基于視頻處理的皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

董計(jì)猛，宋永亮，孟彤，孫建樹(shù)

（1.山東能源兗州煤業(yè)鮑店煤礦，山東 鄒城 273513；2.北京長(zhǎng)華宜泰科技有限公司，北京101318）

0 引 言

由于煤礦的特殊生產(chǎn)條件，皮帶運(yùn)輸機(jī)作為煤礦生產(chǎn)中的重要運(yùn)輸設(shè)備，在煤礦的生產(chǎn)中具有重要作用，它的運(yùn)行狀態(tài)直接影響著煤礦的生產(chǎn)效率及井下作業(yè)安全。實(shí)現(xiàn)智能化礦用皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，對(duì)于降低人工維護(hù)成本，提高采礦安全生產(chǎn)有著舉足輕重的意義。

1 問(wèn)題分析

1.1 皮帶運(yùn)輸機(jī)特性分析

皮帶運(yùn)輸機(jī)能夠適應(yīng)長(zhǎng)距離運(yùn)輸，輸送能力強(qiáng)，費(fèi)用低，但是長(zhǎng)距離、長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行以及煤礦井下淋水、粉塵等因素，導(dǎo)致皮帶運(yùn)輸機(jī)在使用中會(huì)出現(xiàn)各類(lèi)運(yùn)行故障，人工難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)異常等故障，給煤礦企業(yè)安全管理及經(jīng)濟(jì)收入造成重大影響。

1.2 研究現(xiàn)狀分析

現(xiàn)有的皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，一般是基于硬件或基于視頻圖像處理技術(shù)的檢測(cè)方法，以當(dāng)前兩個(gè)主要應(yīng)用方式為例：

1）基于超聲波測(cè)距[1]然后得到皮帶速度及皮帶是否跑偏的邏輯數(shù)據(jù)[2]。這種基于硬件的監(jiān)測(cè)方法應(yīng)用于煤礦井下等較為惡劣的生產(chǎn)環(huán)境時(shí)，極易被煤塵、油泥等影響，易發(fā)生誤報(bào)、漏報(bào)等故障，且硬件安裝成本高[3]，需專(zhuān)職人員對(duì)其進(jìn)行定期維護(hù)，人力成本較高。

2）在皮帶上方設(shè)置攝像頭及補(bǔ)光燈，并在皮帶表面及邊緣涂上多個(gè)等間隔的反光層，通過(guò)圖像對(duì)反光層的識(shí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)礦用皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的確定。在實(shí)際生產(chǎn)中皮帶上面往往會(huì)有大量的礦料遮蓋住反光層，從而降低對(duì)其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，視頻識(shí)別技術(shù)也日臻成熟[4]，迫切需要一種采用非接觸式檢測(cè)、運(yùn)行可靠、便于實(shí)施、維護(hù)成本低的皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，以實(shí)現(xiàn)智能化礦用皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)。

2 設(shè)計(jì)方案

本系統(tǒng)主要基于視頻處理技術(shù)對(duì)皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，設(shè)計(jì)方案的目的是通過(guò)對(duì)皮帶的實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻進(jìn)行處理分析，判斷皮帶運(yùn)載過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)并對(duì)非正常狀態(tài)進(jìn)行報(bào)警，并且可以對(duì)皮帶的正常運(yùn)行狀態(tài)和空載運(yùn)行狀態(tài)加以判斷和區(qū)分。

對(duì)視頻幀進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，利用Background Subtractor（背景減除算法）的KNN（K-Nearest，K 最近鄰）背景分割器[5]設(shè)置陰影檢測(cè)，獲取動(dòng)態(tài)前景，從而根據(jù)視頻幀的前景面積檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體；定義一個(gè)FSM（Finite State Machine，有限狀態(tài)機(jī)[6]），根據(jù)視頻中運(yùn)動(dòng)區(qū)域的面積設(shè)立標(biāo)志位，判斷當(dāng)前視頻幀中皮帶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，繼而根據(jù)標(biāo)志位和標(biāo)志位的累加值判斷當(dāng)前視頻幀的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)皮帶4 種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換，從而對(duì)皮帶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)做出判斷及實(shí)時(shí)報(bào)警。本系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)流程圖如圖1。

