰减因子通过射频模块发送到回转电机控制PLC上，完成各回转角度煤流量的均衡。

作为本发明所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的一种优选方案，其中：利用所述数字模型获取所述斗轮机的取煤流量，包括，

f＝ρ×Δ×h×v

其中，f为单位时间内的上煤质量，ρ为煤密度，Δ为取料深度，即斗轮机取煤轮斗沿取煤轨迹法线方向上的深度，h为取煤层高，即分层取煤时的每层高度，v为回转速度，即悬臂末端的线速度。

作为本发明所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的一种优选方案，其中：利用FPGA量化模块实时计算得出悬臂角度，包括，取料深度Δ是一个随着角度变化的值，当回转角度θ大时，则所述取料深度Δ小；利用控制回转角度策略完成煤流均衡，当角度θ<30°或θ>150°时，电机回转速度不衰减；当30°<θ<60°或120°>θ>150°时，电机回转速度衰减1/3；当60°<θ<120°时，电机回转速度衰减2/3；衰减值通过所述FPGA平台驱动无线模块发送到斗轮机回转电机PLC调频器上；在MSP430控制器中加入所述悬臂角度，即接收到的衰减值只为1以内的正小数，当衰减值大于1时，默认不接收。

作为本发明所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的一种优选方案，其中：所述斗轮机的回转角度包括，根据斗轮机回转大臂与斗轮机回转特点，将所述摄像头安装于对所述斗轮机大臂回转轴的适当位置。

作为本发明所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的一种优选方案，其中：所述回转标靶识别算法包括，将所述摄像头的视角对准回转平台的标靶；将图像监视的尽头与地面保持平行，使得待测标靶能够完整的出现在视野内；将所述待测标靶固定于所述回转平台的栏杆上，使其到回转轴心的距离相等。

作为本发明所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的一种优选方案，其中：包括，将三条待测靶线分别布置在所述斗轮机大臂回转区域的左、中、右三个栏杆上，从左到右依次是蓝红绿三个颜色；利用所述FPGA平台从视频监控范围内从左到右实时检测图像数据，识别标靶栏杆；当检测到蓝色时，记录当前RGB逻辑值为Blue，检测到红色时则记录为Red，检测到绿色时则记录为Green。

作为本发明所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的一种优选方案，其中：还包括，将所述待测靶线在图像的中行位置H_sig记为m，其坐标与相对角度的量化比值记为r，则待测角度θ＝180-(m*r+x1)；其中，x1表示当前RGB逻辑值为Blue时的某个角度，x2表示当前RGB逻辑值为Red时的某个角度，x3表示当前RGB逻辑值为Green时的某个角度，x1>x2>x3，且x1、x2、x3受安装位置的影响。

作为本发明所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的一种优选方案，其中：包括，利用非接触式的数字技术通过摄像头将斗轮机回转标靶进行识别并量化出相应的回转角度；根据所述回转角度与瞬时煤流的非线性关系分析判断两者变化大小；若在小角度回转时，则减小悬臂回转速度，进而使悬臂回转取料时，大角度与小角度的取煤瞬时流量接近，达到煤流均衡。

本发明的有益效果：本发明能够实时准确的对大车行程和悬臂皮带回转角度进行测量，针对火力发电系统中斗轮机的位置及姿态测量也具有较强的可靠性，通过引进数字图像处理进一步解决矫正困难的难题，大大提高了可行性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明第一个实施例所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的流程示意图；

图2为本发明第一个实施例所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的取料回转面建模示意图；

图3为本发明第一个实施例所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的回转检测示意图；

图4为本发明第一个实施例所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的平台算法逻辑示意图；

图5为本发明第二个实施例所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的功耗对比示意图；

图6为本发明第二个实施例所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的均值滤波示意图；

图7为本发明第二个实施例所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的行程误差矫正中的数字检测原理示意图。

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，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

参照图1～图4，为本发明的第一个实施例，提供了一种基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，具体包括：

