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    基于曲量場空間的皮帶堆煤識別*

    2021-12-30 06:10:28姜文濤王梓民
    傳感器與微系統(tǒng) 2021年1期
    關(guān)鍵詞:皮帶噪聲傳感器

    姜文濤, 王梓民, 張 馳

    (1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 軟件學(xué)院,遼寧 葫蘆島 125105; 2.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 研究生院,遼寧 葫蘆島 125105)

    0 引 言

    隨著近年我國煤炭行業(yè)的發(fā)展,皮帶運(yùn)輸裝備廣泛應(yīng)用在各大中小型礦井生產(chǎn)當(dāng)中[1~3]。如何實(shí)時、準(zhǔn)確的對皮帶在落煤點(diǎn)處產(chǎn)生的堆煤進(jìn)行定位與識別,并在堆煤事故發(fā)生前產(chǎn)生有效預(yù)警,已逐步成為保障煤炭安全生產(chǎn)關(guān)鍵問題之一。

    目前,國內(nèi)外各個礦井主要利用三種方法解決皮帶堆煤預(yù)警問題,分別為人工檢測、傳感器檢測和視頻圖像計算機(jī)視覺檢測[4,5]。隨著生產(chǎn)裝備自動化和智能化建設(shè),為了更好地降低人力和物力成本,人工檢測在皮帶堆煤預(yù)警方面不具有更好地發(fā)展前景。傳感器檢測預(yù)警主要采用行程開關(guān)堆煤傳感器、煤油開關(guān)或水銀開關(guān)堆煤傳感器和電極式堆煤傳感器進(jìn)行堆煤識別?,F(xiàn)有的堆煤傳感器主要存在以下不足:1) 行程開關(guān)堆煤傳感器在潮濕的環(huán)境中,極易發(fā)生短路,耐用性較差,且識別準(zhǔn)確率不理想;2) 煤油開關(guān)或水銀開關(guān)堆煤傳感器不具有較好的抗干擾能力;3) 電極式堆煤傳感器受濕度、大顆粒煤塊等因素影響,堆煤識別錯誤率較高。

    為了解決以上問題,本文在文獻(xiàn)[6]的研究基礎(chǔ)之上,將曲量場空間理論應(yīng)用到煤礦皮帶堆煤識別中,提出了基于曲量場空間的皮帶堆煤識別方法。

    1 曲量場空間原理

    曲量場空間是利用空間懸浮點(diǎn)陣來描述三維信息的懸浮點(diǎn)陣模型,即

    (1)

    1≤i?max(N),1≤j?max(N)

    (2)

    1≤Z?max(Nx,y,z)

    (3)

    圖1 曲量場模型

    此時,最小曲量場表示如下

    (4)

    z=min(Nx,y,z)

    (5)

    式中di,j,z為最小曲量場的空間坐標(biāo)。

    曲量場空間是曲量場所在的三維空間模型[8],即

    (6)

    1≤Dep≤max(Nx,y,z),v≡3

    (7)

    式中s為曲量場,x,y,z分別為曲量場的空間坐標(biāo)系數(shù),Dep為曲量場空間的深度,最小深度是曲量場厚度Z的最小值1,此時曲量場空間的深度存在且有意義。曲量場空間模型如圖2所示。

    圖2 曲量場空間模型

    曲量場空間可以表述為最小曲量場z軸的n倍拉伸,表示如下

    (8)

    其中

    V(x,y,z+)=

    (9)

    式中x≡,y≡為x,y軸不變量,n為z軸的拉伸倍數(shù),即曲量場空間深度,數(shù)值z∈[1,max(Nx,y,z)]。V(x,y,z)為空間拉伸后的坐標(biāo)。

    2 堆煤模型構(gòu)建

    2.1 堆煤圖像初始化

    檢測堆煤圖像亮度信號,計算各灰度階在圖像中的概率分布值及其信息熵。

    堆煤圖像的信息熵為H,即

    (10)

    式中H(A)為隨機(jī)變量A的信息熵,-log(pi)為變量ai的自信息量,當(dāng)pi=0,自信息量-log(pi)的值為0。

    計算相鄰視差圖像的熵分布,提取熵極值點(diǎn)處的灰度值,作為圖像中堆煤子區(qū)域像素的分割閾值。計算相鄰灰度階的遞變方向與遞變幅值并采用向量進(jìn)行標(biāo)定。

    2.2 堆煤圖像投影

    (11)

    2.3 噪聲補(bǔ)償與空間分類

    根據(jù)原始曲量場空間模型,計算堆煤圖像經(jīng)投影后曲量場空間的偏移角度,并以y軸為中心將堆煤圖像的曲量場空間旋轉(zhuǎn)相應(yīng)角度,修復(fù)堆煤子空間的位置偏移。計算所有曲量子的分布密度,以平均密度值對堆煤圖像噪聲區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償。

    堆煤圖像中堆煤子空間處于曲量場空間的中間偏下位置,且曲量子聚合度較高,無其它信息干擾,可以根據(jù)曲量場空間內(nèi)曲量子的聚合度進(jìn)行分類,其中α為曲量場空間的深度信息,β為維度信息,即

    α(dep)=

    (12)

    (13)

    式中i∈[0,N],j∈[0,N],k∈[1,max(dep)],Ti,j,k為空間維數(shù)。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與樣本集

