基于手機(jī)圖像處理的煤炭GSI 檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

王泰華，董 征，劉加奇，郭紅玉

（1.河南理工大學(xué) 電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，河南 焦作 454000；2 河南理工大學(xué) 能源科學(xué)與工程學(xué)院，河南 焦作 454000）

0 引 言

地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）是由Hoek、Brown 在1995年提出的一種量化巖體強(qiáng)度的指標(biāo)，可以有效地反映巖體的穩(wěn)定性［1-3］。 地質(zhì)強(qiáng)度因子量化范圍為0～100，值越大表明巖體越穩(wěn)定、強(qiáng)度越高。 為方便研究煤炭巖體構(gòu)造，一些工程技術(shù)人員將地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）引入煤體結(jié)構(gòu)參數(shù)中，將煤炭根據(jù)GSI分為原生結(jié)構(gòu)煤、碎裂煤、碎粒煤與糜棱煤4 大種類［4］，為煤礦開采、瓦斯抽取等煤炭工程提供1 個(gè)重要的數(shù)據(jù)指標(biāo)，通過煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子GSI 來判定煤炭的穩(wěn)定性，以此確定煤礦開采與瓦斯抽取等工程的可行性［5］。

隨著智能手機(jī)的普及，越來越多的用戶參與到Android 手機(jī)的體驗(yàn)之中。 Android 手機(jī)強(qiáng)大的功能使得其應(yīng)用于各個(gè)方面并取得了良好的效果。 對于工業(yè)工程領(lǐng)域，Android 手機(jī)相比于PC 機(jī)具有成本低、易操作、便捷性強(qiáng)、不依賴環(huán)境等顯著優(yōu)勢，且使用人群基數(shù)大，更新?lián)Q代快，因此在未來工業(yè)控制領(lǐng)域會有更加廣闊的應(yīng)用前景。

傳統(tǒng)的煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子檢測方法需要人工對照煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子分類表來取值，操作繁瑣且費(fèi)時(shí)費(fèi)力，取值全靠研究人員主觀經(jīng)驗(yàn)，沒有統(tǒng)一量化標(biāo)準(zhǔn)。 在此背景下，提出了1 種基于Android 手機(jī)平臺的煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）檢測系統(tǒng)，根據(jù)煤炭裂隙來判定煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子，煤炭裂隙越多GSI 越低，煤炭裂隙越少GSI 越高。 通過手機(jī)相機(jī)獲取煤炭圖片后進(jìn)行一系列圖像處理技術(shù)，依據(jù)分形維數(shù)算出地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）并及時(shí)顯示出來。 經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，基于手機(jī)圖像處理獲取的煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）相較于傳統(tǒng)煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子檢測方法更加便捷快速高效，有很強(qiáng)的創(chuàng)新性和應(yīng)用價(jià)值［6-7］。

1 巖體參數(shù)GSI 估算方法

1.1 Hoek-Brown 強(qiáng)度準(zhǔn)則

Hoek 和Brown 通過對大量巖石數(shù)據(jù)分析，得出了巖體強(qiáng)度與極限主應(yīng)力之間的關(guān)系，被稱為Hoek-Brown 準(zhǔn)則，其表達(dá)式為

式中：σ1、σ3分別為巖體最大主應(yīng)力、最小主應(yīng)力；σc為巖體抗壓強(qiáng)度；mb、s、α 為巖體的Hoek-Brown常量［9-10］。

1.2 基于GSI 的巖體參數(shù)估算方法

為了估算Hoek-Brown 準(zhǔn)則的mb、s、α 三個(gè)常量，建立了地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）作為一種新的巖體參數(shù)來對巖體結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述，其表達(dá)式為

式中：IGS為地質(zhì)強(qiáng)度因子（GIS）的值；D 為巖體擾動(dòng)因子，D ∈（0，1） ，無擾動(dòng)取值為0，半擾動(dòng)取值為0.5，全擾動(dòng)取值為1；mi為巖體霍克布朗常數(shù)，可以通過查表獲得［10-11］。

巖體彈性模量Em的表達(dá)式為

1.3 基于GSI 的煤體結(jié)構(gòu)表征

為了更好的研究煤炭結(jié)構(gòu)，一些學(xué)者將Hoek-Brown 準(zhǔn)則引入煤體結(jié)構(gòu)參數(shù)中，通過對地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）的估算以及煤體裂隙情況，將原生結(jié)構(gòu)煤、碎裂煤、碎粒煤、糜棱煤等4 大類煤體根據(jù)裂隙與風(fēng)化程度定量表示GSI 見表1［12］。

表1 煤體結(jié)構(gòu)量化的地質(zhì)強(qiáng)度因子Table 1 Gedogical intensity factor of coal structure quantification

