專利名稱：一種基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法，尤其適用于厚煤層開采，屬于采煤裝備技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
采煤機滾筒自動調(diào)高技術(shù)是采煤機自動控制系統(tǒng)的核心技木。實現(xiàn)采煤機滾筒自動調(diào)高的關(guān)鍵是煤巖界面的自動識別，即采用ー種方法自動識別出采煤機滾筒所截割的介質(zhì)是煤還是巖。國內(nèi)外研究機構(gòu)相繼提出了 20多種煤巖界面識別傳感機理，包括自然Y射線探測法、雷達探測法、應(yīng)カ截齒法、紅外探測法、有功功率監(jiān)測法、震動檢測法、聲音檢測法、粉塵檢測法、記憶截割法等。目前，已經(jīng)實用的技術(shù)包括自然Y射線探測法和記憶截割法。自然Y射線探測法對頂?shù)装鍘r類型有特殊要求，在中國僅有20%左右的礦井適宜采用。因此，記憶截割法是當前采煤機滾筒自動調(diào)高的主流技木，在采煤機上得到了廣泛應(yīng)用。記憶截割法的原理是由采煤機司機根據(jù)工作面煤層條件操縱采煤機先割一刀，控制系統(tǒng)將行程位置與對應(yīng)的截割高度等信息存入計算機，以后在某一行程位置的截割高度均由計算機根據(jù)存儲器記憶的工作參數(shù)自動調(diào)整，如果煤層條件發(fā)生較大變化，則由采煤機司機手動操作對高度進行微調(diào)，并自動記憶調(diào)整過的工作參數(shù)，作為下一刀滾筒調(diào)高的參數(shù)。記憶截割法實現(xiàn)簡単，但是對于地質(zhì)條件有一定的要求，且不是真正意義上的自動調(diào)高，屬于半自動調(diào)高。在操作過程中，采煤機司機是通過目視和聽噪音的方式來判斷采煤機滾筒是在割煤還是在割巖，由于采煤工作面能見度低、噪聲大，采煤機司機很難準確判斷采煤機的截割狀態(tài)，容易造成滾筒高度調(diào)節(jié)不當。如果滾筒長時間截割頂、底板巖會加劇截齒磨損，同時產(chǎn)生的火花可能引起瓦斯爆炸，形成惡性事故。如果頂?shù)装迨Ａ裘簩舆^厚，會造成資源浪費，同時增加了采空區(qū)自燃的危險。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有采煤機滾筒調(diào)高方法存在的不足，本發(fā)明提供ー種基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法，采用機器視覺代替采煤機司機的人眼視覺，實現(xiàn)采煤機滾筒高度的自動調(diào)節(jié)。本發(fā)明所述的基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法采用如下技術(shù)方案實現(xiàn)采用數(shù)字相機等時間間隔同時獲取采煤機滾筒截割過的煤壁、滾筒正下方空中落煤和刮板機中部槽上煤堆的圖像，應(yīng)用圖像識別技術(shù)分析計算每幅圖像中煤的成分占比，以3幅圖像煤成分占比的平均值和平均值增量作為輸入量，以滾筒高度調(diào)節(jié)量作為輸出量進行模糊控制，實現(xiàn)采煤機滾筒高度的自動調(diào)節(jié)。所述采煤機滾筒截割過的煤壁位于滾筒行進方向的反向延長線上，所選位置應(yīng)保證圖像質(zhì)量不受粉塵和噴霧的影響；所述滾筒正下方空中落煤是指處于下落過程中的煤巖混合物，圖像采集位置位于滾筒正下方的中部；所述刮板機中部槽上煤堆的位置選擇應(yīng)保證煤堆形態(tài)不受落煤撞擊的影響；數(shù)字相機快門速度的選擇應(yīng)保證圖像質(zhì)量不受滾筒行進速度、落煤速度和刮板機輸送速度的影響。 