[发明专利]基于labview的竖井激光导向偏差计算方法及导向装置

权利要求书

1.一种基于labview的竖井激光导向偏差计算方法，其特征在于，步骤如下：

S1，采集标定图像；

S2，对标定图像进行预处理并得到标定图像中激光点A和激光点B的像素点坐标；

S3，根据激光点A和激光点B建立三维坐标系，并将激光点A和激光点B的像素坐标转为到三维坐标系中；

以激光点A和激光点B的中心O为原点，以激光点A和激光点B所在直线为X轴，以过原点O并垂直X轴的直线为Y轴，以过原点O并垂直X轴和Y轴的直线为Z轴；

S4，采集定位图像；

S5，对定位图像进行预处理并得到激光点A′和激光点B′的坐标；

S6，根据标定图像中激光点A和激光点B以及定位图像中的激光点激光点A′和激光点B′，得到定位图像在Z轴的旋转角γ；

S7，根据倾角仪得到定位图像的X轴偏转角度α和Y轴偏转角度β；

S8，计算竖井掘进机的掘进偏差,所述掘进偏差包括X轴方向的掘进偏差Δx和Y轴方向的掘进偏差Δy。

2.根据权利要求1所述的基于labview的竖井激光导向偏差计算方法，其特征在于，在步骤S2中，具体步骤如下：S2.1，对标定图像亮度、对比度进行伽玛校正得到矫正的标定图像；

S2.2，对矫正的标定图像利用最大类间算法进行阈值分割；

S2.2.1，给定标定图像的分割阈值T；

S2.2.2，将标定图像分割为区域C₀和区域C₁，所述区域C₀由灰度值[0，T-1]的像素组成,区域C₁由灰度值[T，L-1]的像素组成；

S2.2.3，计算区域C₀的概率P₀；

其中，i为标定图像中灰度值，n_i为标定图像中灰度值i的像素数，p_i为灰度值i的概率；N为标定图像的总像素数；L-1为标定图像中灰度值上限；

S2.2.4，计算区域C₀的平均灰度μ₀；

S2.2.5，计算区域C₁的概率P₁；

S2.2.6，计算区域C₁的平均灰度μ₁；

其中，μ为标定图像的平均灰度，

S2.2.7，计算标定图像的平均灰度μ：

S2.2.8，计算区域C₀和区域C₁的灰度方差σ_B；

σ_B²＝P₀(μ₀-μ)²+P₁(μ₁-μ)²＝P₀P₁(μ₀-μ₁)²；

S2.2.9，改变阈值T，重复步骤S2.2.2-S2.2.8，直至得到标定图像中每个灰度值对应的灰度方差；

S2.2.10，选择灰度方差最大对应的阈值T作为最佳分割阈值，并选择最佳分割阈值对应的分割图像；

S2.2.11，根据步骤S2.2.10得到标定图像中激光点A周围系列像素坐标值(x_1i,y_1i),i＝0,......,n；x_1i＝0-255；y_1i＝0-255；激光点B周围系列像素坐标值(x_2i,y_2i)，i＝0,......,n；x_2i＝0-255；y_2i＝0-255；

S2.3，对分割后的标定图像利用二位卷积算法进行边缘的优化，去除分割图像中激光点的边缘无效点，得到激光点A有效的周围系列像素坐标值(x′_1i,y′_1i)和激光点B有效的周围系列像素坐标值(x′_2i,y′_2i)；

S2.4，对激光点A有效的周围系列像素坐标值(x′_1i,y′_1i)用最小二乘法进行曲线拟合，得到拟合曲线对激光点B有效的周围系列像素坐标值(x′_2i,y′_2i)用最小二乘法进行曲线拟合，得到拟合曲线

拟合曲线的限定条件是拟合误差的平方和最小：

拟合曲线的限定条件是拟合误差的平方和最小：

S2.5，确定激光点A和激光点B的像素点坐标；

S2.5.1，根据步骤S2.4分别得到拟合曲线中最左侧像素点坐标值、最右侧像素点坐标值、最上侧像素点坐标值以及最下侧像素点坐标值和拟合曲线中最左侧像素点坐标值、最右侧像素点坐标值、最上侧像素点坐标值以及最下侧像素点坐标值；

S2.5.2，根据步骤S2.5.1得到的拟合曲线的四个像素坐标值，得到两条直线，两直线的交点坐标就是激光点A的像素坐标；根据拟合曲线的四个像素坐标值，得到另外两条直线，两直线的交点坐标就是激光点B的像素坐标。