S1：基于FPGA平台的数字图像处理策略，将摄像头装到斗轮机堆取料机回转轴上。

S2：以FPGA平台作为主控硬件平台，驱动摄像头读取图像数据并对其进行数据处理，提取目标信息。

S3：利用回转标靶识别算法构建数字模型，对斗轮机的回转角度进行量化。

S4：将衰减因子通过射频模块发送到回转电机控制PLC上，完成各回转角度煤流量的均衡。

参照图2，利用数字模型获取斗轮机的取煤流量，包括：

f＝ρ×Δ×h×v

其中，f为单位时间内的上煤质量，ρ为煤密度，Δ为取料深度，即斗轮机取煤轮斗沿取煤轨迹法线方向上的深度，h为取煤层高，即分层取煤时的每层高度，v为回转速度，即悬臂末端的线速度。

参照图3，利用FPGA量化模块实时计算得出悬臂角度，包括：

取料深度Δ是一个随着角度变化的值，当回转角度θ大时，则取料深度Δ小；

利用控制回转角度策略完成煤流均衡，当角度θ<30°或θ>150°时，电机回转速度不衰减；

当30°<θ<60°或120°>θ>150°时，电机回转速度衰减1/3；

当60°<θ<120°时，电机回转速度衰减2/3；

衰减值通过FPGA平台驱动无线模块发送到斗轮机回转电机PLC调频器上；

在MSP430控制器中加入悬臂角度，即接收到的衰减值只为1以内的正小数，当衰减值大于1时，默认不接收。

具体的，回转标靶识别算法包括：

将摄像头的视角对准回转平台的标靶；

将图像监视的尽头与地面保持平行，使得待测标靶能够完整的出现在视野内；

将待测标靶固定于回转平台的栏杆上，使其到回转轴心的距离相等；

将三条待测靶线分别布置在斗轮机大臂回转区域的左、中、右三个栏杆上，从左到右依次是蓝红绿三个颜色；

利用FPGA平台从视频监控范围内从左到右实时检测图像数据，识别标靶栏杆；

当检测到蓝色时，记录当前RGB逻辑值为Blue，检测到红色时则记录为Red，检测到绿色时则记录为Green。

将待测靶线在图像的中行位置H_sig记为m，其坐标与相对角度的量化比值记为r，则待测角度θ＝180-(m*r+x1)；

其中，x1表示当前RGB逻辑值为Blue时的某个角度，x2表示当前RGB逻辑值为Red时的某个角度，x3表示当前RGB逻辑值为Green时的某个角度，x1>x2>x3，且x1、x2、x3受安装位置的影响。

进一步的，斗轮机的回转角度包括，根据斗轮机回转大臂与斗轮机回转特点，将摄像头安装于对斗轮机大臂回转轴的适当位置。

较佳的，利用非接触式的数字技术通过摄像头将斗轮机回转标靶进行识别并量化出相应的回转角度；

根据回转角度与瞬时煤流的非线性关系分析判断两者变化大小；

若在小角度回转时，则减小悬臂回转速度，进而使悬臂回转取料时，大角度与小角度的取煤瞬时流量接近，达到煤流均衡。

本实施例还需要说明的是，基于数字图像处理的标靶识别方法可以实时的测量出当前设备行程，避免了机械齿轮的接触磨损和误差积累，以斗轮机为例，来说明某些场景下大型电力设备角度测量的困难和必要性，由于悬臂斗轮机的固有特性，即在大角度时上煤流量小于小角度时上煤流量，如果能够实时地将当前的大臂回转角度信息及大车行走信息反馈到控制器的输入端，控制器将根据设定流量控制斗轮机悬臂回转速度，进而达到控制煤流量的结果，将大大提高系统的上煤流量的均匀性和稳定性。

而回转角度定位因在摄像头视野内目标单一，能实时的根据待识别的目标的RGB值判断出当前回转角度，运行过程中只要保持摄像头与标靶的相对位置不变，则不需要引入矫正方法。

