一种基于面结构光的堆煤检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于面结构光的堆煤检测方法，属于煤矿运输监测技术领域。一种基于面结构光的堆煤检测方法，该方法包括以下步骤：S1：彩色相机采集可见光下目标的彩色图像；投影仪、红外相机和深度处理器采集目标的深度图或者点云数据；深度图是目标任意像素到红外相机的距离；点云数据是以相机为原点，目标的任意像素相对于相机的三维空间坐标集，深度图与点云数据是一一映射；重建点云数据剖分；S2：运用统计方法判断是否发生堆煤。本发明专利技术基于计算机视觉技术判别带式输送机的堆煤故障情况，实现堆煤故障及时检测并报警。现堆煤故障及时检测并报警。现堆煤故障及时检测并报警。

【技术实现步骤摘要】
一种基于面结构光的堆煤检测方法


[0001]本专利技术属于煤矿运输监测
，涉及一种基于面结构光的堆煤检测方法。

技术介绍

[0002]带式输送机是煤矿生产过程中的主要运输设备，具有运输距离远、低能耗、高效率等优点。但堆煤故障是带式输送机的常见故障之一，堆煤故障的主要表现是煤炭因输送不及时而堆积在输送带或者煤仓处，使得煤炭高度大于正常煤位时。堆煤产生的主要原因是：
[0003]1.在输送机机头处，前一部输送机停止运转，后一部输送机持续运行；
[0004]2.大块异物、煤料等堵塞落煤桶或者溜煤眼等。当堆煤发生时，必须停止运输并及时处理，否则煤炭将淹没输送机机头，造成巷道阻塞，引起瓦斯超限；还会造成输送带打滑，引起火灾等严重安全生产事故。
[0005]面结构光技术是一种快速、高精度、无接触的深度感知技术，也能用于物体的三维曲面重建，广泛应用于文物考古、工业生产、卫生医疗等行业。其原理类似于三角测距，精度高且成本远低于激光雷达。
[0006]专利CN110053943(一种人工智能视频识别皮带堆煤的监测方法)、专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于面结构光的堆煤检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：彩色相机采集可见光下目标的彩色图像；投影仪、红外相机和深度处理器采集目标的深度图或者点云数据；深度图是目标任意像素到红外相机的距离；点云数据是以相机为原点，目标的任意像素相对于相机的三维空间坐标集，深度图与点云数据是一一映射；设深度图为D(i，j)，点云数据为(x
ij
，y
ij
，D(i，j))，设X
ij
＝(x
ij
，y
ij
)，i∈[0，h)，j∈[0，w)，h是深度图高，w是深度图宽；重建点云数据剖分；S2：运用统计方法判断是否发生堆煤，设C元素个数为n＝|C|，(Y
i0
，Y
i1
，Y
i2
)∈C，0≤i＜n，(Y
i0
，Y
i1
，Y
i2
)表示一个三角形的三个顶点；|C|＝|Z|，(z
i0
，z
i1
，z
i2
)∈Z表示深度，且与(Y
i0
，Y
i1
，Y
i2
)一一对应。2.根据权利要求1所述的一种基于面结构光的堆煤检测方法，其特征在于：所述S1具体为：S11：初始化三角形集合三角形的深度集合S12：遍历所有i∈[0，h)，j∈[0，w)；当||X
ij
‑
X
(i+1)(j+1)
||＞||X
(i+1)j
‑
X
i(j+1)
||时，进入S13；否则进入S14；S13：四边形X
ij
X
(i+1)j
X
i(j+1)
X
(i+1)(j+1)
剖分为两个三角形X
ij
X
(i+1)j
X
i(j+1)
和X
(i+1)(j+1)
X
(i+1)j
X
i(j+1)
，更新三角形集合：C＝C∪{X
ij
X
(i+1)j
X
i(j+1)
}∪{X
(i+...

【专利技术属性】
技术研发人员：游磊，朱兴林，向兆军，黄春，陈雨，孙柳军，罗明华，李一文，方崇全，周斌，刘晏驰，秦伟，饶俊宏，佘影，张海峰，张先锋，
申请(专利权)人：中煤科工集团重庆研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：