圖1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程圖

3 實(shí)現(xiàn)方法

本系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)主要分為四部分：①視頻圖像預(yù)處理；②視頻幀運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判斷；③皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判斷；③狀態(tài)轉(zhuǎn)換及報(bào)警。

3.1 視頻圖像預(yù)處理

本部分逐幀讀取皮帶監(jiān)控視頻的實(shí)時(shí)視頻流，對(duì)視頻幀利用背景減除算法的KNN 背景分割器設(shè)置陰影檢測(cè)，進(jìn)行包括圖像形態(tài)學(xué)操作在內(nèi)的預(yù)處理。

在此需注意對(duì)于皮帶檢測(cè)區(qū)域，即皮帶在監(jiān)控視頻幀畫(huà)面中的區(qū)域，用于參與檢測(cè)皮帶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。本系統(tǒng)采用的是由鮑店礦自己選擇其關(guān)注且合適用來(lái)參與檢測(cè)的區(qū)域，因此，在對(duì)圖像進(jìn)行單閾值OTSU 二值化處理、形態(tài)學(xué)處理之前，需要對(duì)視頻幀劃定一個(gè)ROI 區(qū)域，并將其作為皮帶檢測(cè)區(qū)域，示意圖如圖2。

圖2 監(jiān)測(cè)區(qū)域的應(yīng)用場(chǎng)景示意圖

因皮帶磨損后可能出現(xiàn)同一條皮帶顏色不一等情況，所以此處采用單閾值OTSU 對(duì)視頻幀進(jìn)行二值化處理。

3.2 視頻幀運(yùn)動(dòng)狀態(tài)

對(duì)預(yù)處理后的視頻幀，根據(jù)前景面積檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體，根據(jù)視頻中的運(yùn)動(dòng)區(qū)域面積設(shè)立標(biāo)志位flag，判斷當(dāng)前視頻幀中皮帶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，具體包括如下步驟：

步驟1：參數(shù)初始化，定義標(biāo)志位flag 為0，臨界面積MaxArea 為50；此處MaxArea 的值為基于本系統(tǒng)經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)后確定的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判斷的面積閾值。

步驟2：利用contourArea，計(jì)算運(yùn)動(dòng)區(qū)域面積Area，判斷Area 與MaxArea 的大小；

若判斷結(jié)果是"Area≤MaxArea"，則"flag=1"，認(rèn)為當(dāng)前視頻幀中的皮帶為靜態(tài)；若判斷結(jié)果是"Area＞MaxArea"，則"flag=2"，認(rèn)為當(dāng)前視頻幀中的皮帶為動(dòng)態(tài)。

3.3 皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)

定義一個(gè)包括皮帶4 種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的FSM（Finite State Machine，有限狀態(tài)機(jī)），皮帶4 種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)包括：正常運(yùn)行、空載運(yùn)行、疑似空載運(yùn)行和停止運(yùn)行；根據(jù)標(biāo)志位flag 及標(biāo)志位的累加值countFlag，判斷當(dāng)前視頻幀的狀態(tài)。

圖3 FSM 的狀態(tài)判斷

此處除了標(biāo)志位，還采用標(biāo)志位的累加值作為一個(gè)判斷條件，是因?yàn)槠г谶\(yùn)送貨物時(shí)，可能是不連續(xù)運(yùn)送，有間隔。設(shè)定一個(gè)標(biāo)志位的累加值，可使在以前研究中較難區(qū)分的“正常運(yùn)行”狀態(tài)和“空載運(yùn)行”狀態(tài)得以較好的區(qū)分。

具體FSM 的狀態(tài)判斷的結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

3.4 狀態(tài)轉(zhuǎn)換及報(bào)警

運(yùn)行FSM，每5 幀判斷一次狀態(tài)變化，以實(shí)現(xiàn)皮帶四種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換，從而對(duì)皮帶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)做出判斷并實(shí)時(shí)報(bào)警。具體包括如下步驟：

