CN115487951B - 一种脱介筛物料断流识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及脱介筛物料断流识别领域，尤其涉及一种脱介筛物料断流识别方法及系统，所述一种脱介筛物料断流识别方法包括：根据脱介筛工作状态利用摄像机获取脱介筛初始图像；利用所述脱介筛初始图像进行压缩提取处理得到脱介筛待处理图像；根据所述脱介筛待处理图像中运动物体数量获取脱介筛物料断流识别结果，同时对脱介筛的图像进行前后景处理后，提升了识别的准确率，可根据识别结果第一时间停止原煤给料，减少精煤或中煤因为受到污染而造成的经济损失。

Description

一种脱介筛物料断流识别方法及系统

技术领域

本发明涉及脱介筛物料断流识别领域，具体涉及一种脱介筛物料断流识别方法及系统。

背景技术

常见的三产品重介质旋流器的结构由一段旋流器和二段旋流器串联而成。原煤经过三产品重介质旋流器分选后，精煤由一段旋流器的中心管排出并收集，中煤由二段旋流器的中心管道排出并收集，矸石从二段旋流器的底流口排出并收集，当二段入料口发生卡堵时，入洗原煤全部都从精煤出料口排出，导致精煤受到中煤和矸石的污染。而二段的矸石出料口卡堵时，矸石会从中煤出料口排出，中煤会受到矸石的污染。以上故障如果不及时发现并处理，都会给选煤企业带来严重的经济损失。三产品重介质旋流器属于密闭的机械设备，在设备不拆解的情况下，巡检工人无法直观了解到其内部的工况。而且三产品重介质旋流器下方的脱介筛在生产过程中处于高频振动状态，如果采用传统的选煤行业的仪器仪表，比如称重传感器来进行筛机整体称重的方案，会因为震动而无法精确检测出脱介筛是否有物料。在选煤生产过程中，如何在生产系统不停机的情况下及时、准确识别出三产品重介质旋流器是否出现异常工况就非常困难。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种脱介筛物料断流识别方法及系统，通过采集脱介筛实时图像，对脱介筛的物料断流情况进行判断，进而推断出上游的三产品重介质旋流器工作是否正常。

