本發(fā)明屬于礦用設備運行狀態(tài)監(jiān)測領域，尤其涉及一種采煤機搖臂采高視覺測量方法。

背景技術：

采煤機采高是采煤機工況的重要參數，因此采煤機搖臂傾角檢測非常必要。目前的采煤機采高的測量一般都采用接觸式的測量方法，其中，采用旋轉編碼器對其搖臂傾角測量，這種方法安裝困難；還有使用磁伸縮式傳感器對搖臂油缸位移測量間接計算搖臂的傾角，但由于采煤機的搖臂在工作時有較大的受迫振動，這兩種傳感器的使用壽命都很短，嚴重限制了采煤機的智能控制的發(fā)展。

技術實現要素：

針對現有制備技術的缺陷和不足，本發(fā)明的目的是提供一種采煤機搖臂采高視覺測量方法，解決了現有檢測方法存在檢測裝置安裝困難和檢測精度不高的問題。

為了實現上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案予以實現：

一種采煤機搖臂采高視覺測量方法，包括以下步驟：

步驟一：分別在采煤機搖臂和機身上安裝方形定位標識，并通過攝像機對采煤機進行圖像采集；

步驟二：對采集得到的目標圖像進行降噪處理，提取降噪處理后圖像中的定位標識；

步驟三：對每個定位標識進行邊緣直線擬合，得到每個定位標識的四個頂點坐標，具體步驟為：

步驟3.1：對第j個定位標識按照設定的中心間距和大小分布感受野，采用(r*2+1)*(r*2+1)的掩模，j＝1,2，n為定位標識板的個數，r為感受野細胞半徑，掩模中心與感受野細胞中心重合；

步驟3.2：利用梯度算子計算每個感受野掩模梯度方向，通過掩模梯度方向對每個感受野方向進行定性判斷，從而分別劃分出定位標識的上邊緣、下邊緣、左邊緣和右邊緣上分布的感受野細胞；

步驟3.3：利用感受野模型，計算上邊緣方向各個感受野的響應值，根據單個感受野內像素點形成的對比邊緣位置與感受野中心距離的關系，確定每個感受野中心到感受野內對比邊緣到感受野中心的距離，然后利用帶約束的最小二乘法模型擬合出標識板上邊緣所在直線；

步驟3.4：重復步驟3.3，分別對定位標識的下邊緣、左邊緣、右邊緣所在直線進行擬合；

步驟3.5：根據擬合的上邊緣、下邊緣、左邊緣和右邊緣四條直線方程，得到第j個定位標識的四個頂點坐標；

步驟3.6：重復步驟3.1～步驟3.5，得到所有定位標識的四個頂點坐標。

步驟四：根據步驟三得到的定位標識各自頂點坐標得到兩個定位標識之間的夾角，通過下式(1)和(2)計算采煤機搖臂的采高h

h＝l*sin(θ-θ0)(1)

其中，l為搖臂的臂長，θ為兩個定位標識之間的夾角；

nj為第j個定位標識的頂點ξ和頂點υ形成的向量，j＝1,2，i＝1,2,3,4，將每個定位標識左上角的頂點作為第一個坐標p1，其余坐標按順時針方向依次分布，ξ∈i,υ∈i，ξ≠υ；(xji,yji)為第j個定位標識頂點的第i個頂點的圖像坐標，(xji,yji,zji)為第j個定位標識頂點的第i個頂點的光心坐標；

bj1＝xj2yj3-xj4yj3+xj4yj2-xj2yj4+xj3yj4-xj3yj2

bj2＝xj3yj4-xj4yj3-xj1yj4-xj4yj1+xj1yj3-xj3yj1

bj3＝xj1yj2-xj4yj2-xj2yj1-xj1yj4+xj4yj1-xj2yj4

bj4＝xj3yj2-xj2yj3+xj1yj3-xj2yj1-xj1yj2-xj3yj1

其中，lj為第j個定位標識的頂點ξ和頂點υ之間的距離，c為攝像機的有效焦距。

進一步的，所述的步驟二包括：

步驟2.1：對采集得到的每幀目標圖像進行自適應二值化預處理；

步驟2.2：利用基于連通分量的方法對預處理后的目標圖像中的定位標識進行提取。

與現有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明利用非接觸式的視覺測量技術，能夠自動測量出采煤機視頻圖像中搖臂相對于機身的傾角，測量結果準確度高，為煤礦井下采煤機搖臂采高測量提供必要的技術支持，具有顯著的經濟效益和較高的工程應用價值。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖。

