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    基于TOF深度圖像修復(fù)的輸送帶煤流檢測方法

    2022-01-25 02:25:04汪心悅喬鐵柱龐宇松閻高偉
    工礦自動化 2022年1期
    關(guān)鍵詞:煤料煤流輸送帶

    汪心悅, 喬鐵柱, 龐宇松, 閻高偉

    (1.太原理工大學(xué) 新型傳感器與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 山西 太原 030024; 2.太原理工大學(xué) 物理與光電工程學(xué)院, 山西 太原 030024; 3.代爾夫特理工大學(xué) 機(jī)械、海事和材料工程學(xué)院, 荷蘭 代爾夫特 2628 CD; 4.太原理工大學(xué) 電氣與動力工程學(xué)院, 山西 太原 030024)

    0 引言

    智慧礦山建設(shè)是實(shí)現(xiàn)煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要保障。在智慧礦山各環(huán)節(jié)中,智能生產(chǎn)、智能運(yùn)輸及智能調(diào)度管理等環(huán)節(jié)都需要煤流數(shù)據(jù)的支持[1]。因此,輸送帶煤流檢測問題十分重要。

    帶式輸送機(jī)是主要的煤炭運(yùn)輸設(shè)備[2]。根據(jù)計(jì)量原理不同,傳統(tǒng)煤流檢測裝置主要分為核子膠帶秤[3]和電子膠帶秤[4]。核子膠帶秤的放射源在使用和存儲時(shí)存在一定的安全和環(huán)保隱患;電子膠帶秤屬于接觸式檢測裝置,檢測精度易受輸送帶張力、剛度等因素的影響。近年來,非接觸式檢測方法在煤流檢測領(lǐng)域得到廣泛研究和應(yīng)用。N. M. Mihut[5]設(shè)計(jì)了一種基于超聲波傳感器的輸送帶物料運(yùn)輸流量測量系統(tǒng),但超聲波測距響應(yīng)速度慢,且?guī)捷斔蜋C(jī)高速運(yùn)行時(shí)測量誤差較大。李萍等[6]基于線激光條紋實(shí)現(xiàn)帶送煤炭體積測量,該方法采集區(qū)域不均勻,測量誤差較大。代偉等[7]采用雙目視覺方法獲取煤料圖像各點(diǎn)深度信息,基于煤量計(jì)算公式實(shí)現(xiàn)煤流檢測,但雙目視覺系統(tǒng)立體匹配計(jì)算成本高、實(shí)時(shí)性差,另外井下環(huán)境光照條件復(fù)雜、粉塵較大,且煤料與輸送帶顏色相近,均會影響檢測效果。

    基于飛行時(shí)間(Time-of-Flight,TOF)測距原理的相機(jī)[8-9]可直接獲得均勻的場景深度信息和強(qiáng)度信息,測量效果幾乎不受環(huán)境光影響[10],且受物體表面灰度特性影響較小[11-12]。然而,TOF相機(jī)因采用主動紅外成像機(jī)制,獲得的深度圖像在深度不連續(xù)處(即物體邊緣)存在一些飛行像素噪聲與多徑誤差噪聲[13],造成邊緣信息錯誤,無法準(zhǔn)確表示物體邊緣的深度值。此外,受物體材質(zhì)、拍攝角度和粉塵等影響,深度圖像會包含一些無深度數(shù)據(jù)的空洞和脈沖噪聲[14]。劉嬌麗等[15]、J. Jung等[16]提出了不同的深度圖像修復(fù)算法,但難以兼顧去噪和邊緣特征保持。

    本文采用TOF相機(jī)采集輸送帶運(yùn)煤圖像,根據(jù)TOF深度圖像和強(qiáng)度圖像數(shù)據(jù)特點(diǎn),提出了一種基于TOF深度圖像修復(fù)的輸送帶煤流檢測方法,并通過煤料運(yùn)輸實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法對煤流檢測的精度。

