基于机器视觉的带式输送机智能控制系统及控制方法与流程

[0001]
本发明涉及煤炭运输技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的带式输送机智能控制系统以及控制方法。


背景技术：

[0002]
现有技术中带输送机的控制技术发展相对滞后，为保证安全生产，带式输送机的运行控制通常仅是有煤时提前启动，无煤时延时停车；部分煤矿在煤量少时手动降速运行，但这对操作人员要求较高，当煤量突然增加时，会造成超重压带，或者煤料堆积过高洒落在输送带外。
[0003]
相关技术中，通过输送带秤、超声波等传感器来计算煤量，但是输送带秤设在输送带上随着输送带一起运转，不仅使得输送带秤容易损坏，而且输送带秤价格较贵，成本较高。


技术实现要素：

[0004]
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的带式输送机智能控制系统及方法，能够提高调速效果，使得带式输送机运行更加平稳，且成本低，使用寿命长。
[0005]
根据本发明实施例的基于机器视觉的带式输送机智能控制系统可以包括煤量检测装置，所述煤量检测装置用于检测带式输送机的输送带上的煤量，所述煤量检测装置包括结构光源和图像采集装置，所述结构光源用于向所述输送带上的被测煤炭投射结构光，所述图像采集装置用于采集在结构光下的所述被测煤炭的实时图像；
[0006]
控制装置，所述控制装置分别与所述煤量检测装置和所述带式输送机相连以获取所述实时图像和所述带式输送机的输送带的实时功率，根据所述实时图像获取第一预测煤量，根据所述输送带实时功率获取第二预测煤量，并通过所述第一预测煤量和所述第二预测煤量分析以计算所述被测煤炭的实际质量，根据所述实际质量调节所述带式输送机的运行速度。
[0007]
根据本发明的一些实施例，所述基于机器视觉的带式输送机智能控制系统还包括防爆装置，所述煤量检测装置设在所述防爆装置内。
[0008]
可选地，所述防爆装置为透明防爆玻璃箱。
[0009]
根据本发明的一些实施例，所述结构光源为激光传感器，所述图像采集装置为视觉传感器。
[0010]
根据本发明的一些实施例，所述煤量检测装置设在所述输送带的上方，所述图像采集装置与所述结构光源成一定锐角设置以获取所述输送带上的被测煤炭的实时图像。
[0011]
根据本发明的一些实施例，所述控制装置包括：信息采集装置，所述信息采集装置与所述图像采集装置和所述带式输送机相连以获取所述实时图像和所述输送带的实时功率；煤量计算装置，所述煤量计算装置与所述信息采集装置相连以根据所述实时图像计算所述被测煤炭的第一预测煤量、根据所述实时功率计算所述被测煤炭的第二预测煤量；分
析控制装置，所述分析控制装置分别与所述煤量计算装置以根据所述第一预测煤量和所述第二预测煤量分析计算出所述实际煤量，并根据所述实际煤量调节所述带式输送机的运行速度。
[0012]
根据本发明的一些实施例，所述控制装置还包括存储装置，所述存储装置与所述信息采集装置相连以存储所述信息采集装置采集的数据。
[0013]
本发明还提出了一种基于机器视觉的带式输送机的控制方法。
[0014]
根据本发明实施例的基于机器视觉的带式输送机的控制方法，包括采集所述带式输送机的输送带上的被测煤炭的实时图像；通过所述实时图像获取所述被测煤炭的第一预测煤量；采集所述带式输送机的输送带的实时功率；通过所述输送带的实时功率获取所述被测煤炭的第二预测煤量。
[0015]
根据所述第一预测质量和所述第二预测质量以获取所述被测煤炭的实际质量；
[0016]
通过所述实际质量调节所述带式输送机的输送带运行速度。
[0017]
根据本发明的一些实施例，在通过所述实时图像获取所述被测煤炭的第一预测煤量的步骤中包括：通过所述实时图像计算所述被测煤炭的体积，判断所述被测煤炭的种类；通过所述被测煤炭的体积和所述被测煤炭的种类计算所述第一预测煤量。
[0018]
根据本发明的一些实施例，在采集所述带式输送机的输送带上的被测煤炭的实时图像的步骤中通过在结构光照射下采用图像采集装置来获取所述实时图像。
附图说明
[0019]
图1为根据本发明实施例的基于机器视觉的带式输送机智能控制系统的结构示意图。
[0020]
