基于机械臂的煤块粒度自动识别系统研究.pdf
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1、众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 25 期基于机械臂的煤块粒度自动识别系统研究孙宇晨,陈雨轩,王聪,陈勃帆,孙宇,刘同冈*(中国矿业大学,江苏 徐州 221116)煤炭在洗选的过程中,需要根据用途的不同,对煤块的破碎粒度进行控制。煤块粒度的尺寸大小分布直接影响着最终产品的质量1。为了保证煤炭生产过程中的煤块粒度控制在特定范围内,需要对生产输送过程中的煤块进行粒度识别和统计。取得粒度信息的途径有很多种,如筛分法、显微镜法等,这类传统方法虽然受工况影响较小、操作步骤简洁,但效率较低、人工成本较高;还有激光衍射法、超声波法等
2、误差较小的新型方法,但对操作环境具有较高的要求,且硬件成本较高不能满足实际需要。目前,由于机器人技术和机器视觉技术正发生日新月异的变化,将两者结合的研究成果被广泛地应用到不同领域。澳大利亚 Western 大学将机器视觉技术运用于机器人装置,通过对图像位置特征的识别获得具体三维坐标参数,实现了对实际物体的空间堆放2。日本东京大学将机器视觉技术与机器人的位姿信息进行配合,研发了动态导航系统3。我国的机器视觉研究于 1980 年左右拉开序幕。庞云亭等4基于机器视觉技术研究设计出了视觉跟踪系统,实现了仿生机器人头部对选定目标的实时追踪。焦恩璋等5利用机器视觉原理,成功设计了能够实现分拣技术的工业机器
3、人。毛德柱等6基于遗传算法实现了对工件位姿信息的求取,为后续智能化加工技术的发展创造了良好的条件。王诗宇7通过对智能化工业机器人机器识别技术的深刻研究,详细阐述了为解决不同类别的视觉处理需要,结合对应种类的工业机器人进行的智能化运用与探索。国内外学者均对机器视觉应用进行了深入研究,已具有众多领域的研究成果。血细胞计数仪、湿法激光粒度分析仪等在生活中已得到了广泛的应用。但截至目前,国内矿石粒度研究领域内仍没有完整的基于机器视觉的煤块粒度识别装置,还需广大科研机构和学基金项目:江苏省省级大学生创新训练项目基金资助课题(202210290151Y)*通信作者:刘同冈(1976-),男,博士,教授。研
4、究方向为纳米磁性液体技术,机械故障诊断,微机电系统。摘要:煤炭生产过程中,煤块破碎的粒度大小影响着产品的质量,为使煤块粒度符合不同使用需求,应当对煤块粒度分布进行识别与统计。为提高煤块粒度的识别效率,设计基于机械臂的煤块粒度自动识别系统,采用随机取样的统计方法,使用机械臂铲取煤样并摊平,利用机器视觉技术识别并用 OpenCV 中的分水岭算法统计煤块粒度大小,实时掌握煤块粒度情况。测试结果表明,系统对煤块粒度识别的误差率为 7.1%,能够满足现场生产需求。关键词:机械臂;煤块识别;机器视觉;OpenCV;分水岭算法中图分类号院TP241文献标志码院A文章编号院2095-2945渊2023冤25-
5、0033-05Abstract:In the process of coal production,the particle size of coal lump affects the quality of products.In order to makethe particle size of coal lump meet different requirements,the particle size distribution of coal lump should be identified andcounted;in order to improve the recognition
6、efficiency of coal lump size,the designed coal lump size automatic identificationsystem based on mechanical arm adopts the statistical method of random sampling,uses the mechanical arm to shovel and flattenthe coal sample,uses the machine vision technology to identify and use the watershed algorithm
7、 in OpenCV to calculate the coallump particle size,and grasps the coal lump particle size in real time.The test results show that the error rate of coal particlesize recognition of the system is 7.1%,which can meet the needs of on-site production.Keywords:robotic arm;coal lump recognition;machine vi
