一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法与流程

文档序号:19938699发布日期:2020-02-14 22:53阅读:163来源:国知局
一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法与流程

本发明属于煤矿生产过程监控技术领域,具体涉及一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法。



背景技术:

煤炭作为我国的主体能源之一,其所占据的地位在相当长的时间不会发生变化。虽然随着我国甚至整个世界煤炭存储量的不断减少,各个国家越发在意一次能源的开发与利用,但我国目前煤炭地下气化或是其他技术还是比较薄弱,而且某些行业依旧依赖于煤炭。因此在未来的一段时间内,煤炭的开采依旧会不断进行。

目前在煤矿的综采工作面或掘进工作面,煤经刮板运输机、转载机转至皮带主运输系统的过程中,对于大块煤检测方面,自动化程度低,依旧采用的是人在转载机旁边盯着看大块煤是否存在;目前大多数对煤流量的检测,往往忽略了皮带与托辊之间的间隙,认为皮带完全与托辊接触,即在煤流截面积计算中将皮带当作直线处理,而实际的皮带是弧形,不能与托辊完全接触,导致现有技术中对瞬时截面积计算精度不高,从而影响了煤流的检测精度。而现有技术中对于带式输送机高效运行方面,探索了基于煤流监测的带式输送机高效运行方法,煤流检测主要采用图像检测方法,该方法提取皮带上煤的轮廓比较复杂,往往忽略煤的轮廓波动,导致检测精度不高。现有技术中的各种方法都无法高效且有效地实现煤矿工作面带式输送机高效安全运行。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足,提供煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,其方法步骤简单,通过激光雷达检测煤流外轮廓的特征点数据、利用旋转编码器检测传送带的实时带速,再通过计算机上对数据进行分析处理与计算就可以高效、准确检测到煤流量;采用视觉传感器高效、准确检测输送带上煤的轮廓,从而实现工作面大块煤准确自动识别;煤流检测效率高、精度高,大块煤识别方法简单可靠,误差较小,对煤矿井下带式输送机高效、安全运行有着重要的意义,便于推广使用。

为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,该方法包括以下步骤:

步骤一、布置用于监控的硬件设备,具体过程为:

步骤101、在煤矿工作面转载机上布置视觉传感器和破碎机,并使视觉传感器直面转载机上的煤块被测区域,使破碎机位于视觉传感器与带式输送机的中间;将印有正方形黑白格的标定板放置于视觉传感器正前方,并使标定板与煤块被测区域平面平行;

步骤102、将激光雷达安装在带式输送机传送带的中间位置上方高为h的位置处,并使激光雷达的扫描平面与带式输送机传送带行进的方向垂直;

步骤103、在旋转编码器上安装一个滚轮,再将旋转编码器安装到带式输送机传送带的下方并使滚轮与带式输送机传送带相接触,使滚轮能够跟随带式输送机传送带的运动而旋转;

步骤二、数据采集及传输:视觉传感器对煤矿工作面转载机上的煤块图像进行周期性采集,并将标定板拍到同一图像中,得到多幅包含有标定板的煤块图像并传输给上位计算机;激光雷达扫描煤流外轮廓,得到煤流外轮廓各个特征点与激光雷达之间的距离并传输给上位计算机,上位计算机记录各个特征点的编号和其与激光雷达之间的距离;其中,第i个特征点与激光雷达之间的距离记为lik;旋转编码器对带式输送机传送带的带速进行检测并将检测到的带速传输给上位计算机;

步骤三、数据处理及带式输送机高效安全运行控制,具体过程为:

步骤301、上位计算机获取煤流外轮廓的特征点云数据;

步骤302、上位计算机对特征点云数据进行异常点剔除和未测点填补处理;

步骤303、上位计算机计算出激光雷达扫描煤流外轮廓每帧的煤流截面的面积;

步骤304、上位计算机根据公式计算得到tw时刻煤流的瞬时流量p(tw);其中,f为激光雷达扫描煤流外轮廓的频率,ρb为煤流堆积密度,v(tw)为tw时刻带式输送机传送带的带速,为tw时刻煤流的瞬时截面面积;

步骤305、上位计算机根据公式计算得到煤流的累计流量p;其中,u为激光雷达扫描煤流外轮廓得到的煤流截面的总个数;

