[發明專利]一種基于實景建模的黃金礦山溜井入料可視化檢測方法

有效

• 申請號: 202011171653.8
• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN112288712B
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 劉少杰;施升濤;張漢闊;鄭飛;許芝光;戚克明;孫衛東;王峰;蔡金娥;曲偉霞;亓傳鐸
• 申請（專利權）人: 山東黃金礦業（萊州）有限公司三山島金礦;濟南艾特網絡傳媒有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/62;G06T7/73;G06T17/00;G06T5/00
• 代理公司: 煙臺雙聯專利事務所(普通合伙) 37225
• 代理人: 申國棟

1.一種基于實景建模的黃金礦山溜井入料可視化檢測方法，其特征在于：使用深度攝像機(1)拍攝盛有礦石的礦車(3)，通過采集的圖像建立礦車(3)車廂及礦石堆上表面的模型，從模型中獲取車廂及礦石堆的尺寸信息，從而計算出礦石量；

具體步驟為：

步驟1、在礦車(3)行駛軌跡旁架設光源(2)和深度攝像機(1)；

步驟2、裝載礦石的礦車(3)進入拍攝范圍后，深度攝像機(1)拍攝圖像Im，并將圖像傳回工控機(4)；

步驟3、工控機(4)檢測出圖像中礦車(3)的車尾位置信息；

步驟4、對圖像Im進行灰度化、中值濾波后，進行邊緣檢測，得到礦車(3)車廂的邊緣信息；

步驟5、根據步驟3中的車尾位置信息與步驟4中的邊緣信息，對事先建立的礦車三維模型的外輪廓進行橫縱縮放，然后再根據縮放后的礦車三維模型的外輪廓對圖像Im中的礦車(3)的邊緣進行邊緣增強；

步驟6、對邊緣增強后的圖像Im中的邊緣信息進行直線提取，從而獲得車輛輪廓信息；

步驟7、依據深度攝像機(1)所拍攝到的深度信息和步驟6中獲得的車輛輪廓信息重新建立礦車(3)的三維模型；

步驟8、根據圖像Im獲得礦車(3)上礦石的上表面的坐標信息；

步驟9、結合步驟7中礦車(3)的三維模型和礦石的上表面的坐標信息計算礦車(3)所承載的礦石體積，從而計算出礦石量。

2.如權利要求1所述的基于實景建模的黃金礦山溜井入料可視化檢測方法，其特征在于：所述攝像機與水平面支架的夾角為50-70度。

3.如權利要求1所述的基于實景建模的黃金礦山溜井入料可視化檢測方法，其特征在于：步驟3中，使用fast-rcnn技術進行車尾檢測；當檢測到全部車尾進入圖像的中心區域內時，確定該圖像，并標記fast-rcnn獲取的車尾位置信息。

4.如權利要求1所述的基于實景建模的黃金礦山溜井入料可視化檢測方法，其特征在于：步驟6中，通過霍夫變換對邊緣信息進行直線提取。

5.如權利要求1所述的基于實景建模的黃金礦山溜井入料可視化檢測方法，其特征在于：所述三維模型是指依據深度攝像機(1)輸出的各點在相機坐標系的坐標(x,y,z)和深度攝像機(1)在現實場景坐標系中的坐標(x0,y0,z0)建立的在現實場景坐標系中的三維模型；

相機坐標系與現實場景坐標系的坐標轉換方式如下：

設現實場景坐標系轉換到相機坐標系的轉化順序是:先按z軸旋轉、之后按y軸旋轉、之后按x軸旋轉，最終得到相機坐標系，旋轉的角度分別是yaw、pitch、roll；則從相機坐標系到現實場景坐標系的旋轉矩陣按如下方式定義：

坐標系的轉換公式為；

X_r＝R_zR_yR_xX_c+T_c→r

上式中的Xr為現實場景坐標系的坐標，Xc為相機坐標系中的坐標，Tc→r為相機坐標系到現實場景坐標系的原點偏移量。

6.如權利要求1所述的基于實景建模的黃金礦山溜井入料可視化檢測方法，其特征在于：步驟8中，獲取礦石上表面坐標信息之前，通過fast-rcnn技術檢測出礦石區域，從而得到礦石的邊緣信息。

7.如權利要求1所述的基于實景建模的黃金礦山溜井入料可視化檢測方法，其特征在于：步驟9中，先獲得礦石的上表面各點的坐標信息，依據各點的高度值上即z軸的坐標值計算礦石上表面的平均高度hz；然后，依據步驟7中礦車(3)的三維模型得到車廂的寬度w和長度l，從而計算出礦石的體積為w×l×hz。