一种基于区间收敛的料仓料位检测方法技术

本发明专利技术是一种基于数字相机、辅助照明设备，采用图像处理方式的对料仓料位进行连续检测的方法。本发明专利技术通过两次分档的方式拍摄图像，针对图像特点进行图像的预处理，计算处理后图像的图像熵，一次分档(粗分档)图像经过处理分析后得到逼近区间，在区间内二次分档(细分档)拍摄图像，计算预处理后图像的图像熵，选出适合的图像进行图像料位线检测，得到料位线，计算后得到料仓料位值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及料仓料位的检测。本专利技术具体涉及使用数字相机拍摄图像并进行图像 处理的方式进行料仓料位的非接触式动态检测。
技术介绍
料仓料位检测是安全生产的重要措施。多年来人们采用各种方法对料仓料位进行 检测。常用的检测方法有重锤式、电极式、电容式、机杆式、称重式、回转翼轮式、雷达式、超 声波式、激光式、核子式等。其中重锤式、电极式、电容式、机杆式、称重式和回转翼轮式属于 接触式测量方法，其余的为非接触式测量方法。可以进行极限位置测量的方法有重锤式、 电极式、核子式和激光式。可进行料位连续测量的方法有雷达式、超声波式、机杆式、称重 式、核子式、激光式等。采用图像处理的方式进行深度测量应用广泛。目前采用的多是采用数字相机 自动对焦，直接拍摄图像，然后经过图像处理进行深度、高度测量，具体见专利公开号为 CN1378086的专利技术专利。然而，针对于固体物料料仓，由于图像拍摄环境特别恶劣，拍摄的图 像存在以下特点(1)料仓粉尘浓度大、湿度大、照度低、拍摄图像质量差，并且相机难以实现自动聚焦ο(2)料仓中照度波动频繁，例如煤矿井下大型设备很多，电网扰动大，造成照度波动。(3)针对于一些特殊场合，例如煤矿井下煤仓，由于防爆要求，设备及照明功率应尽量小。因此，由于特殊的图像环境，采用普通的图像处理方式进行深度测量的方法既难 以满足料仓料位测量的实时性、可靠性的要求，也难以实现长期、稳定的检测。专利公开号为CN101270981是一种基于机器视觉的料位测量方法与装置，提出了 针对煤矿井下料仓的料位检测方法，然而这种方法可靠性难以保证，实际应用效果不佳。技术问题由于料仓的图像环境特殊，采用目前已有的方式，具有以下问题(1)数字相机难以自动对焦、拍得可靠的图像；(2)根据此类图像进行料位测量的方法可靠度、精度低；(3)由于料仓是一个封闭、半封闭的环境，设备运行情况的监控和校验困难，没有 一个基于检测系统的可靠度的自检机制，系统可靠性无法得到保证，难以实际应用。本专利技术采用使用数字相机拍摄图像并进行图像处理的方式进行料仓料位的非接 触式动态检测，针对于料仓环境提出了采用计算特征纹理图像熵以及采用PCNN进行料位 计算的方法，检测中图像拍摄采用两次分档的方法，具有以下优点(1)采用计算特征纹理图像熵以及采用PCNN进行料位计算的方法降低了对图像 质量的要求，增强了对料仓恶劣的图像环境的适应能力；(2)检测中图像拍摄采用两次分档的方法，增加了料位检测的实时性与可靠性。
技术实现思路
本专利技术由数字相机、辅助照明、图像处理三部分组成。数字相机数字相机应安装在料仓的顶部，避开料仓下料口及相关下料口的设施、以免被阻 挡拍摄角度(数字相机布置如图1所示)。数字相机系统应包含一个透明密封罩，一个密封 罩的除尘装置及各自的固定装置。数字相机相关参数根据料仓尺寸及辅助照明强度选择。辅助照明辅助照明采用一组射灯、其中一个邻近数字相机设置，其余呈等分角度设置于煤 仓仓壁圆周上。光源采用单色光源，选择波长较长的红光或红外光源。根据煤仓的实际尺 寸及环境选择光源功率及射灯数量(辅助照明布置如图2所示)。辅助照明主要针对例如煤矿井下煤仓这一类图像环境特别恶劣的料仓的图像特 点设计，料仓图像成像有两个主要难点，一是受生产条件约束，料仓环境存在粉尘浓度大、 湿度大的特点，造成照度衰减很快，且泛光不足；二是出于安全考虑，照明功率应尽量低。采 用多角度照明设计，能有效克服以上困难。图像处理包括(1)对图像进行预处理后分别计算每幅图像的图像熵的方法图像熵处理流程图如图3所示。图像熵计算方法(a)对图像进行灰度拉伸由于这里图像处理的目的是进行料位检测，所以可以采用灰度图像。灰度级采用 8位灰度阶。由于料仓图像灰度往往分布不均衡，所以一般都要预先作灰度拉伸。方法如下当灰度是离散值时，频数近似代替概率值，即pr (rk) = nk/n 0 ^ rk ^ 1 k = 0,1, ......