浙能温州发电有限公司 杨 勇

当今世界，随着经济全球化进程不断加快，对资源的需求的急剧增长，尤其在电力行业，对电厂的生产效率提出了更高的要求。桥式卸船机作为一种大型的接卸设备，在沿海火电厂中，它作为重要的卸船工具，其工作性能的优劣直接影响这煤料的运输，因此卸船机的安全、稳定运行，一直以来都是企业所关注的问题。卸船机时火电厂运输煤料起始点，它直接影响煤料的运输效率，进而影响火电厂的生产效率。卸船机在工作过程中存在钢丝绳磨损和碰撞两大问题。传统的钢丝绳检测采用人工目视和卡尺测量，存在效率低和准确性低的不足，为了解决这一问题，现阶段的方法有探伤仪，但依然存在漏检和误检的问题，不能有效且准确的检测出钢丝绳的磨损问题，这对卸船机的安全工作存在一定的安全隐患，对企业的安全生产也是不利的。在卸船机驾驶防撞检测中驾驶室厂用的防撞系统有超声波防撞，然而超声波防撞存在精确度不够高等缺陷，对驾驶室的正常运行产生影响，基于上述问题，本文提出一种新的卸船机实时安全监控系统，相比于传统卸船机实时安全监控系统，该系统具有更高的准确性和稳定性，保障卸船机的正常工作。

1 系统简述

基于视觉的卸船机钢丝绳检测系统主要由四个部分组成，包括视频采集设备、图像处理中心、无线网络以及服务器组成。视频采集采用高速摄像机，它的云台具有增稳功能，同时具有高动态的性能，摄像机和机器视觉连接采用的网线是1000M以太网络，在机器视觉单元中，嵌入式控制器选择高性能GPU，对钢丝绳图像进行处理包括预处理以及分析判断。服务器获取分析结果通过无线网络发送，在服务器中，可查询钢丝绳的历史状态和最新状态，当检测出的结果需要处理时，通过通讯网络发送复制管理人，管理人观察钢丝绳的磨损情况，对钢丝绳进行保养维护或更换，当检测出钢丝绳磨损状况超过设置阈值时，发送停机指令到卸船机，卸船机停止工作。

卸船机卸船机驾驶室360°防撞系统主要由四个部分组成，包括360°双目相机、360°的激光雷达测距仪、图像处理中心以及报警显示组成。360°双目相机主要负责对驾驶室周围进行连续拍照，然后将图像传至图像处理中心进行三维重建，可以得到驶室下部360°范围的空间图。360°的激光雷达测距主要负责对驾驶室周围进行连续360°扫描，根据算法计算出得出驾驶室360°的位置信息。最后结合卸船机的运动状态、驾驶室的运动状态和周围环境进行信息融合，预测出卸船机的运动趋势，进而进行对驾驶室发生碰撞的预警判断。

2 关键技术

2.1 基于机器视觉的钢丝绳检测技术

机器视觉检测的钢丝绳检测技术主要用到的算法有均值滤波算法，Canny边缘检测算子对钢丝绳的边缘进行检测，Hough直线检测算法直线检测算法。

2.1.1 均值滤波算法

相机采集到的图像通常需要进行预处理，均值滤波算法是一种常用的滤波算法，它也是低通滤波器，图像通过均值滤波器，邻域中心像素值由邻域内的平均值计算，达到去除噪声的目的，均值滤波器的主要应用是去除图像中的不相关细节，不相关是指与滤波器的模板相比较小的像素区域。模糊图片以便得到感兴趣物体的粗略描述，因此那些较小的物体的灰度就会与背景混合在一起，较大的物体则变的像斑点而易于检测。模板的大小由实际需要进行设定，一般r=3。

2.1.2 Canny边缘检测算子

图像边缘信息的获取经常使用Canny边缘检测算子实现。图像的边缘信息一般主要集中在高频段，因此边缘检测也可称为高频滤波。边缘检测一般处理的图像为数字图像，对数字图像进行边缘检测通过在空域中利用计算微分实现。检测步骤为：

（1）高斯模糊

高斯模糊的作用时去除噪声，图像中存在的噪声会对边缘的提取产生一定的影响，容易产生伪边缘，影响后续的图像处理。在进行高斯模糊处理时，由于图像的边缘信息和噪声都处理高频区域，因此高斯半径的选择尤为重要，过大或过小的半径会影响图像边缘的提取。

（2）计算梯度幅值和方向

图像的边缘可以指向不同方向，因此经典Canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平，垂直和对角线方向的梯度。但是通常都不用四个梯度算子来分别计算四个方向。

（3）非最大值抑制

一般计算得到的图像边缘比较宽，图像边缘由几个像素的宽度，这不满足想边缘提取的要求即图像边缘点只能有一个像素的宽度，因此需要对边缘像素进行处理，常用的方法通过非最大值抑制保留局部最大梯度同时将其他像素进行抑制，提取出图像边缘变化最锐利的像素，得到相对理想的图像边缘。