为实现上述目的，本发明提供了一种脱介筛物料断流识别方法，包括：

根据脱介筛工作状态利用摄像机获取脱介筛初始图像；

利用所述脱介筛初始图像进行压缩提取处理得到脱介筛待处理图像；

根据所述脱介筛待处理图像中运动物体数量获取脱介筛物料断流识别结果。

优选的，所述根据脱介筛工作状态利用摄像机获取脱介筛初始图像包括：

根据脱介筛对应的PLC集中控制系统信号判断脱介筛是否正常工作，若是，则采集脱介筛实时图像作为脱介筛初始图像，否则，不进行采集；

其中，PLC集中控制系统信号包括原煤入洗皮带秤瞬时量、精煤皮带秤瞬时量、脱介筛带电信号、脱介筛运行信号。

进一步的，所述根据脱介筛对应的PLC集中控制系统信号判断脱介筛是否正常工作包括：

当原煤入洗皮带秤瞬时量与精煤皮带秤瞬时量均超过50t/h，且脱介筛带电信号与脱介筛运行信号均为True时，所述脱介筛为正常工作。

进一步的，所述采集脱介筛实时图像作为脱介筛初始图像包括：

采集脱介筛筛面占摄像机整体画面比例超过20%的实时图像作为脱介筛初始图像。

优选的，利用所述脱介筛初始图像进行压缩提取处理得到脱介筛待处理图像包括：

利用所述脱介筛初始图像进行分辨率压缩处理得到脱介筛初始灰度图像；

利用所述脱介筛初始灰度图像基于脱介筛筛面进行边界处理得到脱介筛界面初始图像；

利用脱介筛的筛面为背景，脱介筛上物料为前景根据脱介筛界面初始图像基于KNN的背景/前景分割算法得到脱介筛ROI前景图像；

利用所述脱介筛ROI前景图像作为脱介筛待处理图像。

进一步的，利用所述脱介筛初始灰度图像基于脱介筛筛面进行边界处理得到脱介筛界面初始图像包括：

利用所述脱介筛初始灰度图像根据脱介筛筛面位置基于掩膜拷贝技术得到脱介筛基础灰度图像；

利用所述脱介筛基础灰度图像作为脱介筛界面初始图像。

进一步的，所述利用脱介筛的筛面为背景，脱介筛上物料为前景根据脱介筛界面初始图像基于KNN的背景/前景分割算法得到脱介筛ROI前景图像包括：

利用所述脱介筛界面初始图像获取与脱介筛初始灰度图像对应的脱介筛历史图像；

利用脱介筛初始灰度图像与脱介筛历史图像进行匹配判断处理得到脱介筛ROI前景图像。

进一步的，所述利用脱介筛初始灰度图像与脱介筛历史图像进行匹配判断处理得到脱介筛ROI前景图像包括：

判断所述脱介筛初始灰度图像的像素值与脱介筛历史图像的像素值的差值是否超出匹配判断阈值，若是，则脱介筛初始灰度图像的像素值与脱介筛历史图像的像素值为潜在匹配状态，否则，为非潜在匹配状态；

当脱介筛初始灰度图像的全部图像像素值与脱介筛历史图像的全部像素值完成匹配判断后，当已完成的匹配判断次数超出第一标准阈值时，则利用已完成的匹配判断次数超出第一标准阈值对应的脱介筛初始灰度图像的像素点作为潜在背景点；

当脱介筛历史图像的背景像素点的数量超出第二标准阈值时，则利用与脱介筛历史图像的背景像素点对应的脱介筛初始灰度图像的像素点作为背景点；

利用脱介筛初始灰度图像去除潜在背景点与背景点作为脱介筛ROI前景图像。

进一步的，根据所述脱介筛待处理图像中运动物体数量获取脱介筛物料断流识别结果包括：

判断所述脱介筛ROI前景图像中运动物体数量是否小于报警阈值，若是，则脱介筛存在物料断流情况，否则，为脱介筛不存在物料断流情况。

基于同一发明构思，本发明还提供了一种脱介筛物料断流识别系统，包括依次连接的摄像机、硬盘录像机与视频分析服务器；

所述摄像机设置于脱介筛上方，用于获取脱介筛初始图像，所述摄像机通过工业网络与硬盘录像机连接；

所述硬盘录像机为4路摄像机存储，用于存储脱介筛初始图像；

所述视频分析服务器对采集图像进行分析并输出报警信号。

与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果：

通过采集脱介筛的实时图像，可有效分辨出脱介筛的物料断流情况，同时对脱介筛的图像进行前后景处理后，提升了识别的准确率，可根据识别结果第一时间停止原煤给料，减少精煤或中煤因为受到污染而造成的经济损失。

附图说明

图1是本发明提供的一种脱介筛物料断流识别方法流程图；

图2是本发明提供的一种脱介筛物料断流识别系统示意图；

图3是本发明提供的一种脱介筛物料断流识别实际应用方法流程图；

图4是本发明提供的一种脱介筛物料断流识别实际应用方法脱介筛实际灰度图；

图5是本发明提供的一种脱介筛物料断流识别实际应用方法脱介筛ROI示意图；

附图标记：

1、摄像机；2、工业网络；3、硬盘录像机；4、视频分析服务器。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

