CN116105813A - 炉渣体积流量测量装置及测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种炉渣体积流量测量装置及测量方法，其中炉渣体积流量测量装置包括：双目相机，在排渣方向的中心两侧各设置一个相机，且两个相机在排渣方向上呈前后设置；绿激光源，用于发出绿色的激光线；红激光源，用于发出红色的激光线；红色的激光线和绿色的激光线，其中一条激光线平行于排渣方向，另一条激光线垂直于排渣方向；双目相机的每个相机分别获取同时具有绿色激光线和红色激光线的排渣图像。本发明测量装置，采用红绿两个激光器和一个双目相机。利用R通道图像计算传送带上炉渣横截面积，利用G通道前后两帧图像匹配结果进行互相关计算位移，结合采样时间计算传送带速度，耦合横截面积及速度实现炉渣体积流量在线检测。

Description

炉渣体积流量测量装置及测量方法

技术领域

本发明涉及测量技术领域，具体是一种干排渣机流量测量方法。

背景技术

干排渣系统是一种采用空气对高温炉渣进行冷却的排渣系统，具有节能、节水、干渣综合利用价值高等优点，目前在各大燃煤电站得到广泛应用。在干式排渣系统中，冷却风通过排渣机壳体两侧及头部的风口进入排渣机内部，对锅炉排出的高温炉渣进行冷却后温度升高进入到锅炉炉膛，同时炉渣被冷却到达规定温度后输送到渣仓。干排渣系统抽吸进入锅炉炉膛的冷却风对锅炉效率存在两方面影响，一方面通过回收炉渣热量，从而提升锅炉效率；另一方面，由于炉底漏风的存在，在负荷一定的情况下，为保证风煤比满足设定值，通过空预器的风量减少，排烟温度升高，导致锅炉效率降低。因此实现锅炉底部渣量的实时检测，进而根据炉渣量对干排渣机冷却风量进行有效调整，对提高干渣机运行的可靠性和经济性具有重要意义。

目前干渣机排渣量测量方法主要有出渣车称重法和渣仓多测点料位计法两类。出渣车称重法是指渣量在渣仓堆积一定时间后，通过地磅称重出渣车输送的渣量，从而得到一定时间内渣量数据。该方法得到的渣量数据较为准确，在电厂运行过程中，渣仓一般需要6小时以上才进行排空。多点料位计法是通过精准测量反映不同位置的料位高度，根据炉渣堆积规律性，通过计算渣仓内体积变化，最终计算锅炉排渣量。该方法具有结构简单，安装维护方便快捷，成本较低等优点，但同样存在间隔测量的问题，且测量准确性较差，不能满足实时准确测量的要求。两种测量方法均不能实现锅炉底部热态渣量的实时监测，因而无法对冷却空气量进行在线调整。落渣特性也只能通过排渣称重系统在线监控数据反推锅炉落渣和结渣特性，具有较大的滞后性。

双目立体视觉是机器视觉的重要组成部分，它是利用双目相机从不同的位置获取被测物体的两幅图像，并基于视差原理计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。有众多国内外学者对其研究，研究成果应用于机器人视觉系统、工业检测等领域。近年来，有学者将双目视觉应用到物料输送测量中，实现了对皮带输送散状物料动态体积测量，对测量对象体积大小有所要求，同时对输送物料如煤等输送测量存在较大误差，具有一定的局限性，但双目视觉方法为干排渣系统钢带上渣量在线连续检测提供了重要思路。

现有公开号为CN 114111574 A利，名称为高温红热目标双目线激光视觉三维测量方法，该发明公开了一种高温红热目标双目线激光视觉三维测量方法，具体包括如下步骤：步骤1，通过双目相机采集图像，并将双目相机采集到的图像分别定义为左图和右图；步骤2，对步骤1所得图像进行处理，获取图像的激光线坐标；步骤3，分别根据步骤2所得的新左右图像求各自图像中激光线的重心Dr和Dl；步骤4，根据步骤3所得结果计算双目相机到目标物的距离Di。采用该发明能够在高精度下对锻件进行实时三维轮廓检测。