步驟1：FSM 處于“正常運(yùn)行”狀態(tài)時(shí)，運(yùn)行皮帶運(yùn)動(dòng)檢測(cè)過(guò)程，若連續(xù)十次狀態(tài)變化判斷的flag 都為2，即"countFlag＞50"，則認(rèn)為FSM 進(jìn)入“疑似空載運(yùn)行”狀態(tài)，反之狀態(tài)不變。

步驟2：FSM 處于“疑似空載運(yùn)行”狀態(tài)時(shí)，運(yùn)行皮帶運(yùn)動(dòng)檢測(cè)過(guò)程，空載計(jì)時(shí)器開(kāi)始從0 計(jì)數(shù)。具體包括如下步驟：

首先進(jìn)行參數(shù)初始化，分別定義第一系統(tǒng)時(shí)間fTime、第二系統(tǒng)時(shí)間sTime 和第三系統(tǒng)時(shí)間tTime 為0；然后判斷fTime 是否等于零，再判斷tTime 與sTime 的差值與80s 的大小關(guān)系：若差值＜80s，則認(rèn)為皮帶在這段時(shí)間為“疑似空載運(yùn)行”狀態(tài)，空載計(jì)時(shí)器累加當(dāng)前tTime 與sTime 的差值；若差值≥80s，則認(rèn)為皮帶在這段時(shí)間為“正常運(yùn)行”狀態(tài)，空載計(jì)時(shí)器unMoveTime 和fTime 重新置為0。

最后查看空載計(jì)時(shí)器，判讀其累計(jì)時(shí)間是否超過(guò)預(yù)設(shè)的空載運(yùn)行時(shí)間閾值：若累計(jì)時(shí)間超過(guò)預(yù)設(shè)的空載運(yùn)行時(shí)間閾值，則認(rèn)為FSM 進(jìn)入“空載運(yùn)行”狀態(tài)，進(jìn)行實(shí)時(shí)報(bào)警并顯示報(bào)警狀態(tài)信息，將空載計(jì)時(shí)器重置為0，重新開(kāi)始計(jì)時(shí)；若累計(jì)時(shí)間沒(méi)有超過(guò)預(yù)設(shè)的空載運(yùn)行時(shí)間閾值，則狀態(tài)不變。

圖4 FSM 的變換機(jī)制

步驟3：FSM 處于“停止運(yùn)行”狀態(tài)時(shí)，運(yùn)行皮帶運(yùn)動(dòng)檢測(cè)過(guò)程，若下一次狀態(tài)變化的"flag=2"，即當(dāng)前視頻幀中的皮帶從靜止?fàn)顟B(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)檫\(yùn)動(dòng)狀態(tài)，則認(rèn)為FSM 進(jìn)入“正常運(yùn)行”狀態(tài)，反之狀態(tài)不變。

步驟4 以此類(lèi)推，每5 幀運(yùn)行1 次上述FSM 過(guò)程，完成1 次判斷。

具體FSM 的變換機(jī)制的結(jié)構(gòu)如圖4 所示。

4 結(jié) 論

本系統(tǒng)主要用于皮帶運(yùn)輸機(jī)的工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景，基于視頻圖像處理技術(shù)，采用比較完善的狀態(tài)機(jī)變換機(jī)制，實(shí)時(shí)分析監(jiān)控視頻流，監(jiān)測(cè)皮帶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)并對(duì)非正常運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)報(bào)警，實(shí)現(xiàn)了對(duì)皮帶的無(wú)接觸檢測(cè)，并且可以對(duì)皮帶的正常運(yùn)行狀態(tài)和空載運(yùn)行狀態(tài)加以判斷和區(qū)分，通過(guò)加強(qiáng)空載管理實(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行。

鮑店煤礦依托機(jī)器視覺(jué)技術(shù)搭建的智能視頻監(jiān)控平臺(tái)，在保證監(jiān)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度的情況下，不需要激光發(fā)射器以及硬件設(shè)備的支持，降低了監(jiān)測(cè)皮帶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的實(shí)施成本，既方便了操作人員，也使生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)的各種險(xiǎn)情得以及時(shí)排除，對(duì)提升輸煤系統(tǒng)安全、提高節(jié)能管理水平發(fā)揮了積極作用。