，1-1 ；式中1是灰度级的总数目，PJrk)是取第k级灰度值的概率，nk是图像中出现第 k级灰度的次数，η是图像中像素总数。s^r^ljLo^=Zjk=O Pr (γ,)ο1 k = 0,1,……，1-1;(b)对图像进行微分运算记一幅图像为X(l，j)，微分后的图像记为Y(l，j)。则Y(l, j) = X(l, j)；Y(l, j) = X (1，j) -X (i-1，j)，(i > 1);在图像中主要包含两部分区域，以仓壁为主体的上部和以物料表面为主体的下 部，其中以物料表面为主体的下部由于光线反射的不规则，呈现亮、暗小区域混合而成，计 算后得到的图像Y中，以仓壁为主体的上部灰度值趋近0值，以物料表面为主体的下部则得 到亮、暗小区域的边界，其中这一部分将作为信息熵计算的主体。(c)对图像进行二值分割为了进一步清晰微分后的图像，选取一个阈值将图像背景与得到的小区域边界进 行二值分割。得到图像z(i，j)；(d)计算二值图像的信息熵图像熵H(P) =H(P) = -P1InP1-P0InP0 ；其中P1, P。，分别表示Z为1，0时的概率。(2)料位边沿计算得到料位值的计算方法对于选取的P幅图像，首先，将料位边沿与各自对应的料位刻度图像对比， 得到一组P个料位值L1G = 1，...，P)，然后由下面的公式得到实际料位值L :L = (L1+L2+. · · +Lp)/ρ。料位刻度图像获得方法将深度为h的料仓以绝对误差值Ah为间隔划分为w份， w = h/ Δ h，对应w个档位，相机镜头焦距对应物距从第1个档位开始，顺序至第w个档位， 按照下述方法进行拍摄相机镜头焦距对应物距为第S个细分档位时(S = 1,2,…，w)，在内空的料仓仓壁上设置标尺，将标尺逐次设置于(S-t* Δ h)、(S- (t-1) * Δ t!).....(S-Ah),S、(S+Ah).....(S+(t-l)*At!)、(S+t*Ah)处，分别拍摄图像，得到一组(2t+l)幅图像，将此组图像进行图像处理后可得到对应于第S个细分档位的料位刻度图像；按照上述方法可 以得到整个料仓共w个细分档位的料位刻度图像，形成全料仓的料位刻度图像组。基于区间收敛的料仓料位检测方法，包括以下几个步骤(1)划分粗分档将深度为h的料仓粗分为N等份(粗分档)，按照物距对应划分的档位，采用程序 控制方式调节数字相机镜头焦距拍摄图像，得到对应划分档位的一组N幅图像；(2)确定收敛区间对图像进行预处理后分别计算每幅图像的图像熵，选择熵值较大的K幅图像(1 < K < N)，记这K幅图像对应的档位中最小的档位为Ni，最大的档位为Nj，则确定了一个收 敛区间细分为M等份(细分档)，按照物距对应划分的档位，采用程序控 制方式调节数字相机镜头焦距拍摄图像，得到对应划分档位的一组M幅图像；(4)边沿检测并计算料位值对图像进行预处理后分别计算每幅图像的图像熵，选取熵值较大的P幅图像，采 用料位边沿检测算法计算得到料位边沿，并计算得到料位值。粗分档N、细分档M的选取方法细分档位根据料仓料位检测的绝对误差值要求设置，即取细分档的档位间距等于 绝对误差值；粗分档根据料仓料位检测的满量程实际距离及对于检测的速度要求设置，粗 分档档位间距本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于区间收敛的料仓料位检测方法，其特征在于：将深度为ｈ的料仓粗分为Ｎ等份（粗分档），按照物距对应划分的档位，采用程序控制方式调节数字相机镜头焦距拍摄图像，得到对应划分档位的一组Ｎ幅图像，对图像进行预处理后分别计算每幅图像的图像熵，选择熵值较大的Ｋ幅图像（１＜Ｋ＜Ｎ），记这Ｋ幅图像对应的档位中最小的档位为Ｎｉ，最大的档位为Ｎｊ，则确定了一个收敛区间［Ｎｉ，Ｎｊ］；将区间［Ｎｉ，Ｎｊ］细分为Ｍ等份（细分档），按照物距对应划分的档位，采用程序控制方式调节数字相机镜头焦距拍摄图像，得到对应划分档位的一组Ｍ幅图像，对图像进行预处理后分别计算每幅图像的图像熵，选取熵值较大的Ｐ幅图像，采用料位边沿检测算法计算得到料位边沿，并计算得到料位值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙继平，赵春鹏，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：11