本發明專利技術實施例提供的一種基于雙目結構光相機的帶式輸送機煤流量測量方法及裝置，本發明專利技術一方面使用雙目面結構光相機采集深度圖像，通過改進像素濾波器修復深度圖像中的空洞，使深度圖像中的煤料具有清晰邊界，提升了深度圖像的精確度；另一方面，將深度圖像轉為點云數據，并根據輸送帶位置對點云數據進行直通濾波與八叉樹體素濾波以及進行感興趣區域劃定，只選取輸送帶區域，以去除大部分的環境點云，實現降噪和簡化點云數據的目的，減少信息處理量和算力利用率，提升算力處理速度和測量效率；第三方面，實現帶式輸送機昏暗環境及正常光照環境下不同帶速的煤流量精確計算，為帶式輸送機智能調速控制奠定良好基礎。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術實施例涉及煤流量控制領域，涉及但不限于一種基于雙目結構光相機的帶式輸送機煤流量測量方法及裝置。
技術介紹
1、帶式輸送機是礦井開采方式下煤炭運輸的關鍵設備，在煤礦生產運輸中發揮著至關重要的作用。常用帶式輸送機裝機功率達到了煤礦總負荷的30％以上。隨著煤炭工業科技不斷創新，帶式輸送機運輸距離更長，運輸速度更快，運量更大，大型化、智能化和高可靠性是帶式輸送機發展方向。當帶式輸送機帶速與負載達到最優匹配時，帶式輸送機處于最優工況運行。因此，為了節約能源和延長設備使用時間，需要根據帶式輸送機上的煤量來控制其運行的速度。
2、目前，激光檢測法的弊端是設備對應的測量點數較少，掃描頻率也較低，在膠帶運行速度較快時，精度會大幅降低。機器視覺檢測法相比于激光檢測法成本更低，精度更好。因此，基于雙目視覺的帶式輸送機煤流量測量成為主要研究方向，其包括常規雙目視覺、雙目線結構光視覺和雙目面結構光視覺。
3、相關技術中，采用雙目面結構光的煤流量測量研究尚未充分考慮煤礦帶式輸送機皮帶上煤流深度圖像中出現的孔洞現象。此外，現有的深度學習煤料點云數據提取方法復雜且效率低下，常規點云數據環境噪聲濾除和簡化方法對冗余點云數據的處理效果不佳，這些都會影響測量的精度和效率，無法滿足帶式輸送機煤流量精確測量的要求。
技術實現思路
1、基于相關技術中的問題，本專利技術實施例提供一種基于雙目結構光相機的帶式輸送機煤流量測量方法及裝置。
2、本專利技術實施例的技術方案是這樣實現的：</p>3、本專利技術實施例提供一種基于雙目結構光相機的帶式輸送機煤流量測量方法，所述方法包括：
4、獲取空載狀態下輸送帶的第一深度圖像數據和負載煤料狀態下所述輸送帶的第二深度圖像數據；
5、采用預設改進像素濾波的深度圖像修復算法，對所述第一深度圖像數據和所述第二深度圖像數據中的空洞點進行像素填補，得到修復后的第一深度圖像數據和修復后的第二深度圖像數據；
6、將所述修復后的第一深度圖像數據和所述修復后的第二深度圖像數據分別轉化為第一點云數據和第二點云數據；
7、對所述第一點云數據和第二點云數據進行直通濾波，對應得到第一輸送帶點云數據和第一煤料點云數據；
8、對所述第一輸送帶點云數據和所述第一煤料點云數據進行八叉樹體素濾波處理，得到第二輸送帶點云數據和第二煤料點云數據；
9、基于所述第二輸送帶點云數據和所述第二煤料點云數據，計算空載狀態下的第一輸送帶體積和負載煤料狀態下的第二輸送帶體積；
10、基于所述第一輸送帶體積和所述第二輸送帶體積，確定每一幀的瞬時煤料體積；
11、基于所述瞬時煤料體積，確定預設時間內的帶式輸送機煤流量。
12、本專利技術實施例提供一種變電站施工安全距離監測裝置，所述裝置包括：
13、獲取模塊，用于獲取空載狀態下輸送帶的第一深度圖像數據和負載煤料狀態下所述輸送帶的第二深度圖像數據；
14、像素填補模塊，用于采用預設改進像素濾波的深度圖像修復算法，對所述第一深度圖像數據和所述第二深度圖像數據中的空洞點進行像素填補，得到修復后的第一深度圖像數據和修復后的第二深度圖像數據；
15、轉化模塊，用于將所述修復后的第一深度圖像數據和所述修復后的第二深度圖像數據分別轉化為第一點云數據和第二點云數據；
16、直通濾波模塊，用于對所述第一點云數據和第二點云數據進行直通濾波，對應得到第一輸送帶點云數據和第一煤料點云數據；
17、八叉樹體素濾波模塊，用于對所述第一輸送帶點云數據和所述第一煤料點云數據進行八叉樹體素濾波處理，得到第二輸送帶點云數據和第二煤料點云數據；
18、計算模塊，用于基于所述第二輸送帶點云數據和所述第二煤料點云數據，計算空載狀態下的第一輸送帶體積和負載煤料狀態下的第二輸送帶體積；
19、確定模塊，用于基于所述第一輸送帶體積和所述第二輸送帶體積，確定每一幀的瞬時煤料體積；
20、所述確定模塊，還用于基于所述瞬時煤料體積，確定預設時間內的帶式輸送機煤流量。
21、在一些實施例中，所述像素填補模塊，還用于將所述第一深度圖像數據和所述第二深度圖像數據中像素值為零的點確定為所述空洞點；以像素值為零的點為中心，利用其鄰域內的像素，定義一雙層濾波器，所述雙層濾波器包括內層和外層；確定所述內層中深度值為非零的第一像素點數目和所述外層內深度值為零的第二像素點數目；將所述第一像素點數目和所述第二像素點數目分別與預設內層數目閾值和預設外層數目閾值進行比對，得到比對結果；若所述比對結果為所述第一像素點數目大于所述預設內層數目閾值，且所述第二像素點數目大于所述預設外層數目閾值時，則將所述雙層濾波器中所有非零像素的深度值的統計眾數確定為目標深度值；若所述比對結果為所述第一像素點數目小于所述預設內層數目閾值，且所述第二像素點數目小于所述預設外層數目閾值時，則將擴大所述鄰域后重復上述比對步驟，以對所述空洞進行修復，得到所述修復后的第一深度圖像數據和所述修復后的第二深度圖像數據。