圖2為本發(fā)明定位標識在采煤機中的安裝位置圖。

圖3為本發(fā)明方法采集的圖像及其處理后的圖像，(a)原始圖像，(b)二值化預處理后的圖像，(c)提取的定位標識。

以下結合實施例對本發(fā)明的具體內容作進一步詳細解釋說明。

具體實施方式

本發(fā)明首先對文中使用的坐標系作以說明：

光心坐標系(相機坐標系)：以相機的光心為坐標原點，x軸、y軸分別平行于ccd平面的兩條垂直邊，z軸與相機的光軸重合；圖像坐標系：坐標原點在ccd圖像平面的中心，x軸、y軸分別平行于ccd平面的兩條垂直邊；像素坐標系：坐標原點在ccd圖像平面的左上角，u軸、v軸分別平行于圖像坐標的x軸、y軸。

本發(fā)明的一種采煤機搖臂采高視覺測量方法，包括以下步驟：

步驟一：分別在采煤機搖臂和機身銷軸上安裝方形定位標識，并通過攝像機對采煤機進行圖像采集，一般將攝像機安裝在采煤機上，具體見圖2；

步驟二：對采集得到的目標圖像進行降噪處理，提取預處理后圖像中的定位標識，其中，每幅圖像中有兩個定位標識；

步驟2.1：對采集得到的每幀目標圖像進行自適應二值化預處理；

步驟2.2：利用基于連通分量的方法對預處理后的目標圖像中的定位標識進行提??；

步驟三：對每個定位標識進行邊緣直線擬合，得到每個定位標識的四個頂點坐標，具體為：

步驟3.1：對第j個定位標識按照設定的中心間距和大小分布感受野，采用(r*2+1)*(r*2+1)的掩模，j＝1,2，r為感受野細胞半徑，掩模中心與感受野細胞中心重合；

步驟3.2：利用梯度算子計算每個感受野掩模梯度方向；

通過掩模梯度方向對每個感受野方向進行定性判斷，從而分別劃分出定位標識的上邊緣、下邊緣、左邊緣和右邊緣上分布的感受野細胞；

步驟3.3：利用感受野模型，計算上邊緣方向各個感受野的響應值s，

s＝s1-s2(2)

其中，σd＝rd/4，σs＝rs/4；rd和rs分別表示感受野的中心區(qū)和外周區(qū)(也包含中心區(qū)的大圓)的半徑，h(u,v,η)表示對比刺激覆蓋率為η時，位于像素(u,v)的像素點刺激強度，對于二值圖像中像素值為255的點取值為1，像素值為0的點取值為0；

s1為感受野中心區(qū)響應值，s2為感受野周邊區(qū)域的響應值，dl為位于感受野中心區(qū)的像素點，se為位于感受野周邊區(qū)域的像素點，l＝0,1,2,...,f，e＝1,2,...,m，f為位于感受野中心區(qū)的像素點，m為位于感受野周邊區(qū)域的像素點個數。

根據單個感受野內像素點形成的對比邊緣位置與感受野中心距離的關系，確定每個感受野中心到感受野內擬合對比邊緣的距離dh，h＝1,2,...,n，其中n表示感受野細胞個數。

假設邊緣所在直線方程(a,b)(u,v)^t+c＝0，根據點到直線的距離公式：

其中，(uh，vh)為感受野中心在像素坐標系上的坐標點。

利用帶約束的最小二乘法模型對該邊緣所在直線進行擬合；

其中，l(a,b,c,λ)表示拉格朗日函數，λ為參數；a，b，c為擬合的邊緣所在直線方程系數，u、v均表示由感受野細胞中心的像素坐標組成的n*1矩陣，d表示dh組成的n*1矩陣；

