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基于多圓檢測的礦山相似模擬場實時位移反饋方法

2022-07-16 11:05龔平順
華北科技學院學報 2022年3期
關鍵詞:測線模擬實驗靶點

龔平順,洪 炎

(安徽理工大學 電氣與信息工程學院,安徽 淮南 232001)

0 引言

礦山相似模擬實驗[1-4]模型是根據一定比例還原模擬礦區(qū)的地質情況,并采用相似材料來制作的力學模型。開采過程中,通過模型的坍塌情況來分析模擬礦區(qū)煤層的沉陷[5],典型的相似模擬場模型中會布置多個尺寸相同的圓形靶點。目前通常采用全站儀等設備對靶點坐標進行檢測,檢測過程耗時長,處理速度慢,無法實時捕捉模擬場塌陷變化。近年來,數字散斑[6,7]配合攝影測量[8]為監(jiān)測模型斷裂提供了可替代方法,但散斑的遮擋可能會導致裂隙發(fā)育這一重要參數難以觀測,這也阻礙了該技術在相似模擬場中的廣泛應用。常見的圓檢測方法有基于隨機抽樣一致性的圓檢測算法,基于遺傳算法的多圓檢測法,基于卷積神經網絡的多圓檢測法,基于Hough變換的圓檢測算[9]。這些算法在單獨的圓檢測和復雜環(huán)境中都有各自的優(yōu)點,但在實驗環(huán)境基本統一的礦山相似模擬場多圓檢測中卻會導致算法的時間、空間復雜度急劇增加,不利于工程實踐。Hough梯度法原理通過梯度方向的映射投票,在Canny邊緣檢測[10]基礎上,可以實現圓心、半徑的快速診定,其多圓檢測效果非常適合用于礦山相似模擬場靶點坐標反饋。為此,本研究提出基于機器視覺的多圓檢測法,以解決礦山相似模擬場的多靶點場位移實時反饋和沉陷監(jiān)測。

1 礦山相似模擬實驗特點

礦山相似模擬實驗旨在研究實驗模型坍塌過程中靶點發(fā)生的位移變動和裂隙發(fā)育。其中裂隙的發(fā)育可以通過肉眼清楚地觀察,而由于實驗場景的應用不同,靶點的微小變動很難被人工捕捉。目前普遍使用的靶點基本呈圓形且數量眾多,如圖1所示,多靶點呈密集分布特征。

圖1 實驗完整鋪設模型

在傳統的靶點位移探測中,通常的模型制作幾何相似比約為幾百比一,采用全站儀手段測量只能監(jiān)測到幾厘米的位移變動,根據模型制作比例還原到實際礦山變動值可達幾米,難以精確還原礦山開采的真實情況。為此,提出了基于像素場位移的數據分析手段,按照模型制作幾何相似比選擇合適的像素點尺度建立映射模型,(以精確到0.1 mm的像素點位移為例,還原到實際礦山上即為幾厘米的變動值)以力求在最大程度上還原實際開采情況。

2 多圓檢測方法

基于多圓檢測的礦山相似模擬場實時位移反饋方法,其基本流程包括:利用固定高清相機分時采集模型不同開挖時期的圖照數據,并存入圖像數據庫中;對圖像進行灰度處理,引入Canny邊緣檢測計算出邊緣雙閾值,做連接性分析獲得二值圖像;采用Hough梯度法進行圓檢測分離出圓形邊緣,并進一步反饋出每一張圖片各靶點的圓心和半徑;在獲取單幅圖片的所有靶點坐標后,采用圖形循跡的方式對規(guī)劃路徑重排序,將坐標按需求順序排列實現測線分類。同時對比于不同時刻的坐標變化,便可得到實時坐標位移。最后對不同開采階段的坐標位置分析研究,得到模擬實驗所需要數據,處理流程如圖2所示。

3 算法介紹

3.1 Canny邊緣檢測

Canny算法的實現主要包括四個方面。首先,算法采用高斯濾波器對圖像進行平滑處理;其次,根據平滑后圖像的梯度大小和方向計算圖像的梯度大小和方向;第三,算法中局部區(qū)域的干擾采用非極大值抑制技術進行;第四,通過設定的高低閾值技術進行虛假邊緣的去除;最后得到連接后的真實邊緣。

算法具體步驟如下:

(1) 高斯濾波平滑圖像:采用二維高斯函數,對圖像進行平滑濾波,其高斯函數為

(1)