本发明提供了一种脱介筛物料断流识别方法，如图1所示，包括：

S1、根据脱介筛工作状态利用摄像机获取脱介筛初始图像；

S2、利用所述脱介筛初始图像进行压缩提取处理得到脱介筛待处理图像；

S3、根据所述脱介筛待处理图像中运动物体数量获取脱介筛物料断流识别结果。

S1具体包括：

S1-1、根据脱介筛对应的PLC集中控制系统信号判断脱介筛是否正常工作，若是，则采集脱介筛实时图像作为脱介筛初始图像，否则，不进行采集；

其中，PLC集中控制系统信号包括原煤入洗皮带秤瞬时量、精煤皮带秤瞬时量、脱介筛带电信号、脱介筛运行信号。

S1-1具体包括：

S1-1-1、当原煤入洗皮带秤瞬时量与精煤皮带秤瞬时量均超过50t/h，且脱介筛带电信号与脱介筛运行信号均为True时，所述脱介筛为正常工作。

S1-1-2、采集脱介筛筛面占摄像机整体画面比例超过20%的实时图像作为脱介筛初始图像。

S2具体包括：

S2-1、利用所述脱介筛初始图像进行分辨率压缩处理得到脱介筛初始灰度图像；

S2-2、利用所述脱介筛初始灰度图像基于脱介筛筛面进行边界处理得到脱介筛界面初始图像；

S2-3、利用脱介筛的筛面为背景，脱介筛上物料为前景根据脱介筛界面初始图像基于KNN的背景/前景分割算法得到脱介筛ROI前景图像；

S2-4、利用所述脱介筛ROI前景图像作为脱介筛待处理图像。

S2-2具体包括：

S2-2-1、利用所述脱介筛初始灰度图像根据脱介筛筛面位置基于掩膜拷贝技术得到脱介筛基础灰度图像；

S2-2-2、利用所述脱介筛基础灰度图像作为脱介筛界面初始图像。

S2-3具体包括：

S2-3-1、利用所述脱介筛界面初始图像获取与脱介筛初始灰度图像对应的脱介筛历史图像；

S2-3-2、利用脱介筛初始灰度图像与脱介筛历史图像进行匹配判断处理得到脱介筛ROI前景图像。

S2-3-2具体包括：

S2-3-2-1、判断所述脱介筛初始灰度图像的像素值与脱介筛历史图像的像素值的差值是否超出匹配判断阈值，若是，则脱介筛初始灰度图像的像素值与脱介筛历史图像的像素值为潜在匹配状态，否则，为非潜在匹配状态；

S2-3-2-2、当脱介筛初始灰度图像的全部图像像素值与脱介筛历史图像的全部像素值完成匹配判断后，当已完成的匹配判断次数超出第一标准阈值时，则利用已完成的匹配判断次数超出第一标准阈值对应的脱介筛初始灰度图像的像素点作为潜在背景点；

S2-3-2-3、当脱介筛历史图像的背景像素点的数量超出第二标准阈值时，则利用与脱介筛历史图像的背景像素点对应的脱介筛初始灰度图像的像素点作为背景点；

S2-3-2-4、利用脱介筛初始灰度图像去除潜在背景点与背景点作为脱介筛ROI前景图像。

本实施例中，一种脱介筛物料断流识别方法，所述判断阈值、第一标准阈值与第二标准阈值为根据脱介筛上的物料（煤或者矸石）的粒度、颜色、运动速度、外界光照强度试验出来的，没有固定的数值，每一次都需要根据现场环境做试验在确定。

S3具体包括：

S3-1、判断所述脱介筛ROI前景图像中运动物体数量是否小于报警阈值，若是，则脱介筛存在物料断流情况，否则，为脱介筛不存在物料断流情况。

本实施例中，一种脱介筛物料断流识别方法，脱介筛面上运动物体数量，小于这个数才是真的断料。是根据脱介筛运动时上面残留水迹、偶尔滑落的物料（煤块或者矸石）、筛面上附着的细小物料突然掉落得出来的。即使是断料的脱介筛，在算法判断时由于上面几个因素的影响下，也会识别出几个运动的小物体，但不会超过10个。

实施例2：

本发明提供了一种脱介筛物料断流识别系统，如图2所示，包括依次连接的摄像机1、硬盘录像机3与视频分析服务器4；所述摄像机1设置于脱介筛上方，用于获取脱介筛初始图像，所述摄像机1通过工业网络2与硬盘录像机3连接；所述硬盘录像机3为4路摄像机存储，用于存储脱介筛初始图像；所述视频分析服务器4对采集图像进行分析并输出报警信号。

