一種基于三維點(diǎn)云的皮帶跑偏檢測(cè)及堆煤檢測(cè)方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種基于三維點(diǎn)云的皮帶跑偏檢測(cè)及堆煤檢測(cè)方法，涉及皮帶機(jī)故障檢測(cè)技術(shù)。本發(fā)明專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云的語(yǔ)義信息的分割處理；通過(guò)對(duì)噪聲點(diǎn)的處理以及對(duì)點(diǎn)集的局部特征進(jìn)行深層次的提取，使得分割結(jié)果更加精確和穩(wěn)定，并基于處理后的點(diǎn)云，實(shí)現(xiàn)了皮帶跑偏和堆煤的精準(zhǔn)檢測(cè)檢測(cè)，避免了皮帶機(jī)運(yùn)行環(huán)境的影響，保證了皮帶機(jī)運(yùn)行安全。保證了皮帶機(jī)運(yùn)行安全。保證了皮帶機(jī)運(yùn)行安全。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種基于三維點(diǎn)云的皮帶跑偏檢測(cè)及堆煤檢測(cè)方法


[0001]本專利技術(shù)涉及皮帶機(jī)故障檢測(cè)
，特別是涉及一種基于三維點(diǎn)云的皮帶跑偏檢測(cè)及堆煤檢測(cè)方法。

技術(shù)介紹

[0002]目前皮帶機(jī)是煤礦生產(chǎn)的主要運(yùn)輸設(shè)備,長(zhǎng)距離、多段安裝的特點(diǎn)，使得皮帶機(jī)跑偏及堆煤故障造成的影響極大，往往是一段皮帶出現(xiàn)問(wèn)題影響整個(gè)運(yùn)輸線停機(jī)檢查。
[0003]在實(shí)際應(yīng)用中，多在皮帶機(jī)上安裝接觸式傳感器檢測(cè)皮帶機(jī)跑偏或堆煤故障，但因?yàn)槊旱V生產(chǎn)環(huán)境惡劣，煤灰、運(yùn)料運(yùn)輸振動(dòng)、運(yùn)輸壓力等影響傳感器靈敏度造成失效，耐用性下降問(wèn)題嚴(yán)重，需要頻繁更換傳感器，在可靠性方面無(wú)法滿足煤礦安全生產(chǎn)要求。
[0004]另一種是基于圖像處理的皮帶機(jī)跑偏或堆煤故障方法，多通過(guò)識(shí)別皮帶邊沿變化或者托輥與皮帶邊沿相對(duì)位置關(guān)系實(shí)現(xiàn)輸送帶跑偏檢測(cè)，堆煤檢測(cè)則是通過(guò)識(shí)別物料占整體區(qū)域的比例來(lái)計(jì)算，但也由于粉塵、水汽對(duì)圖像畫(huà)面干擾很大，另外井下環(huán)境光照條件較差，在皮帶機(jī)周圍灑料等情況下，顏色信息變化影響圖像分割效果，導(dǎo)致誤識(shí)別。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

