陳海艦 王唯一 范錦鴿 潘逸冬 閆子驥 吳保磊

摘要：針對目前井下水倉水位監(jiān)測方法精度較低、易受環(huán)境影響、實時性不強、對機器算力的要求較高、硬件成本較高等問題，提出了一種基于樹莓派的井下水倉水位智能測控系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過防爆監(jiān)控攝像機采集水倉標尺周圍水位圖像，采用樹莓派作為圖像處理平臺。首先，將采集的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，利用 Otsu 法對圖像進行閾值分割，通過形態(tài)學運算去除噪聲并增強圖像邊緣信息，進而將標尺輪廓從背景中分離出來；其次，利用 Canny 算子檢測標尺邊緣，并利用 Hough 變換方法提取水位線與標尺豎邊的交線，得到水位線在圖像空間中的坐標；然后，對水位線附近區(qū)域一定范圍內(nèi)的標尺數(shù)字圖像進行閾值分割和濾波增強處理，再通過模板匹配法實現(xiàn)標尺數(shù)字識別，從而得到水位線數(shù)值；最后，將水倉水位線數(shù)值轉(zhuǎn)換為電流模擬量，利用樹莓派發(fā)送給水泵控制器，根據(jù)電流大小控制水泵開停，實現(xiàn)水倉水位智能控制。該系統(tǒng)具有成本較低、部署便捷、精度高、實時性好等優(yōu)點，能夠?qū)崿F(xiàn)水倉水位快速精準識別與控制。

關(guān)鍵詞：井下水倉；水位測控；樹莓派；邊緣檢測；Hough 變換；數(shù)字識別

中圖分類號： TD745??? 文獻標志碼： A

Intelligent measurement and control system of mine water level based on Raspberry Pi

CHEN Haijian1，2， WANG Weiyi3， FAN Jinge3， PAN Yidong3， YAN Ziji3， WU Baolei3

（1. CCTEG Changzhou Research Institute，Changzhou 213015， China；2. Tiandi（Changzhou） Automation Co.， Ltd.，Changzhou 213015， China；3. School of Computer Science and Technology， China University of Mining andTechnology， Xuzhou 221116， China）

Abstract： The current water level monitoring methods have the problems of low precision， susceptibility to environmental impact， weak real-time performance， high requirements for machine computing power， and high hardware costs. In order to solve the above problems， a Raspberry Pi-based intelligent water level measurement and control system for underground water storage is proposed. The system collects water level images around the water tank scale through explosion-proof monitoring cameras， and uses raspberry pie as the image processing platform. Firstly， the method converts the collected color images into grayscale images， and uses the Otsu method to perform threshold segmentation on the images. The method removes noise and enhances image edge information through morphological operations， and then separates the ruler contour from the background. Secondly， the Canny operator is used to detect the edge of the scale， and the Hough transform method is used to extract the intersection line between the water level line and the vertical edge of the scale， obtaining the coordinates of the water level line in the image space. Thirdly， threshold segmentation and filtering enhancement processing are performed on the digital image of the scale within a certain range of the area near the water levelline. Then， the template matching method is used to achieve the recognition of the scale number， thereby obtaining the water level line value. Finally， the method converts the numerical value of the water level line in the water tank into a current analog quantity， and uses Raspberry Pi to send the water pump controller to control the start and stop of the water pump based on the current magnitude. The method achieves intelligent control of the mine water level. This system has the advantages of low cost， convenient deployment， high precision， and good real- time performance. It can achieve rapid and accurate recognition and control of mine water level.