步骤306、上位计算机判断煤料的累计流量p是否超过最大预设值m,当超过最大预设值m时,采用变频器并采用pid电机转速调节的方式控制带动带式输送机传送带3运行的电机加速,增加带动带式输送机传送带3的速度,使煤块顺利传送过去;当没有超过最大预设值m时,采用变频器调节带动带式输送机传送带3运行的电机的转速,使带式输送机传送带3以正常的工作速度运行。

上述的一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,步骤一至步骤三的工作过程中,上位计算机对视觉传感器采集到的包含有标定板的煤块图像进行处理,得到煤块的大小并根据煤块的大小判断是否采用破碎机对煤块进行破碎,具体过程为:

步骤a、上位计算机对步骤二采集的每幅包含有标定板的煤块图像分别进行增强,其中,对一幅包含有标定板的煤块图像进行增强的具体过程为:

步骤a1、上位计算机将步骤二采集得的包含有标定板的煤块图像转换为灰度图像;

步骤a2、上位计算机将步骤a1处理得到的灰度图像转换为双精度型图像;

步骤a3、上位计算机根据公式s=c·log10(v′+1)对双精度型图像v′进行对数变换,得到图像s;其中,c为对数变换的变换倍数;

步骤a4、上位计算机比较步骤a3得到的图像s的能量k与步骤二采集到的包含有标定板的煤块图像的能量j,当k-j>0时,执行步骤b;否则,改变c的取值,重新执行步骤a3和步骤a4,直到k-j>0;

步骤b、上位计算机对煤块的实际尺寸进行计算,具体过程为:

步骤b1、上位计算机对步骤a处理得到的包含有标定板的煤块图像使用不同阈值的canny算子进行边缘检测,获取煤块信息;

步骤b2、上位计算机根据公式计算得到煤块的实际长度b1,根据公式计算得到煤块的实际宽度b2;其中,a为标定板上每个正方形黑白格的实际边长,a为标定板上每个正方形黑白格在步骤a处理得到的图像中的边长,b1为煤块在步骤a处理得到的图像中的长度,b2为煤块在步骤a处理得到的图像中的宽度,x为标定板到视觉传感器的距离,y为煤矿工作面转载机上的煤块到视觉传感器的距离;

步骤c、上位计算机判断煤块的实际长度b1和煤块的实际宽度b2是否大于300mm,当煤块的实际长度b1或煤块的实际宽度b2大于300mm时,将煤块识别为大块煤,上位计算机发出信号给破碎机,破碎机开启并对大块煤进行破碎后停机。

上述的一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,步骤301中所述上位计算机获取煤流外轮廓的特征点云数据的具体过程为:

步骤3011、上位计算机根据公式θik=θ1k+λi计算得到第i个特征点偏移激光雷达水平面的角度θik;其中,θ1k为初始特征点m1k偏移激光雷达水平面的角度,λ为激光雷达的角度分辨率;

步骤3012、上位计算机根据公式yik=lik·cosθik计算得到第i个特征点投影到三维直角坐标系的yoz平面的y轴坐标yik,并根据公式zik=h-lik·sinθik计算得到第i个特征点投影到三维直角坐标系的yoz平面的z轴坐标zik。

上述的一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,步骤303中所述上位计算机计算出激光雷达扫描煤流外轮廓每帧的煤流截面的面积的具体过程为:

步骤3031、在激光雷达扫描煤流外轮廓每帧的煤流截面图内,用一条竖直线连接激光雷达与皮带的中心,形成直线p;从初始特征点m1k向直线p作垂线,垂点为b,形成水平线m1kb;从末尾特征点mmk向直线p作垂线,垂点为a,形成水平线mmka;将水平线m1kb、直线p和煤流外轮廓特征点连线围成的煤流截面区域记为区域s1,将水平线mmka、直线p和煤流外轮廓特征点连线围成的煤流截面区域记为区域s2,将水平线m1kb、直线p和带式输送机传送带边缘围成的煤流截面区域记为区域s3,将水平线mmka、直线p和带式输送机传送带边缘围成的煤流截面区域记为区域s4;

步骤3032、上位计算机根据公式计算得到tw时刻区域s3的面积其中,θ1为初始特征点m1k到激光雷达的连线与直线p之间的夹角,y1k为初始特征点m1k投影到三维直角坐标系的yoz平面的y轴坐标且y1k=l1k·cosθ1k,l1k为初始特征点m1k与激光雷达之间的距离,z1k为初始特征点m1k投影到三维直角坐标系的yoz平面的z轴坐标且z1k=h-l1k·sinθ1k,w的取值为1~u的自然数;