现有技术针对传送带上的物料体积流量测量方法主要存在三个不足：1)对传送带设备本体改造比较大，多数工业现场不满足改造条件；2)适用范围较窄，大部分技术具有较高的适用条件，不能广泛应用与各类工业现场；3)测量设备较为昂贵。以上述专利《传送带上的物料体积流量测量方法及系统》为例，实现该方法需要同时配备二维激光测距传感器和旋转反射镜，对于一些情况恶劣的工业现场，旋转发射镜布置较为困难；同时，上述专利方法需建立在传送带产生较大形变的基础上才能得到相关数据，而对于一些输送烟丝等密度小的物品，或者是一些工业现场如燃煤电站锅炉排渣机炉渣输送传送带采用钢片制成，传送带变形几乎为零的情况下，方法不适用；设备需要采用二维激光测距传感器，一般而言，对于精度较高的二维激光测距传感器价格均较为昂贵。

现有双目视觉技术对于弱纹理，甚至无纹理对象时，图像的像素值均匀，特征点少，区分性不高，易导致误匹配，使视差计算准确度降低。上述专利《高温红热目标双目线激光视觉三维测量方法》实质上是通过分别计算单个相机拍摄图片，非常规意义双目视觉，对于炉渣具有动态、纹理信息少、特征点少、孔洞多等特点不适用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于视觉的低成本且准确度高的炉渣体积流量炉渣体积流量测量装置及测量方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

炉渣体积流量测量装置，包括：

双目相机，在排渣方向的中心两侧各设置一个摄像头，且两个摄像头在排渣方向上呈前后设置；

绿激光源，用于发出绿色的激光线；

红激光源，用于发出红色的激光线；

所述红激光源发出的红色的激光线和绿激光源发出的绿色的激光线，其中一条激光线平行于排渣方向，另一条激光线垂直于排渣方向；所述双目相机的每个摄像头分别获取同时具有绿色激光线和红色激光线的排渣图像。

