一种煤矿传送带表面的煤堆区域视觉定位方法与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种煤矿传送带表面的煤堆区域视觉定位方法。

背景技术：

1、利用传送带运输煤矿时，煤堆可能会导致传送带出现不平衡或在传送带某处出现异常负荷的情况，从而导致传送带出现故障。并且煤堆也会导致传送带的运输效率下降，传送能耗增加。所以在利用传送带运输煤矿时，应及时识别煤堆情况并进行处理。

2、由于传送带在图像中表现出很强的直线性，并且煤炭在传送带中若分布比较的均匀，其边缘分布基本接近直线分布；若出现传送带表面出现煤堆，煤炭边缘便会出现非直线分布。同时，煤炭边缘并非理想的直线分布，并且煤块也会存在细小边缘，因而通过霍夫直线检测很难准确的识别出煤堆区域。

技术实现思路

1、为了解决杂乱边缘的干扰导致的煤堆难以识别的技术问题，本发明提供一种煤矿传送带表面的煤堆区域视觉定位方法，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明提出了一种煤矿传送带表面的煤堆区域视觉定位方法，方法包括：

3、获取传输带区域图像；

4、根据传输带区域图像得到多个候选边缘像素，设置多个探索方向，获取每个候选边缘像素在每个探索方向上的多个滑动窗口，根据每个候选边缘像素在每个探索方向上的多个滑动窗口计算每个候选边缘像素为煤炭区域边缘像素的概率，根据每个候选边缘像素为煤炭区域边缘像素的概率得到煤炭区域边缘像素；

5、根据煤炭区域边缘像素得到第一霍夫变换点、第二霍夫变换点，根据第一霍夫变换点、第二霍夫变换点得到多个异常间隔值，计算每个异常间隔值的内部边缘混乱程度，计算每个异常间隔值的内部边缘凸起高度，根据每个异常间隔值的内部边缘混乱程度和内部边缘凸起高度得到每个异常间隔值的煤堆程度；

6、根据每个异常间隔值的煤堆程度进行煤堆识别。

7、优选的，所述根据传输带区域图像得到多个候选边缘像素，包括：

8、对传输带区域图像进行边缘检测得到传输带区域边缘图像；

9、对相邻两帧的传输带区域图像作差分处理得到每个传输带区域图像的差分图像，利用大津阈值法获取差分图像的差分阈值，将差分图像中灰度值大于差分阈值f的像素的灰度值设置为1，将灰度值小于等于差分阈值的像素的灰度值设置为0，得到传输带区域运动二值图像；

10、将传输带区域运动二值图像各像素与传输带区域边缘图像中同位置像素的灰度值作与运算得到煤炭边缘图像；

11、将煤炭边缘图像中灰度值不为0的像素记为候选边缘像素。

12、优选的，所述设置多个探索方向，包括：

13、将水平向右方向为基准方向；从基准方向出发，以为旋转间隔，在顺时针方向上依次旋转，得到个探索方向。

14、优选的，所述获取每个候选边缘像素在每个探索方向上的多个滑动窗口，包括：

15、对煤炭边缘图像中各边缘像素进行霍夫变换得到每个边缘像素的煤炭霍夫变换曲线，所有边缘像素的煤炭霍夫变换曲线相交得到多个煤堆霍夫变换点，获取投票值最大的煤炭霍夫变换点对应的煤炭霍夫变换曲线的个数，将作为参考滑动长度，其中表示向上取整符号；

16、对于一个候选边缘像素、一个探索方向，设置一个的预设滑动窗口，将候选边缘像素作为预设滑动窗口的中心像素得到第一个滑动窗口，计算第一个滑动窗口内所有像素灰度均值，当第一个滑动窗口的灰度值均值大于等于125时，将第一个滑动窗口沿该探索方向滑动一个像素得到第二个滑动窗口，获取第二个滑动窗口与第一个滑动窗口中心像素之间的距离作为第二个滑动窗口的滑动长度，获取第二个滑动窗口的灰度值均值，当第二个滑动窗口的灰度值均值大于等于125或滑动长度小于等于参考滑动长度l时，将第二个滑动窗口沿该探索方向滑动一个像素得到第三个滑动窗口，获取第三个滑动窗口与第一个滑动窗口中心像素之间的距离作为第三个滑动窗口的滑动长度，当第三个滑动窗口的灰度值均值大于等于125或滑动长度小于等于参考滑动长度l时，将第三个滑动窗口沿该探索方向滑动一个像素得到第四个滑动窗口，以此类推，直至所获得的滑动窗口的灰度值均值小于125同时滑动长度大于参考滑动长度l，停止滑动，获取所述候选边缘像素在该探索方向上的所有滑动窗口；

