CN114119522A - 输煤皮带堵煤视觉检测方法 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及输煤皮带堵煤视觉检测方法，该方法包括：S1、获取输煤皮带上待检测区域的视频流；S2、基于T1时刻，捕捉视频流中的特定的特征点；S3、追踪所述特征点至T1时刻之后的T2时刻；S4、计算所述特征点在ΔT时间范围内在输煤皮带上的运动距离估算值，其中ΔT＝T2‑T1；S5、将所述实际运动距离与一预设值比较，根据比较结果确定是否发生堵煤。本发明提供的输煤皮带堵煤视觉检测方法，可通过摄像头采集输煤皮带工作时的视频流，而后基于特征点捕捉及追踪算法，估算特征点在皮带上的实际运动距离估算值，如果发生堵煤现象，则该实际运动距离估算值则必然明显小于理论值。该方法具有计算量小，相对可靠且可以明显降低人力投入的有益效果。

Description

输煤皮带堵煤视觉检测方法
技术领域
本发明涉及生产监控技术领域，特别是涉及输煤皮带堵煤视觉检测方法。
背景技术
发电厂输煤系统堵煤是一种较为常见的故障，对系统的安全运行产生较大影响。一般来说，电厂输煤皮带发生堵煤的情况，可大致分为以下几种情况：1)劣质煤及湿煤，由于极易粘附在落煤管上，因此容易发生堵煤情况；
2)输煤皮带上的煤物料中存在杂物，例如，煤物料中掺杂有大量石块；3)长时间运行的三通挡板易变形或限位不到位等，也容易形成堵煤现象；4)落煤管导料槽加工工艺不好，容易在落煤管出口端堵煤。目前各电厂通常采用堵煤开关检测落煤管堵煤故障，由于堵煤开关安装在落煤管中，其本身易损坏，难维修，存在误报现象，因此为避免堵煤发生，各电厂又在输煤过程中加大人力投入，进行人工巡检，及时了解设备情况并清理疏通堵煤，包括分离除杂等工作来减少堵煤情况的发生。这种堵煤开关加人工巡检的方式一方面增加了运行成本，另一方面并不能及时发现堵煤故障。
发明内容
鉴于现有技术存在的上述问题，本发明的目的是提供一种输煤皮带堵煤视觉检测方法，该方法可通过计算机视觉算法实现堵煤的辅助检测，可有助于降低人力投入，节省生产成本。
为了实现上述目的，本发明一个方面提供的输煤皮带堵煤视觉检测方法，该方法包括：
S1、获取输煤皮带上待检测区域的视频流；
S2、基于T1时刻，捕捉视频流中的特定的特征点；
S3、追踪所述特征点至T1时刻之后的T2时刻；
S4、计算所述特征点在ΔT时间范围内在输煤皮带上的运动距离估算值，其中ΔT＝T2-T1；
S5、将所述实际运动距离与一预设值比较，根据比较结果确定是否发生堵煤。
作为优选，在S5步骤中，所述预设值由如下方法确定：
获取输煤皮带的电机转速；
根据所述电机转速，获得输煤皮带运行速率；
根据所述皮带运行速率获得特定的特征点在输煤皮带上经过ΔT时间范围后的理论运动距离，将所述理论运动距离作为所述预设值。
作为优选，在S5步骤中，在确定是否发生堵煤时，包括：
计算所述预设值与所述运动距离估算值的差值；
将所述差值与一第二预设值进行比较，如大于第二预设值，则判断输煤皮带可能发生堵煤。
作为优选，在S5步骤之后，还包括S6步骤：
生成堵煤预警信息；
将所述堵煤预警信息发送至巡检人员和/或远程控制中心。
作为优选，在所述S6步骤中，还包括获取输煤皮带的位置信息，将所述位置信息发送至巡检人员和/或远程控制中心。
作为优选，在S1步骤中，针对获取的视频流，还进行预处理步骤，该预处理步骤包括：
针对视频流中的图像帧序列中相邻的至少相邻的两帧图像的对应像素值相减得到差分图像；
对差分图像进行二值化处理得到二值化图像。
作为优选，在S2步骤中，捕捉视频流中的特定的特征点，包括：
针对二值化图像，获取二值化图像中像素值变化区域；
判断像素值变化是否大于第三预设值，如是，以高亮标记在视频流中标记该像素值变化区域，且将该高亮标记作为特征点。
作为优选，在S3步骤中，追踪所述特征点至T1时刻之后的T2时刻，包括：
基于边缘检测算法，获取T2时刻时该高亮标记的位置；
基于摄影测量算法，估算ΔT范围内该高亮标记的位置在输煤皮带上的移动距离来作为所述运动距离估算值。
作为优选，所述边缘检测算法，具体包括：
使用高斯滤波器进行梯度计算得到的滤波器；
利用所述滤波器针对图像帧进行计算，根据像素点距离中心的权重大小，确定高亮标记的位置。
作为优选，所述摄影测量算法，具体包括：
获取T1时刻的像素值变化区域的中心像素点位置；