参照图4，由于斗轮机体量较大，两套定位系统的工作区域不同，因此采用两套板卡，每套板卡均集成有一片Altera公司的Cyclone IV系列的EP4CE6F17C8为主控芯片，通过主控芯片驱动OV7670摄像头模组，将采集的图像数据通过SDRAM及IP核做乒乓处理，一边通过灰度变换、目标识别、行程或回转量的统计等处理，另一边将预处理的图像数据驱动VGA显示，以便观察图像数据及识别效果(后期安装上之后将此模块去掉)。

具体的，通过主控芯片驱动OV7670摄像头模组进行像素数据偏移的Verilog控制代码，如下：

其中，P11、P12、P13、P21、P22、P23、P31、P32、P33即为3*3矩阵捕获到的数据，相对于3*3矩阵均值滤波算法的实现要简单的多，通过HDL语言直接计算8个临近像素值的均值即可。相关代码如下：

具体的，回转检测在FPGA平台中的输入为帧起始信号、像素行坐标、像素RGB值、当前标靶RGB状态、当前标靶数，每一帧起始信号到来时，把需要初始化的值初始化，实时计算当前像素的行坐标(X＝cmos_xpos％640)，若当前像素RGB值在标靶颜色范围内时，则更新当前标靶RGB状态rgb_state更新，并将当前靶数n更新，由S＝n*100-X*/3计算得出行程值并更新。

进一步的是，输入信号有时钟clk、复位信号rst_n、sync_begin帧图像更新开始使能信号维持一个时钟、sync_end帧图像更新结束使能信号维持一个时钟、cmos_xpos帧像素行坐标实时更新、cmos_rgb_data像素rgb值、rgb_state当前rgb状态(01代表红，10代表绿，11代表蓝)、n)输入当前行程靶数(精确度米)、S输出计算到的行程数值(精确度厘米)。

当sync_begin有高电平出现时，则有限状态机开始跳转到检测状态，等待区间RGB值的到来，cmos_xpos是根据行使能通过计数器实时计算出来的，即为当前像素点的行坐标，当相应RGB值到来时，根据其状态更新RGB_state，并根据前一个RGB_state判断当前运行是前进还是后退，用以更新当前行程靶数，判断完毕后状态机进入到计算输出状态，得出当前行程位移量，向外发送一个时钟高电平的sync_end信号并跳转到最初状态继续等待下一帧的到来，由于斗轮机运行缓慢，RGB值不会每一帧都更新，本实施例引入时间判断以消除误差，提高可靠性，即每0.5秒判断一次rgb状态(因为0.5秒内以斗轮机的运行速度不可能更新两个RGB状态)。

实施例2

参照图5～图7，为本发明的第二个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法的功耗对比和经济对比的测试，具体包括：

参照图5，板卡型号为EP4CE6F17C8，256个引脚的FBGA封装根据ALTERA官方的数据，CYCLONE IV相对CYCLONE III来说，功耗减少25％。

参照图6，本实施例所使用的图像滤波为最简单的均值滤波，因环境因素及摄像头本身的噪声特性，引入图像滤波算法，均值滤波是典型的线性滤波，引入一个模板，该模板包括当前像素即周围相邻的8个像素，构成像素九宫格，即为一个滤波模板，通过算法求得该像素相邻八个像素点的加权平均值。

参照图7，每两个相邻标靶刻度间的距离为1米，每十个刻度线的后面固定位置设置一个数字作为检测矫正量(如：在20米刻度后标记2，当检测到该数字2时，将n更新为20)，数字的检测方法可消除因掉电、标靶误识别引起的绝对值误差。

以华能聊城热电厂30万机组的输煤系统为例，如果能实时测量斗轮机的回转角度及行程并回馈给斗轮机回转电机控制端，根据提取的6个时间段的上煤总量、上煤时间以及经计算得到的平均上煤量。