呈前后设置的两个摄像头的布置方向与传送带约成45度角。

炉渣体积流量测量方法，方法，包括：

两个相机分别拍摄物体带有红激光线和绿激光线的图像；

对拍摄的图像进行RGB三通道分离，得到R通道图及G通道图；在得到的R通道图中提取红激光线骨架线，在得到的G通道图中提取绿激光线骨架线；

对提取出红激光线骨架线的R通道图进行垂直于传送带平面处物体横截面积计算；对提取出绿激光线骨架线的G通道图进行速度计算；

根据R通道图计算的物体横截面积和G通道图进行计算的速度，进行体积流量的计算。

对提取出红激光线骨架线的R通道图进行垂直于传送带平面处物体横截面积计算的步骤包括：

对机R通道图中提取红激光线骨架线进行视差计算：

d_R＝x_RL-x_RR

其中，d_R为视差；x_RL为左图亮点坐标，x_RR为右图亮度坐标；

根据计算的视差，计算物体深度z_R：

其中，f为相机焦距；B为左右相机光心距离；

根据传送带平面深度及物体深度，得到沿着红激光线处传送带物体厚度分布r：

r＝z_R0-z_Rx

其中，z_R0为参考平面传送带深度，z_Rx为放置物体后深度；

计算物体的实际大小：

其中，h为物体投影到图像宽度方向距离，由物体所有像素点对应空间距离Δx求和而来，Δx为像素点对应深度z_Rx的函数，θ为激光线与水平方向夹角；

根据计算得到的物体实际大小及厚度分布，计算物体垂直于传送带平面处横截面积S：

其中，r为厚度分布，r(x)为像素点x处厚度。

对提取出绿激光线骨架线的G通道图进行速度计算，包括：

对机G通道图中提取绿激光线骨架线进行视差计算：

d_G＝x_GL-x_GR

其中，d_G为视差；x_GL为左图亮点坐标，x_GR为右图亮度坐标；

根据计算的视差，计算物体深度z_G：

其中，f为相机焦距；B为左右相机光心距离；

根据传送带平面深度及物体深度，得到沿着绿激光线处传送带物体厚度分布g：

g＝z_G0-z_Gx

其中，z₀为参考平面传送带深度，z_x为放置物体后深度；

根据同一物体前后两帧图像的物体厚度分布，得到输送带上物体前后两帧产生的位移；

根据得到的物体前后两帧产生的位移，求取物体运动速度。

根据同一物体前后两帧图像的物体厚度分布得到输送带上物体前后两帧产生的位移，包括：

对前后两帧图像物体厚度分布进行互相关运算，得到互相关函数最大值对应的位移像素点数M；

根据互相关函数最大值对应的位移像素点数M，得到输送带上物体前后两帧产生的位移L：

L＝MΔx(z_G0)

得到物体前后两帧产生的位移步骤中，进行互相关运算的互相关函数为：

其中，n为位移像素点数；N为厚度分布序列长度；g1_i为前帧图像物体厚度分布g1中i个位移像素点的物体厚度，g2_i为后帧图像物体厚度分布g2中i个位移像素点的物体厚度，i＝1，2，3，...，N。

本发明测量装置，采用红绿两个激光器和一个双目相机。红绿激光器在传送带炉渣表面投射线型激光，人为主动添加亮度、纹理信息，并通过RGB通道分离，分别实现R通道及G通道双目视觉准确匹配。在准确匹配的基础上，利用R通道图像计算传送带上炉渣横截面积，利用G通道前后两帧图像匹配结果进行互相关计算位移，结合采样时间计算传送带速度，耦合横截面积及速度实现炉渣体积流量在线检测。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)可实现对无纹理对象炉渣体积流量测量。通过主动添加激光线，为无纹理炉渣对象添加强特征，解决双目视觉立体匹配对无纹理对象匹配难问题，实现对炉渣体积流量测量。

(2)系统测量准确度高。属于光学测量范围，系统整体准确度高。

(3)可实现实时测量。本发明可实现对双目视觉图像快速处理，一秒可处理2-3组图片，满足一般工业现场实时性要求。

(4)结构简单。本发明由两个相机及不同颜色的激光器构成，激光器只需发射线型激光，无需复杂的其余结构如振镜、结构光等。

(5)对原有设备改造小。对干排渣机本体改造小，对传送钢带无任何影响，不对其本身运行产生干扰，不会导致影响干排渣安全、效率等问题出现。

(6)性价比高。本发明装置均可使用市场上同类通用设备，无特殊要求，成本低廉，而且测量结果精确快速，性价比高。

(7)适用范围广。本发明因加设线激光，对环境适用性强，除适用于干式排渣系统，同样适用于煤炭、矿山、钢铁、建筑、粮食、烟草等各需通过传输带输送物料行业。

附图说明

图1干式排渣机结构示意及双目相机布置图；

图2双目相机系统示意图；

图3双激光线双目视觉系统测无纹理炉渣体积流量；

图4 RGB通道分离图像及预处理；(a)实物照片，(b)R通道图像，(c)G通道图片，(d)二值化R通道图像；

图5骨架提取图像；

图6 R通道左右图像搜寻特征亮点，(a)左图亮点坐标，(b)右图亮点坐标；

图7双目视觉原理示意图；

图8实际激光线。

附图说明：1：挤压关断门；2：冷却风口；3：双目相机；4：红激光器；5：绿激光器；6：钢带机；7：碎渣机；8：渣仓；9：传送带；10：双目相机；11：红激光器；12：绿激光器。