图2为根据本发明实施例的基于机器视觉的带式输送机智能控制系统的结构示意图；
[0021]
图3为根据本发明实施例的基于机器视觉的带式输送机智能控制方法的流程图。
[0022]
附图标记：
[0023]
100：基于机器视觉的带式输送机智能控制系统；
[0024]
1：煤量检测装置，11：结构光源，12：图像采集装置，13：防爆装置；
[0025]
2：控制装置，21：信息采集装置，22：煤量计算装置，23：分析控制装置；
[0026]
3：输送带；
[0027]
4：被测煤炭。
具体实施方式
[0028]
以下结合附图和具体实施方式对本发明提出的一种基于机器视觉的带式输送机智能控制系统100作进一步详细说明。
[0029]
下面参考附图描述根据本发明实施例的基于机器视觉的带式输送机智能控制系统100。
[0030]
如图1所示，根据本发明实施例的基于机器视觉的带式输送机智能控制系统100可以包括煤量检测装置1和控制装置2。
[0031]
煤量检测装置1用于检测带式输送机的输送带3上运输的煤量，煤量检测装置1包
括图像采集装置12和结构光源11，结构光源11用于向输送带3上的被测煤炭4投射结构光，图像采集装置12用于采集在结构光下的被测煤炭4的实时图像。
[0032]
控制装置2与煤量检测装置1和带式输送机相连以获取实时图像和带式输送机的输送带3的实时功率，根据实时图像获取第一预测煤量，根据输送带3实时功率获取第二预测煤量，并通过第一预测煤量和第二预测煤量分析以计算被测煤炭4的实际质量，根据实际质量调节带式输送机的运行速度。
[0033]
具体地，根据采集的实时图像可分析被测煤炭4的种类，并计算被测煤炭4的体积，通过被测煤炭4的种类可获取被测煤炭4的密度，根据被测煤炭4的密度和体积可计算出被测煤炭4的第一预测煤量，控制装置2还与带式输送机相连，能够获取带式输送机的实时功率，根据实时功率可获取输送带3输送机上被测煤炭4的第二预测煤量，根据第一预测煤量和第二预测煤量的分析计算被测煤炭4的实时煤量，从而能够获取更加准确的煤量，根据获取的实时煤量从而调节带式输送机的以最佳运行速度运行，进而能够平衡出煤，避免输送带3因压带、重载无法启动导致停车的问题，也能够减小带式输送机的停机次数。
[0034]
相关技术中通过机器视觉来测量物体的体积质量可以包括多种，例如可采用单相机测量，此种方法主要通过采集带式输送机的输送带上各种煤量状态下输送带图像的特征值，将输送带实时图像提取的特征值与已有特征值做比较得出输送带煤量状态，此种方式算法简单，实现容易，但是只能对输送带煤量做定性分析，数据误差极大，对输送带调速控制的精度和准确度有很大影响。
[0035]
还可采用立体视觉测量技术，其属于被动三维测量技术，主要利用两台面阵相机实现，适应性强，可以在多种条件下灵活测量物体三维信息。但是被动三维测量技术需要大量相关匹配运算和较复杂的空间几何参数的标定等，测量精度低，常用于对三维目标的识别、理解，以及用于位置、形态分析。
[0036]
还包括线激光测量，通过激光器投下一根细而亮度均匀的激光条在被测物体表面，随着被测物体表面凹凸不平，激光条将会产生相应的形变。拍摄求取形变激光条上的世界坐标，即可等同于求取物体表面的世界坐标。由于输送带3的运行速度一般在3.15m/s-5.6m/s，若达到毫米级精度则需要相机达到5.6khz的拍摄速度，这远远超出了现有相机能力。
[0037]
本发明中通过采用结构光测量，采用结构光源11例如激光发射器发出一字线激光光斑，投射在输送带3的被测煤炭4上，被测煤炭4轮廓发生变化后，光斑形状也随之改变，图像采集装置12例如ccd相机则实时捕捉激光线条纹的情况，控制装置2根据激光斜射法三角测距原理得到煤轮廓各点高度，然后通过积分运算得到某时刻轮廓面积和一段时间内的体积，实现对输送带3上被测煤炭4体积的计量，相比其它测量方法，采用结构光测量能够获取更加准确的煤量且适用于井下工作环境。
[0038]
在本发明的一些实施例中，基于机器视觉的带式输送机智能控制系统100还可以包括防爆装置13，煤量检测装置1设在防爆装置13内，由于井下环境较为复杂危险，通过将结构光源11和图像采集装置12设在防爆装置13内，能够保护煤量检测装置1，减小发生爆炸时对煤量检测装置1造成损坏，同时也能够减小粉尘等对结构光源11和图像采集装置12的损坏，提高基于机器视觉的带式输送机智能控制系统100的煤量检测装置1的使用寿命。
