郭 毅，楊文龍，馬保亮，吳富姬，歐陽(yáng)健強(qiáng)，2

（1.贛州有色冶金研究所有限公司，江西 贛州 341000；2.贛州有色冶金研究所有色金屬礦冶裝備技術(shù)創(chuàng)新中心，江西 贛州 341000）

礦產(chǎn)資源的逐步枯竭、生產(chǎn)條件的逐步惡化、開采成本逐年增加、加之較為粗放的管理模式，對(duì)礦山企業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了不利影響。因此，精細(xì)化管理成為了現(xiàn)代企業(yè)管理體系的一種重要模式，且在精細(xì)化管理模式下，合理節(jié)約生產(chǎn)成本是其中關(guān)鍵一環(huán)，在保證企業(yè)安全合格的生產(chǎn)條件下，通過當(dāng)代智能化技術(shù)[1]來代替人工進(jìn)行生產(chǎn)是節(jié)約人力成本的優(yōu)選方案。面對(duì)復(fù)雜礦山井下的惡劣的工作環(huán)境，如何能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)出礦量的精確穩(wěn)定計(jì)算一直是礦山企業(yè)的一個(gè)難題，傳統(tǒng)的解決辦法是采用人工用眼睛去看的方式來計(jì)算礦石出礦量，通常是計(jì)量員記錄運(yùn)礦列車的礦斗數(shù)，再結(jié)合礦斗的核載量一起計(jì)算出出礦量，這種方式雖然能大致計(jì)算出出礦量，但是人工計(jì)算精度太低，且工作時(shí)間太長(zhǎng)對(duì)人眼容易產(chǎn)生疲勞感，會(huì)造成多數(shù)、漏數(shù)等不利狀況，對(duì)礦石的計(jì)量結(jié)果造成較大的偏差。

本文設(shè)計(jì)了一套適應(yīng)礦山井下環(huán)境的智能運(yùn)礦計(jì)量系統(tǒng),該系統(tǒng)結(jié)合了機(jī)器視覺與圖像處理技術(shù)，對(duì)礦斗車進(jìn)行圖像建模，識(shí)別并區(qū)分不同礦車車次，實(shí)現(xiàn)各班組礦斗智能計(jì)數(shù)。同時(shí)依靠無線傳感器采集二維信息，對(duì)礦斗內(nèi)礦石堆不規(guī)則表面進(jìn)行三維重建，形成每個(gè)礦斗體積模型，計(jì)算出每個(gè)礦斗實(shí)際礦石重量，以改變現(xiàn)在落后的人工估算的粗放管理模式。

1 非接觸式智能運(yùn)礦計(jì)量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

由于拍攝需要相機(jī)，并且因現(xiàn)場(chǎng)施工環(huán)境比較復(fù)雜，且潮濕度較高，需設(shè)計(jì)一套保護(hù)裝置，最后集成為一套相機(jī)集成裝置，現(xiàn)場(chǎng)還需要臨時(shí)安裝一套靜態(tài)的軌道衡稱重設(shè)備。

1.1.1 相機(jī)集成裝置設(shè)計(jì)

該集成裝置如圖1所示，安裝在巷道頂部，相機(jī)是垂直向下拍攝的，圖1為相機(jī)裝置圖。

圖1 相機(jī)集成裝置

1.1.2 靜態(tài)軌道衡介紹及安裝設(shè)計(jì)

靜態(tài)軌道衡具有準(zhǔn)確度高、性能實(shí)用等優(yōu)點(diǎn)，由于所選工作地點(diǎn)出礦頻率并不是跟高，因此選擇靜態(tài)軌道衡較為合理。本文的靜態(tài)軌道衡裝置是用于驗(yàn)真本文設(shè)計(jì)的非接觸式智能運(yùn)礦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度。

1.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

1.2.1 數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由一臺(tái)攝像機(jī)和一組傳感器組成，攝像機(jī)架設(shè)在面向機(jī)車行駛方向，當(dāng)機(jī)車經(jīng)過時(shí)，攝像機(jī)拍攝機(jī)車圖片并將圖片傳送至處理器，為車次區(qū)分和礦斗計(jì)數(shù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1.2.2 智能車次區(qū)別和礦斗計(jì)數(shù)子系統(tǒng)設(shè)計(jì)

利用采集到的礦車及礦斗圖像信息，對(duì)礦斗車進(jìn)行圖像建模，從連續(xù)的圖像序列中通過車牌識(shí)別分割出運(yùn)動(dòng)的礦車，再通過深度學(xué)習(xí)識(shí)別出礦斗，并以此為依據(jù)實(shí)現(xiàn)礦斗計(jì)數(shù)。

