基于双曲嵌入的露天矿区暗光环境下道路多目标检测模型

露天矿环境特殊,道路场景复杂多变,在光照不足时会导致矿区道路多目标识别不清、定位不准,进而影响检测效果,给矿区无人矿用卡车的安全行驶带来严重安全隐患。目前的道路障碍物检测模型不能有效解决矿区暗光环境对模型检测效果的影响,同时对矿区小目标障碍物的识别也有较大误差,不适用于矿区特殊环境下障碍物的检测与识别。针对上述问题,提出了一种基于双曲嵌入的露天矿区暗光环境下多目标检测模型。首先,在模型的图像预处理阶段引入卷积神经网路Retinex-Net对暗图像进行增强,提高图像清晰度;然后,针对数据集中特征过多而无重点偏好的问题,在加强特征提取部分添加全局注意力机制,聚集3个维度上更关键的特征信息;最后,在检测模型预测阶段引入双曲全连接层,以减少特征丢失,并防止过拟合现象。实验结果表明:(1)基于双曲嵌入的露天矿区暗光环境下道路多目标检测模型不仅对露天矿区暗光环境下的大尺度目标具有较高的分类与定位精度,对矿用卡车及较远距离的小尺度目标即行人也可准确检测与定位,能够满足无人矿用卡车在矿区特殊环境下驾驶的安全需求。(2)模型的检测准确率达98.6%,检测速度为51.52帧/s,较SSD、YOLOv4、YOLOv5、YOLOx、YOLOv7分别提高20.31%,18.51%,10.53%,8.39%,13.24%,对于矿区道路上的行人、矿用卡车及挖机的检测精度达97%以上。

基于CED-YOLOv5s模型的煤矸识别方法研究

由于煤矿井下高噪声、低照度、运动模糊的复杂工况和煤矸易聚集现象,导致煤矸目标检测模型特征提取困难及煤矸分类、定位不准确问题。针对该问题,提出一种基于CED-YOLOv5s模型的煤矸识别方法。首先,在YOLOv5s主干网络中引入坐标注意力(CA)机制,通过将坐标信息嵌入信道关系和长程依赖关系中对特征图进行编码,充分利用通道注意力信息和空间注意力信息,使模型更加关注重要特征,抑制无用信息。其次,在YOLOv5s的检测头部引入EIoU回归损失函数,将目标框与锚框的宽高差异最小化,以增强目标的位置和边界信息,提高模型在密集目标下的定位精度和收敛速度;最后,在YOLOv5s的检测头部引入轻量化解耦头,解耦出单独的特征通道,分别用于分类任务和回归任务,解决了原模型中耦合头部分类任务与回归任务的相互干扰问题,进一步提升了模型的并行运算效率与检测精度。实验结果表明:CED-YOLOv5s模型与其他YOLO系列目标检测模型相比,综合性能最佳,平均检测精度达94.8%,相较于YOLOv5s模型提升了3.1%,检测速度达84.8帧/s,可充分满足煤矿井下煤矸实时检测需求。

基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测

现有基于深度学习的输送带异物检测模型较大,难以在边缘设备部署,且对不同尺寸异物和小目标异物存在错检、漏检情况。针对上述问题,提出一种基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测方法。采用深度可分离卷积、压缩和激励(SE)网络将YOLOv8主干网络中C2f模块的Bottleneck重新构建为DSBlock,在保持模型轻量化的同时提升检测性能;为增强对不同尺寸目标物体信息的获取能力,引入高效通道注意力(ECA)机制,并对ECA的输入层进行自适应平均池化和自适应最大池化操作,得到跨通道交互MECA模块,以增强模块的全局视觉信息,进一步提升异物识别精度;将YOLOv8的3个检测头修改为4个轻量化小目标检测头,以增强对小目标的敏感性,有效降低小目标异物的漏检率和错检率。实验结果表明:改进YOLOv8的精确度达91.69%,mAP@50达92.27%,较YOLOv8分别提升了3.09%和4.07%;改进YOLOv8的检测速度达73.92帧/s,可充分满足煤矿输送带异物实时检测的需求;改进YOLOv8的精确度、mAP@50、参数量、权重大小和每秒浮点运算数均优于SSD,Faster-RCNN,YOLOv5,YOLOv7-tiny等主流目标检测算法。