[0005]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的上述問(wèn)題，本專利技術(shù)提供了一種基于三維點(diǎn)云的皮帶跑偏檢測(cè)及堆煤檢測(cè)方法。
[0006]為了達(dá)到上述專利技術(shù)目的，本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案如下：
[0007]第一方面，一種三維點(diǎn)云處理方法，包括以下步驟：
[0008]S1、獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0009]S2、基于所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)迭代最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣算法選擇N
′
點(diǎn)來(lái)定義局部區(qū)域的N<br/>′
個(gè)中心點(diǎn)；
[0010]S3、基于所述N
′
個(gè)中心點(diǎn)，通過(guò)球查詢算法搜索各個(gè)所述中心點(diǎn)范圍r內(nèi)相鄰的k點(diǎn)構(gòu)建局部區(qū)域；
[0011]S4、對(duì)所述局部區(qū)域進(jìn)行特征提取，基于所述N
′
個(gè)中心點(diǎn)進(jìn)行多尺度特征提取，得到多尺度特征；
[0012]S5、采用PCL聚類算法濾除所述多尺度特征中的噪聲，得到點(diǎn)云濾波數(shù)據(jù)。
[0013]優(yōu)選地，步驟S1中，通過(guò)安裝在皮帶機(jī)正上方的激光雷達(dá)獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
[0014]優(yōu)選地，步驟S2，基于所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)迭代最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣算法選擇N
′
點(diǎn)來(lái)定義局部區(qū)域的N
′
個(gè)中心點(diǎn)的方法包括以下步驟：
[0015]步驟S21、以所述皮帶機(jī)的設(shè)備支架中心為原點(diǎn)O、所述皮帶機(jī)的皮帶運(yùn)行方向?yàn)閄軸、所述皮帶機(jī)的膠帶寬度方向?yàn)閅軸、所述皮帶機(jī)的膠帶高度方向?yàn)閆軸建立所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的直角坐標(biāo)系OXYZ；
[0016]步驟S22、從所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中確定出一個(gè)采樣點(diǎn)A，并從剩余點(diǎn)中確定出一個(gè)與所述采樣點(diǎn)距離最遠(yuǎn)的采樣點(diǎn)B，得到采樣點(diǎn)集合S＝{A,B}；
[0017]步驟S23、從剩余點(diǎn)中確定出一個(gè)與所述采樣點(diǎn)集合距離最遠(yuǎn)的采樣點(diǎn)P,更新所述采樣點(diǎn)集合；
[0018]步驟24、重復(fù)步驟23，得到N
′
點(diǎn)。
[0019]優(yōu)選地，步驟S3，基于所述N
′
個(gè)中心點(diǎn)，通過(guò)球查詢算法搜索各個(gè)所述中心點(diǎn)范圍r內(nèi)相鄰的k點(diǎn)構(gòu)建局部區(qū)域的方法包括以下步驟：
[0020]步驟S31、設(shè)定參數(shù)r、k；
[0021]步驟S32、分別以所述N
′
個(gè)中心點(diǎn)為球心，以所述r為半徑畫(huà)球，在所述球內(nèi)尋找k個(gè)點(diǎn)構(gòu)建局部區(qū)域。
[0022]優(yōu)選地，步驟S4，對(duì)所述局部區(qū)域進(jìn)行特征提取，基于所述N
′
個(gè)中心點(diǎn)進(jìn)行多尺度特征提取，得到多尺度特征的方法包括以下步驟：
[0023]步驟S41、規(guī)范化各個(gè)所述局部區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)，以N
′
個(gè)中心點(diǎn)為中心對(duì)每個(gè)局部區(qū)域進(jìn)行編碼，得到第一多尺度特征；
[0024]步驟S42、對(duì)于每個(gè)中心點(diǎn)，采樣多尺度多層次結(jié)構(gòu)，構(gòu)建n個(gè)采樣區(qū)域，對(duì)每個(gè)所述采樣區(qū)域進(jìn)行特征提取，得到第二多尺度特征。
[0025]第二方面，一種基于三維點(diǎn)云的皮帶跑偏檢測(cè)方法，包括以下步驟：
[0026]步驟A1、基于三維點(diǎn)云處理方法獲取皮帶機(jī)運(yùn)煤時(shí)的點(diǎn)云濾波數(shù)據(jù)，并將所述點(diǎn)云濾波數(shù)據(jù)分為多個(gè)數(shù)據(jù)片段；
[0027]步驟A2、以各個(gè)所述數(shù)據(jù)片段中點(diǎn)的Y軸坐標(biāo)的最大值和最小值為皮帶的左右邊沿帶，計(jì)算每個(gè)左右邊沿帶的中心值，根據(jù)所述中心值計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)片段的平均中心值，根據(jù)所述平均中心值判斷所述皮帶機(jī)的皮帶是否發(fā)生跑偏。
[0028]第三方面，一種基于三維點(diǎn)云的堆煤檢測(cè)方法，包括以下步驟：
[0029]步驟B1、基于三維點(diǎn)云處理方法獲取皮帶機(jī)運(yùn)煤時(shí)的第一點(diǎn)云濾波數(shù)據(jù)和空載時(shí)的第一點(diǎn)云濾波數(shù)據(jù)；
[0030]步驟B2、分別從所述第一點(diǎn)云濾波數(shù)據(jù)和所述第二點(diǎn)云濾波數(shù)據(jù)中確定出n個(gè)檢測(cè)點(diǎn)，計(jì)算n個(gè)檢測(cè)點(diǎn)Z軸坐標(biāo)的平均值，得到第一等效高度和第二等效高度；
[0031]步驟B3，根據(jù)所述第一等效高度和所述第二等效高度的差值判斷所述皮帶機(jī)的皮帶是否發(fā)生堆煤故障。
[0032]本專利技術(shù)的有益效果為：本專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云的語(yǔ)義信息的分割處理；通過(guò)對(duì)噪聲點(diǎn)的處理以及對(duì)點(diǎn)集的局部特征進(jìn)行深層次的提取，使得分割結(jié)果更加精確和穩(wěn)定，并基于處理后的點(diǎn)云，實(shí)現(xiàn)了皮帶跑偏和堆煤的精準(zhǔn)檢測(cè)檢測(cè)，避免了皮帶機(jī)運(yùn)行環(huán)境的影響，保證了皮帶機(jī)運(yùn)行安全，提高了使用壽命，減少了事故停產(chǎn)損失。
附圖說(shuō)明
[0033]圖1為本專利技術(shù)實(shí)施例所提供的一種三維點(diǎn)云處理方法的流程圖；
[0034]圖2為本專利技術(shù)實(shí)施例所提供的一種三維點(diǎn)云處理方法的子流程圖；
[0035]圖3為本專利技術(shù)實(shí)施例所提供的一種三維點(diǎn)云處理方法的子流程圖；
[0036]圖4為本專利技術(shù)實(shí)施例所提供的一種三維點(diǎn)云處理方法的子流程圖；
[0037]圖5為本專利技術(shù)實(shí)施例所提供的一種基于三維點(diǎn)云的皮帶跑偏檢測(cè)方法的流程示意圖；
[0038]圖6本專利技術(shù)實(shí)施例所提供的一種基于三維點(diǎn)云的堆煤檢測(cè)方法的流程示意圖。
具體實(shí)施方式
[0039]下面對(duì)本專利技術(shù)的具體實(shí)施方式進(jìn)行描述，以便于本
的技術(shù)人員理解本專利技術(shù)，但應(yīng)該清楚，本專利技術(shù)不限于具體實(shí)施方式的范圍，對(duì)本
的普通技術(shù)人員來(lái)講，只要各種變化在所附的權(quán)利要求限定和確定的本專利技術(shù)的精神和范圍內(nèi)，這些變化是顯而易見(jiàn)的，一切利用本專利技術(shù)構(gòu)思的專利技術(shù)創(chuàng)造均在保護(hù)之列。
[0040]實(shí)施例一
[0041]如圖1所示，圖1為本專利技術(shù)實(shí)施例所提供的一種三維點(diǎn)云處理方法的流程圖，包括以下步驟：
[0042]S1、獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0043]在本專利技術(shù)實(shí)施例中，通過(guò)安裝在皮帶機(jī)正上方的激光雷達(dá)獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；由于激光雷達(dá)安裝在皮帶機(jī)正上方，所以激光雷達(dá)不受皮帶機(jī)運(yùn)行的物料影響，可采集精確的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
[0044]S2、基于所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)迭代最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣算法選擇N
′
點(diǎn)來(lái)定義局部區(qū)域的N
′
個(gè)中心點(diǎn)；
[0045]參考圖2，優(yōu)選地，步驟S2，基于所本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