具体实施方式

用于实现炉渣体积流量的方案包括测量装置及测量方法两个部分。

测量装置部分说明：

本发明应用对象为电厂锅炉干式排渣机，布置主动双目立体视觉的装置后干式排渣机结构示意图如图1所示：干式排渣机通过钢带机传输锅炉尾部掉落热渣，钢带处于密封状态，双目相机布置在钢带正上方进行拍摄。采用双激光(图1中黑白圆柱)主动光源的方式，原理示意图如图2所示，在常规双目相机设备之间添加激光装置，在无纹理对象表面生成强特征的两个不同颜色线型激光标志，提高双目相机对无纹理对象的匹配准确度。

图2中，红色激光线垂直于传送带，后续用以计算物体横截面积；绿色激光线平行于传送带，后续用以计算传送带速度；双目相机平行布置，整体布置方向与传送带约成45度角。双目相机拍摄带有激光线的图像通过网线传输到上位机，上位机结合通过后续算法对其进行处理得到所需体积流量。本测量装置具有通用性，所用相机无特殊要求，具体相机及相机镜头选型根据测量对象范围确定；两线激光光源仅需采用不同颜色即可，线激光形状无需复杂编码成为结构光，光源功率根据测量对象吸收率确定。

方法实现部分说明：

方法实现如图3流程图所示：

第一步，完成设备安装，确保激光线按规定安装，完成双目相机标定。双机器视觉的本质是用相机捕捉的二维平面位置信息来解析被测物体在三维空间的位置，解析过程通过坐标系的转换来实现，坐标转化关系用相机的内外参数来描述，相机内外参数需要通过相机标定来确定。此外，因相机通过透镜来成像的，由于透镜的加工以及相机的制造不可能达到完全理想化状态，导致图像边缘处存在较大畸变，使得求得的三维位置产生较大偏差，所以也需要通过标定得到畸变校正参数，进而校正图像。采用matlab张正友标定法进行相机标定，该方法只需要相机对黑白棋盘格标定板在不同角度及前后距离拍摄多幅图片，通过标定板上每个特征点与其像平面像点的对应关系完成标定的。

单相机张正友标定法已经十分完备与普及，在获取单相机焦距f等内部参数及外部参数的基础上，可对双目相机进行标定，即求取双目系统外部参数旋转矩阵R和平移矩阵T可根据单目标定后左右相机的旋转矩阵R_L和R_R以及平移向量T_L和T_R来表示。空间中一点P在左右相机坐标系的坐标P_L和P_R，根据单相机标定，可以表示如下：

其中，P_W是点P在世界坐标系下的坐标。式(2)消去P_W后，可得到，

根据外参旋转矩阵及平移矩阵与空间点关系，由式(3)可得出双目标定所需求解矩阵，

其中，R为所需要标定的双目系统旋转矩阵，T为所需要标定的双目系统平移向量。在相机接近平行布置下，R接近为单位矩阵，T向量可表示为式(5)，

T＝[B00] (5)

其中B即为基线长度。

第二步，标定传送带基准平面深度，标定流程如以下第三步至第七步所示，从而获取激光线处传送钢带深度。

第三步，左右相机拍摄物体带有红绿激光线的图片，无纹理物体实际情况如图4(a)。

第四步，经过标定参数校准后对拍摄图片进行RGB三通道分离，得到R通道图4(b)及G通道图4(c)所示。

第五步，并分别对R通道和G通道图像进行灰度化。因红绿激光线在R通道和G通道亮度存在较为显著差异，可以通过阈值设定对图像进行二值化，R通道二值化后如图4(d)所示：

由于激光线在图像中占据多个像素，为进一步消除匹配歧义性，需要提取激光线骨架线，最终使得每一行像素仅为像素宽的线形作为输入，实现唯一性匹配。骨架广泛用于描述二值图的细化形式但又能从总体上表现该二值区域的形状以及诸如大小、方位和连通性等信息，本文采用中轴变换发进行骨架提取。