步骤3033、上位计算机根据公式计算得到tw时刻区域s4的面积其中,θm为末尾特征点到激光雷达的连线与直线p之间的夹角,ymk为末尾特征点mmk投影到三维直角坐标系的yoz平面的y轴坐标且ymk=lmk·cosθmk,lmk为末尾特征点mmk与激光雷达之间的距离,θmk为末尾特征点mmk偏移激光雷达水平面的角度且θmk=θ1k+λm,zmk为末尾特征点mmk投影到三维直角坐标系的yoz平面的z轴坐标且zmk=h-lmk·sinθmk;

步骤3034、上位计算机根据公式计算得到tw时刻区域s1的面积其中,z(i+1)k为第i+1个特征点投影到三维直角坐标系的yoz平面的z轴坐标且z(i+1)k=h-l(i+1)ksinθ(i+1)k,l(i+1)k为第i个特征点与激光雷达之间的距离,θ(i+1)k为第i+1个特征点偏移激光雷达水平面的角度且θ(i+1)k=θ1k+λ(i+1),y(i+1)k为第i+1个特征点投影到三维直角坐标系的yoz平面的y轴坐标且y(i+1)k=l(i+1)k·cosθ(i+1)k,η为从初始特征点m1k到激光雷达直射特征点的特征点总个数;

步骤3035、上位计算机根据公式计算得到tw时刻区域s2的面积

步骤3036、上位计算机根据公式计算得到tw时刻整个煤流区域的面积

上述的一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,步骤302中所述上位计算机对特征点云数据进行异常点剔除的方法为:首先采用卡尔曼滤波算法对采集到的数据点进行滤波,然后根据拉依达准则,以2倍的标准差剔除滤波后的异常点,最后利用均值插值法使插入的数值代替掉异常点;

步骤302中所述上位计算机对特征点云数据进行未测点填补处理的具体过程为:上位计算机判断激光雷达输出的数据是否是等间距出现的,当激光雷达输出的数据不是等间距出现时,说明此时检测点的平面与激光束的夹角接近0°或180°,此时,上位计算机利用均值插值法计算得出这个特征点。

上述的一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,步骤306中所述带式输送机传送带的正常的工作速度为2m/s~4.4m/s。

上述的一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,所述激光雷达的角度分辨率为大于0.36°,所述激光雷达的扫描的角度范围为42°。

上述的一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,所述带式输送机传送带的带宽为80cm。

上述的一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,步骤a3中所述c的取值为范围为5~40。

上述的一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,步骤b1中所述canny算子的阈值取值范围为0.01~0.3。

本发明与现有技术相比具有以下优点:

1、本发明的方法步骤简单,通过激光雷达的数据检测以及旋转编码器的转速监测,得到两个原始数据值,再经过计算机的数据处理与计算就可以得到煤流的流量,煤流检测效率高、精度高,通过煤流的流量控制带动带式输送机传送带运行的电机的转速,能够实现煤矿工作面带式输送机的高效运行;再采用图像处理的方法自动检测转载机上煤块的尺寸,识别出大块煤并采用破碎机对煤块进行破碎,能够实现煤矿工作面带式输送机的安全运行。

2、本发明采用激光雷达测距,具有散射少、亮度高、能量集中、检测精度高、实时性好、在恶劣环境下的工作能力强等优点,能够实现非接触测量被测物与其之间的距离,与传统的激光测距技术中点对点的单点距离检测方式不同,激光雷达的发展为被测物空间信息的获取提供了全新的技术手段,使人们从传统的人工单点数据获取变为“面”数据的获取,提高了测量的精度、效率。

3、本发明的大块煤识别方法,通过视觉传感器采集图像,并通过图像处理器对图像进行处理,即可完成大块煤检测任务,无需人工进入现场,实现方便、效率高、成本低。

4、本发明的大块煤识别方法,运用对数变换处理算法对图像进行增强去噪,再使用不同阈值的canny算子进行边缘检测,采用标定板并采用简单的投影原理进行辅助计算,即可在图像中对煤块的实际尺寸进行测量,测量方法简单可靠,误差较小。