煤矿井下非均匀照度图像去噪研究

煤矿综采工作面空间小、照明环境复杂多变,采煤过程中伴随着大量的粉尘、大雾,导致采集的图像出现曝光、细节特征减弱等问题,难以对井下照明区域光照强度过大的图像进行有效的特征提取。针对上述问题,提出了一种煤矿井下非均匀照度图像去噪算法。首先,将视频截取为图像,判断图像是否需要进行光照抑制,将需要进行光照抑制的RGB图像拆分通道,并计算每个通道的光照调节因子,实现图像的整体光照调节;然后,将未进行整体光照抑制的图像和经整体光照抑制的图像进行反射分量提取,即将输入的图像转换为HSV空间图像,使用单尺度Retinex(SSR)算法对V通道图像中的光照分量进行单独处理,将V分量中的入射分量去除,保留反射分量,并对反射分量使用直方图均衡算法实现光照均衡化处理;最后,使用基于引导滤波的暗通道先验算法对经过光照处理后的图像进行去雾处理,并使用伽马校正函数重新调节亮度不均的图像。主观评价结果表明:提出的煤矿井下非均匀照度图像去噪算法有效抑制了因光照导致整体亮度较高的问题,且由于大雾、粉尘等因素导致图像模糊的部分更加清晰,图像的细节特征更加突出。采用信息熵、均值、标准差、空间频率4种评价指标对提出的算法效果进行客观评价,结果表明,提出的算法在信息熵、均值、标准差、空间频率上较多尺度Retinex(MSR)算法分别平均提升了21.87%,-56.06%,153.43%,294.45%,较基于颜色保持的多尺度视网膜增强(MSRCP)算法分别平均提升了1.18%,-39.56%,33.29%,-4.71%,较带色彩恢复的多尺度视网膜增强(MSRCR)算法分别平均提升了38.06%,-55.27%,462.10%,300.96%,说明提出的算法能更有效地增加图像信息量、抑制光照强度、提升边缘信息及图像清晰度。

基于改进门控循环神经网络的采煤机滚筒调高量预测

采煤机自适应截割技术是实现综采工作面智能化开采的关键技术。针对采煤机在复杂煤层下自动截割精度较低的问题,提出了一种基于改进门控循环神经网络(GRU)的采煤机滚筒调高量预测方法。鉴于截割轨迹纵向及横向相邻数据之间的相关性,采用定长滑动时间窗法对获取的采煤机滚筒高度数据进行预处理,将输入数据划分为连续、大小可调的子序列,同时处理横向、纵向的特征信息。为提高模型预测效率,满足循环截割的实时性要求,提出了一种用因果卷积改进的门控循环神经网络(CC-GRU),对输入数据进行双重特征提取和双重数据过滤。CC-GRU利用因果卷积提前聚焦序列纵向的局部时间特征,以减少计算成本,提高运算速度;利用门控机制对卷积得到的特征进行序列化建模,以捕捉元素之间的长期依赖关系。实验结果表明,采用CC-GRU模型对采煤机滚筒调高量进行预测,平均绝对误差(MAE)为43.80 mm,平均绝对百分比误差(MAPE)为1.90%,均方根误差(RMSE)为50.35 mm,决定系数为0.65,预测时间仅为0.17 s;相比于长短时记忆(LSTM)神经网络、GRU、时域卷积网络(TCN),CC-GRU模型的预测速度较快且预测精度较高,能够更准确地对采煤机调高轨迹进行实时预测,为工作面煤层模型的建立和采煤机调高轨迹的预测提供了依据。