[0039]
可选地，防爆装置13可以为透明防爆玻璃箱，煤量检测装置1置于透明防爆玻璃箱
内，从而有利于结构光源11的照射和图像采集装置12的图像采集。进一步地，防爆装置13可以形成为煤量检测装置1的防爆壳体。
[0040]
在本发明的一些实施例中，煤量检测装置1设在输送带3的上方，图像采集装置12与结构光源11成一定锐角设置以获取输送带3上的被测煤炭4的实时图像。例如，如图1所示，结构光源11设在输送带3的正上方，图像采集装置12设在结构光源11的侧部且与图像采集装置12的轴向与结构光源11的照射方向成一定夹角，从而能够实现对输送带3上煤炭的结构光的三维测量。
[0041]
在本发明的一些实施例中，如图2所示，控制装置2可以包括信息采集装置21、煤量计算装置22和分析控制装置23，其中信息采集装置21与图像采集装置12和带式输送机相连以获取实时图像和输送带3的实时功率。
[0042]
煤量计算装置22与信息采集装置21相连以根据实时图像计算被测煤炭4的第一预测煤量、根据实时功率计算被测煤炭4的第二预测煤量；分析控制装置23分别与煤量计算装置22以根据第一预测煤量和第二预测煤量分析计算出实际煤量，并根据实际煤量调节带式输送机的运行速度。
[0043]
具体地，图像采集装置12能够采集输送带3上煤炭的实时图像，其中，图像采集装置12可以在带式输送机的运行过程中，采集某一时间段的多张实时图像，并传送至信息采集装置21，或者图像采集装置12可以采集输送带3上煤炭运输的实时视频来获取实时图像，信息采集装置21通过对实时视频上某一时间段的节选，并选择这一时间段不同时间的实时图像，从而能够获取这一时间段的多张实时图像；通过对多张实时图像的分析计算能够获取这一时间段的煤炭的体积和第一预测煤量。
[0044]
进一步地，信息采集装置21可间隔一定时间采取多个采样时间间隔来计算该时间段内煤炭总量，这样，不仅能够减小煤量突然变化带来的影响，也能够提高测量的准确性。控制装置2还包括存储装置，存储装置与信息采集装置21相连以将信息采集装置21采集的信息数据进行存储，这样使得控制装置2可具有数据的存储和回放功能。
[0045]
带式输送机的实时功率即输送带3传送过程中驱动输送带3运行的电机的实时功率，通过电机的实时功率能够反映输送带3上被测煤炭4的煤量，不同的实时功率对应的煤量不同，这样，煤量计算装置22通过输送带3的实时功率的分析计算可得出被测煤炭4的第二预测质量。
[0046]
分析控制装置23通过对根据实时功率得出的第二预测质量与根据实时图像得出的第一预测质量的分析和判断能够得出被测煤炭4的实际质量，例如在第一预测质量和第二预测质量不同出现小范围偏差时，可根据被测煤炭4的其它参数如种类选取第一预测质量和第二预测质量之间的数量值作为实际质量，并以此来调节输送带3运转的速度，例如计算第一预测质量和第二预测质量的平均值作为实际质量。当第一预测质量和第二预测质量出现较大偏差时，可根据被测煤炭4的参数种类以及实际情况进行分析，以选择其中一个作为实际质量或者根据判断结果和偏差值进行拟合分析来获取一数值作为实际质量，这样，根据被测煤炭4的三维质量测量和输送带3传送的实际传输功率进行综合分析计算来获取的实际质量，从而能够提高实际质量的准确性能，也能够结合运输煤炭的质量和其它因素来调节带式输送机的速度，使得带式输送机运输更加平稳，也能够减小停机的次数和时间。
[0047]
可选地，分析控制装置23可与信息采集装置21相连，分析控制装置23根据信息采
集装置21采集的实时图像可对被测煤炭4的种类进行分析，控制装置2内存储有煤炭种类与密度的对应关系，通过对被测煤炭4种类的分析，并将分析结果传递至煤量计算装置22，煤量计算装置22根据被测煤炭4种类获取被测煤炭4的密度，并结合煤量检测装置1检测的被测煤炭4的体积从而计算得出被测煤炭4的第一预测质量。
[0048]
进一步地，分析控制装置23内可存储煤量与输送带3运行速度对应关系，具体地，在输送带3运行过程中，获取输送带3上煤量与输送带3的实时运行速度并结合输送带3的实际运行状况进行分析建模，来获取输送带3上煤量与对应的输送带3的最佳运行速度区间。这样，在获取被测煤炭4的实际质量后，根据实际质量从而能够得出输送带3的最佳运行速度，并调节带式输送机以此最佳速度使得输送带3运行更加平稳安全，达到节能、减少停机和故障次数。