    1 輸送帶煤流檢測方法原理

    基于TOF深度圖像修復(fù)的輸送帶煤流檢測方法主要包括TOF圖像采集、煤料區(qū)域識別、強(qiáng)度圖像引導(dǎo)的深度圖像修復(fù)、煤流計(jì)算等,如圖1所示。煤料區(qū)域識別是將采集的TOF圖像均衡化后,采用幀差法和邊界跟隨算法去除背景噪聲。深度圖像修復(fù)基于Canny邊緣檢測法檢測深度圖像和強(qiáng)度圖像邊緣并尋找相似邊緣,采用強(qiáng)度圖像引導(dǎo)的深度圖像修復(fù)算法對深度圖像邊緣進(jìn)行校正,從而獲得高精度的深度圖像。煤流計(jì)算通過建立煤料體積計(jì)算模型實(shí)現(xiàn)。

    圖1 輸送帶煤流檢測方法原理Fig.1 Principle of coal flow detection method of conveyor belt

    2 煤料區(qū)域識別

    為了簡化后續(xù)圖像邊緣修復(fù)和煤流計(jì)算,對圖像中感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI)即煤料區(qū)域進(jìn)行識別。對獲取的TOF深度圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理,以增強(qiáng)圖像對比度。將當(dāng)前深度圖像fd與輸送帶空載時(shí)采集的深度圖像f0逐像素相減,得到深度差值圖像:

    D=|fd-f0|

    (1)

    采用邊界跟隨算法檢測深度差值圖像最外層邊界,壓縮水平、垂直和對角線方向的像素點(diǎn),只保存相應(yīng)方向的終點(diǎn)坐標(biāo),即保留所有輪廓拐點(diǎn)處的像素點(diǎn),拐點(diǎn)之間直線段上的像素點(diǎn)舍棄,從而加快運(yùn)算速度。將邊界內(nèi)面積小于100像素的區(qū)域視為噪聲并去除,得到ROI。

    3 強(qiáng)度圖像引導(dǎo)的深度圖像修復(fù)

    TOF深度圖像中深度值不連續(xù)區(qū)域往往對應(yīng)強(qiáng)度圖像中灰度值不連續(xù)區(qū)域,因此提出一種強(qiáng)度圖像引導(dǎo)的深度圖像修復(fù)算法(圖2),利用強(qiáng)度圖像中有效的邊緣信息對深度圖像中邊緣處的不可靠數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)。

    圖2 強(qiáng)度圖像引導(dǎo)的深度圖像修復(fù)算法原理Fig.2 Principle of intensity image-guided depth image restoration algorithm

    基于Canny邊緣檢測算法分別獲取當(dāng)前深度圖像和強(qiáng)度圖像的邊緣信息,采用雙閾值識別圖像中的強(qiáng)邊緣和弱邊緣,并結(jié)合強(qiáng)弱邊緣的位置關(guān)系,得出圖像整體邊緣信息。之后將深度圖像的邊緣信息投影至強(qiáng)度圖像,對投影后的深度圖像邊緣依次進(jìn)行掃描,若某邊緣點(diǎn)的8鄰域范圍內(nèi)存在強(qiáng)度圖像邊緣點(diǎn),則將該深度圖像邊緣點(diǎn)判定為相似度大的邊緣點(diǎn)。將深度圖像上所有相似度大且與強(qiáng)度圖像邊緣點(diǎn)不重合的邊緣點(diǎn)放入候選集合R中,將深度圖像上相似度大的邊緣點(diǎn)8鄰域范圍內(nèi)的強(qiáng)度圖像邊緣點(diǎn)放入候選集合I中,得到深度圖像和強(qiáng)度圖像的相似邊緣。

    利用強(qiáng)度圖像邊緣校正深度圖像邊緣的原理如圖3所示。將強(qiáng)度圖像邊緣點(diǎn)投影至深度圖像中,對集合I中的邊緣點(diǎn)在8鄰域范圍內(nèi)進(jìn)行掃描,若集合I中某邊緣點(diǎn)A在對應(yīng)深度圖像中相同位置的點(diǎn)A′的8鄰域范圍內(nèi)存在集合R中的點(diǎn),則將這些點(diǎn)去除,并將點(diǎn)A′處的深度值fA′由該點(diǎn)8鄰域范圍內(nèi)所有邊緣點(diǎn)深度值的中值所替代;若點(diǎn)A′的8鄰域范圍內(nèi)不存在集合R中的點(diǎn),則點(diǎn)A′處的深度值fA′不變。