所述應(yīng)用圖像識別技術(shù)分析計算每幅圖像中煤的成分占比包括以下步驟(I).將圖像劃分成N個大小相同的子圖；(2).根據(jù)煤與其它物質(zhì)紋理特征的差異對各子圖進行紋理識別，根據(jù)識別結(jié)果將子圖標記為煤或其它；(3).統(tǒng)計標記為煤的子圖個數(shù)為M，計算煤的成分占比為R= (M/N)X100%o以3幅圖像煤成分占比的平均值和平均值增量作為輸入量，以滾筒高度調(diào)節(jié)量作為輸出量進行模糊控制的過程包括以下步驟(I).根據(jù)3幅圖像當前時刻的煤成分占比R(x，t) (X= 1,2,3, t為采樣時刻)和前一采樣時刻的煤成分占比R(x，t-1) (x = 1,2,3)求取3幅圖像煤成分占比的平均值
み0 = 離，0，以及平均細増量:_ =孫》;(2).對輸入量方0)進行模糊化，基本論域為
，模糊論域為{0，1，2，3}，模糊子集取為{S，M，L，XL}，含義分別為煤成分占比低、中、較高、高；對輸入量A方⑴進行模糊化，基本論域為1-100^,100% ]，模糊論域為{-3，-2，_1，0，1，2，3}，模糊子集取為{NB，匪，NS，Z，PS, PM，PB}，含義分別為煤成分占比大幅降低、中等幅度降低、小幅降低、不變、小幅増加、中等幅度増加、大幅増加；對輸出量滾筒高度調(diào)節(jié)量U(t)進行模糊化，基本論域為[_h，h]，其中h為滾筒高度上下調(diào)節(jié)的最大值，模糊論域為{-3，-2，-1,0,1,2,3}，模糊子集取為{NB，匪，NS，Z，PS, PM，PB}，含義分別為滾筒高度大幅下降、中等幅度下降、小幅下降、不變、小幅上升、中等幅度上升，大幅上升；(3).建立模糊控制規(guī)則庫，包含以下28條規(guī)則If (R(t) =S) and (A及ひ)=NB) then (ひひ)=NB);If (R(t) =M) and (A方(,)=NB) then (ひ(,)=NB);If (R(t) ^L) and (AR(t) =NB) then (U(t)=M)；If (R(t) =XL) and (AR(t) =NB) then (ひひ)=NS);If (R(t) =S) and (A^(0 =NM) then (ひひ)=NB);If (R(t) =M) and (AR(t) =NM) then (t/(O=NB)；If (R(t) =L) and (AR(t) =NM) then ([/(O=NM)；If (R(t) =XL) and (AR(t) =NM) then (U(t) =NS)；If (R(t) =S) and (A^(O=NS) then (ひひ)ニNM);If (R(t) =M) and (AR(t) =NS) then (ひ(0:NM);If (R(t) =L) and (AR(t) =NS) then (ひ(r)=NS);If (R(t) =XL) and (A^(0 =NS) then (ひ(O=NS);If (R(t) =S) and (AR(t) =Z) then (ひひ)=NM);If (天(,)=M) and (A方(,)=Z) then (ひ(O=NS);
If (R(t)=l) and (A^(O=Z) then (ひひ)=NS);If (友ひ)=XL) and (AR(t) =Z) then (ひひ)=Z);If (R(t) =S) and (A^(0 =PS) then (ひひ)=PB);If (R(t) =M) and (AR(t) =PS) then (ひひ)=PB);If (R(t) =L) and (AR(t) =PS) then (ひ(O=PM);If (^(0 =XL) and (AR(t) =PS) then (ひひ)=PM);If (R(t) =S) and (AR(t) =PM) then (t/(0=PM)；If (R(t) =M) and (AR(t) =PM) then ([/(O=PM)；If (云(,)=L) and (AR(t) =PM) then (U{t) =PS)；If (^(/)=XL) and (A萬(O=PM) then (ひ(,)=PS);If (R(t) =S) and (AR(t) =PB) then (ひ(/)=PM);If (R(t) =M) and (AR(t) =PB) then (U(t) =PS)；·If (R(t) =L) and (AR(t) =PB) then (ひひ)=PS);If (^(O=XL) and (A方(,)=PB) then (ひひ)=Z);(4)進行模糊推理得到模糊控制輸出量U(t)，對U(t)反模糊化得到精確調(diào)節(jié)量，根據(jù)精確調(diào)節(jié)量調(diào)節(jié)采煤機的滾筒高度。本發(fā)明的有益效果是，采用非觸式的機器視覺方法替代采煤機司機的人眼視覺，具有結(jié)構(gòu)簡單、易于布置、適應(yīng)性強等特點，同時將采煤機司機的操作經(jīng)驗融入到了模糊控制器中，實現(xiàn)了采煤機滾筒高度的智能調(diào)節(jié)。


下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進ー步的詳細描述。圖I是基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法的工作原理圖；圖2是采用圖像識別技術(shù)分析計算圖像中煤的成分占比的流程圖；圖3是滾筒高度調(diào)節(jié)所用模糊控制器的結(jié)構(gòu)框圖；圖4是模糊控制規(guī)則表；圖中，I.滾筒截割過的煤壁，2.滾筒正下方空中落煤，3.刮板機中部槽上煤堆，4.巖層，5.煤層，6.刮板機中部槽，7.滾筒，8.圖像識別模塊，9.模糊控制器，10.采煤機控制器，11-13.數(shù)字相機。
具體實施例方式首先對基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法的工作原理進行描述。參照圖I，在米煤工作面，米煤機滾筒7在米煤機控制器10的控制下截割由巖層4與煤層5構(gòu)成的煤壁。理想情況下，采煤機滾筒應(yīng)避免截割到巖層，同時使剩留的煤層盡量少，因此采煤機控制器應(yīng)根據(jù)滾筒截割到的介質(zhì)的變化實時調(diào)整滾筒的高度。由于煤和巖在紋理特征上存在明顯差異且各自的紋理特征具有自穩(wěn)定性，本發(fā)明采用圖像識別的方法檢測采煤機滾筒截割到的介質(zhì)的類型。為了使獲取的圖像能客觀地反映當前滾筒的截割情況，選取3處特定位置作為圖像采集點，分別是采煤機滾筒截割過的煤壁I、滾筒正下方空中落煤2和刮板機中部槽上煤堆3。采煤機滾筒截割過的煤壁I位于滾筒行進方向的反向延長線上，所選位置應(yīng)保證圖像質(zhì)量不受粉塵和噴霧的影響；滾筒正下方空中落煤2是指處于下落過程中的煤巖混合物，圖像采集位置位于滾筒正下方的中部；刮板機中部槽上煤堆3的位置選擇應(yīng)保證煤堆形態(tài)不受落煤撞擊的影響。圖像采集所用數(shù)字相機的快門速度應(yīng)保證圖像質(zhì)量不受滾筒行進速度、落煤速度和刮板機輸送速度的影響。采用數(shù)字相機11，12，13等時間間隔同時獲取上述3處位置的圖像，每一次采樣的數(shù)據(jù)為3幅圖像數(shù)據(jù)，采樣間隔要合理，過大會影響數(shù)據(jù)的實時性，過小會増加處理的數(shù)據(jù)量。獲取的圖像數(shù)據(jù)輸入到圖像識別模塊8，應(yīng)用圖像識別技術(shù)分析計算每幅圖像中煤的成分占比。當滾筒截割的介質(zhì)以煤為主時，圖像中的煤的成分占比高，當滾筒截割的介質(zhì)以巖為主時，圖像中煤的成分占比低。