国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

基于機(jī)器視覺的液壓支架高度測量方法

2020-03-04 02:48郝丁丁王淵郭衛(wèi)
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年2期
關(guān)鍵詞:液壓支架誤差分析機(jī)器視覺

郝丁丁 王淵 郭衛(wèi)

摘 ?要: 針對煤礦井下液壓支架工況復(fù)雜,高度檢測和控制難度較大等問題,提出一種巷道環(huán)境下液壓支架高度非接觸式測量方法。該方法采用基于雙邊濾波的單尺度Retinex圖像增強(qiáng)算法得到增強(qiáng)圖像,再對增強(qiáng)圖像進(jìn)行邊緣檢測、PPHT處理,求解出液壓支架結(jié)構(gòu)件的真實(shí)角度,間接測量出液壓支架高度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該液壓支架高度測量方法可有效地煤礦井下視頻圖像中進(jìn)行測高,且誤差小于2 mm。

關(guān)鍵詞: 液壓支架; 高度測量; 機(jī)器視覺; 圖像增強(qiáng); 性能比較; 誤差分析

中圖分類號: TN307?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號: 1004?373X(2020)02?0138?04

Method of hydraulic support height measurment based on machine vision

HAO Dingding, WANG Yuan, GUO Wei

Abstract: As for the problems of complex working conditions and larger difficulty in height detection and control of hydraulic support for underground coal mine, a non?contact measuring method for the height of hydraulic support under the roadway environment is proposed. In this method, the single scale Retinex image enhancement algorithm based on bilateral filtering is used to obtain the enhanced image, and then the edge detection and PPHT processing of it are carried out to solve the true angle of the hydraulic support structure component and indirectly measure the height of the hydraulic support. The experimental results show that the height measurement method of the hydraulic support can effectively measure the height in the video image of underground coal mine, and the measurement error is less than 2 mm.

Keywords: hydraulic support; height measurement; machine vision; image enhancement; performance comparison; error analysis

0 ?引 ?言

在運(yùn)用采煤機(jī)截煤所提供的高度調(diào)控的情況下,液壓支架能夠提供高度檢測[1?2]參考數(shù)據(jù)。這對于其自動移降柱起到了過程控制策略的支撐作用。不過,對于工作面液壓支架來說,在高度方面,無論是控制,還是檢測都有難度。其原因?yàn)槊旱V井下工況非常復(fù)雜?,F(xiàn)如今的測量方法十分不理想:僅僅借助于機(jī)械裝置進(jìn)行讀數(shù)并且記錄方式為人工。

現(xiàn)有井下低照度環(huán)境下視頻圖像增強(qiáng)算法主要有三種:直方圖均衡化[3]、中值濾波、雙邊濾波[4?5]。直方圖均衡濾波算法處理后圖像灰度級衰減,造成細(xì)節(jié)丟失,且出現(xiàn)局部過亮或偽輪廓現(xiàn)象。而就中值濾波而言,則對紋理破壞較大。雙邊濾波往往將圖像細(xì)節(jié)在高頻濾噪中丟失。Retinex算法容易在明暗對比強(qiáng)烈處產(chǎn)生“光暈現(xiàn)象”,使得邊緣保持性較差?;陔p邊濾波的單尺度Retinex算法利用取對數(shù)的方法將照射光分量和反射光分量分離,用高斯模板對原圖像作卷積,得到低通濾波后的圖像,再用原圖像減去低通濾波后的圖像,得到高頻增強(qiáng)的圖像。一方面對該圖像做基于灰度值的局部對比度增強(qiáng),并補(bǔ)償圖像進(jìn)行亮度估計(jì)情況下的損失;另一方面,在圖像的亮度估計(jì)之中,采用雙邊濾波算法,然后取反對數(shù),最終得到增強(qiáng)后的圖像。

1 ?液壓支架高度測量原理

為了將液壓支架姿態(tài)描繪出來,通過測量液壓支架結(jié)構(gòu)件的角度值,建立數(shù)學(xué)模型計(jì)算出液壓支架結(jié)構(gòu)高度值。在結(jié)構(gòu)件輪廓邊長數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,完成液壓支架垂直高度逆向運(yùn)算,也就是h1,h2和h3。這三個數(shù)值的和即為總高度H。角度值測量液壓支架高度原理圖如圖1所示。