数字孪生驱动的巷道自动成形截割虚拟调试方法研究

针对目前巷道自动成形截割控制调试周期长、调试成本大、安全风险大、成形质量难以评价等问题,提出了一种数字孪生驱动的巷道自动成形截割虚拟调试方法。采用基于即时外观建图(RTAP−MAP)技术重建巷道三维环境,构建掘进机控制系统模型,形成虚拟调试环境,并利用虚拟传感器技术实现物理空间到虚拟环境状态的精准映射。针对难以量化评估断面成形质量的问题,确立了巷道自动成形截割性能评价方法,以断面成形截割控制过程在数据传输中心的记录为基础,主要对断面成形精度、截割效率与油缸开关次数、硬岩切割调整、超挖欠挖4个评价指标进行计算,从而为深度学习算法的迭代优化提供精准反馈信号,并提出了一种融合强化学习的自动截割控制策略,以提高自动化作业的适应性和精确度。为验证该虚拟调试方法的有效性和准确性,搭建了掘进机自动控制实验平台,并将虚拟调试系统应用于掘进巷道成形截割自动控制程序中。虚拟仿真结果表明:①被调试软件在控制关键点位处的X,Y,Z轴定位误差的最大值分别为74.8,72.93,123.67 mm,说明虚拟调试方法的定位精度达到性能要求。②虚拟样机与物理样机轨迹基本一致,说明该调试方法实现了对物理空间的映射。应用结果表明:①强化学习控制器在虚拟掘进测试中适应了复杂环境,将虚拟传感器输入有效转换为精准控制指令,验证了模拟−现实迁移训练的可行性。通过处理掘进精度和避免超欠挖的实时反馈,控制器学习并优化了策略。②优化后的断面成形截割控制性能得到了提升,根据数据库中控制量时间戳的记录,用时126 s,较优化前耗时减少了8 s。③优化后截割部末端轨迹跟踪最大误差为6.0 mm,较优化前降低了0.3 mm,避免了截割轨迹抖动导致的欠挖,同时使得轨迹和断面更加平滑。

矿井无线电波防爆安全发射功率研究

5G,5.5G,WiFi6,WiFi7,UWB,ZigBee等矿井移动通信系统及人员和车辆定位系统等发射的大功率无线电波有点燃瓦斯和煤尘的风险。因此,需要合理设置防爆无线电设备发射的无线电波防爆安全功率阈值,限制防爆无线电设备发射的无线电波功率。欧洲标准CLC/TR 50427:2004《Assessment of inadvertent ignition of flammable atmospheres by radio-frequency radiation-Guide》规定了爆炸性气体环境中无线电波防爆安全接收点火功率阈值,但缺少无线电波防爆安全发射功率阈值的内容。国家标准GB/T 3836.1—2021《爆炸性环境第1部分:设备通用要求》和国际标准IEC 60079-0:2017《Explosive atmospheres-Part 0:Equipment-General requirements》虽然有无线电波防爆安全发射功率阈值的相关规定,但错误地将欧洲标准CLC/TR 50427:2004中的无线电波防爆安全接收点火功率阈值修改为无线电波防爆安全发射功率阈值,大大降低了爆炸性环境中无线电设备所能允许的最大发射功率。由于煤矿井下没有能作为接收天线的起重机这类细长结构物体,且现有矿井无线通信及定位系统工作频率均远大于30 MHz,所以,无线电波防爆安全接收点火功率阈值应为8 W,而不是国家标准GB/T 3836.1—2021和国际标准IEC 60079-0:2017规定的无线电波防爆安全发射功率阈值6 W。在发射天线发射的无线电波能量全部被等效天线吸收的最不利于无线电防爆的传输和耦合情况下,无线电设备工作频率为等效天线谐振频率时,接收点火功率达到最大,为等效天线接收的总功率的一半,即发射功率的一半。在实际工程中,无线传输效率和耦合效率均不会为1,因此,无线电波防爆安全发射功率阈值应是无线电波防爆安全接收点火功率阈值2倍以上。煤矿井下无线电波防爆安全接收点火功率阈值为8 W,因此,煤矿井下无线电波防爆安全发射功率阈值应大于16 W。