5、本发明的可操作性强,能够实现工作面大块煤准确自动识别和煤流高效检测,为煤矿工作面皮带安全、高效运行提供了保障。

综上所述,本发明的方法步骤简单,通过激光雷达检测煤流外轮廓的特征点数据、利用旋转编码器检测传送带的实时带速,再通过计算机上对数据进行分析处理与计算就可以高效、准确检测到煤流量;采用视觉传感器高效、准确检测输送带上煤的轮廓,从而实现工作面大块煤准确自动识别;煤流检测效率高、精度高,大块煤识别方法简单可靠,误差较小,对煤矿井下带式输送机高效、安全运行有着重要的意义,便于推广使用。

下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明的方法流程框图;

图2为本发明煤流截面计算原理图。

图3为本发明中坐标点转换的原理图。

图4为本发明激光雷达的扫描范围设置示意图。

图5a为本发明步骤a1处理得到的gray图像;

图5b为本发明步骤a4处理得到的图像;

图6a为本发明步骤四实验一中单个煤块实拍图片;

图6b为本发明步骤四实验一中对图6a进行边缘检测得到的边缘检测效果图;

图7a为本发明步骤四实验二中多个煤块实拍图片;

图7b为本发明步骤四实验二中对图7a进行边缘检测得到的边缘检测效果图;

图8a为本发明步骤四实验三中进行单个大块煤尺寸测量;

图8b为本发明步骤四实验三中对图8a进行尺寸测量得到的计算结果和相对误差;

图9a为本发明步骤四实验四中多个大块煤尺寸测量;

图9b为本发明步骤四实验四中对图9a进行尺寸测量得到的计算结果和相对误差。

具体实施方式

如图1、图2和图4所示,本发明的煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法,包括以下步骤:

步骤一、布置用于监控的硬件设备,具体过程为:

步骤101、在煤矿工作面转载机上布置视觉传感器和破碎机,并使视觉传感器直面转载机上的煤块被测区域,使破碎机位于视觉传感器与带式输送机的中间;将印有正方形黑白格的标定板放置于视觉传感器正前方,并使标定板与煤块被测区域平面平行;

步骤102、将激光雷达5安装在带式输送机传送带3的中间位置上方高为h的位置处,并使激光雷达5的扫描平面与带式输送机传送带3行进的方向垂直;

步骤103、在旋转编码器上安装一个滚轮,再将旋转编码器安装到带式输送机传送带3的下方并使滚轮与带式输送机传送带3相接触,使滚轮能够跟随带式输送机传送带3的运动而旋转;

具体实施时,所述激光雷达的型号为urg-04lx-ug01,所述旋转编码器的型号为e6b2-cwz5g。

步骤二、数据采集及传输:视觉传感器对煤矿工作面转载机上的煤块图像进行周期性采集,并将标定板拍到同一图像中,得到多幅包含有标定板的煤块图像并传输给上位计算机;激光雷达5扫描煤流外轮廓,得到煤流外轮廓各个特征点与激光雷达5之间的距离并传输给上位计算机,上位计算机记录各个特征点的编号和其与激光雷达5之间的距离;其中,第i个特征点与激光雷达5之间的距离记为lik;旋转编码器对带式输送机传送带3的带速进行检测并将检测到的带速传输给上位计算机;

步骤三、数据处理及带式输送机高效安全运行控制,具体过程为:

步骤301、上位计算机获取煤流外轮廓的特征点云数据;

本实施例中,步骤301中所述上位计算机获取煤流外轮廓的特征点云数据的具体过程为:

步骤3011、上位计算机根据公式θik=θ1k+λi计算得到第i个特征点偏移激光雷达5水平面的角度θik;其中,θ1k为初始特征点m1k偏移激光雷达5水平面的角度,λ为激光雷达5的角度分辨率;

步骤3012、上位计算机根据公式yik=lik·cosθik计算得到第i个特征点投影到三维直角坐标系的yoz平面的y轴坐标yik,并根据公式zik=h-lik·sinθik计算得到第i个特征点投影到三维直角坐标系的yoz平面的z轴坐标zik。

步骤302、上位计算机对特征点云数据进行异常点剔除和未测点填补处理;

本实施例中,步骤302中所述上位计算机对特征点云数据进行异常点剔除的方法为:首先采用卡尔曼滤波算法对采集到的数据点进行滤波,然后根据拉依达准则,以2倍的标准差剔除滤波后的异常点,最后利用均值插值法使插入的数值代替掉异常点;

步骤302中所述上位计算机对特征点云数据进行未测点填补处理的具体过程为:上位计算机判断激光雷达5输出的数据是否是等间距出现的,当激光雷达5输出的数据不是等间距出现时,说明此时检测点的平面与激光束的夹角接近0°或180°,此时,上位计算机利用均值插值法计算得出这个特征点。