由于工作面具有一定的傾角,需要將坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn),以標(biāo)準(zhǔn)水平面作為基準(zhǔn)。仰俯采狀態(tài)液壓支架測高原理圖如圖2所示。

使用已經(jīng)標(biāo)定好的CCD相機(jī)對液壓支架進(jìn)行視頻采集。并進(jìn)行視頻幀圖像增強(qiáng)處理和角度實(shí)時測量。為了獲取將攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù),在單目CCD攝像機(jī)的標(biāo)定之中選用張正友標(biāo)定法。以地面為基準(zhǔn)面,且取經(jīng)過CCD攝像機(jī)上某一參考點(diǎn)豎直于地表平面的軸為Z軸,相互的向量X,Y分別為X軸,Y軸確定世界坐標(biāo)系。標(biāo)定好的場景中,P點(diǎn)在世界坐標(biāo)[[XWYWZW]T]與攝像機(jī)坐標(biāo)[[XCYCZC]T]間變換關(guān)系為:

[XCYCZC=UXWYWZW+T] (1)

式中,T和U分別為其外部參數(shù)的平移向量和旋轉(zhuǎn)矩陣。

2 ?圖像增強(qiáng)算法

本文算法流程圖見圖3。

[Retinex]算法可簡述如下:

[R(x,y)=logS(x,y)-log[F(x,y)*S(x,y)]] (2)

式中:[Gauss]核為[F(x,y)=λexp(-(x2+y2)c2)];“[*]”表示卷積運(yùn)算;[c]為控制鄰域范圍的尺度常量;[λ]為歸一化常數(shù),使得[F(x,y)dxdy=1]。

采用雙邊濾波進(jìn)行亮度估計(jì),公式為:

[hx= ? ? ?k-1x-∞+∞-∞+∞fξcξ,xsfξ,fxdξ] ?(3)

歸一化常數(shù)為:

[k(x)=-∞+∞-∞+∞c(ξ,x)s(f(ξ),f(x))dξ]

式中,[c(ξ,x)]表示臨近點(diǎn)[ξ]與中心點(diǎn)[x]之間的距離相似度,而就中心點(diǎn)[x]和臨近點(diǎn)ξ而言,其亮度相似度是用[s(f(ξ),f(x))]來表示的。其具體情況如下:

[cξ,x=e-12ξ-xσd2]

[s(f(ξ),f(x))=e-12δ(f(ξ),f(x))σr2]

基于灰度值的局部對比度提升算法選擇3×3模板在圖像滑動,局部對比度增強(qiáng)算法可表示為:

[g(x,y)=s·f(x,y)+(1-s)·g_(x,y)] (4)

式中:[g(x,y)]為當(dāng)前像素點(diǎn)[f(x,y)]鄰域內(nèi)均值;s是表征增強(qiáng)程度靈敏度的系數(shù)。

3 ?液壓支架高度測量方法

對于低照度原圖要獲得識別度比較高的圖像,需要借助于圖像增強(qiáng)算法進(jìn)行處理。而就ROI,也就是感興趣區(qū)域而言,在設(shè)置并提取該區(qū)域的情況下,同步實(shí)施圖像角度的測量。這樣,先采集原圖經(jīng)灰度化處理,并借助于ROI區(qū)實(shí)施邊緣檢測,在累計(jì)概率霍夫變換[6?7]之后,獲取液壓支架邊緣直線的斜率并進(jìn)行角度計(jì)算。最終根據(jù)角度和液壓支架結(jié)構(gòu)件的輪廓長度,間接測量出液壓支架高度。