Key words： mine water tank; water level measurement and control; Raspberry Pi; edge detection; Hough transform; number recognition

0 引言

礦井水是煤炭開采生產(chǎn)過程中的必然產(chǎn)物，主要由地下水滲漏、涌水、設(shè)備用水和礦井降塵用水等部分組成。礦井水流經(jīng)各采區(qū)工作面、掘進工作面和巷道，最終流入井下水倉[1]。井下水倉由主水倉和副水倉2個部分構(gòu)成，2個水倉交替循環(huán)使用。根據(jù)《煤礦安全規(guī)程》《煤礦防治水規(guī)定》和 MT/T 674—1997《礦井生產(chǎn)時期排水技術(shù)規(guī)范》等規(guī)定，為保證礦井安全，預(yù)防井下水害，水倉的空倉容量應(yīng)當經(jīng)常保持在總?cè)萘康?0%以上[2]，并設(shè)有水倉水位監(jiān)測設(shè)施[3]。在煤炭開采過程中，及時準確獲取水倉水位的高度信息，以確定排水泵開停，對礦井安全生產(chǎn)至關(guān)重要。

當前，水倉水位測量方法有人工目測法、超聲波測量法、壓力傳感法等。人工目測法不僅易受水面起伏、個人經(jīng)驗影響，而且人員觀測的角度往往受環(huán)境限制，導致數(shù)據(jù)精度不高；同時，人工觀測數(shù)據(jù)的傳輸不具備實時性，需要人員定時采集，但是許多檢測地點交通不便，造成人力資源浪費，安全性難以保障[4]。超聲波測量法利用超聲波傳感器發(fā)射的超聲波從觀測點到水面的回波時間，根據(jù)測試環(huán)境下的聲速計算觀測點到水面的距離；然而，超聲波傳感器易受相對濕度和氣溫等外部環(huán)境因素影響，特別是聲速的誤差直接影響水位測定精度[5]。壓力傳感法是將壓力傳感器安裝在最低水位以下，根據(jù)傳感器所測壓力進行轉(zhuǎn)換計算得到水位高度[6]；但礦井水中常含有煤巖渣、煤泥和乳化液等雜質(zhì)，壓力傳感器容易被堵塞，導致觀測值與實際水位高度出入較大。

隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，采用圖像處理技術(shù)對水位監(jiān)控圖像進行實時處理，能夠快速、準確測量水位高度，實時監(jiān)測水位變化情況，提高對礦井水倉水位的管理效率。目前，已有不少研究工作利用圖像處理技術(shù)進行水位檢測。王磊等[7]采用 YOLOv3模型從圖像中檢測標尺位置并將其裁剪出來，再利用ResNet網(wǎng)絡(luò)識別圖像中標尺刻度值，從而根據(jù)標尺總長及刻度值計算水位高度。 Wang Xing 等[8]逐幀處理視頻中的圖像，首先采用圖像平滑模糊技術(shù)得到灰度圖像，然后使用拐點算子提取圖像的邊緣特征，利用提取到的特征檢測水位線、分割標尺刻度值，最后采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對特征進行識別，并通過標尺刻度值和預(yù)設(shè)的比例尺計算水位高度。但以上方法在應(yīng)用時對機器算力的要求較高，需要配置的硬件成本相對也較高。

與 STM32和51單片機等常規(guī)嵌入式微控制器不同，樹莓派不僅可以進行 IO 引腳控制，還可進行復(fù)雜的任務(wù)管理和調(diào)度，運行適配的操作系統(tǒng)，支持更高層次的應(yīng)用[9]。在開發(fā)環(huán)境方面，樹莓派支持 C、Python 等語言，還可以連接上層的應(yīng)用與底層的硬件，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的云控制和云管理。在開發(fā)能力方面，樹莓派體積小、成本低，具備一定的 CPU 和 GPU 計算能力，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像處理技術(shù)相關(guān)的任務(wù)與應(yīng)用。因此，本文提出了一種基于樹莓派的井下水倉水位智能測控系統(tǒng)。利用防爆監(jiān)控攝像機采集水倉標尺周圍水位圖像，在樹莓派上運行圖像處理技術(shù)，獲取井下水倉水位數(shù)值；通過樹莓派連接水泵控制器，實現(xiàn)井下水倉水位智能控制。

1 系統(tǒng)原理

基于樹莓派的井下水倉水位智能測控系統(tǒng)組成如圖1所示。

將防爆監(jiān)控攝像機安裝在井下水倉頂角處，采集水倉中標尺周圍水位圖像，利用樹莓派運行圖像處理技術(shù)，獲得水倉實時水位數(shù)值，并根據(jù)水倉水位變化情況及時開停水泵，實現(xiàn)井下水倉水位智能控制。

