杨 俊， 孙叶青， 申屠南瑛， 李 青

(中国计量大学 灾害监测技术与仪器国家地方联合工程实验室，浙江 杭州 310018)

1 引 言

在尾矿坝溃坝事故频发的背景下[1]，相关部门规定尾矿库必须安装在线监测系统并保证正常可靠运行。因此，研发一种在线监测的新方法成为了当务之急。尾矿坝用于堆贮各种矿石尾料，是排出尾矿的场所；而干滩长度是指干滩顶至尾矿库内水线之间的最短水平距离，是决定尾矿库能否安全可靠运作的重要指标之一，示意图如图1所示。

图1 尾矿库组成结构Fig.1 Tailings pond structure

近年来图像处理和视觉测量等方法[2，3]被应用于尾矿坝干滩长度测量系统中，这些方法对尾矿坝实地图片进行处理，对水线进行分割，再配合设置的标定物进行测量工作。此类方法存在着一些问题：(1) 没有考虑水面倒影、边界不清晰等情况下的水线难以分割性，仅限于分析理想情况下的图片，在适用范围上具有局限性；(2) 仅限于单类图片的研究，无法进行在线监测，实用性不够；(3) 不适用于非理想天气条件下的测量。改进的分水岭算法[4]以及基于视觉测量的方法[5,6]都只选择良好天气情况下的图片进行分析，手动剔除噪声部分面积，将问题进行简化，不能进行实时监测。此外，这两种方法都在测量过程中采用人为安放标志物的方法作为水线坐标参考物，不仅存在安全隐患，还增加了误差来源。至少存在两种误差：第一，在人为安放标志物过程中产生的误差，导致参照系不合理，并影响后续测量的真实值；……