    圖3 深度圖像邊緣校正原理Fig.3 Principle of depth image edge correction

    深度圖像邊緣校正過程可表示為

    (2)

    式中:N8A′為點(diǎn)A′的8鄰域范圍;MA′為點(diǎn)A′的8鄰域范圍內(nèi)所有邊緣點(diǎn)深度值的中值。

    針對深度圖像上的空洞及相似邊緣校正后在8鄰域范圍內(nèi)留下的空缺,采用基于Navier-Stokes方程的圖像修復(fù)算法,根據(jù)待修復(fù)區(qū)域周圍的像素值及像素間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,估算空缺區(qū)域可能的像素排列,從而修復(fù)圖像非邊緣部分。針對脈沖噪聲,選用尺寸為3×3的中值濾波器濾波,以深度圖像深度值的中值作為濾波器中心像素值。完成上述操作后,得到高精度深度圖像。

    4 煤流計(jì)算

    基于高精度深度圖像,對煤料進(jìn)行像素級分割,建立煤料體積計(jì)算模型,得出當(dāng)前區(qū)域的煤料體積,再根據(jù)當(dāng)前輸送帶速度計(jì)算煤流,如圖4所示。OW為TOF相機(jī)的焦點(diǎn),也是世界坐標(biāo)系OWXWYWZW的原點(diǎn);H為TOF相機(jī)距輸送帶的垂直距離;α,β分別為TOF相機(jī)在XW,YW方向的視野范圍;v為輸送帶沿XW方向的實(shí)時(shí)速度;L,K分別為TOF相機(jī)所采集圖像在XW,YW方向的實(shí)際長度。

    圖4 煤流計(jì)算原理Fig.4 Principle of coal flow calculation

    將輸送帶空載時(shí)的高精度深度圖像F0與當(dāng)前高精度深度圖像Fd逐像素相減并乘以轉(zhuǎn)換系數(shù)δ(深度圖像像素值與實(shí)際深度的轉(zhuǎn)換比例),得到當(dāng)前ROI內(nèi)煤料的實(shí)際高度圖像:

    h=δ|Fd-F0|

    (3)

    h上任意位置(x,y)處像素點(diǎn)的值h(x,y)代表該點(diǎn)對應(yīng)的煤料實(shí)際高度。計(jì)算Fd中ROI表示的實(shí)際面積:

    (4)

    式中:SD為Fd所表示區(qū)域的實(shí)際面積;m為每幀深度圖像的像素?cái)?shù);n為當(dāng)前ROI內(nèi)的像素?cái)?shù)。

    (5)

    當(dāng)前ROI的煤料總體積可近似轉(zhuǎn)換為單位像素表示的體積積分,通過對煤料進(jìn)行像素級分割并積分得到。積分原理如圖5所示。將煤料體積近似劃分為多個(gè)底面積相同的立方體,每個(gè)立方體與深度圖像的像素點(diǎn)一一對應(yīng)。

    (a) 俯視

    (b) 俯視分割

    (c) 側(cè)視

    (d) 側(cè)視分割

    當(dāng)前ROI內(nèi)的煤料體積為

    (6)

    當(dāng)前煤流為

    (7)

    5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    實(shí)驗(yàn)環(huán)境如圖6所示。采用Swift-G TOF相機(jī)(參數(shù)見表1)采集煤料深度圖像和強(qiáng)度圖像。將TOF相機(jī)安裝在輸送帶上方,使其軸線垂直向下??紤]到測量范圍,相機(jī)安裝高度距輸送帶上表面1.08 m。將實(shí)驗(yàn)采集的圖像以數(shù)字方式傳輸至計(jì)算機(jī)?;赩isual Studio 2019、開源計(jì)算機(jī)視覺庫OpenCV 和Windows10操作系統(tǒng)對輸送帶煤流檢測方法進(jìn)行開發(fā)和實(shí)驗(yàn)。