圖2 技術流程圖

(2) 計算梯度大小和方向:計算平滑后圖像f(x,y)的水平,垂直方向偏導數為

(2)

(3)

求出水平,垂直方向偏導數后,計算梯度模值P(x,y)和梯度方向θ(x,y)分別為

(4)

(5)

(3) 非極大值抑制:根據梯度方向判斷梯度幅值的極大值,將非邊緣點賦值刪除,抑制后的候選邊緣點保留。

(4) 雙閾值檢測和邊緣連接:設置高低閾值在2∶1至3∶1之間,分析弱邊緣點八鄰域內是否存在強邊緣點,有則保留弱邊緣點。

3.2 Hough梯度法

Hough梯度算法步驟:第一步根據每個點的模向量找到圓心,這樣三維的累加平面就轉化為二維累加平面;第二步根據所有候選中心邊緣的非零像素值確定各圓半徑。

該算法首先先找圓心疑似點,再對疑似點進行半徑確定:在canny邊緣檢測后得到圖像的邊緣信息后,分以下步驟:①利用邊緣點的梯度信息,沿著梯度方向畫線,將線段經過的所有累加器中的點值加一。 此步原理是:圓上的點沿著梯度方向畫線,這些線會交于圓心。②統計排序霍夫累加器中的投票時,得票是越高,說明更多得邊緣梯度線經過該點,是圓心的可能性就更大。③針對某個圓心計算所有邊緣點到其的距離,認為頻數較大的距離為可能半徑值。

Circles=cv.HoughCircles(image,cv.HOUGH_GRADIENT,dp,minDist,circles=None,param1=None,param2=None,minRadius=None,maxRadius=None)

在具體實施過程中,對于首張圖像采用人工干預,用尺度測量工具測量目標檢測靶點圓的半徑大小(以像素為單位),設置minRadius和maxRadius的閾值。Param1為canny邊緣檢測的梯度值,因開采過程中圖像前景與背景變化不大,簡單計算首張圖片靶點附近梯度值即可獲取。對于dp,minDist以及param2的值采用默認值。

3.3 基于圖形循跡排列的測線分類

為解決圖像處理后的反饋坐標與標識符號不能一一對應,我們提出了一種基于圖形循跡排列的測線分類方法,將反饋出的坐標繪制成散點圖,規(guī)劃設計的測線安排為圖像循跡提供路線,之后將路徑上的點坐標按順序重排列,即可分類出所需觀察測線。

4 實驗設計和結果分析

按照規(guī)定表計算的用量制作好材料,加水拌勻。然后按各分層用量將材料分層鋪設,裝入模板中。為便于將模型材料壓實,鋪設時每次成型厚度嚴格按照設計厚度鋪設,模型中巖層的結構面在成型過程中通過撒適量的云母粉來模擬。每一層中按節(jié)理方向和節(jié)理密度設置縫隙,撒入云母粉,模擬裂隙及節(jié)理情況,模型放置3天后去掉側護板,讓其干燥10天。

實驗考慮到拍攝視場大,需配置高像素相機,故采用2400萬像素工業(yè)相機兩個(6000 pixel×4000pixel),配備12 mm定焦鏡頭兩個,計算標準測量距離4300 mm,相機間距為1880 mm。為保持良好光線,使用200 W白光光源補光。2000×2000 mm十字標定尺用于對左右相機進行標定。當開始實驗時,在系統軟件中打開相機,觀察實時圖像,調節(jié)相機高低、角度,以標定板為參考,保證左右圖像高低一致,綠色十字線與標定板對中,如圖3(a)所示。調節(jié)鏡頭的焦距以及光圈,保證兩臺相機圖像清晰,亮度均勻,如圖3(b)所示。

圖3 相機系統調試

相機標定是獲取相機內外參數的過程,本系統的相機標定方法是將標識板上的準確距離設為比例尺,用兩個攝像機通過不同方位拍攝標識板獲得圖像數據,識別標識點的坐標,采用一定算法計算得到相機的內外參數。

相似材料模擬實驗模型全景如圖4所示,圖5、圖6為模型施工鋪設并且布置好靶點、測線后的完整圖,測線從上到下分別命名為A、B、C、D、E以及F,每條測線上的靶點編號為1至29,總體分布從上至下,從左至右為A1至A29,B1至B29,C1至C29,D1至D29,E1至E29以及F1至F29。橫向布置的黑色條形區(qū)模擬實際煤礦,從上至下共五條,本次實驗開采部分為最下方煤層區(qū),采用從右向左的推進開采方式,隨著時間推移觀察模型的變動情況。為方便區(qū)分,實驗選取兩次實驗模型板,一塊進行圓檢測效果圖測試,另一塊做沉陷分析。