（4）双阀值

双阈值即两个阈值，即高阈值和低阈值，将小于低阈值像素的边缘像素点进行一直，当像素点处于低阈值和高阈值之间则归为弱边缘点，当像素点大于高阈值像素点时，则认为是强边缘点。

（5）滞后边界跟踪

通过步骤（4）得到了强边缘点和弱边缘点，这两个边缘都有可能是真正的边缘，也可能是伪边缘点，伪边缘点应该去除。一般情况下，强边缘点和弱边缘点存在相互联通的关系，通过滞后边界追踪对弱边缘的8连通区域进行搜索，若强边缘点在这个8连通范围之内，则认为这个弱边缘点是真边缘。

2.1.3 Hough直线检测算法

Hough变换是指通过一种转换方法，将图像上的点集映射到一个点上。标准的直线Hough变换使用湿(1)的参数化直线方程：

其中θ表示直线的法线方向，其取值范围为[0,180)，p表示原点到直线的距离。

进行直线检测的步骤为：

划分区间，即根据θ和p的取值范围划分区间，其中θ∈[0,180)，p由图像的中心距离决定。

设置计数器，在参数空间θ -p，设置离散参数对(θi, pj)的计数器。

特征点对参数空间投票，对于图像特征点(x0,y0)，遍历所有的θ值，根据式(1)计算出对应的p和相应的离散区间pj，计算完成后对(θi,pj)加1。

确定直线，完成步骤（3）后，根据参数空间中计数器值与某一给定的阈值坐作比较，搜索局部极大值点，这个点即为检测出的直线。

2.2 多维传感器信息融合技术

多维传感器信息融合在本系统中主要由双目相机和激光雷达测距仪、图像处理中心和报警显示。

2.2.1 双目视觉重建三维空间

双目相机的原理与人眼类似，它一般由两个摄像头组成，一般常用的双目相机两个摄像头水平放置组成，两个摄像头的光圈都处于x轴上，它们之间的距离称为双目视觉的基线，这个参数对于双目相机来说很重要。双目摄像头的原理与人眼类似，双目相机测距时，通过计算两幅图像的视差计算距离，双目立体视觉深度相机的深度测量过程，如下：

（1）首先需要对双目相机进行标定，得到两个相机的内外参数、单应矩阵。

（2）根据标定结果对原始图像校正，校正后的两张图像位于同一平面且互相平行。

（3）对校正后的两张图像进行像素点匹配。

（4）根据匹配结果计算每个像素的深度，从而获得深度图。

2.2.2 激光雷达测距

激光雷达测距原理有三种，包括：三角测距法、PTOF测距法以及AMCW（调幅连续波）测距法。

（1）三角法

三角法，根据三角几何原理，借助光源，将光源的一束光达到被测物体的表面上，光源在测物体的表面上形成反射，被测物距离通过反射光在面阵或线阵中探测器中的成像位置计算。三角法具有原理简单、造假低廉、操作简便的优点，适用于近距离测量，在远距离测量时，由于太阳光的影响，探测器提取到的反射光斑很不理想，距离计算误差很大。

（2）PTOF测距法

PTOF测量距离时通过打一束时间极端的激光，直接测量激光发射的时间和激光到达探测物体并返回探测器的时间，经获取到的时间进行反推得到探测器到被测物的距离。在进行PTOF测距时，对时钟电路和激光发射电路的要求特别高，对时钟电路通常要求是ps级，激光发射电路通常是ns级，导致开发难度高，但PTOF测距能够达到百米级别的探测距离。

（3）AMCW（调幅连续波）测距法

AMCW测距通过将光波调制成正弦波或三角波，光波到达物体后返回探测中，得到在光波波形上的一个相位差，通过相位差可以间接获取到光的飞行时间，从而得飞行距离，在实际中用用中，相位差比直接测量飞行时间更容易获取，在开发也容易实现。

2.2.3 多信息融合

多信息融合也称为多数据融合，将获取到的有效数据根据某种理论如：D-S证据理论、模糊理论、神经网络以及贝叶斯方法将数据进行融合。针对卸船机驾驶室防碰撞的问题，结和Basyes网络模型的信息融合机制，对驾驶室与周围障碍物的距离进行分析，通过免疫粒子群优化算法构建出预测模型，当驾驶室与障碍物的距离达到某一阈值时，驾驶室停止运行。

小结：本文结合基于视觉的钢丝绳检测算法和多维传感器信息融合技术设计出一种卸船机实时安全监控系统，在该系统中对钢丝绳的检测采用无接触式测量，相比于传统的检测方法精确性更高，误检率和漏检率更低，在卸船机驾驶室防撞模块中，采用多信息融合的方法，能够更加准确判断出驾驶室周围存在的安全隐患，因此该可大大提高生产效率，保障工作人员的人身安全。