获取T2时刻的中心像素点的位置；
根据摄像头的标定参数，得到所述运动距离估算值。
与现有技术比较，本发明提供的输煤皮带堵煤视觉检测方法，可通过摄像头采集输煤皮带工作时的视频流，而后基于特征点捕捉及追踪算法，估算特征点在皮带上的实际运动距离估算值，如果发生堵煤现象，则该实际运动距离估算值则必然明显小于理论值。该方法具有计算量小，相对可靠且可以明显降低人力投入的有益效果。
附图说明
图1为本发明的输煤皮带堵煤视觉检测方法所应用的系统的结构框图。
图2未本发明的输煤皮带堵煤视觉检测方法的流程图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
此处参考附图描述本发明的各种方案以及特征。
通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本发明的这些和其它特性将会变得显而易见。
还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本发明进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本发明的很多其它等效形式，它们具有如权利要求所述的特征并因此都位于借此所限定的保护范围内。
当结合附图时，鉴于以下详细说明，本发明的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。
如图1所示，本发明一个实施例中，输煤皮带上可设置图像采集装置，例如摄像头等，对输煤皮带上进行定向且固定位置的视频采集，该视频采集单元采集的视频流，可选地由视频流预处理单元进行预处理，或由特征点捕捉单元进行特征点捕捉，进而由特征点追踪单元进行特征点追踪，且最终由一可计算电子设备的处理器执行相关软件算法，实现堵煤点的检测。具体地，该方法包括：
S1、获取输煤皮带上待检测区域的视频流；其中，在一些改进方案中，在S1步骤中，针对获取的视频流，还进行预处理步骤，该预处理步骤包括：针对视频流中的图像帧序列中相邻的至少相邻的两帧图像的对应像素值相减得到差分图像；对差分图像进行二值化处理得到二值化图像。
S2、基于T1时刻，捕捉视频流中的特定的特征点；其中，在S2步骤中，捕捉视频流中的特定的特征点，包括：针对二值化图像，获取二值化图像中像素值变化区域；判断像素值变化是否大于第三预设值，如是，以高亮标记在视频流中标记该像素值变化区域，且将该高亮标记作为特征点。
S3、追踪所述特征点至T1时刻之后的T2时刻；其中，在S3步骤中，追踪所述特征点至T1时刻之后的T2时刻，包括：基于边缘检测算法，获取T2时刻时该高亮标记的位置；基于摄影测量算法，估算ΔT范围内该高亮标记的位置在输煤皮带上的移动距离来作为所述运动距离估算值。具体地，所述边缘检测算法，具体包括：使用高斯滤波器进行梯度计算得到的滤波器；利用所述滤波器针对图像帧进行计算，根据像素点距离中心的权重大小，确定高亮标记的位置。作为优选，所述摄影测量算法，具体包括：获取T1时刻的像素值变化区域的中心像素点位置；获取T2时刻的中心像素点的位置；根据摄像头的标定参数，得到所述运动距离估算值。
S4、计算所述特征点在ΔT时间范围内在输煤皮带上的运动距离估算值，其中ΔT＝T2-T1；
S5、将所述实际运动距离与一预设值比较，根据比较结果确定是否发生堵煤。
在一些实施方式中，针对S5步骤，所述预设值由如下方法确定：获取输煤皮带的电机转速；根据所述电机转速，获得输煤皮带运行速率；根据所述皮带运行速率获得特定的特征点在输煤皮带上经过ΔT时间范围后的理论运动距离，将所述理论运动距离作为所述预设值。
同时，在S5步骤中，在确定是否发生堵煤时，还可包括：
计算所述预设值与所述运动距离估算值的差值；将所述差值与一第二预设值进行比较，如大于第二预设值，则判断输煤皮带可能发生堵煤。
而且，作为进一步优选，在S5步骤之后，还包括S6步骤：生成堵煤预警信息；将所述堵煤预警信息发送至巡检人员和/或远程控制中心。在所述S6步骤中，还包括获取输煤皮带的位置信息，将所述位置信息发送至巡检人员和/或远程控制中心。
以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.输煤皮带堵煤视觉检测方法，该方法包括：
S1、获取输煤皮带上待检测区域的视频流；
S2、基于T1时刻，捕捉视频流中的特定的特征点；