在約束條件a²+b²＝1下，找到a，b，c最優(yōu)解(a^*,b^*,c^*)；

步驟3.4：重復步驟3.3，分別對定位標識的下邊緣、左邊緣、右邊緣所在直線進行擬合；

步驟3.5：根據擬合的上邊緣、下邊緣、左邊緣和右邊緣四條直線方程，得到第j個定位標識的四個頂點坐標；

步驟3.6：重復步驟3.1～步驟3.5，得到兩個定位標識的頂點坐標；

步驟四：根據步驟三得到的兩個定位標識的各自頂點坐標得到兩個定位標識之間的夾角，根據搖臂臂長和兩個定位標識之間的夾角采煤機的搖臂采高。

步驟4.1：將步驟三得到定位標識的四個頂點坐標轉化為圖像坐標(xji,yji)，根據圖像坐標與光心坐標(xji,yji,zji)的關系，計算第j個定位標識中頂點ξ和頂點υ形成的向量nj；

其中，nj為第j個定位標識的頂點ξ和頂點υ形成的向量，j＝1,2，i＝1,2,3,4，ξ∈i,υ∈i，ξ≠υ；(xji,yji)為第j個定位標識頂點的第i個頂點的圖像坐標，(xji,yji,zji)為第j個定位標識頂點的第i個頂點的光心坐標，將每個定位標識左上角的頂點作為第一個坐標p1，其余坐標按順時針方向依次分布，如圖2所示；

bj1＝xj2yj3-xj4yj3+xj4yj2-xj2yj4+xj3yj4-xj3yj2

bj2＝xj3yj4-xj4yj3-xj1yj4-xj4yj1+xj1yj3-xj3yj1

bj3＝xj1yj2-xj4yj2-xj2yj1-xj1yj4+xj4yj1-xj2yj4

bj4＝xj3yj2-xj2yj3+xj1yj3-xj2yj1-xj1yj2-xj3yj1

其中，lj為第j個定位標識的頂點ξ和頂點υ之間的距離，c為攝像機的有效焦距；

步驟4.2：通過下式(1)和(2)計算采煤機搖臂的采高h，

h＝l*sin(θ-θ0)(1)

其中，l為搖臂的臂長，θ為采煤機的搖臂在運動過程中，兩個定位標識之間的夾角，θ0為采煤機的搖臂軸線與采煤機機身軸線平行時，兩個定位標識之間的夾角。

以下給出本發(fā)明的具體實施例，需要說明的是本發(fā)明并不局限于以下具體實施例，凡在本申請技術方案基礎上做的等同變換均落入本發(fā)明的保護范圍。

實施例

本實施例給出一種采煤機搖臂采高視覺測量檢測方法，包括：

分別在采煤機搖臂和機身上安裝方形定位標識，當采煤機的搖臂與機身平行時，通過安裝在采煤機機身上的攝像機對采煤機進行圖像采集，如圖2所示，通過一橫桿將攝像機懸掛在兩個定位標識之間機身的某一位置，使攝像機能同時拍攝到兩個定位標識，搖臂的長度為500mm。

對采集得到的每幀目標圖像進行自適應二值化預處理，處理結果如圖3(a)所示；提取二值化預處理后的液壓支架圖像中的連通分量；利用連通分量的長短軸比和面積信息提取與分割液壓支架圖像中的定位標識，提取后的圖像如圖3(b)；

利用梯度算子計算每個感受野掩模梯度方向，通過梯度方向，對每個感受野方向進行定性判斷，從而分別劃分出定位標識上任一邊緣上分布的感受野細胞，如圖3(c)所示；利用感受野模型，計算定位標識邊緣方向各個感受野的響應值，根據單個感受野內像素點形成的對比邊緣位置與感受野中心距離的關系，確定每個感受野中心到感受野內擬合對比邊緣的距離；

利用帶約束的最小二乘法模型對該邊緣所在直線進行擬合；根據擬合的上邊緣、下邊緣、左邊緣和右邊緣四條直線方程，計算掘進機圖像中定位標識的四個頂點的像素坐標。

利用上述計算公式(1)至(5)計算得到搖臂與機身平行時，兩個定位標識的夾角為1.5413°；

調整采煤機搖臂，當搖臂抬升19.1892°，采高為164.3443mm時，進行圖像采集，重復上述步驟，計算出此時采煤機上兩個定位標識的夾角為20.6979°，考慮到初始夾角為1.5413°，最終得到采煤機搖臂與機身的實際夾角為19.1566°，采高為164.0756mm，此數值與實際數值很接近，因此，本發(fā)明方法能較好的為煤礦井下采煤機搖臂采高測量提供必要的技術支持。