一种基于深度信息融合的煤量快速检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度信息融合的煤量快速检测方法，将两Kinect2.0相机并列设置，方向与皮带运输方向垂直，镜头正对皮带上表面，实时获取图像并传入上位机进行处理，具体步骤为：深度摄像头获得两张深度图并与RGB图像融合，RGB摄像头通过双目视差法获得一张深度图，深度图与RGB图像通过图像融合获得高分辨率深度图；采用双边滤波和维纳滤波提高图像质量；采用Prewitt算法和surf算法进行深度图的特征提取与匹配，将对应像素点的深度信息融合，得到最终的深度图；深度图转化成点云图，采用MATLAB的AlphaShape函数和Volume函数计算初始体积；采用EDEM软件进行煤块堆积仿真获取堆积率，将初始体积与堆积率相乘得到最终煤流量体积。本发明专利技术结构简单，误差较小，具有实用价值。值。值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度信息融合的煤量快速检测方法


[0001]本专利技术涉及煤量检测
，具体为一种基于深度信息融合的煤量快速检测方法。

技术介绍

[0002]随着煤炭产业的不断发展，使用带式输送机运输煤炭是其中一项重要环节，输送带的承载能力有限，如果输送带上煤量过多，容易造成输送带断裂、带式输送机电机烧毁，如果输送带上煤量过少，则会降低输送带的运输效率。在运输煤炭的过程中对煤流量进行自动检测有利于企业对生产计划的把控，也有利于带式输送机的输送带保护，根据实时检测到的煤流量大小调控输送带带速，提高运煤效率和输送带的使用寿命。为了生产符合质量要求的焦煤、电煤、锅炉煤，减少结渣、燃料成本和污染气体排放，需要将不同种类的原煤按照比例配合，因此对煤流量检测的准确性有更高的要求。
[0003]目前，通常采用皮带秤检测、激光检测以及传感器检测方法。其中，电子皮带秤在使用时易受到环境条件的影响，稳定性较差，计量精度不高；激光检测设备价格较高，不利于推广使用，而且激光检测探头数量有限，检测大面积的煤流量时误差较大；传感器检测容易误触，耐用性较差。现有的图像检测方法检测装置复杂、安装位置固定、检测精度较差。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种精度高、操作简单、成本低的矿用带式输送机运输煤流量的快速检测方法。
[0005]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于深度信息融合的煤量快速检测方法，该方法步骤如下：
[0006]步骤1，经Kinect2.0相机获取相机所在平面到空载输送带面的深度信息，与输送带面构成规则几何体，根据具体输送带尺寸信息运用几何体体积公式计算得到V1；
[0007]步骤2，在左、右两个Kinect2.0相机中设置不同的红外脉冲频率，获取两组相机所在平面到煤流量表面的深度信息图和RGB图像，采用sdk for kinect分别融合这两组图像，获得两张高分辨率的深度信息图；
[0008]步骤3，经左、右两个Kinect2.0深度相机的RGB摄像头获取一组高分辨率的煤流量表面的视差图，再对视差图进行一系列处理进而获得煤流量表面的深度信息图；
[0009]步骤4，将获取的这三张高分辨率的深度信息图通过关键点对齐并融合对应点上的深度信息获得最终的深度信息图；
[0010]步骤5，将融合后的煤流量表面深度信息图转化为点云图，采用MATLAB的AlphaShape函数和Volume函数计算初始体积计算出煤流量表面到相机所在平面之间构成的体积V2；
[0011]步骤6，将相机所在平面与空载输送带之间构成的体积减去煤流量表面到相机所在平面之间构成的体积，获得煤流量的体积V＝V1‑
V2；
[0012]步骤7，基于EDEM软件仿真获得所运输的煤块堆积率；
[0013]步骤8，将所获得的煤流量体积与煤块堆积率相乘，计算得到最终的煤流量体积kV。
[0014]具体的，所述步骤2中的Kinect2.0相机包括红外投射器、彩色相机和深度相机；其物理尺寸为250mmL
×
70mmW
×
45mmH，深度范围为0.5
‑
4.5m，深度图像的分辨率为512
×
424，RGB图像的分辨率为1920
×
1080，帧率为30FPS，视场角为70
°
H,60
°
V，使用USB3.0接口，可接入ROS驱动。
[0015]具体的，所述深度相机为红外相机。
[0016]具体的，所述深度相机通过TOF飞行时间法获取深度信息。
[0017]具体的，所述步骤3中的处理过程包括:通过双边滤波处理图像噪声和维纳滤波在一定程度上消除由运动产生的伪影。由于两Kinect2.0相机并列设置于同一平面内，两条光轴方向也平行，可以通过视差与深度的关系式得到煤流量表面的深度信息；
[0018][0019]其中，X
R
和X
T
