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基于機(jī)器視覺圖像分析的煤炭分選技術(shù)研究

2018-09-18 05:30:40侯引麗
機(jī)械管理開發(fā) 2018年9期

侯引麗

(西銘礦選煤廠綜合辦, 山西 太原 030052)

引言

人工分選煤炭具有生產(chǎn)效率低、成本高、工人的工作環(huán)境差的缺點(diǎn)。煤炭中的分選穩(wěn)定性差、可靠性差、操作不便等,這將降低煤炭企業(yè)的市場競爭力。隨著現(xiàn)代化水平的逐步提高,電子分揀技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

電子分揀機(jī)使用專門設(shè)計(jì)的傳感器,如X射線分析儀,檢測在移動(dòng)的輸送機(jī)帶的表面上散布的飼料顆粒質(zhì)量。高速微處理器使用傳感器數(shù)據(jù)來控制傳送帶的末端。氣動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)按順序排列,使顆粒滿足要求目標(biāo)質(zhì)量被轉(zhuǎn)移到產(chǎn)品流中。分揀機(jī)技術(shù)的緊湊尺寸和低單位成本,為在許多不同位置分離礦石煤礦提供了可行性。因此,本文在此基礎(chǔ)上提出了基于機(jī)器視覺圖像分析的自動(dòng)選煤技術(shù)。

1 基于機(jī)器視覺圖像分析的煤炭分選系統(tǒng)組件及檢測過程

本文提出的機(jī)器視覺自動(dòng)選煤系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和關(guān)系如圖1所示。該系統(tǒng)由MOS彩色工業(yè)相機(jī)、電腦、光源、輸送機(jī)和物料(包括料斗)、信號(hào)控制設(shè)備、驅(qū)動(dòng)電機(jī)和推桿組成。選煤系統(tǒng)檢測流程有四個(gè)步驟:設(shè)置參數(shù)→判斷輸送機(jī)上是否有物料→判斷物料是否存在是煤→判斷材料是否是金屬[1]。

1.1 檢測系統(tǒng)啟動(dòng)前的基本參數(shù)

1)設(shè)置傳送帶的速度,從每個(gè)料斗(煤炭,煤矸石,金屬)到攝像機(jī)的水平距離,然后根據(jù)公式t=s/v來計(jì)算單個(gè)延遲時(shí)間,即煤炭斗延遲時(shí)間tc、煤矸石斗延遲時(shí)間tm、金屬斗延遲時(shí)間ts。

2)將黃色成分(與綠色和紅色混合)設(shè)定為比例α和紅色成分比例β。α=1時(shí),顏色接近純黃色,β=1時(shí)為純紅色。

圖1 機(jī)器視覺自動(dòng)選煤系統(tǒng)組件

3)設(shè)置閾值的范圍是30~210,默認(rèn)值是100。有兩種類型:閾值Tc判斷材料是否是煤炭或閾值,Tm判斷材質(zhì)是否是金屬。

4)閾值T可判斷輸送機(jī)是否空了。空的輸送機(jī)背景圖像是藍(lán)色的,所以計(jì)算公式如下式所示:

式中:m 為圖像中的行數(shù);n 為圖像中的列數(shù);Bi,j,i行和j列像素的藍(lán)色分量。

1.2 判斷輸送機(jī)是否為空

參數(shù)設(shè)置完成后開始進(jìn)行檢測。判斷輸送機(jī)是否為空流程如下。計(jì)算所有在圖像中像素的藍(lán)色分量平均值Bave,如果0.8T<Bave<1.2T,則輸送機(jī)是空的,重復(fù)這個(gè)步驟,或者有物料輸送機(jī),然后提取圖像上的材料輪廓。