设A是平面区域，将A的中轴记作MA，其定义为：

其中，p，q₁，q₂其为区域A内点，d(p，q₂)与d(p，q₂)为欧式距离。

A的中轴变换指由MA(A)中的点和它到A边界组成的有序对，可用式(7)表示为：

MAT(A)为平面A中轴MA(A)骨架，p为平面A骨架上点，q为平面A边界任取点，r为p,q欧式距离d(p，q)的下确界。

R通道二值化后图4(d)进行中轴变换提取骨架如图5所示：

第六步，基于前处理得到标定校正后骨架图，可左右图像搜索亮点像素进行匹配。因标定校正后，左右图像实现行对齐，二值化骨架提取后激光线仅有一个像素宽度，故而对左右图像搜索时只需搜寻一行中唯一像素点即可完成准确匹配，解决传统双目视觉对无纹理对象误匹配、无匹配问题。左右图像搜寻像素点后，记录各行亮点的坐标，进而完成视差计算，以R通道为例，如图6所示：

根据最大值搜寻得到左图亮点坐标x_RL和右图亮度坐标x_RR，可得视差d_R如式(8)所示：

d_R＝x_RL-x_RR (8)

第七步，据双目视觉原理模型图如图7所示，图中，点p_L和p_R分别为空间中一点P在左相机和右相机成像面上的像点，线段x_L和x_R分别为左右像点到相机成像面边界的距离，f为相机焦距，O_L和O_R分别为左右相机光心，B为左右相机光心距离，即系统基线长度。根据三角形关系，通过R通道计算空间中一点P到相机的距离z_R，可表示为，

由标定结果得到焦距f及基线B，由式(8)得到视差d_R，即可得到空间点所在物体深度z_R，进而可得传送带物体厚度r分布，如式(10)所示

r＝z_R0-z_Rx (10)

其中，z_R0为参考平面传送带深度，z_Rx为放置物体后深度。

第八步，根据相机小孔成像原理，通过标定校正后图像结合点所在空间深度，可计算得出每个像素大小对应实际空间大小。因左右匹配过程中，只对行进行搜寻配对，相当于将倾斜激光线投影到图像宽度方向，计算物体实际大小时需要考虑倾斜角度，如图8所示：

此时物体实际大小可用式(11)进行计算：

其中，h为物体投影到图像宽度方向距离，由物体所有像素点对应空间距离Δx(z_Rx)求和而来，Δx为像素点对应深度的函数，θ为激光线与水平方向夹角。通过前述物体实际大小l及厚度，可计算物体垂直于传送带平面处横截面积S，如式(11)所示。

其中，r(x)为像素点x处厚度，Δx(z_Rx)为深度为z_Rx时一个像素对应实际空间距离大小。

第九步，对于G通道图像计算速度原理，与R通道一致，得到物体厚度g分布，物体随着传送带运动在前后两帧中厚度分布不一致，根据前后两帧图像物体厚度分布，进行互相关运算，可以得到物体前后两帧产生的位移，进而求取物体运动速度。互相关原理如下：对于采样时间间隔为T的前后两帧图像，经过厚度计算，得到同一物体前后两帧厚度分布g1_i与g2_i，i＝1，2，3，...，N，其互相关函数为：

其中，n为位移像素点数，N为厚度分布序列长度，互相关函数最大值对应位移像素点数记为M；

第十步，则速度可以根据以下计算：

最终得到体积流量V_flow：

V_flow＝vS (14)。

Claims (9)

1.炉渣体积流量测量装置，其特征在于，包括：

双目相机，在排渣方向的中心两侧各设置一个相机，且两个相机在排渣方向上呈前后设置；

绿激光源，用于发出绿色的激光线；

红激光源，用于发出红色的激光线；

所述红激光源发出的红色的激光线和绿激光源发出的绿色的激光线，其中一条激光线平行于排渣方向，另一条激光线垂直于排渣方向；所述双目相机的每个相机分别获取同时具有绿色激光线和红色激光线的排渣图像。