由于3幅圖像的采集點在空間分布上的差異導(dǎo)致3幅圖像所對應(yīng)的煤成分占比的變化存在時間上的差異，因此計算3幅圖像煤成分占比的平均值作為調(diào)節(jié)控制的輸入量，同時計算出平均值增量作為另ー輸入量，以反映煤成分占比變化的趨勢。為了實現(xiàn)滾筒高度的智能化調(diào)節(jié)，采用模糊控制方法，將采煤機司機的操作經(jīng)驗融入到模糊控制規(guī)則中。模糊控制器9的輸入量為煤成分占比的平均值、平均值增量，輸出量為滾筒高度調(diào)節(jié)量，采煤機控制器10
接收滾筒高度調(diào)節(jié)量后通過傳動機構(gòu)調(diào)節(jié)滾筒的高度。采用圖像識別技術(shù)分析計算每幅圖像中煤的成分占比的流程參照圖2，包括以下步驟(I).將圖像劃分成N個大小相同的子圖(201)。子圖采用矩形，為便于處理，長和寬一般取為8的倍數(shù)。子圖大小根據(jù)所采集圖像的大小而定，應(yīng)便于紋理特征的提取。(2).根據(jù)煤與其它物質(zhì)紋理特征的差異對各子圖進行紋理識別，根據(jù)識別結(jié)果將子圖標記為煤或其它(202)。紋理特征可選擇基于灰度直方圖、灰度梯度直方圖、灰度共生矩陣的紋理特征，可用主成分法提取出有利于煤、巖分類的主要特征。此處的紋理識別是ー種有監(jiān)瞀的紋理分割過程，識別所用的參數(shù)和閾值應(yīng)根據(jù)工作面煤、巖的種類進行預(yù)先設(shè)置。(3).統(tǒng)計標記為煤的子圖個數(shù)為M，計算煤的成分占比為R= (M/N)X100%(203)。采煤機滾筒高度調(diào)節(jié)所用模糊控制器的結(jié)構(gòu)如圖3所示，以3幅圖像煤成分占比的平均值及(り和平均值增量A方( )作為輸入量，以滾筒高度調(diào)節(jié)量U(t)作為輸出量，模糊控制的具體步驟如下(I)根據(jù)3幅圖像當前時刻的煤成分占比R(x，t) (x = 1,2,3)和前一采樣時刻的煤成分占比R(x，t-1) (x= 1,2,3)求取3幅圖像煤成分占比的平均值=
J Jf=I
以及平均值的增量A方(/) =友的-及ひ-1)。求取平均值相當于ー個均值濾波過程，可以去除外部干擾的影響，辟如煤層中夾雜矸石、空中落煤的斷流等情況都有可能造成某一幅圖像中煤成分占比的突變。平均值增量可以反映滾筒所截割介質(zhì)的變化趨勢，如煤成分占比突然大幅降低表明滾筒突然截割到了巖層，煤成分占比突然大幅増加表明滾筒快速離開了巖層。(2)對輸入量友ひ)進行模糊化，基本論域為
，模糊論域為{0，1，2，3}，模糊子集取為{S，M，L，XL}，含義分別為煤成分占比低、中、較高、高；對輸入量A方0)進行模糊化，基本論域為1-100^,100% ]，模糊論域為{-3，-2，_1，0，1，2，3}，模糊子集取為{NB，匪，NS，Z，PS, PM，PB}，含義分別為煤成分占比大幅降低、中等幅度降低、小幅降低、不變、小幅増加、中等幅度増加、大幅増加；對輸出量滾筒高度調(diào)節(jié)量U(t)進行模糊化，基本論域為[_h，h]，其中h為滾筒高度上下調(diào)節(jié)的最大值，模糊論域為{-3，-2，-1,0,1,2,3}，模糊子集取為{NB，匪，NS，Z，PS, PM，PB}，含義分別為滾筒高度大幅下降、中等幅度下降、小幅下降、不變、小幅上升、中等幅度上升，大幅上升；隸屬度函數(shù)可選用高斯型、S型、鐘型、梯形、三角形、Z型等常用的隸屬度函數(shù)。(3)模糊控制的核心是模糊控制規(guī)則庫的建立，本發(fā)明依據(jù)工作面采煤的基本要求和采煤機司機的操作經(jīng)驗建立了 28條規(guī)則，這28條規(guī)則組成的規(guī)則表如圖4所示。(4)進行模糊推理得到模糊控制輸出量U(t)，對U(t)反模糊化得到精確調(diào)節(jié)量，根據(jù)精確調(diào)節(jié)量調(diào)節(jié)采煤機的滾筒高度。U(t)的反模糊化可采用最大隸屬度函數(shù)法、重心 法、加權(quán)平均法來實現(xiàn)。