基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法

为解决原煤智能化洗选过程中煤流中夹杂的异物对比度低、相互遮挡导致异物图像检测时特征提取不充分的问题,提出了一种基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法。通过引入Depth图像构建RGB图像与Depth图像的双特征金字塔网络(DFPN),采用浅层的特征提取策略提取Depth图像的低级特征,用深度边缘与深度纹理等基础特征辅助RGB图像深层特征,以有效获得2种特征的互补信息,从而丰富异物特征的空间与边缘信息,提高检测精度;构建了基于坐标注意力与改进空间注意力的跨模态注意力融合模块(CAFM),以协同优化并融合RGB特征与Depth特征,增强网络对特征图中被遮挡异物可见部分的关注度,提高被遮挡异物检测精度;使用区域卷积神经网络(R-CNN)输出煤炭异物的分类、回归与分割结果。实验结果表明:在检测精度方面,该方法的AP相较两阶段模型中较优的Mask transfiner高3.9%;在检测效率方面,该方法的单帧检测时间为110.5 ms,能够满足异物检测实时性需求。基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法能够以空间特征辅助色彩、形状与纹理等特征,准确识别煤炭异物之间及煤炭异物与输送带之间的差异,从而有效提高对复杂特征异物的检测精度,减少误检、漏检现象,实现复杂特征下煤炭异物的精确检测与像素级分割。

基于数字孪生和深度强化学习的矿井超前液压支架自适应抗冲支护方法

受深部开采冲击地压等地质灾害扰动的影响,存在矿井超前支护系统自感知能力差、智能抗冲自适应能力弱、缺乏决策控制能力等问题。针对上述问题,提出了一种基于数字孪生和深度强化学习的矿井超前液压支架自适应抗冲支护方法。通过多源传感器感知巷道环境和超前液压支架支护状态,在虚拟世界中创建物理实体的数字孪生模型,其中物理模型精确展现超前液压支架的结构特征和细节,控制模型实现超前液压支架的自适应控制,机理模型实现对超前液压支架自适应支护的逻辑描述和机理解释,数据模型存储超前液压支架实体运行数据和孪生数据,仿真模型完成超前液压支架立柱仿真以实现超前液压支架与数字孪生模型虚实交互。根据基于深度Q网络(DQN)的超前液压支架自适应抗冲决策算法,对仿真环境中巷道抗冲支护进行智能决策,并依据决策结果对物理实体和数字孪生模型下达调控指令,实现超前液压支架智能控制。实验结果表明:立柱位移与压力变化一致,说明超前液压支架立柱仿真模型设计合理,从而验证了数字孪生模型的准确性;基于DQN的矿井超前液压支架自适应抗冲决策算法可通过调节液压支架控制器PID参数,自适应调控立柱压力,提升巷道安全等级,实现超前液压支架自适应抗冲支护。

基于PSO−ELM的综采工作面液压支架姿态监测方法

针对基于惯性测量单元的液压支架姿态解算方法会产生累计误差、校正结果不准确的问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)−极限学习机(ELM)的综采工作面液压支架姿态监测方法。以液压支架顶梁俯仰角为监测对象,采用倾角传感器和陀螺仪采集液压支架顶梁支护姿态实时信息,对采集到的数据进行预处理,将处理后的数据输入PSO−ELM误差补偿模型中,得到解算误差预测值;同时通过卡尔曼滤波融合进行液压支架姿态解算,得到解算值;再用误差预测值对解算值进行误差补偿,从而求得更加准确的顶梁支护姿态数据。该方法只考虑加速度和角速度数据与解算误差的关系,不依赖具体的物理模型,可有效降低姿态解算累计误差。实验结果表明:液压支架顶梁俯仰角平均绝对误差由补偿前的1.4208°减少到0.0580°,且误差曲线具有良好的收敛性,验证了所提方法可持续稳定地监测液压支架的支护姿态。

采煤机滚筒工作性能优化研究

在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM−MBD双向耦合机理,结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数,采用仿真软件EDEM和RecurDyn建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型,对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析,证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验,分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律,并利用SPSS软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度,通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量,以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型,利用改进多目标灰狼(MOGWO)算法和优劣解距离法(TOPSIS)对模型进行求解,得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min时,采煤机滚筒的工作性能最优,此时截割比能耗为0.4677 kW·h/^(3),装煤率为43.01%,载荷波动系数为0.3278。