    圖6 實(shí)驗(yàn)環(huán)境Fig.6 Laboratory environment

    參數(shù)值分辨率/像素640×480工作范圍/m0.5~6視野范圍/(°×°)43×33照明內(nèi)置7個(gè)LED@850 nm運(yùn)行溫度/℃-20~50最大幀率/(幀·s-1)44

    實(shí)驗(yàn)采用大小不等的煤塊。TOF相機(jī)以10幀/s的速度采集輸送帶運(yùn)煤圖像。輸送帶當(dāng)前速度由測速裝置獲得。深度圖像煤料區(qū)域識別如圖7所示,其中a-c分別為均衡化、去除背景噪聲、采用邊界跟隨算法處理后的深度圖像,d為煤料ROI區(qū)域。

    圖7 深度圖像煤料區(qū)域識別Fig.7 Recognition of coal area in depth image

    強(qiáng)度圖像引導(dǎo)的深度圖像修復(fù)如圖8所示。a,b分別為均衡化、邊緣檢測后的深度圖像;c為深度圖像與強(qiáng)度圖像邊緣相似度大的區(qū)域;d,e分別為均衡化、邊緣檢測后的強(qiáng)度圖像;f為將深度圖像ROI修復(fù)并均衡化后的結(jié)果。

    圖8 強(qiáng)度圖像引導(dǎo)的深度圖像修復(fù)Fig.8 Intensity image-guided depth image restoration

    為便于驗(yàn)證煤流檢測效果,將煤流轉(zhuǎn)換為一段時(shí)間內(nèi)的煤料總體積:

    (8)

    式中:s為TOF相機(jī)幀率;k為TOF相機(jī)在煤料經(jīng)過時(shí)段所采集深度圖像的總幀數(shù);Gi為根據(jù)TOF相機(jī)采集的第i幀深度圖像計(jì)算得到的瞬時(shí)煤流。

    為了驗(yàn)證本文方法的準(zhǔn)確性和精度,將煤料分為體積不同的3組,分別在0.5,1.0,1.5,2.0 m/s輸送帶速度下檢測煤料體積,每次實(shí)驗(yàn)重復(fù)10次,取平均值,結(jié)果見表2。采用平均誤差表示檢測準(zhǔn)確度,采用標(biāo)準(zhǔn)差表示檢測精度。

    表2 煤料體積檢測結(jié)果Table 2 Detection results of coal volume

    從表2可看出:未采用深度圖像修復(fù)時(shí),煤料體積最大檢測誤差為5.73%,最大標(biāo)準(zhǔn)差為3.783,表明基于TOF相機(jī)的輸送帶煤流檢測方法可行;采用強(qiáng)度圖像引導(dǎo)的深度圖像修復(fù)算法后,煤料體積最大檢測誤差為3.78%,最大標(biāo)準(zhǔn)差為0.491,提高了檢測準(zhǔn)確性與精度;隨著輸送帶上煤料體積增大,檢測誤差略有減小。實(shí)驗(yàn)中所有數(shù)據(jù)的平均處理時(shí)間為83 ms??梢姡疚姆椒M足實(shí)際生產(chǎn)中對煤流檢測準(zhǔn)確性、精度及實(shí)時(shí)性要求。

    6 結(jié)論

    (1) 提出了一種基于TOF深度圖像修復(fù)的輸送帶煤流檢測方法:采用幀差法和邊界跟隨算法識別煤料區(qū)域;針對深度圖像邊緣信息不準(zhǔn)確問題,提出了強(qiáng)度圖像引導(dǎo)的深度圖像修復(fù)算法,利用強(qiáng)度圖像中的有效邊緣信息對深度圖像中邊緣處的不可靠數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù);結(jié)合TOF深度圖像特點(diǎn),通過建立煤料體積計(jì)算模型計(jì)算煤流。

    (2) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對煤料體積的檢測誤差不超過3.78%,標(biāo)準(zhǔn)差不超過0.491,數(shù)據(jù)平均處理時(shí)間為83 ms,滿足實(shí)際生產(chǎn)要求。

    (3) 下一步將重點(diǎn)研究如何減少因帶式輸送機(jī)運(yùn)行抖動導(dǎo)致的檢測誤差。

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