2 煤炭圖像處理

通過手機(jī)拍照或者相冊選取得到煤炭圖片，根據(jù)Hoek-Brown 準(zhǔn)則，一般都是采用對比估算的原則來得到地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）值，但是這種方法耗時(shí)長，而且個(gè)人主觀判斷因素對結(jié)果影響較大，因此探究1 個(gè)圖像處理算法能簡單快速檢測地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）的值是很有必要的。 圖像處理算法主要是提取煤炭裂隙然后經(jīng)過網(wǎng)格占比得出煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）。

2.1 圖像獲取

為方便觀測，現(xiàn)將試驗(yàn)用到的所有煤樣進(jìn)行處理，使用環(huán)狀鉆頭取心工具取出半徑為50 mm、高度為200 mm 的圓柱體煤樣。 將制成的煤心樣本放于試驗(yàn)臺，手機(jī)采集圖像時(shí)角度垂直于煤心樣本橫截面，將煤心裂隙清晰顯現(xiàn)。

2.2 裂隙檢測

根據(jù)煤炭地質(zhì)強(qiáng)度分類表，原生結(jié)構(gòu)煤強(qiáng)度最高最穩(wěn)定、裂隙最少，地質(zhì)強(qiáng)度因子值IGS為60 ～90之間；碎裂煤裂隙稍多，地質(zhì)強(qiáng)度因子值IGS為40 ～60；碎粒煤裂隙較多，地質(zhì)強(qiáng)度因子值IGS為20 ～40；糜棱煤最不穩(wěn)定、裂隙最多，地質(zhì)強(qiáng)度因子為10 ～20。 因此得出結(jié)論，煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子值IGS會隨著煤炭裂隙增多而降低，具有線性相關(guān)性。

圖形邊緣檢測就是將圖形的基本特征提取出來［13-14］，如圖1 所示，通過圖形邊緣檢測可以將煤炭的裂隙提取出來，然后將煤炭裂隙圖進(jìn)行分析計(jì)算就可以得到煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子值。 圖形邊緣檢測在Android 開發(fā)中主要是通過調(diào)用OpenCV 機(jī)器視覺庫來實(shí)現(xiàn)，OpenCV 常用于圖像分割、圖像邊緣檢測與圖像識別等圖像處理領(lǐng)域，因?yàn)殚_源免費(fèi)的特性得到很大的應(yīng)用。 煤炭裂隙提取采用Candy 邊緣檢測方法，此算法具有邊緣細(xì)致平滑、抗噪聲強(qiáng)等特點(diǎn)。

圖1 分形維數(shù)理論Fig.1 Fractal dimension theory

2.3 分形維數(shù)

分形維數(shù)來自于分形幾何學(xué)，通過將不規(guī)則幾何圖形分成數(shù)個(gè)部分，對每個(gè)部分單獨(dú)研究，進(jìn)而得到不規(guī)則圖形的幾何性質(zhì)［15-17］。 分形幾何學(xué)是1種新興的理論，在數(shù)學(xué)和工業(yè)領(lǐng)域都具有相當(dāng)高的研究價(jià)值。 網(wǎng)格法是分形維數(shù)的1 種重要研究方法，通過網(wǎng)格占比將煤炭裂隙復(fù)雜程度定量表示。

從圖1 所知，用8×8 的網(wǎng)格將得到的煤炭裂隙圖分為64 份，對每個(gè)網(wǎng)格進(jìn)行分析，計(jì)算有裂隙經(jīng)過的網(wǎng)格的數(shù)量為X，無裂隙經(jīng)過的網(wǎng)格數(shù)量為Y。煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子值IGS表達(dá)式為

地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）值IGS越高，表明煤炭裂隙越少、越穩(wěn)定；地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）值IGS越低，表明煤炭裂隙越多，越不穩(wěn)定。 同理可將圖片分為10×10、16×16 等不同規(guī)格的網(wǎng)格依次處理，計(jì)算無裂隙經(jīng)過的網(wǎng)格占比，來計(jì)算不同規(guī)格網(wǎng)格下的煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子GSI 的測試值［18］。

3 手機(jī)軟件設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)硬件平臺

基于手機(jī)圖像處理的煤炭GSI 檢測系統(tǒng)測試階段硬件手機(jī)設(shè)備采用的是的紅米note 5 安卓智能手機(jī)，Android 版本為7.1.2，手機(jī)處理器為美國高通驍龍435；手機(jī)后置攝像頭為1 300 萬像素，拍照清晰，價(jià)格低廉，操作流暢。 檢測系統(tǒng)APP 適用于市場上流通的大部分安卓智能手機(jī)，適配性強(qiáng)、適用范圍廣。