表2：各时间段提取的煤量表。

参照表2，在不同的时间段煤流波动较大，斗轮机下游设备不能够完全出力，进而导致要求一定上煤量的前提下，上煤时间加长，进而导致过多额外的能耗。

以华能聊城热电厂30万机组的输煤系统为例，对斗轮机下游至筒仓的所有设备的总功率作统计，为908.45KW，安全运行情况下，投用前平均流量583.9t/h，投用后平均流量为724.2t/h，按照输送1万吨煤计算，投用前需要17.1h,预估投用后需要13.8h，可节约3.3h，按每年上煤128.6万吨计算，一年可节省128.6*908.45*3.3＝385528.011kWh，实际节省按70％计算，电价0.4元/度，则每年节省107947.8元。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，其特征在于：包括，

基于FPGA平台的数字图像处理策略，将摄像头装到斗轮机堆取料机回转轴上；

以所述FPGA平台作为主控硬件平台，驱动所述摄像头读取图像数据并对其进行数据处理，提取目标信息；

利用回转标靶识别算法构建数字模型，对所述斗轮机的回转角度进行量化；

将衰减因子通过射频模块发送到回转电机控制PLC上，完成各回转角度煤流量的均衡。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，其特征在于：利用所述数字模型获取所述斗轮机的取煤流量，包括，

其中，f为单位时间内的上煤质量，

为煤密度，Δ为取料深度，即斗轮机取煤轮斗沿取煤轨迹法线方向上的深度，h为取煤层高，即分层取煤时的每层高度，v为回转速度，即悬臂末端的线速度。

3.根据权利要求2所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，其特征在于：利用FPGA量化模块实时计算得出悬臂角度，包括，

取料深度Δ是一个随着角度变化的值，当回转角度θ大时，则所述取料深度Δ小；

利用控制回转角度策略完成煤流均衡，当角度θ<30°或θ>150°时，电机回转速度不衰减；

当30°<θ<60°或120°>θ>150°时，电机回转速度衰减1/3；

当60°<θ<120°时，电机回转速度衰减2/3；

衰减值通过所述FPGA平台驱动无线模块发送到斗轮机回转电机PLC调频器上；

在MSP430控制器中加入所述悬臂角度，即接收到的衰减值只为1以内的正小数，当衰减值大于1时，默认不接收。

4.根据权利要求2或3所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，其特征在于：所述斗轮机的回转角度包括，根据斗轮机回转大臂与斗轮机回转特点，将所述摄像头安装于对所述斗轮机大臂回转轴的适当位置。

5.根据权利要求4所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，其特征在于：所述回转标靶识别算法包括，

将所述摄像头的视角对准回转平台的标靶；

将图像监视的尽头与地面保持平行，使得待测标靶能够完整的出现在视野内；

将所述待测标靶固定于所述回转平台的栏杆上，使其到回转轴心的距离相等。

6.根据权利要求5所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，其特征在于：包括，

将三条待测靶线分别布置在所述斗轮机大臂回转区域的左、中、右三个栏杆上，从左到右依次是蓝红绿三个颜色；

利用所述FPGA平台从视频监控范围内从左到右实时检测图像数据，识别标靶栏杆；

当检测到蓝色时，记录当前RGB逻辑值为Blue，检测到红色时则记录为Red，检测到绿色时则记录为Green。

7.根据权利要求6所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，其特征在于：还包括，

将所述待测靶线在图像的中行位置H_sig记为m，其坐标与相对角度的量化比值记为r，则待测角度θ＝180-(m*r+x1)；

其中，x1表示当前RGB逻辑值为Blue时的某个角度，x2表示当前RGB逻辑值为Red时的某个角度，x3表示当前RGB逻辑值为Green时的某个角度，x1>x2>x3，且x1、x2、x3受安装位置的影响。

8.根据权利要求7所述的基于图像处理的斗轮机回转角度测量及煤流均衡方法，其特征在于：包括，

利用非接触式的数字技术通过摄像头将斗轮机回转标靶进行识别并量化出相应的回转角度；

根据所述回转角度与瞬时煤流的非线性关系分析判断两者变化大小；

若在小角度回转时，则减小悬臂回转速度，进而使悬臂回转取料时，大角度与小角度的取煤瞬时流量接近，达到煤流均衡。

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