步骤303、上位计算机计算出激光雷达5扫描煤流外轮廓每帧的煤流截面的面积;

本实施例中,步骤303中所述上位计算机计算出激光雷达5扫描煤流外轮廓每帧的煤流截面的面积的具体过程为:

步骤3031、在激光雷达5扫描煤流外轮廓每帧的煤流截面图内,用一条竖直线连接激光雷达5与皮带的中心,形成直线p;从初始特征点m1k向直线p作垂线,垂点为b,形成水平线m1kb;从末尾特征点mmk向直线p作垂线,垂点为a,形成水平线mmka;将水平线m1kb、直线p和煤流外轮廓特征点连线围成的煤流截面区域记为区域s1,将水平线mmka、直线p和煤流外轮廓特征点连线围成的煤流截面区域记为区域s2,将水平线m1kb、直线p和带式输送机传送带3边缘围成的煤流截面区域记为区域s3,将水平线mmka、直线p和带式输送机传送带3边缘围成的煤流截面区域记为区域s4;

步骤3032、上位计算机根据公式计算得到tw时刻区域s3的面积其中,θ1为初始特征点m1k到激光雷达5的连线与直线p之间的夹角(激光雷达5能够直接测量得到),y1k为初始特征点m1k投影到三维直角坐标系的yoz平面的y轴坐标且y1k=l1k·cosθ1k,l1k为初始特征点m1k与激光雷达5之间的距离,z1k为初始特征点m1k投影到三维直角坐标系的yoz平面的z轴坐标且z1k=h-l1k·sinθ1k,w的取值为1~u的自然数;初始特征点m1k为第1个特征点;

步骤3033、上位计算机根据公式计算得到tw时刻区域s4的面积其中,θm为末尾特征点到激光雷达5的连线与直线p之间的夹角(激光雷达5能够直接测量得到),ymk为末尾特征点mmk投影到三维直角坐标系的yoz平面的y轴坐标且ymk=lmk·cosθmk,lmk为末尾特征点mmk与激光雷达5之间的距离,θmk为末尾特征点mmk偏移激光雷达5水平面的角度且θmk=θ1k+λm,zmk为末尾特征点mmk投影到三维直角坐标系的yoz平面的z轴坐标且zmk=h-lmk·sinθmk;末尾特征点mmk为第m个特征点;

步骤3034、上位计算机根据公式计算得到tw时刻区域s1的面积其中,z(i+1)k为第i+1个特征点投影到三维直角坐标系的yoz平面的z轴坐标且z(i+1)k=h-l(i+1)ksinθ(i+1)k,l(i+1)k为第i个特征点与激光雷达5之间的距离,θ(i+1)k为第i+1个特征点偏移激光雷达5水平面的角度且θ(i+1)k=θ1k+λ(i+1),y(i+1)k为第i+1个特征点投影到三维直角坐标系的yoz平面的y轴坐标且y(i+1)k=l(i+1)k·cosθ(i+1)k,η为从初始特征点m1k到激光雷达5直射特征点的特征点总个数;

步骤3035、上位计算机根据公式计算得到tw时刻区域s2的面积

步骤3036、上位计算机根据公式计算得到tw时刻整个煤流区域的面积

步骤304、上位计算机根据公式计算得到tw时刻煤流的瞬时流量p(tw);其中,f为激光雷达5扫描煤流外轮廓的频率,ρb为煤流堆积密度,v(tw)为tw时刻带式输送机传送带3的带速,为tw时刻煤流的瞬时截面面积;

步骤305、上位计算机根据公式计算得到煤流的累计流量p;其中,u为激光雷达5扫描煤流外轮廓得到的煤流截面的总个数;

步骤306、上位计算机判断煤料的累计流量p是否超过最大预设值m,当超过最大预设值m时,采用变频器并采用pid电机转速调节的方式控制带动带式输送机传送带3运行的电机加速,增加带动带式输送机传送带3的速度,使煤块顺利传送过去;当没有超过最大预设值m时,采用变频器调节带动带式输送机传送带3运行的电机的转速,使带式输送机传送带3以正常的工作速度运行。