S3、追踪所述特征点至T1时刻之后的T2时刻；
S4、计算所述特征点在ΔT时间范围内在输煤皮带上的运动距离估算值，其中ΔT＝T2-T1；
S5、将所述实际运动距离与预设值比较，根据比较结果确定是否发生堵煤。
2.根据权利要求1所述的方法，在S5步骤中，所述预设值由如下方法确定：
获取输煤皮带的电机转速；
根据所述电机转速，获得输煤皮带运行速率；
根据所述皮带运行速率获得特定的特征点在输煤皮带上经过ΔT时间范围后的理论运动距离，将所述理论运动距离作为所述预设值。
3.根据权利要求2所述的方法，在S5步骤中，在确定是否发生堵煤时，包括：
计算所述预设值与所述运动距离估算值的差值；
将所述差值与第二预设值进行比较，如大于第二预设值，则判断输煤皮带可能发生堵煤。
4.根据权利要求3所述的方法，在S5步骤之后，还包括S6步骤：
生成堵煤预警信息；
将所述堵煤预警信息发送至巡检人员和/或远程控制中心。
5.根据权利要求4所述的方法，在所述S6步骤中，还包括获取输煤皮带的位置信息，将所述位置信息发送至巡检人员和/或远程控制中心。
6.根据权利要求1所述的方法，在S1步骤中，针对获取的视频流，还进行预处理步骤，该预处理步骤包括：
针对视频流中的图像帧序列中相邻的至少相邻的两帧图像的对应像素值相减得到差分图像；
对差分图像进行二值化处理得到二值化图像。
7.根据权利要求1所述的方法，在S2步骤中，捕捉视频流中的特定的特征点，包括：
针对二值化图像，获取二值化图像中像素值变化区域；
判断像素值变化是否大于第三预设值，如是，以高亮标记在视频流中标记该像素值变化区域，且将该高亮标记作为特征点。
8.根据权利要求7所述的方法，在S3步骤中，追踪所述特征点至T1时刻之后的T2时刻，包括：
基于边缘检测算法，获取T2时刻时该高亮标记的位置；
基于摄影测量算法，估算ΔT范围内该高亮标记的位置在输煤皮带上的移动距离来作为所述运动距离估算值。
9.根据权利要求8所述的方法，所述边缘检测算法，具体包括：
使用高斯滤波器进行梯度计算得到的滤波器；
利用所述滤波器针对图像帧进行计算，根据像素点距离中心的权重大小，确定高亮标记的位置。
10.根据权利要求8所述的方法，所述摄影测量算法，具体包括：
获取T1时刻的像素值变化区域的中心像素点位置；
获取T2时刻的中心像素点的位置；
根据摄像头的标定参数，得到所述运动距离估算值。
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Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2645727A1 (en) * 1999-09-01 2001-03-08 Genentech, Inc. Secreted and transmembrane polypeptides and nucleic acids encoding the same
US20120312530A1 (en) * 2001-04-11 2012-12-13 Pope John M In-Situ Detection and Analysis of Methane in Coal Bed Methane Formations with Spectrometers
CN202915388U (zh) * 2013-03-08 2013-05-01 大唐贵州发耳发电有限公司 一种带清理堵煤装置的落煤管
CN103310271A (zh) * 2012-03-15 2013-09-18 江苏八菱海螺水泥有限公司 视觉式点包方法
CN106056624A (zh) * 2016-05-24 2016-10-26 西北工业大学 无人机高清图像小目标检测与跟踪系统及其检测跟踪方法
CN109813334A (zh) * 2019-03-14 2019-05-28 西安工业大学 基于双目视觉的实时高精度车辆里程计算方法
CN110065790A (zh) * 2019-04-25 2019-07-30 中国矿业大学 一种基于视觉算法的煤矿皮带转运机头堵塞检测方法
CN110681610A (zh) * 2019-10-30 2020-01-14 唐小青 基于卷积神经网络与深度学习的视觉识别分选物料系统
CN111932711A (zh) * 2020-08-24 2020-11-13 西安热工研究院有限公司 一种火电机组输煤皮带智能巡检系统及方法
