[發(fā)明專利]基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210136726.2
• 申請(qǐng)日: 2022-02-15
• 公開（公告）號(hào): CN114792301A
• 公開（公告）日: 2022-07-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 季亮;沈科;張?jiān)?/a>;陳曉晶;周李兵;霍振龍;任書文;潘祥生;王國(guó)慶
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 天地（常州）自動(dòng)化股份有限公司;中煤科工集團(tuán)常州研究院有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06T7/62;G06T7/70
• 代理公司: 常州至善至誠(chéng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32409
• 代理人: 趙旭

1.一種基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，包括：

S1、利用深度相機(jī)獲取某一輸送區(qū)域的深度圖像和RGB圖像；

S2、根據(jù)深度圖像對(duì)RGB圖像進(jìn)行預(yù)處理；

S3、尋找出預(yù)處理之后的RGB圖像中輸送區(qū)域內(nèi)煤炭和矸石的輪廓，并繪制出煤炭和矸石的最小外接矩形；

S4、計(jì)算出最小外接矩形內(nèi)指定位置的灰度平均值，若灰度平均值超過閾值，則判斷該最小外接矩形內(nèi)的物體為矸石，反之則為煤炭。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，在S2中預(yù)處理的操作包括校正對(duì)齊處理和提高對(duì)比度處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，在S2中經(jīng)過校對(duì)齊后的RGB圖像中融合了深度圖像的地信息，形成為RGBD圖像，將RGBD圖像復(fù)制一份，將其中一份RGBD圖像的背景色轉(zhuǎn)換為黑色，然后利用卷積運(yùn)算函數(shù)filter2D和拉普拉斯算子來(lái)提高對(duì)比度。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，F(xiàn)ilter2D卷積運(yùn)算公式為：

，記為式(1)；

其中，kernel(x′，y′)為一個(gè)單通道浮點(diǎn)型的矩陣；src為輸入圖像；anchor為內(nèi)核的基準(zhǔn)點(diǎn)，其默認(rèn)值為(-1，-1)，說明位于kernel的中心位置；dst為輸出圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，拉普拉斯算子公式為：

記為式(2)；

其中，src為輸入圖像，dst為輸出圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，所述S3包括：

S31、將提高對(duì)比度之后的RGBD圖像作為輸入，利用尋找輪廓算法的函數(shù)findContours找尋到提高對(duì)比度之后的RGBD圖像中物體的輪廓。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，所述S3還包括：

S32、設(shè)定最小外接矩形的面積閾值，以濾除無(wú)效的最小外接矩形；

S33、判斷兩個(gè)最小外接矩形是否由同一物體所產(chǎn)生，若兩個(gè)最小外接矩形由同一物體所產(chǎn)生，則從兩個(gè)最小外接矩形中篩選出該物體所對(duì)應(yīng)的實(shí)際最小外接矩形。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，在S32中，濾除無(wú)效的最小外接矩形所用的約束公式為：

α＜w_i×h_i＜β，(0≤i≤contours_size)，記為公式(3)；

其中，α為最小面積閾值，β為最大面積閾值，w_i，h_i分別表示第i個(gè)最小外接矩形的寬和高，contours_size為RGBD圖像中總的輪廓數(shù)量。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，在S33中，判斷兩個(gè)最小外接矩形由同一物體所產(chǎn)生需要滿足以下兩個(gè)約束公式：

(p_i-p_j)＜γ，(p＝x，y，w，h)，記為公式(4)；

其中，w，h分別表示最小外接矩形的寬和高，x，y分別表示最小外接矩形內(nèi)中心點(diǎn)的x坐標(biāo)和y坐標(biāo)，γ為距離閾值，i表示第i個(gè)最小外接矩形，j表示第j個(gè)最小外接矩形；

|w_i×h_i-w_j×h_j|＜δ，記為公式(5)；

其中，δ為面積差閾值，w_i，h_i分別表示第i個(gè)最小外接矩形的寬和高，w_j，h_j分別表示第j個(gè)最小外接矩形的寬和高。

10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于深度相機(jī)圖像檢測(cè)的煤矸識(shí)別方法，其特征在于，在S4中，在實(shí)際最小外接矩形的中心取5×5的像素區(qū)域，計(jì)算5×5的像素區(qū)域中三個(gè)通道灰度平均值之和，若小于135，則該區(qū)域?qū)?yīng)的物體為煤炭，反之為矸石。