3.2 手機(jī)軟件界面

使用Android Studio 編程軟件進(jìn)行編譯，打包生成APP 取名為“探礦小助手”，應(yīng)用Java 語言和OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺庫進(jìn)行圖像處理計(jì)算。 登錄界面如圖2a 所示，用戶注冊的賬號密碼以及拍照圖片與檢測數(shù)據(jù)結(jié)果儲存于Android 數(shù)據(jù)庫SQLite 中以供以后使用，SQLite 數(shù)據(jù)庫體積輕巧功能強(qiáng)大，為系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理提供了強(qiáng)大的支持。 登錄系統(tǒng)設(shè)置了短信驗(yàn)證功能，選擇了Mob 平臺提供的開源的免費(fèi)的短信驗(yàn)證模塊SMSSDK，將該模塊引入APP 后可以成功實(shí)現(xiàn)短信驗(yàn)證服務(wù)。 在登錄界面輸入賬號密碼，經(jīng)過短信驗(yàn)證之后，即可通過點(diǎn)擊“開始”按鈕進(jìn)入主界面進(jìn)行下一步的操作。

主界面如圖2b 所示，主要分為3 個(gè)部分。 上部為圖片獲取單元，圖片獲取單元有2 種方法獲得圖片：①種是通過“點(diǎn)擊拍照”按鈕啟用安卓intent 隱式調(diào)用手機(jī)相機(jī)獲取煤炭圖片，②是通過點(diǎn)擊“從相冊選取”按鈕從手機(jī)相冊來獲取存儲的煤炭圖片。 通過以上2 種方法獲得的圖片以bitmap 形式顯示于中央顯示單元。 下部為圖像處理單元，通過Android 系統(tǒng)引入OpenCV 視覺處理庫來進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)處理，點(diǎn)擊“灰度化”按鈕可以將煤炭圖片進(jìn)行灰度處理，然后點(diǎn)擊“數(shù)值分析”經(jīng)過一系列圖像處理算法計(jì)算之后，得到煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）值并顯示在圖片下方。

圖2 移動(dòng)端界面Fig.2 Mobile interface

3.3 OpenCV 視覺庫

OpenCV 是1 個(gè)開源的跨平臺視覺庫，可以運(yùn)行在Android 操作系統(tǒng)上，手機(jī)攝像頭獲取到煤炭圖片后，通過調(diào)用OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺庫實(shí)現(xiàn)圖像處理過程。 首先，對獲得的煤心圖片進(jìn)行灰度化處理。 為了降低圖像噪聲，利用OpenCV 提供的高斯濾波函數(shù)進(jìn)行高斯模糊，并且可以更準(zhǔn)確的計(jì)算圖像梯度與邊緣幅值。 計(jì)算公式為

式中：x，y 為圖像中某點(diǎn)像素的橫縱坐標(biāo)；Gx、Gy分別為像素點(diǎn)x、y 方向梯度；S 為像素點(diǎn)的卷積模板。

然后根據(jù)x、y 方向的梯度可以計(jì)算出該像素點(diǎn)的梯度幅值與角度，計(jì)算公式為

式中：G、θ 分別為像素點(diǎn)梯度幅值及角度。

得到高斯濾波圖像之后，為了更好實(shí)現(xiàn)煤炭圖像裂隙邊緣細(xì)化，需要調(diào)用OpenCV 函數(shù)進(jìn)行非最大信號壓制。 通過對比中心點(diǎn)的像素來確定邊緣像素的去留，從而實(shí)現(xiàn)煤炭裂隙邊緣細(xì)化。 最終調(diào)用OpenCV 二值化算法將煤炭裂隙圖完整顯示，如圖3所示。

將裂隙圖像用網(wǎng)格法分為若干等分，利用OpenCV 圖像處理算法遍歷煤炭裂隙圖像所有像素，將有裂隙經(jīng)過的網(wǎng)格標(biāo)記，統(tǒng)計(jì)裂隙網(wǎng)格占比，即可得到煤炭GSI 數(shù)值。 系統(tǒng)流程圖如圖4 所示。

圖3 OpenCV 裂隙檢測Fig.3 OpenCV crack detection

圖4 系統(tǒng)流程Fig.4 System flow chart

4 試驗(yàn)方法

以焦作煤業(yè)集團(tuán)九里山礦煤為試驗(yàn)樣本，選取原生結(jié)構(gòu)煤、碎裂煤、碎粒煤、糜棱煤共20 組煤樣進(jìn)行觀測。 根據(jù)測量要求，將20 粒煤樣制成半徑50 mm×高200 mm 的圓柱體煤心，如圖5 所示。

圖5 煤心樣本Fig.5 Cataclastic Coal Samples

通過Hoek-Brown 準(zhǔn)則提出的地質(zhì)強(qiáng)度因子GSI 估算表來估算樣本的GSI 實(shí)際值。 由3 位專業(yè)工程技術(shù)人員來估算這20 類樣本的GSI 實(shí)際值并求取均值，這樣可以減小因個(gè)人主觀經(jīng)驗(yàn)而造成的估算誤差，實(shí)際值結(jié)果見表2。