要對圖像里面亮度變化顯著的像素點(diǎn)集合實(shí)施識別,就要借助于邊緣檢測[8?9]。而常用圖像邊緣檢測方法通過計(jì)算圖像梯度,然后根據(jù)給定的灰度控制閾值來處理圖像。本文所實(shí)施的邊緣檢測濾波選用傳統(tǒng)Canny算子。對于圖形旋轉(zhuǎn),采用累計(jì)概率霍夫變換(PPHT)直線檢測,這樣,相比于標(biāo)準(zhǔn)霍夫變換,計(jì)算的時間會因?yàn)橛?jì)算量的減少而縮短。最終,將檢測結(jié)果在原圖像上進(jìn)行標(biāo)記。在CCD攝像機(jī)標(biāo)定之中,將其安裝于液壓機(jī)模型的側(cè)面。在此基礎(chǔ)上,實(shí)施液壓支架視頻圖像的采集,環(huán)境設(shè)置兩組:一組為理想環(huán)境;另一組模擬煤礦井下巷道低照度,低對比度,高噪聲環(huán)境,取其液壓支架的同位置實(shí)施同時序2幀圖像進(jìn)行對比?,F(xiàn)場采集的圖像解析度為640×480,圖4是液壓支架圖像采集中兩組不同環(huán)境下的對比。

4 ?實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

經(jīng)對比,針對煤礦井下復(fù)雜環(huán)境噪聲較多,分別采取灰度圖雙邊濾波、中位數(shù)濾波、直方圖均衡濾波、基于雙邊濾波的SSR算法的圖像增強(qiáng)算法對圖像進(jìn)行處理[10?11]。所有算法先進(jìn)行灰度變換,再對圖像的對比度實(shí)施適度擴(kuò)展,并且從主觀評價方法和客觀評價方法[12?13]兩方面入手進(jìn)行比較。相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下:[σd]=3,[σr]=0.1,[σd]和[σr]分別代表空間距離相似度和色彩范圍相似度的靈敏度。濾波窗口大小為11×11,s=10,c=250,[λ]=exp(0.5)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

圖5f)~圖5j)為同一ROI區(qū)域提取結(jié)果。圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果經(jīng)對比,本文給出的4種方法增強(qiáng)效果存在較大差異。從主觀條件上看,圖5g)的去噪效果非常明顯,不過,因?yàn)楣饩€較暗,所以效果并不好,盡管在亮度和去噪方面有所改善;圖5h)則存在諸如圖像邊緣模糊和照度偏暗現(xiàn)象;圖5i)層次感明顯,邊緣銳化不足;圖5j)較完整地保留邊緣的細(xì)節(jié)信息,層次感表達(dá)較好,視覺效果突出。

圖6所示為4種算法處理的灰度值直方圖。

從圖6對比可看出:原始圖像的明暗區(qū)域灰度值分布不均衡;圖6b)~圖6d)的灰度值分布改善則并不大;圖6e)灰度值在明暗區(qū)域占比均勻,亮度方面有所增強(qiáng),輪廓細(xì)節(jié)在對比度較高的情況下更加清楚。

運(yùn)用客觀評價方法對誤差進(jìn)行衡量,采用均方誤差(MSE)、信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)、平均絕對誤差(MAE)和運(yùn)行時間為評價標(biāo)準(zhǔn)。4種算法增強(qiáng)圖像的質(zhì)量評價如表1所示。

由表1可知,就直方圖均衡化算法而言,其增強(qiáng)效果不佳,但在對比度和運(yùn)行時間上有優(yōu)勢。從MSE和PSNR上看,灰度雙邊濾波算法和中位數(shù)濾波算法沒有較好的保真效果?;陔p邊濾波的SSR算法對比度高,保真效果好,圖像邊緣突出,綜合效果好。

就基于雙邊濾波單尺度Retinex圖像增強(qiáng)算法而言,在運(yùn)用該算法的液壓支架高度的測量之中,分別將液壓支架調(diào)到不同的角度,將本文方法與實(shí)際液壓支架高度測量值進(jìn)行差異對比。表2表示為相關(guān)的結(jié)果。

