基于机器视觉的运动煤颗粒检测和遮挡追踪

朱振天，兰 媛，2，胡天恩，唐 建，乔 葳，牛蔺楷，2，王杰栋

(1.太原理工大学 机械与运载工程学院，山西 太原 030024；2.新型传感器与智能控制教育部(山西省)重点实验室，山西 太原 030024)

在煤炭筛选分级作业中，常常出现漏筛、错筛的问题，从而导致筛分效率不高。其中，煤颗粒在筛面上的运动情况对优化筛分设备参数进而提高筛分设备的筛分效率具有重要意义[1，2]。当前，研究者对于筛分设备上物料运动情况的研究主要是以理论分析和数值模拟为主[3-5]。但实测的实验数据更为可靠和直观，且能对相关理论分析和数值模拟研究起到验证性的作用[6]。

目前在工程领域对于颗粒物料运动的实测实验主要是基于光学原理与数字图像处理。基于光学原理的物料颗粒测速追踪技术(如：PIV，PTV)[7，8]较多地应用于流场颗粒物的运动分析，虽有成熟的商业产品，但其价格较为昂贵、系统复杂，不具有工程实用性。随着机器视觉算法的不断进步，应用基于数字图像处理的方法对颗粒运动特性研究已经成为趋势。李耀民通过高速摄像机采集了农用清选筛面上的大豆颗粒运动图像，并基于颜色特征向量的Mean Shift算法对大豆颗粒进行了追踪[9]。王立军利用高速摄像机采集了三种不同运动形式振动筛上的玉米颗粒运动图像，通过人眼对特定玉米颗粒进行追踪，对筛上玉米粒进行了运动分析[10]。但是，目前大部分对于筛面上物料的运动实测主要是针对农业工程领域。由于煤颗粒的形貌复杂，且在筛面上的运动速度较快，鲜有对煤用筛分设备上煤颗粒的运动情况的实测实验的研究。……