靳海軍 黃國坤 趙利輝
(1.神華北電勝利能源有限公司露天礦機電管理部,內(nèi)蒙古錫林浩特026015;2.北京中礦華沃科技股份有限公司,北京100083)
目前,露天礦現(xiàn)場的主要開采工藝還是以穿、爆、采、運為主要的工作形態(tài)。就大型土方、礦石載運工藝來說,電鏟裝載為應(yīng)用最多的裝載方式,而磨損和丟失的電鏟鏟齒也成為電鏟使用過程中的“易損件”。電鏟鏟齒一旦進入后續(xù)生產(chǎn)流程,將給破碎機和皮帶運輸設(shè)備帶來災(zāi)難性損壞,給企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟損失。然而在實際的礦業(yè)生產(chǎn)中,電鏟鏟齒脫落丟失的現(xiàn)象時有發(fā)生,且不易被及時發(fā)現(xiàn),這樣脫落的鏟齒就極有可能混入礦石中,并與之一起進入破碎機,進而對破碎機以及皮帶運輸設(shè)備造成極大的損害。
本文介紹的電鏟鏟齒缺失智能監(jiān)控系統(tǒng)采用AI視覺圖像標定和智能分析技術(shù),當鏟齒或銷子脫落時能及時報警,避免上述情況的發(fā)生。
(1)本系統(tǒng)通過高清紅外攝像機配合近激光紅外補光裝置,實時采集電鏟鏟齒的圖像信息,圖像信息傳輸?shù)诫婄P駕駛室內(nèi)的嵌入式工控機上,通過AI視覺圖像標定和智能分析技術(shù),識別視頻流圖像中鏟齒以及銷子的特征,判斷銷子或鏟齒是否丟失,一旦發(fā)現(xiàn)鏟齒或銷子丟失立即自動報警提示,輔助提醒司機監(jiān)控鏟齒狀態(tài)。
(2)本系統(tǒng)利用露天礦車現(xiàn)有的卡車防撞預(yù)警系統(tǒng)無線RF433M網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)電鏟與卡車之間的信息傳輸,當系統(tǒng)檢測到鏟齒丟失或銷子丟失時,立刻通過無線RF433M網(wǎng)絡(luò)向?qū)?yīng)的卡車進行報警,防止卡車司機將帶有銷子或者鏟齒的礦料運走,對鏟齒或銷子的尋找造成困難,同時避免銷子或鏟齒進入破碎工藝中對破碎機造成損害。
(1)車載高速嵌入式Linux工控機:安裝在電鏟駕駛室里,為顯示終端。
(2)高清攝像機:安裝在鏟臂轉(zhuǎn)輪下方,可以以俯拍的角度拍攝鏟斗以及鏟齒全貌。
(3)語音報警器:設(shè)置在電鏟和卡車中,當系統(tǒng)檢測到鏟齒或銷子丟失后,所有的語音報警器均報警。
2.2.1 鏟齒丟失監(jiān)測及報警的整體思路
圖1所示為攝像機拍攝到的鏟齒圖像,圖中鏟齒顯示為較為明亮的白色,背景、鏟齒上的凹槽和孔等反光能力較差的呈現(xiàn)為較暗的黑色,如圖1中鏟齒上端的黑色矩形部分是鏟齒齒牙前端表面上的凹槽,鏟齒下端的面積較小的黑色矩形部分為容納銷子的孔,銷子位于該黑色矩形部分下端,呈較為明亮的白色,且所有銷子大致處在同一水平線上,所有鏟齒的端部也大致處于同一水平線。假設(shè)有銷子丟失,則該銷子孔的面積會明顯大于其他銷子孔的面積。基于此,本系統(tǒng)主要針對以下3種較為典型的情況進行監(jiān)測:
(1)銷子丟失;
(2)鏟齒整個掉落;
(3)鏟齒部分斷裂或磨損導(dǎo)致長度不達標。
圖1 攝像機拍攝到的鏟齒圖像
2.2.2 通過圖像識別監(jiān)測銷子丟失的具體方法
(1)基于接收到的鏟齒圖像建立平面直角坐標系。圖1是攝像機采集到的未處理的初始圖像,根據(jù)該圖像建立直角坐標系。
(2)灰度增強處理?;叶仍鰪娞幚砜梢蕴岣邎D像的對比度,提高圖像質(zhì)量,使圖像的顯示效果更加清晰。
(3)均值二值化圖像處理。圖像二值化是將圖像上的像素點的灰度值設(shè)置為0或255,將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果的過程。這可以使圖像中的數(shù)據(jù)大量減少,從而凸顯出目標的輪廓[1-3]。
(4)開運算和閉運算。開運算是一個基于幾何運算的濾波器,是指先進行腐蝕運算再進行膨脹運算,其效果是能夠去除孤立的小點、毛刺和小橋;閉運算通過填充圖像的凹角來濾波圖像,是指先進行膨脹運算,再進行腐蝕運算,其效果是能夠填平小孔,彌合小裂隙,總的圖像位置和形狀不變。
(5)Sobel邊緣檢測。Sobel算子用了一個3×3的濾波器對圖像進行濾波,從而得到梯度圖像,然后將梯度圖像中較亮的那一部分提取出來,即為簡單的邊緣部分。Sobel邊緣檢測通常帶有方向性,可以只檢測豎直邊緣或垂直邊緣或都檢測[4-6]。
經(jīng)過Sobel邊緣檢測后的圖像簡圖如圖2所示。
圖2 經(jīng)過Sobel邊緣檢測后的圖像簡圖