CN112285368A (zh) * 2020-11-18 2021-01-29 江苏省苏北人民医院 一种基于图像识别并计数的标本传送拥堵检测系统
CN113160162A (zh) * 2021-04-14 2021-07-23 深圳远荣智能制造股份有限公司 应用于工件的孔识别方法、孔识别装置和孔处理设备
CN113371420A (zh) * 2021-05-28 2021-09-10 华能国际电力股份有限公司营口电厂 一种输煤系统防堵煤检测装置

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2645727A1 (en) * 1999-09-01 2001-03-08 Genentech, Inc. Secreted and transmembrane polypeptides and nucleic acids encoding the same
US20120312530A1 (en) * 2001-04-11 2012-12-13 Pope John M In-Situ Detection and Analysis of Methane in Coal Bed Methane Formations with Spectrometers
CN103310271A (zh) * 2012-03-15 2013-09-18 江苏八菱海螺水泥有限公司 视觉式点包方法
CN202915388U (zh) * 2013-03-08 2013-05-01 大唐贵州发耳发电有限公司 一种带清理堵煤装置的落煤管
CN106056624A (zh) * 2016-05-24 2016-10-26 西北工业大学 无人机高清图像小目标检测与跟踪系统及其检测跟踪方法
CN109813334A (zh) * 2019-03-14 2019-05-28 西安工业大学 基于双目视觉的实时高精度车辆里程计算方法
CN110065790A (zh) * 2019-04-25 2019-07-30 中国矿业大学 一种基于视觉算法的煤矿皮带转运机头堵塞检测方法
CN110681610A (zh) * 2019-10-30 2020-01-14 唐小青 基于卷积神经网络与深度学习的视觉识别分选物料系统
CN111932711A (zh) * 2020-08-24 2020-11-13 西安热工研究院有限公司 一种火电机组输煤皮带智能巡检系统及方法
CN112285368A (zh) * 2020-11-18 2021-01-29 江苏省苏北人民医院 一种基于图像识别并计数的标本传送拥堵检测系统
CN113160162A (zh) * 2021-04-14 2021-07-23 深圳远荣智能制造股份有限公司 应用于工件的孔识别方法、孔识别装置和孔处理设备
CN113371420A (zh) * 2021-05-28 2021-09-10 华能国际电力股份有限公司营口电厂 一种输煤系统防堵煤检测装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIAOQIANG SHAO 等: "Research on Detection of Large Coal Blockage at the Transfer Point of Belt Conveyor Based on Improved Mask R-CNN", 《IOP CONFERENCE SERIES: EARTH AND ENVIRONMENTAL SCIENCE》, 31 December 2020 (2020-12-31) *
宋泽锋;雷凯凯;陶欣铮;: "小直径采煤机螺旋滚筒装煤率的研究", 煤矿机械, no. 05, 15 May 2015 (2015-05-15) *
汪瑞良 等: "基于S7-1200 的自动采样系统设计", 《工业控制与应用》, vol. 38, no. 2, 28 February 2019 (2019-02-28) *
许传昊;: "煤矿工业智能识别分析技术的研究与应用", 煤炭技术, no. 08, 10 August 2013 (2013-08-10) *

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