具体实施时,m的取值为正常累计流量的1.2倍,m的取值可以根据实际工况需求进行调整。

本实施例中,步骤306中所述带式输送机传送带3的正常的工作速度为2m/s~4.4m/s。

本实施例中,如图4所示,所述激光雷达5的角度分辨率为大于0.36°,所述激光雷达5的扫描的角度范围为42°。

具体实施时,所述激光雷达5扫描煤流外轮廓每帧的特征点数为120个。

本实施例中,所述带式输送机传送带3的带宽为80cm。

本实施例中,步骤一至步骤三的工作过程中,上位计算机对视觉传感器采集到的包含有标定板的煤块图像进行处理,得到煤块的大小并根据煤块的大小判断是否采用破碎机对煤块进行破碎,具体过程为:

步骤a、上位计算机对步骤二采集的每幅包含有标定板的煤块图像分别进行增强,其中,对一幅包含有标定板的煤块图像进行增强的具体过程为:

步骤a1、上位计算机将步骤二采集得的包含有标定板的煤块图像转换为灰度图像;

步骤a2、上位计算机将步骤a1处理得到的灰度图像转换为双精度型图像;

步骤a3、上位计算机根据公式s=c·log10(v′+1)对双精度型图像v′进行对数变换,得到图像s;其中,c为对数变换的变换倍数;

本实施例中,步骤a3中所述c的取值为范围为5~40。

步骤a4、上位计算机比较步骤a3得到的图像s的能量k与步骤二采集到的包含有标定板的煤块图像的能量j,当k-j>0时,执行步骤b;否则,改变c的取值,重新执行步骤a3和步骤a4,直到k-j>0;

例如,步骤a1处理得到的gray图像如图5a所示,步骤a4处理得到的图像如图5b所示。

从图5b能够看出,本发明的图像增强方法极大提高了图像质量和亮度,大块煤亮度提升明显,并便于后续步骤处理。

步骤b、上位计算机对煤块的实际尺寸进行计算,具体过程为:

步骤b1、上位计算机对步骤a处理得到的包含有标定板的煤块图像使用不同阈值的canny算子进行边缘检测,获取煤块信息;

本实施例中,步骤b1中所述canny算子的阈值取值范围为0.01~0.3。canny算子的阈值选取需要根据图像质量和实际情况进行选取;canny算子的阈值取值范围为0.01~0.3,能够避免丢失大量边缘信息;

使用canny算子对图像进行边缘检测,能够识别出煤块的明显边际,使用不同阈值的canny算子进行边缘检测,能够显示出图像中不同敏感度的边缘信息,从而实现煤块的边缘检测,获取得到大块煤信息;

步骤b2、上位计算机根据公式计算得到煤块的实际长度b1,根据公式计算得到煤块的实际宽度b2;其中,a为标定板上每个正方形黑白格的实际边长,a为标定板上每个正方形黑白格在步骤a处理得到的图像中的边长,b1为煤块在步骤a处理得到的图像中的长度,b2为煤块在步骤a处理得到的图像中的宽度,x为标定板到视觉传感器的距离,y为煤矿工作面转载机上的煤块到视觉传感器的距离;

步骤c、上位计算机判断煤块的实际长度b1和煤块的实际宽度b2是否大于300mm,当煤块的实际长度b1或煤块的实际宽度b2大于300mm时,将煤块识别为大块煤,上位计算机发出信号给破碎机,破碎机开启并对大块煤进行破碎后停机。

具体实施时,从识别到大块煤到破碎机开启时间为其中,d为视觉传感器到煤矿工作面转载机上的煤块的距离,v为煤矿工作面转载机的速度;这样能够保证大块煤的有效破碎。

通过以上对大块煤的识别和破碎,能够防止大块煤掉落砸伤带式输送机的皮带,且在大块煤到来时,带式输送机无需停机,保证了煤矿工作面带式输送机的高效安全运行。

为了验证取不同阈值的canny算子的边缘检测效果,进行了多次实验,例如,实验一、canny算子的阈值取值为0.3,使用如图6a所示煤块图片进行边缘检测,得到的边缘检测效果图如图6b所示;实验二、使用如图7a所示的煤块图片进行边缘检测,canny算子的阈值取值为0.25,得到的边缘检测效果图如图7b所示;实验三、对如图8a所示的单个大块煤图片进行尺寸测量,得到的测量结果及相对误差如图8b所示;实验四、使对如图9a所示的多个大块煤图片进行尺寸测量,得到的测量结果及相对误差如图9b所示。

从以上实验能够看出,本发明的边缘检测方法对大块煤敏感,可有效识别大块煤。

本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

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