2 系統(tǒng)實現(xiàn)

基于樹莓派的井下水倉水位智能測控系統(tǒng)流程如圖2所示。首先，將防爆監(jiān)控攝像機采集的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，對圖像進行閾值分割，將標尺從背景中分離出來，并運用形態(tài)學運算增強圖像，再通過提取標尺邊緣和檢測水位線，確定水位線在圖像空間中的具體位置。然后，依據(jù)檢測出的水位線縱坐標，利用模板匹配法識別水位線對應(yīng)的標尺數(shù)字，得到水位線數(shù)值。最后，通過模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊將水位線數(shù)值轉(zhuǎn)換為水泵控制器能夠識別的電流模擬量數(shù)值，利用樹莓派能夠進行 IO 引腳控制的特點，通過樹莓派將電流值發(fā)送給水泵控制器，根據(jù)電流大小控制水泵自動開停，實現(xiàn)水倉水位智能控制。

2.1 標尺邊緣提取與水位線檢測

2.1.1 標尺邊緣提取

攝像機采集的標尺周圍水位圖像如圖3所示。由于采集的圖像為彩色，為了節(jié)省內(nèi)存空間，加快圖像處理速度，需要將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像。

為使背景與標尺分離以突出目標邊緣信息，需要進行二值化處理，即設(shè)定合適的閾值，將低于該閾值的像素點設(shè)為黑，高于該閾值的像素點設(shè)為白。常用的圖像二值化處理方法有雙峰法、迭代法、 Niblack 法、Bernsen 法和 Otsu 法等[10]。雙峰法簡單易行，但當波峰不明顯或圖像呈單峰及多峰相混淆時，該方法在很大程度上是無效的。迭代法具備較強的穩(wěn)定性和抗噪性，能夠很好地保留圖像的細節(jié)和特征，然而對于一些特定的圖像，需要減少迭代次數(shù)，數(shù)據(jù)的微小變化就會使分割效果產(chǎn)生極大的反差。Nibalck法在某些環(huán)境中能夠提供較好的分割效果，但依賴于預(yù)設(shè)定的鄰域窗口或修正系數(shù)。 Bernsen 法是一種局部二值化算法，在處理光照不均勻的圖像時有較好的效果，但對各種類型的噪聲比較敏感[11]。Otsu 法能夠通過最大化圖像直方圖的類間方差來自適應(yīng)確定分割閾值，使得前景和背景之間的差異最大化，同時，該方法還考慮了圖像全局信息，能夠更好地捕捉圖像前景和背景之間的差異，從而較好地將圖像分成前景和背景2個部分[12]。因此，本文采用 Otsu法對圖像進行二值化處理。

通過二值化處理將標尺從背景分離出來后，邊緣輪廓細節(jié)部分不可避免會有缺失，圖像中原有的噪點也會被保留，需要進一步對圖像進行形態(tài)學處理。形態(tài)學處理是將二值圖像視為數(shù)值集合，并使用結(jié)構(gòu)元素對其進行操作。其中，腐蝕和膨脹是最基本的運算。二值圖像的腐蝕變換是基于圖像的連續(xù)形態(tài)腐蝕，膨脹變換是基于圖像的連續(xù)形態(tài)膨脹。二者廣泛應(yīng)用于搜索圖像中明顯的極大值區(qū)域或極小值區(qū)域，以分割和連接圖像中相鄰的像素和消除噪聲。先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算，具有去除細小物體、在纖細處分離物體和平滑較大物體邊界的作用[13]。因此，本文對二值圖像進行開運算，以抑制噪聲，改善圖像質(zhì)量，突出標尺的邊緣特征，形態(tài)學處理結(jié)果如圖4所示。

