專利名稱：一種基于圖像熵的料倉(cāng)料位檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及料倉(cāng)的料位檢測(cè)。本發(fā)明具體涉及使用數(shù)字相機(jī)拍攝圖像并進(jìn)行圖像 處理的方式進(jìn)行料倉(cāng)料位的檢測(cè)。其中針對(duì)物料紋理特征特點(diǎn)設(shè)計(jì)了圖像預(yù)處理方法，針 對(duì)料倉(cāng)圖像環(huán)境特點(diǎn)設(shè)計(jì)了圖像拍攝方法。
背景技術(shù)：
料倉(cāng)料位檢測(cè)是安全生產(chǎn)的重要措施。多年來(lái)人們采用各種方法對(duì)料倉(cāng)料位進(jìn)行 檢測(cè)。常用的檢測(cè)方法有重錘式、電極式、電容式、機(jī)桿式、稱重式、回轉(zhuǎn)翼輪式、雷達(dá)式、超 聲波式、激光式、核子式等。其中重錘式、電極式、電容式、機(jī)桿式、稱重式和回轉(zhuǎn)翼輪式屬于 接觸式測(cè)量方法，其余的為非接觸式測(cè)量方法?？梢赃M(jìn)行極限位置測(cè)量的方法有重錘式、 電極式、核子式和激光式。可進(jìn)行料位連續(xù)測(cè)量的方法有雷達(dá)式、超聲波式、機(jī)桿式、稱重 式、核子式、激光式等。采用圖像處理的方式進(jìn)行深度測(cè)量應(yīng)用廣泛。目前采用的多是采用數(shù)字相機(jī) 自動(dòng)對(duì)焦，直接拍攝圖像，然后經(jīng)過(guò)圖像處理進(jìn)行深度、高度測(cè)量，具體見專利公開號(hào)為 CN1378086的發(fā)明專利，然而，針對(duì)于固體物料料倉(cāng)，由于圖像拍攝環(huán)境特別惡劣，拍攝的圖 像存在以下特點(diǎn)(1)料倉(cāng)粉塵濃度大、濕度大、照度低、拍攝圖像質(zhì)量差，并且相機(jī)難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)聚
焦ο(2)料倉(cāng)中照度波動(dòng)頻繁，例如煤礦井下大型設(shè)備很多，電網(wǎng)擾動(dòng)大，造成照度波動(dòng)。(3)針對(duì)于一些特殊場(chǎng)合，例如煤礦井下煤倉(cāng)，由于防爆要求，設(shè)備及照明功率應(yīng)
盡量小。因此，由于特殊的圖像環(huán)境，采用普通的圖像處理方式進(jìn)行深度測(cè)量的方法既難 以滿足料倉(cāng)料位測(cè)量的實(shí)時(shí)性、可靠性的要求，也難以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期、穩(wěn)定的檢測(cè)。專利公開號(hào)為CN101270981是一種基于機(jī)器視覺的料位測(cè)量方法與裝置，提出了 針對(duì)煤礦井下料倉(cāng)的料位檢測(cè)方法，然而這種方法可靠性難以保證，因此，實(shí)際應(yīng)用受到限 制。技術(shù)問(wèn)題由于料倉(cāng)的圖像環(huán)境特殊，采用目前已有的方式，具有以下問(wèn)題(1)數(shù)字相機(jī)難以自動(dòng)對(duì)焦、拍得可靠的圖像；(2)根據(jù)此類圖像進(jìn)行料位測(cè)量的方法可靠度、精度低；本發(fā)明采用使用數(shù)字相機(jī)拍攝圖像并進(jìn)行圖像處理的方式進(jìn)行料倉(cāng)料位的非接 觸式檢測(cè)，針對(duì)于料倉(cāng)環(huán)境提出了采用計(jì)算特征紋理圖像熵的方法，具有以下優(yōu)點(diǎn)(1)采用計(jì)算特征紋理圖像熵進(jìn)行料位計(jì)算的方法降低了對(duì)圖像質(zhì)量的要求，增 強(qiáng)了對(duì)料倉(cāng)惡劣的圖像環(huán)境的適應(yīng)能力；(2)采用計(jì)算特征紋理圖像熵進(jìn)行料位計(jì)算的方法能夠大幅縮小計(jì)算量，提高了系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，同時(shí)便于精簡(jiǎn)系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容