(6)分析所標志的閉合區(qū)域并計算。經(jīng)過上述步驟后,可以在坐標系中得到一些閉合的區(qū)域,根據(jù)其橫縱坐標計算每一個閉合區(qū)域的面積,在得到的閉合區(qū)域面積數(shù)據(jù)中,選擇兩個或兩個以上面積相同、y軸坐標相同且y軸坐標最小的數(shù)據(jù),將該組數(shù)據(jù)所對應(yīng)的閉合區(qū)域判定為銷子孔區(qū)域。在不發(fā)生銷子丟失的情況下,每個鏟齒上銷子孔區(qū)域的面積應(yīng)該是相同的,故逐個對比每個銷子孔區(qū)域的面積與其他所有銷子孔區(qū)域的面積,即可判斷是否有銷子丟失,具體過程如下:
在圖2中,經(jīng)過以上6個步驟可得出閉合的區(qū)域a、b、c、d、e,以其中a區(qū)域為例,其端點坐標分別為:(ax1,ay1)(ax1,ay2)(ax2,ay1)(ax2,ay2),那么區(qū)域a的面積為:
同理,可得出區(qū)域b面積:
區(qū)域c面積:
區(qū)域d面積:
區(qū)域e面積:
將區(qū)域a的面積依次與其他區(qū)域的面積相除計算比值,最終得出5個比值數(shù)據(jù),根據(jù)比值數(shù)值的大小判斷是否發(fā)送銷子丟失信號,判斷基準取決于銷子孔和銷子橫截面的面積比。本系統(tǒng)中銷子橫截面的面積大約占整個銷子孔的1/2,因此當所得出的5個比值數(shù)據(jù)均接近于1時,證明沒有發(fā)生銷子丟失的現(xiàn)象;當4個比值數(shù)據(jù)中出現(xiàn)接近1/2或者2的數(shù)字時,則可以判斷有銷子丟失,此時先發(fā)出預(yù)警信息,等攝像機采集新的圖像再進行一次圖像識別分析,若仍然判定銷子丟失,則發(fā)出報警信息。
2.2.3 通過圖像識別監(jiān)測鏟齒丟失的方法
(1)基于接收到的鏟齒圖像建立坐標系;
(2)灰度增強處理;
(3)均值二值化圖像處理;
(4)開運算和閉運算;
(5)Sobel邊緣檢測和鏟齒標定。
按照2.2.2小節(jié)中的步驟,識別出圖中的所有銷子孔區(qū)域,每個銷子孔區(qū)域的中心線均對應(yīng)一個x軸坐標,電鏟鏟齒的數(shù)量是已知的,故根據(jù)電鏟的具體規(guī)格,將電鏟正常的鏟齒基準數(shù)量輸入系統(tǒng),將檢測出的銷子孔區(qū)域數(shù)量與輸入的鏟齒基準數(shù)量進行對比,可判斷是否有銷子丟失。
2.2.4 通過圖像識別判斷鏟齒斷裂/過度磨損的步驟
(1)基于接收到的鏟齒圖像建立坐標系;
(2)灰度增強處理;
(3)均值二值化圖像處理;
(4)開運算和閉運算;
(5)邊緣檢測和齒尖高度標定。
經(jīng)過Sobel邊緣檢測后的圖像如圖3所示,通過邊緣檢測可得到鏟齒邊緣輪廓圖。
圖3 經(jīng)過Sobel邊緣檢測后的圖像
此步驟中可以采用2.2.3小節(jié)中的方法來得到a~e五個銷子孔區(qū)域以及每個銷子孔區(qū)域所對應(yīng)的x軸坐標,銷子孔區(qū)域所對應(yīng)的x軸坐標可以反映鏟齒的x軸坐標,過每個鏟齒的頂端向y軸作垂線得到y(tǒng)1~y5五個y軸坐標,同時獲取每個銷子孔區(qū)域頂部的y軸坐標,可得到y(tǒng)a~ye五個y軸坐標,根據(jù)這兩組y軸坐標值可計算出每個鏟齒的相對長度(即銷子孔區(qū)域到齒尖之間的距離),從而判斷鏟齒是否發(fā)生斷裂或過度磨損。
以圖3中最左側(cè)的鏟齒為例,其相對長度da=y1-ya,在系統(tǒng)中預(yù)設(shè)鏟齒的最短長度閾值,通過圖像識別得出每個鏟齒的相對長度后,分別計算每個鏟齒的相對長度與最短長度閾值的比值,所得比值大于1的判定為正常,若所得到的比值數(shù)據(jù)中存在小于1的,則判定為鏟齒異常(可能是鏟齒斷裂或者鏟齒過度磨損導(dǎo)致其長度短于最短長度閾值),此時發(fā)出預(yù)警信息,由攝像機采集新的圖像信息進行第二次圖像識別,若仍然存在比值小于1的數(shù)據(jù),則作出鏟齒異常的最終判定,并發(fā)出報警信息。
對于露天礦開采工藝而言,電鏟裝載作業(yè)中容易出現(xiàn)鏟齒脫落、鏟齒斷裂、銷子脫落,從而將脫落的部件帶入破碎工藝中造成設(shè)備嚴重損壞的問題,為了及時發(fā)現(xiàn)上述故障并提醒工作人員,本系統(tǒng)可對銷子脫落、鏟齒斷裂、鏟齒脫落3種典型情況進行智能監(jiān)控,同時考慮到圖像中物體對鏟齒遮擋造成誤判的影響,設(shè)置了誤差次數(shù)閾值,即在檢測到異常的情況下,在誤差次數(shù)閾值的范圍內(nèi)進行連續(xù)多次檢測再作出最終判斷,最大程度地排除了鏟齒上附著雜物造成的干擾,使監(jiān)測效果更加準確、迅速、高效。