王昱栋， 代伟， 马小平

(1.中国矿业大学 地下空间智能控制教育部工程研究中心， 江苏 徐州 221116；2.中国矿业大学 信息与控制工程学院， 江苏 徐州 221116；3.中国矿业大学 人工智能研究院， 江苏 徐州 221116)

0 引言

锚杆支护能够增强煤矿巷道围岩强度，提高巷道稳定性，且成本较低，目前被大多数煤矿所采用[1-2]。巷道开挖活动会使锚杆受力发生变化，若受力超过锚杆承受范围，将导致锚杆出现异常，降低锚杆支护作用，易引发冒顶等事故，因此进行锚杆异常检测对巷道安全有重要意义。目前主要采用人工手持设备接触锚杆的方式对单根锚杆进行异常检测[3-5]。然而巷道中锚杆数量多、密度大，采用人工抽检方式不仅效率低，而且无法全面检查锚杆异常情况。

随着机器人技术的快速发展，巡检机器人逐步应用于煤矿井下[6-8]。巷道巡检机器人安装有摄像头和多种传感器，沿轨道运行，能覆盖大范围巷道场景。本文以巷道巡检机器人为平台，基于机器视觉技术[9-11]，设计了一种锚杆异常快速检测方法，通过图像匹配、锚杆区域检测与提取、锚杆特征检测与对比等，实现锚杆异常的非接触式快速检测。实验结果验证了该方法的可行性与准确性。

1 锚杆异常检测方案

在煤矿巷道中，安装有摄像头的巡检机器人沿轨道运行。摄像头安装位置与朝向固定，使得每次拍摄的视频场景具有一致性。锚杆有异常时，杆体露出段往往出现长度或角度变化，甚至发生脱落。通过研究巡检机器人采集视频中锚杆露出段的变化，可实现锚杆异常快速检测，具体方案如图1所示。……