系統(tǒng)組成本發(fā)明整個(gè)系統(tǒng)分為數(shù)字相機(jī)系統(tǒng)、輔助照明系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)三部分組成。數(shù)字相機(jī)系統(tǒng)數(shù)字相機(jī)應(yīng)安裝在料倉(cāng)的頂部，避開料倉(cāng)下料口及相關(guān)下料口的設(shè)施、以免被阻 擋拍攝角度(數(shù)字相機(jī)布置如

圖1所示)。數(shù)字相機(jī)系統(tǒng)應(yīng)包含一個(gè)透明密封罩，一個(gè)密封 罩的除塵裝置及各自的固定裝置。數(shù)字相機(jī)采用可自動(dòng)調(diào)節(jié)焦距的數(shù)字相機(jī)，相機(jī)焦距由程序控制，根據(jù)所處料倉(cāng) 的實(shí)際尺寸，分為若干檔位進(jìn)行圖像拍攝。輔助照明系統(tǒng)輔助照明系統(tǒng)采用一組射燈、其中一個(gè)鄰近數(shù)字相機(jī)設(shè)置，其余呈等分角度設(shè)置 于煤倉(cāng)倉(cāng)壁圓周上。光源采用單色光源，選擇波長(zhǎng)較長(zhǎng)的紅光或紅外光源。根據(jù)煤倉(cāng)的實(shí) 際尺寸及環(huán)境選擇光源功率及射燈數(shù)量(輔助照明布置如圖2所示)。輔助照明系統(tǒng)主要針對(duì)例如煤礦井下煤倉(cāng)這一類圖像環(huán)境特別惡劣的料倉(cāng)的圖 像特點(diǎn)設(shè)計(jì)，料倉(cāng)圖像成像有兩個(gè)主要難點(diǎn)，一是受安全生產(chǎn)條件約束，料倉(cāng)環(huán)境存在粉塵 濃度大、濕度大的特點(diǎn)，造成照度衰減很快，且泛光不足；二是出于安全考慮，照明功率應(yīng)盡 量低。采用多角度照明設(shè)計(jì)，能有效克服以上困難。圖像處理系統(tǒng)圖像處理系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、圖像處理模塊。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊包含的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)(1)數(shù)字圖像(2)環(huán)境數(shù)據(jù)(3)料位檢測(cè)值(4)臨時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)應(yīng)為料位檢測(cè)過(guò)程中所需的圖像及相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)，不作 為大量圖像數(shù)據(jù)的存檔。圖像處理模塊圖像處理模塊包括(1)圖像熵運(yùn)算模塊圖像熵運(yùn)算模塊的功能是針對(duì)拍得的圖像，提取特征圖像的圖像熵，分檔圖像提 取的特征圖像的圖像熵在接近料位處會(huì)顯著增加，特征圖像的圖像熵的這個(gè)分布特點(diǎn)是本 發(fā)明的理論基礎(chǔ)。記料倉(cāng)的料位位于料倉(cāng)中段，則其特征圖像的圖像熵分布圖的理論分布應(yīng)如圖3 所示。但由于料倉(cāng)的圖像拍攝環(huán)境通常比較惡劣，且具有時(shí)移特性，所以實(shí)際應(yīng)用時(shí)，還需 考慮檢測(cè)方法的可靠性。特征圖像的圖像熵計(jì)算處理流程圖如圖4所示。