1.2.3 礦石堆不規(guī)則表面三維重建子系統(tǒng)設(shè)計(jì)

根據(jù)采集的50條礦石堆表面曲線信息，將礦石堆分割成50個(gè)切面，運(yùn)用黎曼積分原理分別計(jì)算出50個(gè)切面面積S1～S50。

由于礦斗為長(zhǎng)方體，根據(jù)50礦石堆表面曲線將礦石堆分成厚度均勻的50個(gè)曲面體，每個(gè)曲面厚度l為礦斗寬度的1/50，既l=1/50L(l為曲面厚度，L為礦斗寬)。礦石堆體積為50個(gè)切面體體積之和，即V=l1S1+l2S2+l3S3+……+l49S49+l50S50。

1.2.4 載礦量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)設(shè)計(jì)

將研制好的礦石堆體積計(jì)算系統(tǒng)安裝到礦山計(jì)礦點(diǎn)，試運(yùn)行檢測(cè)系統(tǒng)能否正常運(yùn)行，根據(jù)每斗礦石復(fù)合稱重?cái)?shù)據(jù)并結(jié)合礦石堆體積計(jì)算每斗礦石堆密度ρ，將礦斗礦石堆與礦石堆圖片對(duì)應(yīng)，選取合適的礦石堆特征，形成經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)密度庫(kù)，當(dāng)?shù)V車經(jīng)過時(shí)，系統(tǒng)將根據(jù)礦斗礦石堆特征自動(dòng)匹配礦石密度值，計(jì)算該礦斗內(nèi)礦石質(zhì)量M=ρV，并將每次測(cè)得的礦石質(zhì)量與經(jīng)驗(yàn)密度數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比，不斷完善密度數(shù)據(jù)庫(kù)，最后將礦石量信息顯示至系統(tǒng)界面中，作為考核依據(jù)和指導(dǎo)生產(chǎn)的決策依據(jù)。

2 非接觸式智能運(yùn)礦計(jì)量系統(tǒng)的工作流程

首先數(shù)據(jù)采集階段是以深度相機(jī)為圖像采集工具，可以同時(shí)獲取目標(biāo)礦斗的深度圖像和RGB彩色圖像。先是對(duì)圖像序列中的RGB彩色圖像進(jìn)行分析，識(shí)別其中的礦斗圖像和帶有車牌的機(jī)車頭圖像進(jìn)行礦斗計(jì)數(shù)和車次區(qū)分。

其次對(duì)該車次圖像序列中礦斗的深度圖像進(jìn)行三維重建工作構(gòu)建其三維模型，并計(jì)算礦斗體積，結(jié)合軌道衡復(fù)核稱重生成密度模型庫(kù)；與此同時(shí)，對(duì)該礦斗的RGB彩色圖像進(jìn)行分析提取相應(yīng)的特征向量，可以與密度模型生成一個(gè)“圖像特征-密度”庫(kù)[2]，用于礦石重量計(jì)算。

3 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)過程

試驗(yàn)分為兩步：第一，對(duì)礦斗進(jìn)行拍照取圖，進(jìn)行非接觸式測(cè)量；第二，經(jīng)靜態(tài)軌道衡進(jìn)行復(fù)核稱重，確認(rèn)實(shí)際載重。

3.2 數(shù)據(jù)測(cè)量分析

非接觸式的測(cè)量的部分結(jié)果與軌道衡稱重測(cè)量的結(jié)果對(duì)比如表1所示。其中的數(shù)值結(jié)果均是去除空礦斗重量后的數(shù)值。

表1 非接觸式測(cè)量結(jié)果與軌道衡測(cè)量結(jié)果對(duì)比

經(jīng)過計(jì)算得到整個(gè)的平均誤差在8.44%左右，而人工識(shí)別的誤差一般在10%以上，成功提高了計(jì)量的精度。

4 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)在復(fù)雜的礦山井下出礦計(jì)量問題，設(shè)計(jì)了一套適應(yīng)礦山井下環(huán)境的非接觸式智能運(yùn)礦計(jì)量系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)礦斗的非接觸式稱重計(jì)量模式，其中礦車的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到99%，礦斗載重的稱重誤差在10%以內(nèi)。

極大的改善了礦山的計(jì)量準(zhǔn)確度和出礦效率，本文設(shè)計(jì)的非接觸式智能運(yùn)礦計(jì)量系統(tǒng)即將投入礦山使用，預(yù)期能夠減少企業(yè)每年80-150萬元人力成本，也期望能夠減少礦山事故。