權(quán)利要求
1.一種基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法，特征在于采用數(shù)字相機等時間間隔同時獲取采煤機滾筒截割過的煤壁、滾筒正下方空中落煤和刮板機中部槽上煤堆的圖像，應(yīng)用圖像識別技術(shù)分析計算每幅圖像中煤的成分占比，以3幅圖像煤成分占比的平均值和平均值增量作為輸入量，以滾筒高度調(diào)節(jié)量作為輸出量進行模糊控制，實現(xiàn)采煤機滾筒高度的自動調(diào)節(jié)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法，其特征在于所述采煤機滾筒截割過的煤壁位于滾筒行進方向的反向延長線上，所選位置應(yīng)保證圖像質(zhì)量不受粉塵和噴霧的影響；所述滾筒正下方空中落煤是指處于下落過程中的煤巖混合物，圖像采集位置位于滾筒正下方的中部；所述刮板機中部槽上煤堆的位置選擇應(yīng)保證煤堆形態(tài)不受落煤撞擊的影響；數(shù)字相機快門速度的選擇應(yīng)保證圖像質(zhì)量不受滾筒行進速度、落煤速度和刮板機輸送速度的影響。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法，其特征在于所述應(yīng)用圖像識別技術(shù)分析計算每幅圖像中煤的成分占比包括以下步驟 (1).將圖像劃分成N個大小相同的子圖； (2).根據(jù)煤與其它物質(zhì)紋理特征的差異對各子圖進行紋理識別，根據(jù)識別結(jié)果將子圖標記為煤或其它； (3).統(tǒng)計標記為煤的子圖個數(shù)為M，計算煤的成分占比為R=(M/N)X100%o
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法，其特征在于以3幅圖像煤成分占比的平均值和平均值增量作為輸入量，以滾筒高度調(diào)節(jié)量作為輸出量進行模糊控制的過程包括以下步驟 (I).根據(jù)3幅圖像當前時刻的煤成分占比R(x，t) (X= 1,2,3, t為采樣時刻)和前一采樣時刻的煤成分占比R(x，t-1) (x= 1,2,3)求取3幅圖像煤成分占比的平均值如卜這價^，以及平均值的增量Λ 、-... ⑵.對輸入量如)進行模糊化，基本論域為
，模糊論域為{0，1，2，3}，模糊子集取為{S，M，L，XL}，含義分別為煤成分占比低、中、較高、高；對輸入量Δ方( )進行模糊化，基本論域為=[-100%, 100% ]，模糊論域為:{_3，-2，-I，O，I，2，3}，模糊子集取為{NB,NM, NS, Z，PS, PM，PB}，含義分別為煤成分占比大幅降低、中等幅度降低、小幅降低、不變、小幅增加、中等幅度增加、大幅增加；對輸出量滾筒高度調(diào)節(jié)量U(t)進行模糊化，基本論域為[_h，h]，其中h為滾筒高度上下調(diào)節(jié)的最大值，模糊論域為{-3，-2，-I，O，I，2，3}，模糊子集取為{NB，匪，NS，Z，PS, PM，PB}，含義分別為滾筒高度大幅下降、中等幅度下降、小幅下降、不變、小幅上升、中等幅度上升，大幅上升； (3).