圖4 實驗模型全景

圖6 實驗完整鋪設模型4

4.1 圓檢測效果測試

基于多圓檢測的礦山相似模擬實驗實時位移方法主要關注于兩點:①對區(qū)域內所有圓形靶點的識別;②對每個靶點識別的準確度。

圖7(a)為實驗模型4完整鋪設圖,圖7(a)中,框選后的方形區(qū)域放大后即為圖7(c)和圖7(d),為方便主觀視覺評價,對識別圓形邊緣用紅色框選,可以看出識別區(qū)域的準確度較好。圖7(b)為實驗模型2的多圓檢測整體效果圖,為便于觀察,圓形檢測采用填充式識別由圖中可以看出,已對區(qū)域內所有圓形完成識別。

圖7 圓檢測效果測試

4.2 沉陷分析

下面是實驗模型板3開采三天后的樣圖(圖8)。實驗在模擬實驗板上設置了六條測線,每條測線29個靶點,共174個靶點用于檢測。以拍攝后的圖照分辨率為5184×2912為例,對應于實驗板寬3 m,高1.5 m。按照長邊換算,每一個像素點對應0.58 mm的空間位移變動。拍攝全程保持雙目攝像機固定,正對模型架且自動拍攝,在減弱水平變形的同時確保監(jiān)測相對位移的準確。

圖8 實驗完整鋪設模型3效果測試

由圖8可知,算法已完成對圖中所有存在圓形靶點的識別,對于開采區(qū)附近已脫落的靶點不再考慮沉陷分析,默認已達到最大沉陷量。

沉陷分析結果專注于三個測量結果:①整體巖層隨著時間的大致變化情況;②單條側線的沉陷情況;③單個靶點隨時間的變動情況。結合這三種分析圖,從點、線、面上描述礦山相似模擬場的沉陷情況,可以有效反映模型的沉陷狀態(tài)。下面是沉陷圖:

圖9 沉陷圖(18/09/2021 11:41)

圖10 沉陷圖(18/09/2021 18:23)

圖11 沉陷圖( 19/09/2021 13:44)

圖12 沉陷圖(20/09/2021 18:12)

(1) 整體巖層隨時間的大致變化情況

圖9~圖12為實驗板開采三天過程中六條測線的像素點的狀態(tài)情況,整體分析可以看出模型的坍塌趨勢,采用像素點場位移便于直接觀察數據結果。

(2) 單條測線的沉陷情況

選取模型中兩條測線B、C做測線沉陷圖,當像素點尺度與模型的尺度比符合模型制作幾何相似比時,即可將像素點位移場的變動作為實際礦山坍塌情況的近似參考。如圖13、圖14所示,一個像素位移變動值表示0.58 cm的實際礦山坍塌情況。四條測線的沉陷情況經插值、擬合后的映射模型狀態(tài)相比于沉陷圖(圖12)更加貼近于礦山開采過程的真實狀態(tài),體現了基于像素點場位移在礦山相似模擬實驗中的優(yōu)越性。

圖13 B測線沉陷圖

圖14 C測線沉陷圖

(3) 單個靶點隨時間的變動情況

在實驗中,選取了每條測線的最大沉陷靶點,即A17、B17、C17、D17、E17以及F17做出了他們每兩個小時推移而發(fā)生的空間坐標沉陷圖(圖15),共36 h的時間里,在最后一天的開采中,F測線基本坍塌到底部,F17靶點已經脫落,視作已達到最大沉陷量33 mm,E測線上的E17靶點達到最大沉陷量29.4 mm,皆與實際測量相符。

圖15 單個靶點沉陷圖

5 結論

(1) 礦山相似模擬實驗數據采集通常采用全站儀法自動化水平不高,且只能定性分析,而數字散斑技術在相似模擬場實驗應用中又存在裂隙發(fā)育難以觀察等缺陷。

(2) 基于多圓檢測的礦山相似模擬場靶點坐標識別法,解決了相似模擬場靶點陣列坐標的實時檢測;利用像素場位移反饋機制生成的測線沉陷圖有效反映了更加真實的采掘沉陷狀況,提高了相似模擬場實驗的準確性和實時性,這為相似模擬實驗分析礦山開采沉陷提供了一種新思路。

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