[发明专利]基于图像识别的井下煤流量检测方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的井下煤流量检测方法，包括：获得运载过程中的皮带运输机上的煤物料的视频流；从所述视频流中分别获取特定时间间隔的第一图像帧和第二图像帧；根据所述第一图像帧和所述第二图像帧在预设的皮带检测区域内对应位置处像素点之间的灰度差值，得到灰度差分图像；对所述灰度差分图像进行分析获得像素的分布特征，依据所述像素的分布特征对图像进行分割，确定煤物料边界；依据煤物料边界估算煤流量。本发明提供的基于图像识别的井下煤流量检测方法，以小波分析、神经网络或两者结合的算法，可以实现煤流边界的快速识别，通过实验和标定后，也能成为带式输送机输煤量的估算的有效方法。

技术领域

本发明涉及一种生产监控方法，特别是一种基于图像识别的井下煤流量检测方法。

背景技术

目前，对于煤矿井下的环境的采煤输送主要依靠皮带运输完成。由于矿用卡车的转运路线较长，因而造成同一时间段内运输量极不均匀，导致原煤带式输送机在负载较轻或无负载的状态下运行时间较长，不仅造成额外转速和空载状态下运行的电能浪费，而且也使带式输送机传动系统、转动部件、胶带形成无效磨损，缩短了设备使用寿命，现有运行方式胶带机空转率高、生产效率低，电能消耗大。传统的做法是使用变频器来驱动煤炭运输皮带机运行，可以通过变频器控制皮带驱动电机的运行速度，实现皮带机带速的调节，但是由于控制系统的不完善，目前大多数场合没有充分发挥皮带机带速可调的特性，也未体现出变频器驱动与其他驱动方式的差异化和优越性。同时，由于煤矿的特殊生产条件，使得带皮带机的运煤量是不均匀的，若皮带机一直保持高速运行，对于机械传动系统会造成较为严重的影响，电能消耗也比低速运行时大得多。

由此可以看出，目前现有技术中针对井下煤流量的检测方法，虽然可以在一定程度上起到调节的作用，但仍然存在缺陷，需要改进。

发明内容

鉴于现有技术存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种基于图像识别的井下煤流量检测方法。

为了实现上述目的，本发明实施例提供的一种基于图像识别的井下煤流量检测方法，包括：

获得运载过程中的皮带运输机上的煤物料的视频流；

从所述视频流中分别获取特定时间间隔的第一图像帧和第二图像帧；

根据所述第一图像帧和所述第二图像帧在预设的皮带检测区域内对应位置处像素点之间的灰度差值，得到灰度差分图像；

对所述灰度差分图像进行分析获得像素的分布特征，依据所述像素的分布特征对图像进行分割，确定煤物料边界；

依据煤物料边界估算煤流量。

上述方法中，优选地，基于小波变换对所述第一图像帧和所述第二图像帧进行分析，获得图像特征，依据所述图像特征确定煤物料边界。

上述方法中，优选地，基于神经网络算法对所述第一图像帧和所述第二图像帧进行分析，获得分类结果，依据所述分类结果确定煤物料边界。

上述方法中，优选地，在获得运载过程中的皮带运输机上的煤物料的视频流时，形成独立的两路视频流，两路所述视频流在提取图像帧时分别对应形成左眼图像帧和右眼图像帧。

上述方法中，优选地，还包括：

对所述第一图像帧和所述第二图像帧进行预处理，其中，所述预处理包括：

将所述第一图像帧和所述第二图像帧转化为灰度图像；

进行直方图均衡化处理和/或进行中值滤波以消除图像中的部分噪声。

上述方法中，优选地，所述从所述视频流中分别获取第一图像帧和第二图像帧，包括：

以预设帧数为间隔，从所述视频流中抽取所述第一图像帧和所述第二图像帧。