建立模糊控制規(guī)則庫，包含以下28條規(guī)則If (R(t) =S) and (AR(t) =NB) then (U(t) =NB)；If (R(t) =M) and (AR(t) =NB) then (U(t) =NB)；If (R(t) =L) and (AR(t) =NB) then ("(,)=NM);If (R(t) =XL) and (AR(t)=NE) then (i7(/)=NS)；If (R(t) =S) and (AR(t) =NM) then (U(t) =NB)；If (R(t) =M)and(Δ7 (/) =NM)then ([/(O=NB);If (R(t) =L)and(AR(t) =NM)then (U(t) =NM)；If (R(t) =XL)and(AR(t) =NM)then (t/(r)=NS)；If (R(t) = S)and(Ai (r)=NS)then (U(t)^NU)；If (R(t) —M)and(AR(t) =NS)then (U(t) =NM)； If (R(t) =Uand(ΔΛ( )二NS) then (i7(i)=NS);If (R(t) =XL)and(Δ^(/) =NS)then (^Z(Z1)=NS)； If (R(t) — S)and(AR(t)^Z)then (U(t)^Wl)； If (R(t) =M)and(AR(t)~Z)then (t/(0=NS)； If (R(t) =L)and(AR(i) =Z)then (t/(/)~NS)； If (R(t) =XL)and(AR(t)~Z)then·，If (R(t) =S)and(AR(t) =PS)then ([/(Zt)=PB)；If (R(t) =M)and(Aii(Z1)=PS)then (U(t) =PB)； If (R(t) =L)and(ARit)zzPS)then (Lr(OirPM)；If (7 (/)=XL)and(AR(t) zzPS)then (U(t) =PVO ; If (R(t) = S)and(AR(t)zzPM)then二PM); If (R(t) =M)and(ΔΛ( )=ΡΜ)then (U(t)^ Vi)； If (R(t) = Dand(AR(t) =PM)then ([/(O=PS);If (R(t) =XL)and(AR(t) =PM)then (t/(/)~PS)； If (R(t) =S)and(AR(t) =PB)then (U(t) =PM)； If (R(t) =M)and(AR(t) =PB)then (Lr(^)=PS)； If (R(t) =L)and(AR(t) =PB)then ([/(Oz=PS); If (R(t) =XL)and(AR(t) =PB)then； (4).進行模糊推理得到模糊控制輸出量U(t)，對U(t)反模糊化得到精確調(diào)節(jié)量，根據(jù)精確調(diào)節(jié)量調(diào)節(jié)釆煤機的滾筒高度。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的采煤機滾筒自動調(diào)高方法。采用數(shù)字相機等時間間隔同時獲取采煤機滾筒截割過的煤壁、滾筒正下方空中落煤和刮板機中部槽上煤堆的圖像，應(yīng)用圖像識別技術(shù)分析計算每幅圖像中煤的成分占比，以3幅圖像煤成分占比的平均值和平均值增量作為輸入量，以滾筒高度調(diào)節(jié)量作為輸出量進行模糊控制，實現(xiàn)采煤機滾筒高度的自動調(diào)節(jié)。本發(fā)明采用非接觸式的機器視覺方法替代采煤機司機的人眼視覺，具有結(jié)構(gòu)簡單、易于布置、適應(yīng)性強等特點，同時將采煤機司機的操作經(jīng)驗融入到了模糊控制器中，實現(xiàn)了采煤機滾筒高度的智能調(diào)節(jié)。
文檔編號E21C35/24GK102852521SQ20121035252
公開日2013年1月2日 申請日期2012年9月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月21日
發(fā)明者孫繼平, 蘇波 申請人:中國礦業(yè)大學(xué)(北京)