[發明專利]一種防沖鉆孔機器人鉆進卸壓過程中的煤巖識別方法

在審

• 申請號: 202111501467.0
• 申請日: 2021-12-09
• 公開（公告）號: CN114140460A
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發明（設計）人: 司壘;魏東;王忠賓;譚超;閆海峰;鄒筱瑜;戴劍博;顧進恒;王清峰;辛德忠
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學;中煤科工集團重慶研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T5/20;G06K9/62;G06T5/00;G06V10/762
• 代理公司: 北京淮海知識產權代理事務所(普通合伙) 32205
• 代理人: 周淑淑

一種防沖鉆孔機器人鉆進卸壓過程中的煤巖識別方法，利用高清攝像儀采集防沖鉆孔機器人鉆進過程中排出的原始鉆屑圖像，通過改進的自適應區域加權導向濾波模型對原始鉆屑圖像進行去噪處理后，輸出去噪后的鉆屑圖像，并通過局部信息加權直覺模糊C均值聚類算法，對去噪后的鉆屑圖像的聚類分割，將輸入圖像中的像素分為煤或巖兩種類別，其對應的兩個聚類集數中心分別為c1或c2，此時聚類結束，然后通過對比聚類集數中心c1與c2來得出是煤還是巖；在實際作業時，鉆孔機器人在鉆進卸壓過程中排出的鉆屑可以直接反映當前鉆桿的煤巖鉆進狀態，本發明可以通過鉆屑圖像的處理，實現鉆進卸壓過程中的煤巖識別，提高煤巖識別精度和效率。

技術領域

本發明涉及一種煤巖識別方法，具體是一種防沖鉆孔機器人鉆進卸壓過程中的煤巖識別方法，屬于鉆孔卸壓過程中煤巖識別技術領域。

背景技術

防沖鉆孔機器人鉆進卸壓過程中的煤巖識別是煤炭領域中的世界性難題，是鉆孔卸壓區域的機器人化作業的關鍵技術。在煤巖識別方法研究中，國內外學者主要以放射性射線探測法、振動探測法、鉆進壓力法、鉆進扭矩法等為主，但由于煤礦井下巷道的煤巖性狀特征復雜多變，且鉆機設備結構復雜、傳感信號噪聲多，導致上述方法實際應用效果并不理想，因此，迫切需要提供新的技術和方法來解決鉆孔卸壓過程的煤巖精準識別問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種防沖鉆孔機器人鉆進卸壓過程中的煤巖識別方法，鉆孔機器人在鉆進卸壓過程中通過排出的鉆屑能夠直接反映當前鉆桿的煤巖鉆進狀態，實現鉆進卸壓過程中的煤巖精確識別。

為了實現上述目的，本發明提供一種防沖鉆孔機器人鉆進卸壓過程中的煤巖識別方法，包括以下步驟：

步驟1：利用高清攝像儀采集防沖鉆孔機器人鉆進過程中排出的原始鉆屑圖像，針對煤礦井下圖像中存在的不均勻噪聲，設計一種改進的自適應區域加權導向濾波模型，根據原始鉆屑圖像不同位置的噪聲強度自適應的選擇高斯濾波的尺度，進一步平衡噪聲濾除和邊緣保護之間的關系，實現噪聲成分及不重要的細節信息的充分濾除；通過對原始鉆屑圖像進行去噪處理后輸出去噪后的鉆屑圖像

步驟2：對去噪后的鉆屑圖像進行聚類分割，經改進的自適應區域加權導向濾波處理后的鉆屑圖像仍存在一定程度的殘留噪聲，容易降低圖像分割結果的準確性，為此，通過局部信息加權直覺模糊C均值聚類算法，實現去噪圖像的聚類分割，將輸入圖像中的像素分為煤或巖兩種類別，其對應的兩個聚類集數中心分別為c1或c2，此時聚類結束；

步驟3：煤巖識別，若聚類集數中心c1＞c時，則聚類集數中心c1所對應的圖像像素點為巖，聚類集數中心c2所對應的圖像像素點為煤；反之，聚類集數中心c1所對應的圖像像素點為煤，聚類集數中心c2所對應的圖像像素點為巖。

本發明步驟1中通過對原始鉆屑圖像進行去噪處理的步驟如下：

步驟1.1：改進的自適應區域加權導向濾波的引導圖像

式中，G為輸入的原始鉆屑圖像；

ω為自適應加權因子；

為經高斯濾波器處理后的圖像；

定義圖像含噪程度因子ξ：

式中，為原始鉆屑圖像G的灰度方差；

為經高斯濾波器處理后的圖像的灰度方差；

為一個正常數，以保證圖像含噪程度因子ξ不出現畸變，的值定義為(1/L²)，L為原始鉆屑圖像G的灰度等級；

在此基礎上，自適應加權因子ω定義如下：

式中：τ為控制參數，根據實際需求設定；