是两个成像点在左右两个像面上距离图像左边缘的距离，f为RGB摄像头的焦距，b为左右两RGB摄像头光心之间的距离，Z为所求深度。
[0020]具体的，所述步骤4中的深度信息图获得方法包括采用Prewitt算法提取图像边缘信息，随后采用surf算法根据图像关键点位置计算变换矩阵，实现对图像的缩放、平移和旋转，进行图像特征的匹配，获得最终的深度信息图；
[0021]将三组深度图像的信息融合，可以对深度信息缺失的像素点进行补充，若有获得多组深度信息的像素点，对其深度信息取平均值。
[0022]具体的，所述步骤7中的煤块堆积率获得方式包括如下步骤：
[0023]S1，随机抽取一部分煤块，获取每块煤块的三维信息，根据不同的形态分别计算煤块的最大和最小外接圆形或矩形，再将其拟合成不同半径的球形颗粒或者不同半径球形颗粒的组合体，并设置煤块的密度，泊松比；
[0024]S2，导入step格式的输送带仿真模型，并设置输送带的密度，泊松比；
[0025]S3，设置碰撞：添加碰撞材料为煤块与煤块，煤块与输送带；
[0026]S4，设置重力加速度，从所运输的原煤中随机抽取一批煤块，获取这批煤块的尺寸信息，按照这批煤块中不同尺寸的煤块数量比例设置颗粒模型的大小和数量，使颗粒模型填满输送带模型；
[0027]S5，将所填的颗粒体积与输送带模型体积的比值设置为此带式输送机所运输的煤块堆积率k。
[0028]本专利技术具有以下有益效果：
[0029]1.本专利技术采用Kinect2.0相机，同时获得深度信息图和RGB图像，实现了无接触检测煤流量体积，解决了同时安装不同功能相机的装置复杂、体积较大和采集的图像信息要互相转换、统一的问题，减少了设备成本和人工成本；
[0030]2.本专利技术通过经由不同方法获得的煤流量深度信息图像的融合，弥补了煤流量深度信息图易出现大面积信息缺失和分辨率较低的问题，提高煤流量体积检测的精确度；采用EDEM仿真软件对煤块堆积进行仿真，可将力、材料特性和其他物理特性添加到EDEM中，大
大增加了仿真的准确性，提高了煤块堆积率的准确性，进一步提高了检测煤流量体积的准确性，有利于生产其他种类的煤时对煤量进行精确配比，有利于企业对生产计划的把控，也有利于带式输送机的输送带保护。
附图说明
[0031]图1是本专利技术中快速监测煤流量体积的流程图；
[0032]图2是本专利技术中Kinect2.0相机进行深度信息图像融合的详细流程图；
[0033]图3是本专利技术中对深度信息图进行图像处理并融合的流程图；
[0034]图4是本专利技术中获得煤块堆积率的流程图；
[0035]图5是本专利技术中EDEM软件对煤块堆积进行仿真的流程图。
具体实施方式
[0036]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度信息融合的煤量快速检测方法，其特征在于：该方法步骤如下：步骤1，经Kinect2.0相机获取相机所在平面到空载输送带面的深度信息，与输送带面构成规则几何体，根据具体输送带尺寸信息运用几何体体积公式计算得到V1；步骤2，在左、右两个Kinect2.0相机中设置不同的红外脉冲频率，获取两组相机所在平面到煤流量表面的深度信息图和RGB图像，采用sdk for kinect分别融合这两组图像，获得两张高分辨率的深度信息图；步骤3，经左、右两个Kinect2.0深度相机的RGB摄像头获取一组高分辨率的煤流量表面的视差图，再对视差图进行一系列处理进而获得煤流量表面的深度信息图；步骤4，将获取的这三张高分辨率的深度信息图通过关键点对齐并融合对应点上的深度信息获得最终的深度信息图；步骤5，将融合后的煤流量表面深度信息图转化为点云图，采用MATLAB的AlphaShape函数和Volume函数计算初始体积计算出煤流量表面到相机所在平面之间构成的体积V2；步骤6，将相机所在平面与空载输送带之间构成的体积减去煤流量表面到相机所在平面之间构成的体积，获得煤流量的体积V＝V1‑
V2；步骤7，基于EDEM软件仿真获得所运输的煤块堆积率；步骤8，将所获得的煤流量体积与煤块堆积率相乘，计算得到最终的煤流量体积kV。2.根据权利要求1所述的一种基于深度信息融合的煤量快速检测方法，其特征在于：所述步骤2中的Kinect2.0相机包括红外投射器、彩色相机和深度相机；其物理尺寸为250mmL
×
70mmW
×
45mmH，深度范围为0.5
‑
4.5m，深度图像的分辨率为512
×
424，RGB图像的分辨率为1920
×
1080，帧率为30FPS，视场角为70
°
H,60
°
V，使用USB3.0接口，可接入ROS驱动。3.根据权利要求2所述的一种基于深度信息融合的煤量快速...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡坤，余晨晨，苏国用，潘泽，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：