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特征圖像的圖像熵計(jì)算方法(1)對(duì)圖像進(jìn)行灰度拉伸由于這里圖像處理的目的是進(jìn)行料位檢測(cè)，所以可以采用灰度圖像?；叶燃?jí)采用 8位灰度階。由于料倉(cāng)圖像灰度往往分布不均衡，所以一般都要預(yù)先作灰度拉伸。方法如下當(dāng)灰度是離散值時(shí)，頻數(shù)近似代替概率值，即pr (rk) = nk/n 0 ^ rk ^ 1 k = 0,1, ......，i_l ；式中1是灰度級(jí)的總數(shù)目，PJrk)是取第k級(jí)灰度值的概率，nk是圖像中出現(xiàn)第 k級(jí)灰度的次數(shù)，η是圖像中像素總數(shù)。sk=T(ru)=2jkzo^=Sjk= C Pr (Tj)O ^ Ik 彡 1 k = 0，1，……，i-Ι ；(2)對(duì)圖像進(jìn)行差分運(yùn)算記一幅圖像為X(i，j)，微分后的圖像記為Y(i，j)。則Y(l, j) = X(l, j)；Y (i，j) = X (i，j) -X (i-1，j)，(i > 1);在圖像中主要包含兩部分區(qū)域，以倉(cāng)壁為主體的上部和以物料表面為主體的下 部，其中以物料表面為主體的下部由于光線反射的不規(guī)則，呈現(xiàn)亮、暗小區(qū)域混合而成，計(jì) 算后得到的圖像Y中，以倉(cāng)壁為主體的上部灰度值趨近0值，以物料表面為主體的下部則得 到亮、暗小區(qū)域的邊界，其中這一部分將作為信息熵計(jì)算的主體。(3)對(duì)圖像進(jìn)行濾波為了進(jìn)一步清晰微分后的圖像，選取一個(gè)3X3的窗口進(jìn)行中值濾波，中值濾波能 夠很好的保留邊界特征。(4)計(jì)算圖像的信息熵
權(quán)利要求
1.一種基于圖像熵的料倉(cāng)料位檢測(cè)方法，其特征在于將料倉(cāng)料位的滿量程劃分為N 等份，按照物距對(duì)應(yīng)劃分的檔位，采用程序控制方式調(diào)節(jié)數(shù)字相機(jī)鏡頭焦距拍攝圖像，得到 對(duì)應(yīng)劃分檔位的一組N幅圖像，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理后得到對(duì)應(yīng)的一組N幅特征圖像，分別計(jì) 算每幅特征圖像的圖像熵，根據(jù)圖像熵計(jì)算得到實(shí)際料位值。
2.如權(quán)利要求1所述的檢測(cè)方法，根據(jù)圖像熵計(jì)算得到實(shí)際料位值L的方法， 其特征在于選取N幅圖像中熵值較大的K幅圖像，根據(jù)下列公式計(jì)算料位值L L=(i χΣ -ΧΟ/Σ^Χ ，其中i為Ni檔對(duì)應(yīng)的實(shí)際料倉(cāng)深度值，Xi為Ni檔拍攝得到的圖像的 信息熵。K的取值為1到N的整數(shù)值。
3.如權(quán)利要求1所述的檢測(cè)方法，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理的方法，其特征在于首先對(duì)圖像 進(jìn)行灰度拉伸處理，然后經(jīng)差分、濾波后得到所需的特征圖像。
4.如權(quán)利要求1所述的檢測(cè)方法，N的確定方法，其特征在于N的取值根據(jù)料倉(cāng)實(shí)際 尺寸設(shè)置，其每檔距離不大于料倉(cāng)料位的絕對(duì)誤差值。
全文摘要
本發(fā)明是一種基于數(shù)字相機(jī)、輔助照明設(shè)備，采用圖像處理方式的料倉(cāng)料位檢測(cè)方法。本發(fā)明總結(jié)料倉(cāng)圖像環(huán)境的特點(diǎn)，分析料倉(cāng)環(huán)境下，全料倉(cāng)量程內(nèi)散焦圖像圖像熵分布規(guī)律，將料倉(cāng)量程分檔，采用程序控制數(shù)字相機(jī)的鏡頭焦距，使之對(duì)應(yīng)分檔拍攝圖像，首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取物料特征紋理，然后通過(guò)計(jì)算處理后圖像的圖像熵，并分析、計(jì)算得到料倉(cāng)料位值。
文檔編號(hào)G01F23/00GK102116658SQ20101051112
公開日2011年7月6日 申請(qǐng)日期2010年10月19日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月19日
發(fā)明者孫繼平, 趙春鵬 申請(qǐng)人:中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)