表2 GSI 實(shí)際值估算Table 2 Estimation actual value of GSI

在安卓手機(jī)編程時(shí)，分別選用規(guī)格為5×5、10×10、25×25 的網(wǎng)格對煤炭樣本進(jìn)行拍照計(jì)算煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子GSI 值來確定最接近真實(shí)值的網(wǎng)格規(guī)格。 根據(jù)結(jié)果顯示：10×10 規(guī)格的網(wǎng)格計(jì)算的GSI值較接近于真實(shí)值，因此本Android 系統(tǒng)選用的計(jì)算網(wǎng)格為10×10 規(guī)格。

以原生結(jié)構(gòu)煤、碎裂煤、碎粒煤、糜棱煤依次作為試驗(yàn)對象，用安卓智能手機(jī)對試驗(yàn)對象拍照獲取樣本照片，將煤炭圖片進(jìn)行灰度化、二值化、圖形邊緣檢測等技術(shù)將煤炭裂隙圖提取出來，再進(jìn)行分形維數(shù)算法，以求得到煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）值。打開Android 手機(jī)APP“探礦小助手”，登錄之后選取樣本照片進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）數(shù)據(jù)結(jié)果并依次記錄下來，將記錄下來的數(shù)據(jù)與已知數(shù)據(jù)作對比，通過對比表1 結(jié)果來判斷本次試驗(yàn)數(shù)據(jù)穩(wěn)定性。

5 系統(tǒng)驗(yàn)證

將20 類煤炭樣本使用專業(yè)設(shè)備制成煤心樣品，并將煤心樣品送往專業(yè)檢測人員進(jìn)行人工估算煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子GSI，經(jīng)人工估算后記錄實(shí)際值。 打開“探礦小助手”軟件，登錄后點(diǎn)擊“拍照”，將要檢測的煤心樣品依次拍照，要求在煤心正上方拍照且能清晰看到煤心裂隙。 拍照完成后點(diǎn)擊“灰度化”、“數(shù)值分析”等待片刻后，即可檢測到試驗(yàn)值并記錄。 選取20 個(gè)煤炭作為試驗(yàn)樣本，依次對煤炭進(jìn)行數(shù)值分析，記錄結(jié)果見表3，測試值與實(shí)際值曲線關(guān)系如圖6 所示，根據(jù)測量值與實(shí)際值的曲線圖可知，本系統(tǒng)測量的GSI 與真實(shí)值GSI 具有線性擬合關(guān)系，從采集圖像到給出數(shù)值時(shí)間小于5 s。 因此可以判定本系統(tǒng)檢測的數(shù)據(jù)具有一定的穩(wěn)定性和有效性，可以快速有效地測量出煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子作為煤礦開采、瓦斯抽取等的參考數(shù)據(jù)。

表3 IGS測量值與實(shí)際值的關(guān)系Table 3 Relations between measured and actual values of IGS

圖6 測量值與實(shí)際值的關(guān)系Fig.6 Relationship of measured value and actual value

6 結(jié) 論

1）開發(fā)設(shè)計(jì)了1 種基于Android 手機(jī)平臺的煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）檢測系統(tǒng)，應(yīng)用Java 語言與OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺算法編譯成手機(jī)APP，通過手機(jī)圖像處理定量化表示煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子GSI。 經(jīng)過20 類樣本試驗(yàn)，檢測結(jié)果與真實(shí)值誤差較小，檢測時(shí)間少于5 s，大大減少人工測算的時(shí)間。

2）提出了1 種將分形維數(shù)應(yīng)用于煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子GSI 的檢測方法。 通過手機(jī)獲取煤樣圖片，經(jīng)圖像處理得到煤炭裂隙圖，計(jì)算煤炭裂隙網(wǎng)格占比，得到煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子GSI。

3）將手機(jī)圖像處理系統(tǒng)應(yīng)用于工礦檢測，大幅節(jié)省人力、物力、時(shí)間與成本，操作也更加簡便。 系統(tǒng)檢測的煤炭地質(zhì)強(qiáng)度因子（GSI）數(shù)值對煤礦開采、瓦斯抽取等煤炭工程具有參考意義，若要獲得精確數(shù)值還需專業(yè)人員進(jìn)行檢測。

4）方法可以定量化表示煤炭GSI，但仍需改進(jìn)。煤心樣本獲取難度較高，需要專業(yè)設(shè)備支持，可探究1 種直接對原煤進(jìn)行手機(jī)圖像處理檢測的方案。 煤炭裂隙圖像出現(xiàn)噪聲，直接影響煤炭GSI 檢測結(jié)果，仍需完善降噪處理算法。