[发明专利]基于机器视觉的综采或综掘工作面片帮自动定量识别方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的综采或综掘工作面片帮自动定量识别方法，包括步骤：一、布置用于采集图像的视觉传感器；二、对综采或综掘工作面片帮和标定板图像进行采集；三、图像处理器对步骤二采集的每幅图像分别进行增强；四、图像处理器对步骤三增强得到的图像进行拼接；五、图像处理器对片帮区域实际尺寸进行计算。本发明实施简单有效，无需人工进入片帮现场，对于片帮事故状态评估来说，计算结果较为准确，对后续指导事故处理和煤矿安全生产具有重要的实际意义。

技术领域

本发明属于片帮识别技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的综采或综掘工作面片帮自动定量识别方法。

背景技术

在煤矿开采中，片帮是一种常见的综采或综掘工作面灾害。随着采高的加大，煤壁片帮的概率增大，严重的煤壁片帮对大采高工作面的正常生产产生了很大的影响：煤壁片帮后，造成支架前端至煤壁间的空顶面积扩大，在顶板压力的作用下，容易发生冒顶；因片帮塌落下来的煤往往是大块，给运输造成一定困难；同时，人员在工作面行走或工作时容易被片帮煤砸伤，影响工人的人身安全与生产的正常进行；片帮量过大也会砸到使刮板输送机，引起变形；煤壁片帮后造成空顶距增大，引起端面漏冒，顶板条件逐渐恶劣，进而又导致支架接顶差，若出现支架受力不均的问题，则容易引起支架部件损坏，并一步导致支架与围岩关系恶化。这样的恶性循环使大采高设备无法发挥其生产潜能，也是安全生产的巨大隐患。目前，大部分研究内容都集中于煤岩识别。使用振动信号采集法，通过支持向量机对特征进行训练识别，可对煤岩性质、片帮危害性进行评估。中国矿业大学的徐荣鑫在硕士毕业论文《综采工作面煤壁片帮识别关键技术研究》中利用背景差分法，根据模拟实验对煤壁片帮进行分析，从而评估片帮。但是，目前关于基于机器视觉的片帮自动定量识别方法鲜见报道。

发明内容

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，提供一种基于机器视觉的综采或综掘工作面片帮自动定量识别方法，其实施简单有效，对于片帮事故状态评估来说，计算结果较为准确，对后续指导事故处理、实现煤矿安全生产工作具有重要的实际意义。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于机器视觉的综采或综掘工作面片帮自动定量识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、布置用于采集图像的视觉传感器，具体过程为：

步骤101、在煤矿综采或综掘工作面布置视觉传感器，并使视觉传感器直面片帮被测区域；

步骤102、将印有正方形黑白格的标定板放置于视觉传感器正前方，并使标定板与片帮被测区域平面平行；

步骤二、对综采或综掘工作面片帮和标定板图像进行采集：启动视觉传感器，对综采或综掘工作面片帮被测区域的片帮图像进行周期性采集，并将标定板拍到同一图像中，得到多幅片帮和标定板图像；

步骤三、图像处理器对步骤二采集的每幅图像分别进行增强，其中，对一幅图像进行增强的具体过程为：

步骤301、图像处理器将步骤二采集得的图像转换为灰度图像；

步骤302、图像处理器将步骤301处理得到的灰度图像转换为双精度型图像；

步骤303、图像处理器根据公式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304、图像处理器比较步骤403得到的图像s的能量K与步骤301采集到的图像的能量J，当K-J0时，执行步骤四；否则，改变c的取值，重新执行步骤303和步骤304；

步骤四、图像处理器对步骤三增强得到的图像进行拼接，具体过程为：在每个综采设备或综掘设备移动步距内，图像处理器都将步骤三增强得到的图像进行拼接，得到一幅包含了片帮被测区域片帮信息的图像；当综采设备或综掘设备继续移动时，就得到多幅包含了片帮被测区域片帮信息的图像；