為提取標尺邊緣，本文利用邊緣檢測算法對開運算之后的圖像做進一步處理。傳統(tǒng)的邊緣檢測算子主要有 Roberts 算子、Sobel 算子、Laplacian 算子和 Canny 算子等。Roberts 算子檢測水平和垂直邊緣效果較好，但抗噪性相對較差。 Sobel 算子邊緣檢測效果較好，且對圖像中噪聲具有平滑作用，但同時會檢測出許多偽邊緣，精度不高[14]。Laplacian 算子主要用于在已知邊緣像素后確定該像素是處于圖像的暗區(qū)還是明區(qū)，對噪聲非常敏感，且不能提供邊緣方向信息[15]。Canny 算子利用非極大值抑制的方法和形態(tài)學連接操作，具有較好的抗噪性能，在圖像邊緣有較高的定位精度，相比其他邊緣檢測算子效果較好[16-18]。因此，本文采用 Canny 算子對圖像進行邊緣檢測。先利用 Gauss 函數(shù)對圖像進行平滑濾波，再計算平滑后圖像的梯度幅值和方向，并對梯度幅值進行非極大值抑制，獲得最終的邊緣圖像，如圖5所示。

2.1.2 水位線檢測

利用 Canny 算子進行邊緣檢測得到的圖形下邊緣與水位線非常接近，但整個標尺邊緣圖形由多條線段組成，無法定量表征水位線在圖像中的具體位置。因此，本文進一步利用 Hough 變換方法提取標尺的豎直邊緣和下邊緣，進而得到水位線在圖像空間中的縱坐標。

在圖像空間x-y中，經(jīng)過空間中任一點（xm，ym）的直線方程可表示為[19]

式中：k 為直線斜率； b 為截距。

通過點（xm，ym）的直線有無數(shù)條，分別對應(yīng)不同的k和b。若將xm和ym視作常數(shù)，將參數(shù)k和 b 視為變量，則式（1）可表示為

由此變換到參數(shù)空間k-b，這個變換即圖像空間中對于點（xm，ym）的 Hough 變換。該直線是圖像空間中的點（xm，ym）在參數(shù)空間中的唯一方程。同理，圖像空間中與點（xm，ym）共線的另一個點（xn，yn）在參數(shù)空間中也有1條直線方程：

由式（2）和式（3）可得，這條直線與點（xm，ym）在參數(shù)空間中的直線一定相交于某點（k0，b0）。由此可知，圖像空間中經(jīng)過點（xm，ym）和點（xn，yn）的直線上的每一點在參數(shù)空間中各自對應(yīng)1條直線，這些直線都相交于點（k0，b0），而k0和b0就是圖像空間中點（xm，ym）和點（xn，yn）所確定的直線的參數(shù)。根據(jù)這個特點，可利用圖5中得到的邊緣點，通過 Hough 變換確定連接這些點的直線方程。然而，當直線的斜率不存在時，無法在圖像空間中求取直線方程，此時需要將直角坐標系轉(zhuǎn)換到極坐標系，如圖6所示。在極坐標系中，直線方程用極坐標可表示為[20]

式中：ρ為原點到直線的垂直距離；θ為直線與 x 軸的夾角，取值范圍為?90～90?。

與直角坐標類似，極坐標中的 Hough 變換也將圖像空間中的點變換到參數(shù)空間中。此時，如果存在多個點共線，必有這些點在θ取某個值θ0時，這些點的ρ近似等于ρ0。即在極坐標表示下，原圖像空間中共線的點變換到參數(shù)空間后都相交于同一點，此時所得的ρ0和θ0即為所求直線的極坐標參數(shù)。

為準確提取標尺邊緣與水位線，并提高 Hough 變換檢測的精度和速度，在求解參數(shù)ρ和θ時，本文對標尺邊緣與水位線進行解空間的約束?？紤]攝像機是在固定狀態(tài)下采集水位線的圖像，在正常情況下，標尺邊緣與水位線之間應(yīng)為近似垂直的關(guān)系。因此，本文將距離相近、夾角相近的直線歸為同一條直線，以消除多余直線對檢測結(jié)果的影響，提高直線檢測效率。利用標尺邊緣和水位線的直線方程即可求出標尺豎直邊緣線與水位線的交點坐標，將交點坐標轉(zhuǎn)換為直角坐標后，再求取縱坐標的平均值，即可確定水位線在圖像空間中的具體位置。Hough 變換直線檢測結(jié)果如圖7所示。