实施例3：

本发明提供了一种脱介筛物料断流识别实际应用方法，如图3所示，包括：

1、判断系统状态：

在选煤系统停车或者开车但未带煤的状态下，脱介筛的筛面是处于无物料的状态，这种情况属于正常的生产状态，可以在检测时过滤掉。软件选取了PLC集中控制系统四个信号对生产状态进行判断：原煤入洗皮带秤瞬时量、精煤皮带秤瞬时量、脱介筛带电信号、脱介筛运行信号。其中在原煤入洗皮带秤瞬时量和精煤皮带秤瞬时量全部超过50t/h，并且脱介筛的带电信号和运行信号全部为True时，可以认为系统已经正常带煤运转。

2、压缩图像：

硬盘录像机提供的视频信号是1920*1080分辨率的彩色图像，为了便于软件处理，需要缩小每一帧图像的尺寸，并转换为单通道的960*540灰度图，如图4所示。

3、提取不规则形状的ROI图像：

在灰度图上，指定P1、P2、P3、P4共4个坐标位置，形成的四边在图像中就是筛面的形状。生产过程中筛面前方会有水雾干扰，后方有灰尘的干扰。因此在选取筛面图像时，前后边界可以靠内，但筛面左右两侧要贴边。再利用掩膜拷贝技术，形成一个出筛面以外其它全部为黑色的矩形图片，也就是最终ROI图像，如图5所示。

4、运动物体判断：

从图像分析的角度出发，脱介筛的筛面就是背景，而筛面上的运动的物料就是前景，算法的核心就转化成对图像前景、背景的分离。脱介筛的筛面在生产过程中，是以一定的角度进行往复震动的，带动物料从筛面后方向筛面前方移动，物料速度不超过0.5m/s。传统的帧差法、三帧差法在对静止背景下提取前景物方面有很好的效果，此种工况会严重影响算法的判断准确性。选取“基于KNN的背景/前景分割算法”，其原理如下，对于第n+1帧图像：

（1）与该像素值历史信息（包括前k帧的像素值和像素点是前景还是背景的判断）比较，如果像素值之间的差别在指定阈值内，则认为新像素值与该历史信息是匹配的，是“潜在的”一类；所有历史信息比较完毕后，如果与历史信息匹配的次数超过了设定阈值，那么新像素点被归为“潜在背景点”；如果被匹配的历史信息中属于背景的点个数超过设定阈值，那么新的像素点就被归为背景点。

（2）将新像素点根据一定规则保存到历史信息中。

（3）在n+2帧图像到来时，继续（1）的判断。

得到ROI的前景，也就是可以计算出筛面上运动的物体数量。如果这个运动物体数量小于阈值T（一般T为10），可以推断出筛面物料很少。而原煤入洗皮带秤瞬时量和精煤皮带秤瞬时量全部大于50t/h的情况下，原本应该带矸或者带煤的脱介筛突然没有物料，必然是上游的三产品重介质旋流器对应出料口堵塞。

5、报警输出及历史记录存储

发现报警后，软件通过OPC UA协议通知到选煤厂集中控制系统的PLC。可在PLC内增加闭锁关系，使得主洗系统收到报警后能够立刻停车。相关报警信息会存储到系统的数据库中，并且报警时刻的图像也存储到本地服务器，形成完整的检测流程。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (6)