5 ?結(jié) ?論

本文提出一種煤礦井下巷道環(huán)境下液壓支架高度測量方法,該方法將圖像增強(qiáng)算法與單目視覺相結(jié)合,對液壓支架高度進(jìn)行非接觸式測量。液壓支架高度測量方法采用了基于雙邊濾波單尺度Retinex圖像增強(qiáng)算法,并從主觀評價方法和客觀質(zhì)量評價兩方面比較幾種圖像增強(qiáng)算法的性能。結(jié)果表明,該算法提高了圖像的對比度和信噪比,突出了圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息,提高了運(yùn)算效率。實(shí)驗(yàn)證明,所提方法高度測量誤差小于2 mm,滿足工業(yè)應(yīng)用要求。

參考文獻(xiàn)

[1] 程耀,陳兆星,蔡永倫,等.一種可調(diào)節(jié)的液壓支架高度測量裝置:CN204154234U[P].2015?02?11.

[2] 牛劍峰.液壓支架高度測量技術(shù)研究與應(yīng)用[J].煤礦機(jī)械,2015,36(5):210?212.

[3] 宋文,程智林.一種基于暗通道的自適應(yīng)直方圖增強(qiáng)去霧方法:CN105225210A[P].2016?01?06.

[4] 梁廣順,汪日偉,溫顯斌.基于雙邊濾波與非局部均值的圖像去噪研究[J].光電子·激光,2015(11):2231?2235.

[5] 王一帆,尹傳歷,黃義明,等.基于雙邊濾波的圖像去霧[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2014,19(3):386?392.

[6] MAO S B. Exact pupil detection algorithm combining Hough transformation and contour matching [J]. Journal of computer applications, 2016(5): 16?19.

[7] JIAO J, GONG X, GUO H. Airport runway detection based on local Hough transform [J]. Journal of equipment academy, 2017(3): 64?71.

[8] DU Y, TONG M, ZHOU L, et al. Edge detection based on Retinex theory and wavelet multiscale product for mine images [J]. Applied optics, 2016, 55(34): 9625.

[9] LENG X, JI K, XING X, et al. Hybrid bilateral filtering algorithm based on edge detection [J]. Iet image processing, 2017, 10(11): 809?816.

[10] 寇興元.基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)算法研究[D].沈陽:沈陽航空航天大學(xué),2015.

[11] 劉曉陽,喬通,喬智.基于雙邊濾波和Retinex算法的礦井圖像增強(qiáng)方法[J].工礦自動化,2017,43(2):49?54.

[12] 韓澤,藺素珍.基于主客觀評價相關(guān)性的多波段融合圖像評價方法[J].光電工程,2017,44(9):895?902.

[13] 張小利,李雄飛,李軍.融合圖像質(zhì)量評價指標(biāo)的相關(guān)性分析及性能評估[J].自動化學(xué)報(bào),2014,40(2):306?315.

作者簡介:郝丁?。?992—),男,陜西榆林人,碩士,研究方向?yàn)槊旱V機(jī)械及其自動化、計(jì)算機(jī)視覺。

猜你喜歡
液壓支架誤差分析機(jī)器視覺
氣壓高度計(jì)的測量誤差分析及修正方法
基于“比值比較法”確定最佳實(shí)驗(yàn)方案的研究
針對優(yōu)化液壓支架立柱大修工作的對策探析
大場景三維激光掃描儀在研究生實(shí)踐教學(xué)培養(yǎng)中的應(yīng)用
基于機(jī)器視覺的工件鋸片缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)
電學(xué)計(jì)量的誤差分析及不確定度理論探究分析
基于機(jī)器視覺技術(shù)的動態(tài)“白帶”常規(guī)檢測系統(tǒng)的開發(fā)
機(jī)器視覺技術(shù)在煙支鋼印檢測中的應(yīng)用
宣化县| 江华| 忻州市| 枞阳县| 高清| 晋宁县| 南京市| 彩票| 图们市| 子洲县| 苏州市| 崇阳县| 丁青县| 乐亭县| 沧州市| 建平县| 洮南市| 南陵县| 北安市| 武乡县| 金川县| 嘉兴市| 宁蒗| 屯昌县| 西丰县| 西和县| 阳新县| 温泉县| 雅江县| 文安县| 商丘市| 科技| 无为县| 玛纳斯县| 周宁县| 高州市| 确山县| 于都县| 瑞昌市| 泰兴市| 财经|