[0049]
下面参考附图描述根据本发明实施例的基于机器视觉的带式输送机的智能控制方法。
[0050]
如图3所示，根据本发明实施例的基于机器视觉的带式输送机的智能控制方法可以包括采集带式输送机的输送带3上的被测煤炭4的实时图像；通过实时图像获取被测煤炭4的第一预测煤量；采集带式输送机的输送带3的实时功率；通过输送带3的实时功率获取被测煤炭4的第二预测煤量；根据第一预测质量和第二预测质量以获取被测煤炭4的实际质量；通过实际质量调节带式输送机的输送带3运行速度。
[0051]
在采集带式输送机的输送带3上的被测煤炭4的实时图像中，可通过在结构光照射在采用图像采集装置12来获取实时图像，例如在此步骤中，可采用激光发射器和视觉传感器例如ccd相机结合来采集被测煤炭4的实时图像。由此可通过结构光三维测量技术来测量被测煤炭4的体积并计算煤量，从而能够提高测量精度和计算结果的准确性。
[0052]
其中对于实时图像获取的方式，可直接通过拍照获取实时图像，或者通过对带式输送机上的被测煤炭4进行实时录像得到实时视频，通过对实时视频进行处理来获取实时图像。
[0053]
通过实时图像获取被测煤炭4的第一预测煤量，此步骤中，根据在结构光下采集的实时图像通过结构光三维技术来计算被测煤炭4的体积，然后根据对实时图像的分析获悉被测煤炭4的种类获取被测煤炭4的密度，由此通过被测煤炭4的体积和被测煤炭4的密度可计算得出被测煤炭4的第一预测质量。
[0054]
进一步地，计算被测煤炭4的煤量时，可对带式输送机进行一定间隔时间的采样，例如间隔开一定时间段采集不同时间的实时图像，由此获取多张实时图像，对多张实时图像进行分析计算来获取多个预测煤量值，根据对多个预测煤量值得分析拟合计算从而能够获取带式输送机上被测煤炭4的总量，从而能够减小煤量突然变化带来的影响。
[0055]
采集带式输送机的输送带3的实时功率；输送带3上煤量的大小影响输送带3的运行功率，通过输送带3的实时功率从而能够获悉输送带3上的实时煤量。输送带3由电机转动驱动，采集输送带3的实时功率即采集驱动输送带3运行的电机的实时功率。
[0056]
通过输送带3的实时功率获取被测煤炭4的第二预测煤量，输送带3的实时功率输送带3上运输的被测煤炭4的煤量具有相对关系，根据获取的实时功率从而能够得到被测煤炭4的第二预测煤量。
[0057]
根据第一预测质量和第二预测质量以获取被测煤炭4的实际质量，通过实际质量
调节带式输送机的输送带3运行速度。由此结合第一预测质量和第二预测质量进行分析计算来获取被测煤炭4的实际质量，相对现有技术中仅测量煤量，本发明结合输送带3运行功率和煤炭的情况来计算煤量，从而能够提高调速的准确性，使得带式输送机运行更加平稳安全。
[0058]
在本发明的一些实施例中，在通过实时图像获取被测煤炭4的第一预测煤量的步骤中包括：通过实时图像计算被测煤炭4的体积，判断被测煤炭4的种类；通过被测煤炭4的体积和被测煤炭4的种类计算第一预测煤量。由此不仅能够实现对煤量的智能计算，而且能够减小损坏和成本，也能够实现智能控制，进一步地，通过实时图像能够判断被测煤炭4的种类，并结合被测煤炭4的种类来调节带式输送机的运行速度，能够使得带式输送机运行更加安全平稳，例如，通过实时图像可判断煤炭时大块煤炭还是粉煤或者水煤等等，不同种类的煤炭带式输送机的运行速度不同，例如对于大块煤炭，由于其体积大，空隙大，粉煤体积小，空隙小，相同质量下，运行速度快的话大块煤炭容易发生脱落，影响带式输送机的运行，而相对而言粉煤可相对运行速度可调节的更快一些以提高运行速度。
[0059]
在本发明的一些实施例中，在采集带式输送机的输送带3上的被测煤炭4的实时图像的步骤中通过在结构光照射下采用图像采集装置12来获取实时图像，从而使得被测煤炭4的煤量测量更加准确精确。
[0060]
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

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