22、在一些實施例中，所述轉化模塊，還用于基于預設坐標轉化關系，將每一所述修復后的第一深度圖像數據中的像素點坐標轉換為三維坐標，并確定為所述第一點云數據和所述第二點云數據。
23、在一些實施例中，所述直通濾波模塊，還用于通過直通濾波設置空間坐標值，確定所述第一點云數據和所述第二點云數據的感興趣區域，并判斷每一所述第一點云數據和每一所述第二點云數據中的點是否在指定區域的值域內；設置濾波限制條件，指定所述值域范圍內的最大值和最小值，所述第一點云數據和所述第二點云數據中所有點的坐標值未在指定區間范圍內的點將被刪除，截取感興趣區域；去除所述感興趣區域內的環境點云數據，得到所述輸送帶點云數據和所述煤料點云數據。
24、在一些實施例中，所述八叉樹體素濾波模塊，還用于計算所述第一輸送帶點云數據和所述第二煤料點云數據中每一點的坐標極值；創建八叉數結構，并基于預先設定的體素大小對所述坐標極值進行分割；計算每一八叉樹體素的位置索引以及對應體素重心點的坐標，確定與每一所述八叉樹體素中心點距離最近的點，并以這個最近鄰點替代所述八叉樹中心體素內的所有其他點，以得到所述第二輸送帶點云數據和所述第二煤料點云數據。
25、在一些實施例中，所述計算模塊，還用于以深度相機光學零點平面為底，將所述第二輸送帶點云數據和所述第二煤料點云數據劃分為若干個小立方體；采用計算所有小立方體的體積和；其中，v為所求點云體積，n為劃分的小立方體數，si為每個小立方體底面積，hi為每個小立方體底面到相機的距離；計算所述第一輸送帶體積和所述第二輸送帶體積。
26、在一些實施例中，所述確定模塊，還用于跳幀提取瞬時煤料體積，采用公式計算時間內通過雙目面結構光煤流量測量系統的目標煤料體積；其中，相機拍攝幀率為f，測量長度為l，傳送帶運行速度為v0，為輸送帶上第i幀采集到的瞬時煤料體本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種基于雙目結構光相機的帶式輸送機煤流量測量方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用預設改進像素濾波的深度圖像修復算法，對所述第一深度圖像數據和所述第二深度圖像數據中的空洞點進行像素填補，得到修復后的第一深度圖像數據和修復后的第二深度圖像數據，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述修復后的第一深度圖像數據和所述修復后的第二深度圖像數據分別轉化為第一點云數據和第二點云數據，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一點云數據和第二點云數據進行直通濾波，對應得到第一輸送帶點云數據和第一煤料點云數據，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一輸送帶點云數據和所述第一煤料點云數據進行八叉樹體素濾波，得到第二輸送帶點云數據和第二煤料點云數據，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二輸送帶點云數據和所述第二煤料點云數據，計算預設區域內空載狀態下的第一輸送帶體積和負載煤料狀態下的第二輸送帶體積，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用預設煤流量測量模型，基于所述瞬時煤料體積，確定預設時間內的帶式輸送機煤流量，包括：
8.一種基于雙目結構光相機的帶式輸送機煤流量測量裝置，其特征在于，所述裝置包括：
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【技術特征摘要】
1.一種基于雙目結構光相機的帶式輸送機煤流量測量方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用預設改進像素濾波的深度圖像修復算法，對所述第一深度圖像數據和所述第二深度圖像數據中的空洞點進行像素填補，得到修復后的第一深度圖像數據和修復后的第二深度圖像數據，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述修復后的第一深度圖像數據和所述修復后的第二深度圖像數據分別轉化為第一點云數據和第二點云數據，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一點云數據和第二點云數據進行直通濾波，對應得到第一輸送帶點云數據和第一煤料點...
【專利技術屬性】
技術研發人員：毛清華，李佳弟，胡鑫，蘇毅楠，張東偉，魯麒，薛旭升，王川偉，劉鵬，
申請(專利權)人：西安科技大學，
類型：發明
國別省市：
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