护盾式临时支护机器人带压行驶液压控制系统研究

护盾式临时支护机器人是适应夹矸与片帮共存的大断面巷道智能掘进机器人系统的重要组成部分,其主要功能是为实现“掘支并行”作业提供安全可靠的工作空间。为加强护盾式临时支护机器人推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护,根据护盾式临时支护机器人结构、工作环境与作业需求,建立其带压行驶的推移量与支护力数学模型及带压行驶动力学模型,设计了护盾式临时支护机器人带压行驶液压控制系统。该系统主要由支护液压系统、行驶液压系统组成:静态支护时,支护液压系统需时刻输出大于上盾体自身重力的支护力,行驶液压系统处于待机状态;带压行驶时,支护液压系统和行驶液压系统同时工作,在保证临时支护机器人“减压不离顶”的同时,与顶板时刻带压并稳步前移。提出了基于模糊PID的护盾式临时支护机器人带压行驶精准控制方法:通过集成在推移油缸上的位移传感器与液压回路中的压力传感器实时采集临时支护机器人的压力与位移信号,用于反映临时支护机器人带压行驶途中支护力和行驶位移的变化情况,并根据支护力和推移量的误差和误差率,利用模糊PID算法对支护力和推移量的控制参数进行修正,实现基于模糊PID算法的带压行驶可靠控制。仿真与实验结果均表明,模糊PID控制的效果优于传统PID控制,在模糊PID控制下,护盾式临时支护机器人推移行驶过程中的支护力相对误差小于1%,行驶位移误差小于2 mm,且支护力和推移量控制响应速度快,保证了推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护。

智能放煤理论与技术研究进展

综放开采技术是厚及特厚煤层开采的有效方法,已成为我国在世界煤炭开采行业的标志性技术。综述了“四要素”放煤理论、顶煤采出率与含矸率关系、基于块度分布的采出率预测模型、煤流瞬时含矸率-累计含矸率关系等智能放煤理论研究进展。分析了智能放煤技术难点,指出含矸率是影响顶煤采出率和煤质的关键因素,放煤过程中含矸率的快速、准确计算是智能放煤技术突破的重点和关键。将智能放煤技术分为非图像识别智能放煤技术和图像识别智能放煤技术2类,对不同技术的研究进展、优缺点及使用条件进行了详细分析。非图像识别智能放煤技术包括记忆放煤技术、声音振动信号识别技术、γ射线探测技术、探地雷达技术、微波照射+红外探测技术、激光扫描放煤量监测技术等,图像识别智能放煤技术包括井下照度环境精准控制、放煤图像去尘算法、含矸率计算精度保障策略、煤岩红外图像识别等。

基于图像分析的掘进工作面粉尘颗粒检测方法

基于光散射原理测定粉尘质量浓度只能定时定点手动检测,实时性差,且只能检测出粉尘质量浓度,并不能给出粒径分布范围。目前基于图像分析的粉尘颗粒检测研究主要是针对粉尘质量浓度或粒径分布进行单方面研究,并不能实现粉尘质量浓度和粒径分布范围的同时检测。针对上述问题,提出了一种基于图像分析的掘进工作面粉尘颗粒检测方法,探究图像特征与粉尘质量浓度、粒径分布间的关系。通过粉尘样本收集及图像采集装置,采集粉尘颗粒图像并获取采集图像时的粉尘质量浓度。编写粉尘样本图像处理算法,提取图像的灰度特征、纹理特征、几何特征相关参数。对提取的图像特征与实测粉尘质量浓度进行相关性分析,选取相关性较大的图像特征作为参数建立回归数学模型。提取粉尘颗粒对象像素点个数,结合转换系数,基于几何当量等效面积径计算粉尘粒径大小及分布范围。实验结果表明:实测粉尘质量浓度与建立的图像特征多元非线性回归模型数学模型计算值间的平均相对误差为12.37%,标准实测粒径与几何当量等效面积径得到的粒径分布间的最大相对误差为8.63%,平均相对误差为6.37%,验证了基于图像特征的粉尘质量浓度回归数学模型和基于几何当量等效面积径分布数学模型的准确性。