從圖7可看出，Hough 變換后得到 N 條直線，從這 N 條直線中選取任意2條，標記為i和 j（i，j=1，2，…，N，i≠j）。當 N 的值很大時，不同ρ的差值絕對值 'ρi -ρj'與不同θ的差值絕對值'θi -θj'對水位線識別準確率影響較大。為提高直線檢測效率，本文進行了不同參數(shù)組合取值對水位線識別準確率的影響測試，結(jié)果見表1。可看出當'ρi -ρj'取6.5～7.0、'θi -θj' 取0.13～0.19時，水位線識別準確率較高。因此，本文將該范圍內(nèi)的直線歸為同一條直線，以消除多余直線對檢測結(jié)果的影響，減少算法處理時間，提高直線檢測效率。

2.2 標尺數(shù)字識別

2.2.1 水位線附近標尺數(shù)字區(qū)域圖像預(yù)處理

由于攝像機采集的圖像數(shù)據(jù)量通常較大，為減少圖像中不相關(guān)信息帶來的誤差和樹莓派的運算量，提高標尺數(shù)字識別的準確率，基于檢測出的水位線縱坐標，截取水位線附近區(qū)域一定范圍內(nèi)的標尺數(shù)字圖像（圖8（a）），并對圖像進行去噪、分割和增強等預(yù)處理，以提高截取區(qū)域圖像的清晰度和對比度。采用 Otsu法選取分割閾值。為適應(yīng)黑白像素點分布情況不同的圖像，提高算法運行效率，在進行標尺數(shù)字圖像二值化分割時，通過比對二值化后圖像中的白色、黑色像素點個數(shù)，采用像素點個數(shù)少的顏色作為閾值，即如果黑色像素點個數(shù)多于白色像素點個數(shù)（圖8（b）），則采用白色像素作為閾值（圖8（c））。之后，使用中值濾波法將每個像素點周圍鄰域內(nèi)的中值作為新灰度值，以去除差異較大的噪聲點，使圖像更加平滑，并保護圖像中的邊緣信息。

2.2.2 基于模板匹配法的數(shù)字識別

對于固定字體的阿拉伯數(shù)字，模板匹配是一種簡單、快速且方便實現(xiàn)的數(shù)字識別方法。該方法為每個類別創(chuàng)建1個或多個標準模板，并將待識別樣本與模板進行比較，通過對比樣本與模板的邊緣信息的對應(yīng)程度，將樣本歸入與模板最接近的類別[21]?？紤]到樹莓派的計算能力和系統(tǒng)應(yīng)用場景，本文先對預(yù)處理后的圖像進行圖形輪廓檢測，結(jié)果如圖9（a）所示（紅框為圖形輪廓）；之后根據(jù)圖形的長寬比篩選出符合阿拉伯數(shù)字特征的圖像，再采用模板匹配法遍歷篩選后的每個數(shù)字區(qū)域圖像，輸出最終匹配成功的數(shù)字，如圖9（b）所示。

3 結(jié)語

為滿足煤礦井下水倉水位低成本實時監(jiān)測和水泵智能聯(lián)動控制的需要，提出了一種基于樹莓派的井下水倉水位智能測控系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用防爆監(jiān)控攝像機采集水倉標尺周圍水位圖像，采用樹莓派作為圖像處理平臺。先通過 Otsu法對圖像進行閾值分割，采用形態(tài)學運算進行圖像增強，再利用 Canny 算子檢測標尺邊緣，并通過 Hough 變換檢測出水位線在圖像空間中的縱坐標；之后利用模板匹配法識別水位線附近標尺圖像數(shù)字，得到水倉水位數(shù)值，再將其轉(zhuǎn)換為水泵控制器能夠識別的電流模擬量，根據(jù)電流大小控制水泵開停，實現(xiàn)水倉水位智能控制。該系統(tǒng)具有成本較低、部署便捷、精度高、實時性好等優(yōu)點。

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