8、sion;OpenCV;watershed algorithmDOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.25.00833-2023 年 25 期众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application者进行进一步的探索。本项目拟将机器视觉技术运用到煤块粒度检测装置中,得到一种创新式的粒度信息获取方式基于机械臂的煤块粒度自动识别系统。1煤块粒度识别系统总体构建本文构建的基于机械臂的煤块粒度自动识别系统总体方案如图 1 所示,主要由煤块样品采集、样品输送、图像采集识别和样品回收 4 部分组成。通过机械臂从煤块主运皮带上自动取样,并将样
9、品放置在煤样识别输送带上。利用刮刀对样品进行摊平,进入识别区的煤样触发侧方的光电传感器,向计算机发送信号。煤样输送带停止运转,由工业相机拍摄煤块图像信息并传输到计算机,利用编写的煤块识别与分析软件提取煤块的形状信息,整合了煤块样品的粒度分布。煤块样品粒度识别完成后,重新启动输送带将样品回收,定时进入下一次工作循环。图 1系统总体方案示意图1.1基于机械臂的煤块自动取样装置设计设计的自动取样装置如图 2 所示,主机选用四轴机械臂,在其执行末端安装取样铲斗8。取样时,控制机械臂将取样铲斗机构迎着主运皮带输送方向放置在煤块输送皮带机上,待煤块填满取样铲斗时,旋转取样铲斗使开口朝上,并旋转机械臂将取样
10、铲斗移动至煤样输送带上方,然后翻转取样铲斗将煤块放置到煤样输送带上。相比于已有的旋刮取样装置,这样可避免因两侧挡板受到煤块冲击对取样装置造成的损坏。此外,采用机械臂取样更加灵活便捷,可以任意调整取样的位置和取样的角度,所占空间较少,安装较为方便,适用性较强。1.2煤样传送及摊平装置设计煤块样品放置到煤样输送带上以后,为减少煤块样本堆积,在输送带上方设计如图 3 所示的聚氨酯刮刀将煤块样品摊平。考虑到煤块已经进行过筛分,粒度范围大致可以确定,因此可根据实际需要调整刮刀倾斜角度进而控制刮刀高度,以适应不同粒度煤样的检测。煤块样本被刮平整后,避免了煤块的堆叠,使后续的识别统计结果更加准确。图 2机械
11、臂煤块取样机构图 3煤样摊平刮刀装置1.3煤样图像采集模块设计设计的图像采集模块如图 4 所示,主要由工业相机、辅助光源、光电传感器及计算机等部分构成。工业相机垂直安装在输送带上方,辅助光源设置在相机旁。当光电传感器检测到煤块样本经输送带运送到指定位置后,向控制系统发送信号使煤样输送带停止,工业相机进行多帧图像采集并存储至指定位置,供后续图像识别程序调用。在工业相机完成图像采集后,煤样输送带重新启动,将煤块样本传送至样本回收区进行回收。图 4图像采集模块取样机械臂样品采集样品输送图像采集识别样品回收回收区工业相机刮刀煤样输送带主运皮带光电传感器辅助光源工业相机煤块样本煤样输送带计算机34-众创
12、空间科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 25 期本系统光电传感器选用 E18-D80NK 型传感器,该型传感器属于红外式漫反射型,可对反射光进行调解,避免环境中可见光对检测的干扰。为完整抓取煤块样本图片,将传感器固定在识别区末端。相机选用北京大恒图像的 ME2P-G-P 型移轴工业数字相机。该相机的分辨率可达 1800 万像素,摄像头的像元尺寸为 2.5滋m伊2.5 滋m,可微小调节相机镜头的角度以适应必须倾斜拍摄的情况。相机的图像传感器采用Gpixel GMAX0505,相机上有线缆锁紧装置与螺钉安装孔位,可灵活安装在各种位置
13、,便于满足不同使用需求。2基于分水岭法的煤块粒度识别算法研究在计算机端接收到工业摄像头获取的煤块图像信息后,利用 OpenCV 对煤块图像进行粒度识别与统计,其流程如图 5 所示,分割方法主要采用分水岭算法。该算法是图片经过亮度调节后,通过二值化处理步骤获得了黑白图片,再经形态学处理和距离变换获得图片的背景和前景,然后用背景和前景作差得到未知区域,确定分割位置,最后用连通域获取标记结果并进行分割。图 5粒度识别流程图2.1图像预处理图像预处理主要包括图像的亮度调节和二值化处理9。为了将煤块边缘和背景区分开,使得图像的全部信息更清楚地展现出来,需要对该煤块图像进行亮度处理,增强暗部细节,以降低煤
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