[发明专利]一种激光雷达结合振动信号的智能矿石识别方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于激光成像的人工智能矿石识别方法和装置，涉及光电成像、图像处理和目标检测技术领域，能够利用激光雷达采集的距离回波点云得到矿石的体积特征，利用体积特征弥补单一振动信号识别矿石的缺陷。本发明括如下步骤：矿石从出料口掉落，自由落地到振动信号采集板上，碰撞产生振动信号，采集振动信号，对振动信号进行解调得到冲击特征参量。矿石在撞击所述振动信号采集板后掉落到匀速运动的传送带上；利用激光雷达对矿石进行扫描，获得矿石的距离回波点云数据，对距离回波点云数据进行处理，得到矿石的体积参量。针对冲击特征参量与体积参量进行联合处理后得到联合特征参量，对联合特征参量利用神经网络模型进行矿石种类的识别。

技术领域

本发明涉及光电成像、图像处理和目标检测技术领域，具体涉及一种激光雷达结合振动信号的智能矿石识别方法和装置。

背景技术

在工业领域中，尤其是基于传送带的目标检测与识别领域，物体分割、定位、识别等步骤是必不可少的，但是这些步骤的实现通常建立在没有背景噪声干扰的清晰图像上。对于普通的CCD，在背景较为复杂的时候，用算法去除图像背景噪声往外达不到一个理想的效果，使得物体分割和定位的难度提高，最终导致识别率降低。

现存矿石识别方法的适用性和稳定性较差，对矿石表面洁净程度的要求较高。对于比如煤和矸石这类物理属性相差较大的矿石，当其体积相似时，下落冲击产生的振动信号会有较大差异。近几年国内有部分学者开展了基于振动信号识别矿石的研究，但是由于相关理论的缺失和生产现场的限制，严重制约了基于振动信号识别矿石的工程化进展。

因此目前亟需一种能够弥补单一振动信号识别矿石的缺陷的矿石识别方案。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种激光雷达结合振动信号的智能矿石识别方法和装置，能够利用激光雷达采集的距离回波点云得到矿石的体积特征，利用体积特征弥补单一振动信号识别矿石的缺陷，具有工程化意义。

为达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：

矿石从出料口掉落，自由落地到振动信号采集板上，撞击产生振动信号，采集所述振动信号，对所述振动信号进行解调得到冲击特征参量。

矿石在撞击所述振动信号采集板后掉落到匀速运动的传送带上。

利用激光雷达对矿石进行扫描，获得矿石的距离回波点云数据，对距离回波点云数据进行处理，得到矿石的体积参量。

针对冲击特征参量与体积参量进行联合处理后得到联合特征参量，对联合特征参量利用神经网络模型进行矿石种类的识别。

进一步地，采集振动信号，对振动信号进行解调得到冲击特征参量，具体为：

矿石从出料口掉落，自由落地到振动信号采集板上的过程中的动力学方程为：

其中M为振动信号采集板的结构质量矩阵；C为所述振动信号采集板结构阻尼矩阵；K为所述振动信号采集板的结构刚度矩阵；x(t)为所述振动信号采集板的总体节点位移，且为所述振动信号采集板的速度，为所述振动信号采集板的加速度，t为时间变量；F为载荷矩阵；

在碰撞过程中，碰撞初始时刻为t₁，碰撞时间Δt→0时，碰撞冲量I为：

所述冲击特征参量为矿石和振动信号采集板在碰撞分离时刻的矿石速度增量Δv₂；

Δv₂＝M^-1I+(1+e)v₁

其中v₁为矿石和振动信号采集板在碰撞前矿石的瞬时速度；e为所述振动信号采集板的恢复系数。