[发明专利]一种基于视觉算法的煤矿皮带转运机头堵塞检测方法

权利要求书

1.一种基于视觉算法的煤矿皮带转运机头堵塞检测方法，其特征在于步骤如下：

a.在距离皮带机A皮带头部10米处、正上方2.5米、夹角为60°处安装矿用摄像机C1和矿用摄像机C2，矿用摄像机C1和矿用摄像机C2距离间隔为30-50cm；在距离皮带机B皮带尾部5米处、正上方2.5米处、夹角为60°处安装矿用摄像机C3和矿用摄像机C4，矿用摄像机C3和矿用摄像机C4距离间隔为30-50cm，利用矿用摄像机采集皮带机上运输煤堆的视频图像；

b.由于煤堆的反射率明显高于皮带机，因此煤堆总处在视频的最亮位置；将采集到的视频图像转换为灰色视频图像，从矿用摄像机C1的视频图像中截取相邻两帧时间记录为t1和t2的图片，因为当前矿用摄像机的帧速率FPS保持在30帧，两帧之间的时间间隔为Δt＝t2-t1＝0.033s；

c.利用灰度切割法将时间记录为t1和t2的两帧图片中各个像素的灰度值进行判定，当像素的灰度值大于预设阈值max时，判断此像素为煤堆区域；若时间记录为t1和t2的两帧图片中任意一帧图片中没有大于预设阈值max的像素存在则重新随机寻找相邻两帧图片；

d.由于皮带机上的煤堆随机堆放，因此煤堆的轮廓形状是独一无二的，通过特征匹配对时间记录为t1和t2的两帧图片中的煤堆轮廓特征进行比较，找到匹配的图像点对，从而判断t1和t2两帧图片中的煤堆是否为同一煤堆；当判断为同一煤堆时，测量同一煤堆在摄像机C1的时间记录为t1和t2时刻两个相邻帧之间的时间间隔Δt＝0.033s内随皮带机A移动的距离Δs；如果判断不是同一煤堆时，则重新截取相邻两帧图片；

e.如果移动距离Δs＝0则判断此时皮带机A没有正常工作，矿用摄像机C1继续采集煤堆图像重复上述步骤，并报警；如果移动距离Δs≠0时，则利用公式：v＝Δs/Δt计算皮带机A的运煤速度v1；

f.皮带机B尾部纵向正上方设置的矿用摄像机C3重复步骤b-步骤e，获得皮带机B的运煤速度v2；

g.比较皮带机A的运煤速度v1和皮带机B的运煤速度v2，若皮带机A的运煤速度v1小于皮带机B的运煤速度v2，则说明皮带机A上的煤堆积累过量从而使皮带机A的运煤速度变得缓慢，此时初步判断皮带机A发生堵塞；若皮带机A的运煤速度v1与皮带机B的运煤速度v2相等，则初步说明皮带机A工作正常未发生堵塞。

2.根据权利要求1所述的基于视觉算法的煤矿皮带转运机头堵塞检测方法，其特征在于：初步判断皮带机A和皮带机B工作正常后，使用视觉体积继续判断皮带机A和皮带机B是否正常工作，具体步骤为：

在运煤的过程中将皮带上的煤看成一个整体用煤堆表述，煤堆由大量的煤块组成，使用矿用摄像机C1和矿用摄像机C2对皮带机A上的煤堆进行拍摄获取两张图像，用视觉分割算法将两张图像中的煤堆分割为三维网格模型，同时利用基于种子点的三维网格模型分割算法选择相应的三维网格种子点模型构建三维网格主要种子集合，通过sift(Scale-invariant feature transform)算法匹配筛选模型特征点，即使用sift算法描述图像中的局部特征，在三维网格主要种子集合中寻找极值点作为筛选模型特征点，并且提取筛选模型特征点的位置；

在矿用摄像机C1与矿用摄像机C2分别拍摄的同一时刻的两张图像中采用sift算法匹配筛选模型特征点的特性侦查对煤堆进行侦查，生成两张图像的sift特征：包括尺度缩放筛选模型特征点、旋转筛选模型特征点、亮度变化筛选模型特征点，然后进行sift特征向量的匹配，三维网格筛选模型点中的每个独立的筛选模型特征点，都表示一个被分割的网格组件，对所有网格组件和三维网格种子点模型分析，从而将煤堆分割为i个独立的煤块，分别计算出单个煤块的体积，再利用体积求和算出煤堆的总体积，即算出皮带机A机头煤堆的总体积V_A，同上述步骤，通过摄像机C3和摄像机C4两个摄像机，算出皮带机B机尾煤堆的总体积V_B；

通过步骤e，判断皮带机A和皮带机B是否在正常运转，在保证皮带机正常工作情况下，通过皮带机A煤堆的体积和皮带机B煤堆的体积比较，判断皮带机A和皮带机B是否堵塞：即当V_A＞＞V_B，V_B≠0时，判定为堵塞，当V_A＞V_B，V_B＝0时，则同样判定为堵塞，当V_A≈V_B，则最终判定皮带机A和皮带机B为正常运煤。