二值圖像的輪廓提取算法如下頁圖2所示。本文需要提取最大輪廓,使用輪廓跟蹤方法得到最終輪廓。基礎(chǔ)的輪廓描跡的方法是:在左下角確定一個(gè)黑色的像素點(diǎn)作為邊界點(diǎn)并從左上角開始搜索。如果像素點(diǎn)是黑色的,則認(rèn)為是邊界點(diǎn),否則順時(shí)針旋轉(zhuǎn)45°,直到找到一個(gè)黑色像素作為新的邊界點(diǎn)。旋轉(zhuǎn)逆時(shí)針90°根據(jù)當(dāng)前的搜索方向,用同樣的方法搜索一個(gè)邊界點(diǎn),直到返回到第一個(gè)邊界點(diǎn)或者找不到任何點(diǎn)[2]。

圖2 輪廓提取算法示意圖

1.3 判斷材料的類型

判斷材料類型的流程如下。提取材質(zhì)輪廓后,統(tǒng)計(jì)并記錄輪廓中的像素?cái)?shù)量。計(jì)算所有像素的平均灰度值 Gave,如果 Gave<Tc,物料是煤,并延遲 Tc發(fā)送單個(gè)煤在煤斗中分類,否則,物質(zhì)不是煤時(shí),得到綠色組分 Gi,j和紅色組分 Ri,j,混合顏色組分 Hi,j的公式如下式所示:

然后計(jì)算輪廓中所有像素的混合顏色的平均值。如果Have>Tm,材料是金屬并延遲tm,然后送該金屬進(jìn)金屬漏斗,若材料是矸石并延遲ts,則送煤矸石料斗中單獨(dú)分揀煤矸石。

2 實(shí)際工程案例分析

以某一規(guī)模試點(diǎn)項(xiàng)目進(jìn)行分析,該項(xiàng)目為煤炭清潔應(yīng)用的分選技術(shù)的操作特性方面提供了一些重要的信息。最重要的發(fā)現(xiàn)是機(jī)器視覺圖像分析的自動(dòng)選煤技術(shù)技術(shù)有效地提高了各種來源的煤樣的質(zhì)量,包括對(duì)煤炭、煤矸石、金屬的有效分離。測試數(shù)據(jù)表明,該技術(shù)已經(jīng)達(dá)到單位內(nèi)最佳狀態(tài)配置成處理特定的窄粒度部分。數(shù)據(jù)表明,通過將原料煤預(yù)篩分成不同的大小類別從而實(shí)現(xiàn)分離性能,然后使用針對(duì)該特定粒度級(jí)別優(yōu)化的種類來處理每個(gè)尺寸。此外,這種按尺寸設(shè)備分揀的電路,將使得每個(gè)分揀機(jī)都要根據(jù)給定的尺寸等級(jí)進(jìn)行優(yōu)化,以便達(dá)到最大的吞吐能力和最低的設(shè)備資本總投資。從測試數(shù)據(jù)中獲得的另一個(gè)有趣的觀察是,到臨界粒徑0.1 mm以下,設(shè)備性能開始顯著下降。這一發(fā)現(xiàn)依據(jù)制造商的建議來看,設(shè)備制造僅支持約比6.35 mm(1/4英寸)更粗糙的顆粒進(jìn)行高規(guī)模分揀。從工程角度來看,顆粒大小需要考慮到單層顆粒,光源的約束要求也對(duì)分揀進(jìn)行了限制。為了更有效地評(píng)估這些影響和評(píng)估過程的成本效益,一個(gè)全面的機(jī)器視覺圖像分析的自動(dòng)選煤技術(shù)示范單位現(xiàn)在已經(jīng)建成,目前正在運(yùn)行。這個(gè)系統(tǒng)正在被用來進(jìn)行客戶潛力的試運(yùn)行和開發(fā)工業(yè)應(yīng)用的操作指南及相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)[3-4]。

3 結(jié)語

基于機(jī)器視覺圖像分析的自動(dòng)選煤技術(shù)通過分析輸送機(jī)圖像中的色彩特性來判斷分揀機(jī)是否為空。與此同時(shí),系統(tǒng)可以向分揀設(shè)備發(fā)送信號(hào)并統(tǒng)計(jì)各種物料的數(shù)量。該技術(shù)具有效率高,穩(wěn)定性和可靠性高,操作靈活等優(yōu)點(diǎn)[5],提高了選煤效率,降低了生產(chǎn)成本。

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