    本文提出基于曲量場空間的堆煤識別方法在Pentium 3.06 GHz/2 GB實(shí)驗(yàn)平臺上采用C++語言編程實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)選取礦井皮帶堆煤視頻數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行測試。井下現(xiàn)場中攝像機(jī)的俯角為35°,成像焦點(diǎn)與堆煤中心的水平距離約3.7 m,實(shí)際現(xiàn)場如圖3所示。實(shí)驗(yàn)測試6組視頻數(shù)據(jù),每組視頻數(shù)據(jù)包含1 217幀灰度圖像,圖像的分辨率為352×288,灰度級為256。

    圖3 現(xiàn)場仿真

    3.2 煤堆模型構(gòu)建結(jié)果與分析

    如圖4所示,原始視頻數(shù)據(jù)因井下隨機(jī)強(qiáng)噪聲和落煤點(diǎn)處周圍大量粉塵的影響,堆煤圖像模糊,且圖像受到相似背景的干擾,堆煤邊緣模糊。經(jīng)本文方法提取后,堆煤模型輪廓清晰,與背景銜接處的噪音干擾較小,使煤堆前景信息增強(qiáng)顯著,抑制煤堆相似背景信息,提取后的堆煤模型與原始視頻數(shù)據(jù)中的堆煤圖像在視覺效果和實(shí)際測量結(jié)果上吻合程度較高,使得本文算法對井下環(huán)境中的堆煤模型構(gòu)建與識別具有較強(qiáng)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

    圖4 模型構(gòu)建過程

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文算法的識別效果,分別在堆煤高度誤差He、半徑誤差Re、單幀識別時間Tc、坡度比率Sa以及分類識別準(zhǔn)確率Cra等五個評價指標(biāo)對本文所提出的方法進(jìn)行測試分析,其中坡度比率Sa是指堆煤模型構(gòu)建的坡度與實(shí)際堆煤坡度的比率,分類識別準(zhǔn)確率Cra是把曲量場子空間按照曲量子聚合度分成堆煤空間和背景空間的準(zhǔn)確率,以便檢驗(yàn)本文算法在井下復(fù)雜噪聲環(huán)境下的魯棒性。

    堆煤模型構(gòu)建過程如圖4所示。圖4(a)是隨機(jī)抽取的礦井皮帶落煤點(diǎn)處的堆煤圖像,包括9′17″的圖像、9′28″的圖像,這些圖像受井下強(qiáng)噪聲和粉塵干擾,使圖像中堆煤的前景信息和背景信息區(qū)分困難,邊緣對比強(qiáng)度減弱。圖4(b)是對原始圖像初始化的結(jié)果。圖4(c)是進(jìn)行堆煤圖像投影的結(jié)果,強(qiáng)化了邊緣對比度,濾除粉塵干擾,由于噪聲圖像幅度起伏遵從高斯噪聲的分布特點(diǎn),即邊緣鋸齒效果,使堆煤邊緣細(xì)節(jié)的提取存在一定誤差。圖4(d)是對曲量場空間模型進(jìn)行噪音補(bǔ)償?shù)慕Y(jié)果,濾除了大部分噪聲區(qū)域,堆煤模型的平滑程度得到明顯增強(qiáng)。從圖4(e),(f)提取的堆煤模型結(jié)果來看,本文算法對井下噪聲和粉塵的去除具有明顯優(yōu)勢,所提取的堆煤模型具有較明顯的三維視覺效果,符合實(shí)際的堆煤測量結(jié)果。

    從圖5不同時刻下的堆煤子空間分類結(jié)果來看,堆煤子空間聚合度較高,受背景曲量子信息的干擾較少,分類識別準(zhǔn)確率較高。本文方法對6組視頻的實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)結(jié)果見表1,其中每組實(shí)驗(yàn)反復(fù)進(jìn)行10次,取均值作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

    圖5 堆煤子空間分類結(jié)果(方框區(qū)域?yàn)槎衙鹤涌臻g)

    表1 實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)

    對表1中6組視頻測試結(jié)果中的時間進(jìn)行均值計算得出,單幀圖像處理平均速度為37.537 ms,約0.038 s/幀,執(zhí)行速度為26.3 s/幀,堆煤事故的預(yù)警時間最大間隔為38 ms,說明本文算法在識別速度上具有較強(qiáng)的優(yōu)勢,反映速度較快,可以滿足井下堆煤事故的實(shí)時預(yù)警需求。

    將本文算法與文獻(xiàn)[7]提出的礦山智能視頻分析與預(yù)警系統(tǒng)研究中堆煤檢測方法進(jìn)行對比,本文算法的識別準(zhǔn)確率平均為98.2 %,僅比文獻(xiàn)[7]高出0.002,本文算法識別速度為0.038 s/幀,相比文獻(xiàn)[7]的0.6 s/幀執(zhí)行速度,本文算法在識別速度上具有較強(qiáng)的優(yōu)勢,可以滿足對礦井堆煤事故的實(shí)時預(yù)警的需求。

    4 結(jié) 論

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在井下復(fù)雜環(huán)境中,利用曲量場空間進(jìn)行皮帶堆煤圖像識別,取得了較好的效果,準(zhǔn)確率為98.2 %,識別誤差較低,算法執(zhí)行速度為26.3 s/幀,識別速度較快,在煤礦井下皮帶堆煤識別方面具有較高的應(yīng)用價值,可以滿足礦井對皮帶堆煤檢測在應(yīng)用中的需求。

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