17、获取每个候选边缘像素在每个探索方向的多个滑动窗口。

18、优选的，所述根据每个候选边缘像素在每个探索方向上的多个滑动窗口计算每个候选边缘像素为煤炭区域边缘像素的概率，包括：

19、对于任意一个候选边缘像素在任意一个探索方向上的所有滑动窗口，将灰度均值大于等于125的滑动窗口记为标志滑动窗口，将所有滑动窗口按滑动顺序排列得到所述滑动窗口序列，获取从第一个滑动窗口开始的连续不间断的标志滑动窗口的个数记为所述候选边缘像素在所述探索方向上的连续长度；

20、根据每个候选边缘像素在每个探索方向上的连续长度得到各候选边缘像素为煤炭区域边缘像素的概率：

21、

22、其中，表示探索方向的个数，表示在第i个候选边缘像素在j个探索方向上的所有滑动窗口中灰度均值为0的滑动窗口个数，表示第i个候选边缘像素在所有探索方向上的连续长度最大值，表示第i个候选边缘像素为煤炭区域边缘像素的概率，表示最大值最小值归一化函数。

23、优选的，所述根据每个候选边缘像素为煤炭区域边缘像素的概率得到煤炭区域边缘像素，包括：

24、将概率值大于预设概率阈值的候选边缘像素作为煤炭区域边缘像素。

25、优选的，所述根据第一霍夫变换点、第二霍夫变换点得到多个异常间隔值，包括：

26、将通过第一霍夫变换点的所有霍夫变换曲线记为第一霍夫变换曲线，获取每个第一霍夫变换曲线的纵轴交点，获取每两个相邻纵轴交点的距离得到第一霍夫变换点的多个间隔值，利用异常检测算法对所有的间隔值进行处理得到第一霍夫变换点的多个异常间隔值；

27、获取第二霍夫变换点的多个异常间隔值。

28、优选的，所述计算每个异常间隔值的内部边缘混乱程度，包括：

29、将每个异常间隔值对应的两个煤炭区域边缘像素构成的像素对记为异常像素对，将异常像素对中两像素称为异常像素；

30、对于任意一个异常间隔值对应的异常像素对，将两异常像素之间的所有煤炭区域边缘像素称为所述异常间隔值的候选煤堆像素，对候选煤堆像素进行霍夫变换处理得到每个候选煤堆像素的煤堆霍夫变换点，获取每个煤堆霍夫变换点的投票值，将投票值大于预设投票阈值的煤堆霍夫变换点的个数记为所述异常间隔值的内部边缘混乱程度；

31、获取每个异常间隔值的内部边缘混乱程度。

32、优选的，所述计算每个异常间隔值的内部边缘凸起高度，包括：

33、将第一霍夫变换点对应的直线记为第一直线；

34、对于一个异常间隔值的所有候选煤堆像素，获取各候选煤堆像素与第一直线的距离，将所有候选煤堆像素与第一直线距离中的最大值记为所述异常间隔值的内部边缘凸起高度；

35、获取每个异常间隔值的内部边缘凸起高度。

36、优选的，所述根据煤炭区域边缘像素得到第一霍夫变换点、第二霍夫变换点，包括：

37、对每个煤炭区域边缘像素进行霍夫变换处理得到每个煤炭区域边缘像素的霍夫变换曲线；所有煤炭区域边缘像素的霍夫变换曲线相交得到多个霍夫变换点，获取投票值最大的两个霍夫变换点，将最大的两个投票值对应的霍夫变换点分别记为第一霍夫变换点、第二霍夫变换点。

38、本发明具有如下有益效果：

39、获取传输带区域图像，由于煤炭区域边缘具有直线特征，而煤堆具有向外凸起的特征，因而可以对煤炭区域边缘进行直线检测来进行煤堆识别；而传输带区域图像中的传输带边缘会干扰煤炭区域边缘的获取，因而利用煤炭及传输带的运动差异情况对传输带区域图像处理得到煤炭边缘图像；同时煤炭边缘图像中会包含细小煤块边缘，因而利用边缘的连续长度来排除细小煤块边缘的干扰得到煤炭区域边缘像素；

40、由于不存在煤堆区域时，煤炭区域边缘的间隔长度相似，因而对煤炭区域边缘像素进行直线检测得到多个异常间隔值，根据煤堆区域的煤炭区域边缘向外凸起的特征得到每个异常间隔值的内部边缘凸起高度，同时煤堆区域的煤炭区域边缘分布较为混乱得到每个异常间隔值的内部边缘混乱程度，根据内部边缘凸起高度和内部边缘混乱程度得到每个异常间隔值的煤堆程度，根据每个异常间隔值的煤堆程度进行煤堆识别。