一种煤矿顶板灾害防治知识图谱构建方法

目前煤矿顶板灾害防治措施决策及事故原因分析等过程主要依赖人工经验,智能化水平较低。顶板灾害防治知识图谱可整合顶板灾害防治知识和经验,辅助顶板灾害事故原因分析和顶板灾害防治措施决策。提出了一种煤矿顶板灾害防治知识图谱构建方法。采用本体方法完成煤矿顶板灾害防治知识建模,将顶板灾害防治领域的概念分为矿井地质类、开采技术类、防治措施类和事故表征类,将概念之间的关系定义为使用、引发、易发、治理、预防和适用,为煤矿顶板灾害防治知识抽取(实体抽取和关系抽取)奠定基础;结合煤矿顶板灾害防治领域文本存在大量嵌套实体和关系之间存在实体重叠的特点,确定了基于跨度的实体抽取方法和基于依存句法树引导实体表示的关系抽取方法;构建了顶板灾害防治领域语料库,采用Neo4j图数据库存储数据,为顶板灾害防治知识图谱的应用提供数据来源支撑;展示了煤矿顶板灾害防治知识图谱局部构建结果,说明该知识图谱可辅助顶板灾害事故原因分析和防治措施决策,从而提高顶板管理的智能化水平;指出基于该知识图谱,结合自然语言处理和知识推理等技术,可实现顶板管理知识问答。

煤矿井下金属结构等效储能模型耦合电磁波能量安全性分析

煤矿井下无线通信设备发射的电磁波能量可以被周围金属结构耦合吸收,这种现象存在点燃矿井内爆炸性气体的危险。现有针对井下金属结构耦合电磁波安全性研究只是对金属结构等效阻性模型耦合电磁波能量进行分析,缺乏对金属结构耦合电磁波能量在时间上积累的储能过程研究。针对上述问题,提出一种适用于金属结构耦合−积累−释放电磁波能量研究的等效储能结构模型,即金属结构等效容性储能模型与金属结构等效感性储能模型。首先通过低衰减度传输线模型,推导出发射天线输出功率、发射天线与金属结构之间距离与接收端感应电压之间的关系。然后建立金属结构等效储能模型,推导出接收端参数与放电火花能量之间的数学关系式,分析了接收端参数对放电火花能量的影响。最后通过接收端感应电压与感应电压有效值的关系,推导出发射天线输出功率、发射天线与金属结构之间距离与放电火花能量之间的数学关系式,分析了发射天线输出功率、发射天线与金属结构之间距离对放电火花能量的影响,并给出在其他参数确定情况下2种金属结构等效储能模型各自的理论参考安全点。仿真结果表明:①对于金属结构等效容性储能模型,放电火花能量随着等效储能电容、接收端感应电压有效值增大而增大,安全点向左偏移,对等效储能电容、接收端感应电压有效值的安全要求变得严苛。②放电火花能量随着发射天线功率增大而增大,随着发射天线与金属结构之间距离增大而减小,得到金属结构等效容性储能模型理论参考安全点。③对于金属结构等效感性储能模型,放电火花能量随着等效储能电感、接收端感应电压有效值增大而增大,安全点向左偏移,对等效储能电感、接收端感应电压有效值的安全要求变得严苛。④放电火花能量随着发射天线功率增大而增大,随着发射天线与金属结构之间距离增大而减小,得到金属结构等效感性储能模型理论参考安全点。⑤对比2种金属结构储能模型理论参考安全点,得到金属结构等效容性储能模型的危险性远大于金属结构等效感性储能模型的结论。

基于直线段检测和LT描述符的矿井图像线特征匹配算法

图像匹配是同步定位与地图构建(SLAM)技术中极为重要的一环,用于根据图像之间的变换关系确定相机位姿。基于线特征的图像匹配方法具有较强的鲁棒性和抗噪能力,更加适用于井下图像匹配,基于深度学习的线描述符对线段遮挡等场景具有较高的鲁棒性,性能优于传统描述符,但卷积神经网络架构的描述符将可变长度线段抽象为固定维进行描述,不利于线段长度及视差变化较大图像的匹配。针对上述问题,提出一种基于直线段检测和线描述符的矿井图像线特征匹配算法。在频域利用单参数同态滤波降低图像的照射分量,并增强反射分量,提升亮度及对比度;在YUV空间利用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对亮度分量进行均衡,使亮度分布更加均匀;变换至RGB空间提取直线段检测(LSD)线,引入一种基于Transformer架构的LT描述符构建LSD线的特征向量,最后完成线特征匹配。实验结果表明:该算法结合了同态滤波和CLAHE算法的优点,增强后图像的亮度适中,对比度良好,灰度分布均匀,增强效果优于单参数同态滤波算法、EnlightenGAN算法;该算法提取的线特征数较原图平均提升了32.92%,在不同相似纹理占比、不同程度旋转与平移变化的井下图像匹配中鲁棒性好,平均正确匹配数为61.75对,平均精度为86.83%,优于线二进制描述符(LBD)算法、LBD_NNDR算法、LT算法,能够满足矿井图像稳健匹配的需求。