1.一种脱介筛物料断流识别方法，其特征在于，包括：

S1、根据脱介筛工作状态利用摄像机获取脱介筛初始图像；

S2、利用所述脱介筛初始图像进行压缩提取处理得到脱介筛待处理图像；

S2-1、利用所述脱介筛初始图像进行分辨率压缩处理得到脱介筛初始灰度图像；

S2-2、利用所述脱介筛初始灰度图像基于脱介筛筛面进行边界处理得到脱介筛界面初始图像；

S2-2-1、利用所述脱介筛初始灰度图像根据脱介筛筛面位置基于掩膜拷贝技术得到脱介筛基础灰度图像；

S2-2-2、利用所述脱介筛基础灰度图像作为脱介筛界面初始图像；

S2-3、利用脱介筛的筛面为背景，脱介筛上物料为前景根据脱介筛界面初始图像基于KNN的背景/前景分割算法得到脱介筛ROI前景图像；

S2-3-1、利用所述脱介筛界面初始图像获取与脱介筛初始灰度图像对应的脱介筛历史图像；

S2-3-2、利用脱介筛初始灰度图像与脱介筛历史图像进行匹配判断处理得到脱介筛ROI前景图像；

S2-3-2-1、判断所述脱介筛初始灰度图像的像素值与脱介筛历史图像的像素值的差值是否超出匹配判断阈值，若是，则脱介筛初始灰度图像的像素值与脱介筛历史图像的像素值为潜在匹配状态，否则，为非潜在匹配状态；

S2-3-2-2、当脱介筛初始灰度图像的全部图像像素值与脱介筛历史图像的全部像素值完成匹配判断后，当已完成的匹配判断次数超出第一标准阈值时，则利用已完成的匹配判断次数超出第一标准阈值对应的脱介筛初始灰度图像的像素点作为潜在背景点；

S2-3-2-3、当脱介筛历史图像的背景像素点的数量超出第二标准阈值时，则利用与脱介筛历史图像的背景像素点对应的脱介筛初始灰度图像的像素点作为背景点；

S2-3-2-4、利用脱介筛初始灰度图像去除潜在背景点与背景点作为脱介筛ROI前景图像；

S2-4、利用所述脱介筛ROI前景图像作为脱介筛待处理图像；

S3、利用所述脱介筛待处理图像获取脱介筛物料断流识别结果。

2.如权利要求1所述的一种脱介筛物料断流识别方法，其特征在于，所述根据脱介筛工作状态利用摄像机获取脱介筛初始图像包括：

根据脱介筛对应的PLC集中控制系统信号判断脱介筛是否正常工作，若是，则采集脱介筛实时图像作为脱介筛初始图像，否则，不进行采集；

其中，PLC集中控制系统信号包括原煤入洗皮带秤瞬时量、精煤皮带秤瞬时量、脱介筛带电信号、脱介筛运行信号。

3.如权利要求2所述的一种脱介筛物料断流识别方法，其特征在于，所述根据脱介筛对应的PLC集中控制系统信号判断脱介筛是否正常工作包括：

当原煤入洗皮带秤瞬时量与精煤皮带秤瞬时量均超过50t/h，且脱介筛带电信号与脱介筛运行信号均为True时，所述脱介筛为正常工作。

4.如权利要求2所述的一种脱介筛物料断流识别方法，其特征在于，所述采集脱介筛实时图像作为脱介筛初始图像包括：

采集脱介筛筛面占摄像机整体画面比例超过20%的实时图像作为脱介筛初始图像。

5.如权利要求1所述的一种脱介筛物料断流识别方法，其特征在于，根据所述脱介筛待处理图像中运动物体数量获取脱介筛物料断流识别结果包括：

判断所述脱介筛ROI前景图像中运动物体数量是否小于报警阈值，若是，则脱介筛存在物料断流情况，否则，为脱介筛不存在物料断流情况。

6.一种脱介筛物料断流识别系统，用于实现上述权利要求1-5任一项所述脱介筛物料断流识别方法，其特征在于，包括依次连接的摄像机(1)、硬盘录像机(3)与视频分析服务器(4)；

所述摄像机(1)设置于脱介筛上方，用于获取脱介筛初始图像，所述摄像机(1)通过工业网络(2)与硬盘录像机(3)连接；

所述硬盘录像机(3)为4路摄像机存储，用于存储脱介筛初始图像；

所述视频分析服务器(4)对采集图像进行分析并输出报警信号。

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