System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法技术_技高网

一种煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法技术

技术编号:40308679 阅读:7 留言:0更新日期:2024-02-07 20:52
本发明专利技术公开了一种煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,在刮板运输机上放置多个等宽且平滑的反光条,通过摄像机进行多视角的图像采集,得到多幅刮板输送机图像I(x);对采集到的多幅刮板输送机图像I(x)进行预处理,得到图像f(I);提取图像f(I)中工作面区域的特征角点,并得到特征图像f′(I);通过对图像进行图像预处理和特征提取,能够有效地提取工作面的视觉信息,通过视觉信息分析工作面图像中的直线特征,可以准确测量工作面的直线度。这种方法避免了传统直线度检测中需要接触式测量工具和复杂的传感器装置,实现了非接触式、自动化的直线度检测,大大提高了检测效率和准确性,解决了现有技术中直线度检测仪器易损坏且检测方法繁杂的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于矿用设备运行状态监测领域,涉及直线度检测方法,具体是一种煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法


技术介绍

1、刮板输送机在井下综采工作面中具有重要作用,不仅作为采煤机的运行轨道和液压支架的支撑点,还负责煤炭的运输。因此,刮板输送机的直线度对于煤矿井下的安全高效开采至关重要。常采用倾角传感器、位移传感器或惯导传感器测量;其中倾角传感器对容易受到加速度的影响,位移传感器由于是接触式测量传感器容易损坏,而惯导传感器由于累积误差不能单独使用,与其他传感器融合使用时其系统比较复杂成本较高。


技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足,本专利技术的目的在于,提供一种煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,以解决现有技术中直线度检测仪器易损坏且检测方法繁杂的技术问题。

2、为了解决上述技术问题,本专利技术采用如下技术方案予以实现:

3、一种煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,具体包括以下步骤:

4、步骤一,在刮板运输机上放置多个等宽且平滑的反光条,通过摄像机进行多视角的图像采集,得到多幅刮板输送机图像i(x);

5、步骤二,对采集到的多幅刮板输送机图像i(x)进行预处理,得到图像f(i);

6、步骤三,提取图像f(i)中工作面区域的特征角点,并得到特征图像f′(i);

7、步骤四,判断任意两张特征图像f′(i)的特征角点是否相似,若是,则进行图像融合处理和去缝处理,得到一幅大场景图像;

8、步骤五,检测大场景图像上的反光条的位置,并通过最小二乘法进行拟合,根据拟合得到的曲线检验刮板运输机的直线度。

9、本专利技术还包括以下技术特征:

10、所述的步骤二具体包括以下子步骤:

11、步骤2.1,采用图像去雾算法对步骤一采集得到的多幅刮板输送机图像i(x)分别进行处理,得到去雾后的刮板输送机图像j(x);

12、

13、其中:

14、a表示大气光照;

15、t(x)表示雾的透射率;

16、t0为透射率下界;

17、max(t(x),t0)为最大雾值;

18、步骤2.2,采用去噪算法对步骤2.1得到的去雾后的刮板输送机图像j(x)进行去噪处理;

19、步骤2.3,对经过步骤2.2得到的图像依次进行gamma矫正和对比度拉伸函数的图像处理,得到图像f(i)。

20、所述的步骤三中,通过fast算法中的极亮暗点判断和非极大值抑制处理来提取特征角点;

21、所述的步骤四具体包括以下子步骤:

22、步骤4.1,使用ransac算法对特征图像f′(i)进行外点剔除;

23、步骤4.2,使用欧氏距离计算方法计算经过步骤4.1得到的任意两幅特征图像中特征角点之间的相似度,得到对应特征点之间的相对位置;

24、步骤4.3,根据得到的相对位置,将两幅图像的坐标统一在同一坐标系中,并对齐;

25、步骤4.4,将两幅对齐后的图像进行平均融合,得到大场景图像。

26、所述的步骤五具体包括以下子步骤:

27、步骤5.1,对大场景图像进行灰度化处理;

28、步骤5.2,通过自适应阈值对步骤5.1得到大场景图像进行二值化处理;

29、步骤5.3,利用opencv对步骤5.2得到的大场景图像进行开运算与闭运算处理;

30、步骤5.4,对步骤5.3得到的大场景图像进行轮廓提取,得到多个图像轮廓;

31、所述的图像轮廓是一组连续的像素点形成的封闭曲线,用于表示图像中反光条的边界;

32、步骤5.5,根据findcontours函数对每个图像轮廓进行计算,得到每个图像轮廓的中心点坐标;

33、步骤5.6,最小二乘法拟合步骤5.5得到的所有图像轮廓的中心点坐标,得到拟合后的曲线,根据拟合得到的曲线检验刮板运输机的直线度。

34、本专利技术与现有技术相比,有益的技术效果是:

35、(ⅰ)本专利技术通过对图像进行图像预处理和特征提取,能够有效地提取工作面的视觉信息,通过视觉信息分析工作面图像中的直线特征,可以准确测量工作面的直线度。这种方法避免了传统直线度检测中需要接触式测量工具和复杂的传感器装置,实现了非接触式、自动化的直线度检测,大大提高了检测效率和准确性,解决了现有技术中直线度检测仪器易损坏且检测方法繁杂的技术问题。

36、(ⅱ)本专利技术为煤矿井下刮板输送机的自动调制和综采工作面的自动化智能化提供了必要的技术支持。通过实时监测工作面的直线度,可以及时发现和纠正工作面的偏差,保障工作面的安全运行,这不仅减少了人员的劳动强度,还提高了工作面的生产效率和质量。

37、(ⅲ)通过对图像进行预处理,例如去噪、滤波等,可以增强图像的质量和对比度,提取出关键的特征信息。

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【技术保护点】

1.一种煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,其特征在于,具体包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,其特征在于,所述的步骤二具体包括以下子步骤:

3.如权利要求1所述的煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,其特征在于,所述的步骤三中,通过FAST算法中的极亮暗点判断和非极大值抑制处理来提取特征角点。

4.如权利要求1所述的煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,其特征在于,所述的步骤四具体包括以下子步骤:

5.如权利要求1所述的煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,其特征在于,所述的步骤五具体包括以下子步骤:

【技术特征摘要】

1.一种煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,其特征在于,具体包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,其特征在于,所述的步骤二具体包括以下子步骤:

3.如权利要求1所述的煤矿综采工作面的刮板输送机直线度检测方法,其特征在于,所述的步骤三中,通...

【专利技术属性】
技术研发人员:张旭辉杨文娟张冉田琛辉冀洋朱乐
申请(专利权)人:西安科技大学
类型:发明
国别省市:

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