2.根据权利要求1所述的炉渣体积流量测量装置，其特征在于，呈前后设置的两个摄像头的布置方向与传送带约成45度角。

3.一种基于权利要求1或2所述的炉渣体积流量测量装置的炉渣体积流量测量方法，其特征在于，包括：

两个相机分别拍摄物体带有红激光线和绿激光线的图像；

对拍摄的图像进行RGB三通道分离，得到R通道图及G通道图；在得到的R通道图中提取红激光线骨架线，在得到的G通道图中提取绿激光线骨架线；

对提取出红激光线骨架线的R通道图进行垂直于传送带平面处物体横截面积计算；对提取出绿激光线骨架线的G通道图进行速度计算；

根据R通道图计算的物体横截面积和G通道图进行计算的速度，进行体积流量的计算。

4.根据权利要求3所述的炉渣体积流量测量方法，其特征在于，对提取出红激光线骨架线的R通道图进行垂直于传送带平面处物体横截面积计算的步骤，包括：

对机R通道图中提取红激光线骨架线进行视差计算：

d_R＝x_RL-x_RR

其中，d_R为视差；x_RL为左图亮点坐标，x_RR为右图亮度坐标；

根据计算的视差，计算物体深度z_R：

其中，f为相机焦距；B为左右相机光心距离；

根据传送带平面深度及物体深度，得到沿着红激光线处传送带物体厚度分布r：

r＝z_R0-z_Rx

其中，z_R0为参考平面传送带深度，z_Rx为放置物体后深度；

根据计算得到的厚度分布，计算物体垂直于传送带平面处横截面积S：

其中，r为厚度分布，h为物体投影到图像宽度方向距离，θ为激光线与水平方向夹角。

5.根据权利要求3所述的炉渣体积流量测量方法，其特征在于，对提取出绿激光线骨架线的G通道图进行速度计算，包括：

对机G通道图中提取绿激光线骨架线进行视差计算：

d_G＝x_GL-x_GR

其中，d_G为视差；x_GL为左图亮点坐标，x_GR为右图亮度坐标；

根据计算的视差，计算物体深度z_G：

其中，f为相机焦距；B为左右相机光心距离；

根据传送带平面深度及物体深度，得到沿着绿激光线处传送带物体厚度分布g：

g＝z_G0-z_Gx

其中，z₀为参考平面传送带深度，z_x为放置物体后深度；

根据同一物体前后两帧图像的物体厚度分布，得到输送带上物体前后两帧产生的位移；

根据得到的物体前后两帧产生的位移，求取物体运动速度。

6.根据权利要求5所述的炉渣体积流量测量方法，其特征在于，根据同一物体前后两帧图像的物体厚度分布得到输送带上物体前后两帧产生的位移，包括：

对前后两帧图像物体厚度分布进行互相关运算，得到互相关函数最大值对应的位移像素点数M；

根据互相关函数最大值对应的位移像素点数M，得到输送带上物体前后两帧产生的位移L：

L＝MΔx(z_G0)

其中，Δx(z_G0)为深度为z_G0时一个像素对应实际空间距离大小。

7.根据权利要求6所述的炉渣体积流量测量方法，其特征在于，得到物体前后两帧产生的位移步骤中，进行互相关运算的互相关函数为：

其中，n为位移像素点数；N为厚度分布序列长度；g1_i为前帧图像物体厚度分布g1中i个位移像素点的物体厚度，g2_i为后帧图像物体厚度分布g2中i个位移像素点的物体厚度，i＝1，2，3，...，N。

8.根据权利要求5所述的炉渣体积流量测量方法，其特征在于，求取的物体运动速度为：

其中，v为物体运动速度；M为进行互相关运算的互相关函数最大值对应的位移像素点数；T为前后两帧图像的采样时间间隔；z_G0为输送带平面深度；Δx(z_G0)为深度为z_G0时一个像素对应实际空间距离大小。

9.根据权利要求5所述的炉渣体积流量测量方法，其特征在于，根据R通道图计算的物体横截面积和G通道图进行计算的速度计算的体积流量为：

最终得到体积流量V_flow：

V_flow＝vS

其中，V_flow为体积流量。

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