【技術(shù)特征摘要】
1.一種三維點(diǎn)云處理方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2、基于所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)迭代最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣算法選擇N
′
點(diǎn)來(lái)定義局部區(qū)域的N
′
個(gè)中心點(diǎn)；S3、基于所述N
′
個(gè)中心點(diǎn)，通過(guò)球查詢算法搜索各個(gè)所述中心點(diǎn)范圍r內(nèi)相鄰的k點(diǎn)構(gòu)建局部區(qū)域；S4、對(duì)所述局部區(qū)域進(jìn)行特征提取，基于所述N
′
個(gè)中心點(diǎn)進(jìn)行多尺度特征提取，得到多尺度特征；S5、采用PCL聚類算法濾除所述多尺度特征中的噪聲，得到點(diǎn)云濾波數(shù)據(jù)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種三維點(diǎn)云處理方法，其特征在于，步驟S1中，通過(guò)安裝在皮帶機(jī)正上方的激光雷達(dá)獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種三維點(diǎn)云處理方法，其特征在于，步驟S2，基于所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)迭代最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣算法選擇N
′
點(diǎn)來(lái)定義局部區(qū)域的N
′
個(gè)中心點(diǎn)的方法包括以下步驟：步驟S21、以所述皮帶機(jī)的設(shè)備支架中心為原點(diǎn)O、所述皮帶機(jī)的皮帶運(yùn)行方向?yàn)閄軸、所述皮帶機(jī)的膠帶寬度方向?yàn)閅軸、所述皮帶機(jī)的膠帶高度方向?yàn)閆軸建立所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的直角坐標(biāo)系OXYZ；步驟S22、從所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中確定出一個(gè)采樣點(diǎn)A，并從剩余點(diǎn)中確定出一個(gè)與所述采樣點(diǎn)距離最遠(yuǎn)的采樣點(diǎn)B，得到采樣點(diǎn)集合S＝{A,B}；步驟S23、從剩余點(diǎn)中確定出一個(gè)與所述采樣點(diǎn)集合距離最遠(yuǎn)的采樣點(diǎn)P,更新所述采樣點(diǎn)集合；步驟24、重復(fù)步驟23，得到N
′
點(diǎn)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種三維點(diǎn)云處理方法，其特征在于，步驟S3，基于所述N
′
個(gè)中心點(diǎn)，通過(guò)球查詢算法搜索各個(gè)所述中心點(diǎn)范圍r內(nèi)相鄰的k點(diǎn)構(gòu)建局部...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：代香怡，黃勝，李映萱，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：成都光束慧聯(lián)科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：