基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法

煤矿井下掘进工作面高粉尘、低照度的恶劣环境导致图像信噪比较低,且有效特征点数量严重减少,处理后的图像存在较大色差和噪声,在使用最佳缝合线算法进行图像拼接时出现细节错位、缝合线处过渡不自然或拼接痕迹明显的现象。针对上述问题,提出了一种基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法。首先,对原始图像进行HSV空间变换,采用改进的Retinex算法对亮度分量进行增强,利用双边滤波函数代替中心环绕函数,以解决亮度差异大处产生的光晕问题,通过增强算法有效提高特征点提取数量。然后,采用SIFT算法提取特征点,并以余弦距离作为匹配度指标;引入像素余弦相似度作为约束项,并采用形态学操作对颜色差异强度进行改进,利用动态规划法对最佳缝合线进行搜索,以避免图像拼接处的错位现象。最后,结合渐入渐出融合算法,使图像过渡平滑,实现煤矿井下掘进工作面的图像融合。模拟井下实际工况环境进行实验验证,结果表明:基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法与传统最佳缝合线算法相比,避免了颜色差异和噪声引起的错位拼接现象,拼接缝处的图像过渡更加自然,避免了“鬼影”和明显拼接缝的产生,且图像平均梯度提高2.38%,拼接时间提高32.5%,使得融合区域更加平滑自然,提高了拼接质量。

基于改进人工势场算法的煤矿井下机器人路径规划

路径规划是煤矿机器人在煤矿井下狭小巷道空间中应用亟待解决的关键技术之一。针对传统人工势场(APF)算法在狭小巷道环境中规划出的路径可能离巷道边界过近,以及在障碍物附近易出现目标不可达和路径振荡等问题,提出了一种基于改进APF算法的煤矿机器人路径规划方法。参考《煤矿安全规程》有关规定建立了巷道两帮边界势场,将机器人行驶路径尽量规划在巷道中间,以提高机器人行驶安全性;在障碍物斥力势场中引入调节因子,以解决目标不可达问题;引入转角限制系数以平滑规划出的路径,减少振荡,提高规划效率,保证规划路径的安全性。仿真结果表明:当目标点离障碍物很近时,改进APF算法可成功规划出能够抵达目标点的路径;改进APF算法规划周期数较传统算法平均减少了14.48%,转向角度变化累计值平均减少了87.41%,曲率绝对值之和平均减少了78.09%,表明改进APF算法规划的路径更加平滑,路径长度更短,规划效率和安全性更高。

基于红外热成像的煤矸识别方法研究

基于重介选煤、跳汰选煤、浮选、干法选煤、γ射线检测法的煤矸分选方法投资成本高、分选效率低、环境污染严重,基于CCD相机的煤矸分选方法准确率不高,基于X射线的煤矸分选技术会危害工作人员的健康。红外热成像技术不受光照、粉尘影响,且不会对人体造成伤害。提出了一种基于红外热成像的煤矸识别方法。首先,煤和矸石在传送带的输送下经过加热区域,红外热成像仪监测经均匀加热后的煤和矸石中心点的温度,得到煤和矸石加热后的温度并对经加热区域均匀加热后的煤和矸石进行拍摄,得到煤和矸石的红外灰度图像和红外彩色图像。然后,选用高斯滤波对煤和矸石的红外灰度图像、红外彩色图像进行预处理并提取特征,将红外灰度图像的灰度均值、最大频数对应的灰度值特征和红外彩色图像的G通道一阶矩、G通道二阶矩特征作为分选特征,将上述4个特征作为分类模型的输入。最后,采用支持向量机(SVM)进行分类识别,从而达到识别煤和矸石的目的。实验结果表明:基于红外热成像的煤矸识别方法对烟煤、无烟煤、褐煤的分选准确率均达到了98%以上,有良好的分类效果。