基于TOF深度图像修复的输送带煤流检测方法
汪心悦1
乔铁柱1
庞宇松2
阎高伟3
1.太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室,山西太原030024;太原理工大学物理与光电工程学院,山西太原0300242.代尔夫特理工大学机械、海事和材料工程学院,荷兰代尔夫特2628 CD3.太原理工大学电气与动力工程学院,山西太原030024
摘要：传统的带式输送机煤流检测装置中,核子胶带秤存在一定安全和环保隐患,电子胶带秤检测精度易受输送带张力、刚度等因素的影响;而基于超声波、线激光条纹、双目视觉等技术的非接触式检测方法存在实时性差、测量误差较大等问题.提出了一种基于飞行时间(TOF)深度图像修复的输送带煤流检测方法.通过TOF相机获取输送带运煤图像;对TOF图像进行均衡化处理,采用帧差法和边界跟随算法去除背景噪声,获得感兴趣的煤料区域;针对TOF深度图像因边缘处存在飞行像素噪声与多径误差噪声而导致的边缘信息不准确问题,提出强度图像引导的深度图像修复算法,通过Canny边缘检测算法寻找深度图像和强度图像的相似边缘,基于强度图像的有效边缘信息对深度图像边缘处的不可靠数据进行校正,并进一步基于Navier-Stokes方程和中值滤波器得到高精度深度图像;对煤料区域进行像素级分割,并建立煤料体积计算模型,结合输送带速度得出输送带煤流.实验结果表明,该方法的检测误差不超过3.78％,标准差不超过0.491,平均处理时间为83ms,满足实际生产要求.
关键词：带式输送机煤流检测TOF相机深度图像修复边缘校正
分类号：TD634(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(61973226)山西省重点研发计划项目(201903D121143)国家自然科学基金(U1810121)中央指导地方科技发展基金资助项目(YDZX2020140001796)
论文发表日期：2022-01-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 40-44,63 )
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