一種基于激光測(cè)距與圖像識(shí)別的干灘監(jiān)測(cè)裝置

李 博 董偉龍 王慧敏

（西安捷達(dá)測(cè)控有限公司）

尾礦庫(kù)是指筑壩攔截谷口或圍地構(gòu)成的，用來(lái)堆積金屬或非金屬礦山排出的尾礦或其他廢渣的場(chǎng)所，壩體的勢(shì)能隨著尾礦漿的增多而逐漸增大，當(dāng)遇到強(qiáng)降雨季節(jié)，存在將壩體沖毀發(fā)生潰壩的可能，一旦發(fā)生這種情況，將會(huì)給礦產(chǎn)企業(yè)和當(dāng)?shù)厝嗣袢罕娫斐删薮蟮膿p失。因此，需要更科學(xué)、更有效、更可靠的監(jiān)測(cè)設(shè)備與監(jiān)測(cè)手段。

在尾礦庫(kù)中，超出水面的部分稱(chēng)為干灘。而干灘長(zhǎng)度將直接決定尾礦庫(kù)的防洪能力，影響著整個(gè)尾礦庫(kù)能否安全運(yùn)營(yíng)管理。因此，為了保證尾礦庫(kù)的安全運(yùn)行，就必須對(duì)干灘長(zhǎng)度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，使其在安全的范圍之內(nèi)。傳統(tǒng)意義上的干灘長(zhǎng)度測(cè)量一般采用人工來(lái)回巡查目測(cè)估算，但受天氣、人員健康程度、現(xiàn)場(chǎng)條件等因素的影響，其準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性較差，尤其是在受強(qiáng)降雨影響下將會(huì)對(duì)巡檢人員的生命安全產(chǎn)生影響［1］。因此，為了保證尾礦庫(kù)運(yùn)營(yíng)安全，對(duì)干灘長(zhǎng)度的精準(zhǔn)自動(dòng)化實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警顯得尤為重要。

本研究提出的一種基于激光測(cè)距與圖像識(shí)別［2］的適用于多場(chǎng)景下的尾礦庫(kù)干灘監(jiān)測(cè)裝置。以適應(yīng)不同場(chǎng)景下的尾礦庫(kù)干灘長(zhǎng)度監(jiān)測(cè)。

1 總體設(shè)計(jì)

尾礦庫(kù)干灘測(cè)量一體機(jī)是基于激光測(cè)量法和圖像識(shí)別測(cè)量2 種技術(shù)研發(fā)出的一款監(jiān)測(cè)綜合設(shè)備［3］。功能結(jié)構(gòu)上主要是以運(yùn)行控制系統(tǒng)為主核心，控制各個(gè)子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了干灘測(cè)量的全部過(guò)程，并且采用有線通訊、無(wú)線通訊、自組網(wǎng)通訊3 種通訊方式實(shí)現(xiàn)尾礦庫(kù)干灘數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)傳輸。整體采用組合安裝方式進(jìn)行設(shè)計(jì)，可合體安裝，可分體安裝，實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景下的復(fù)雜環(huán)境多樣化的安裝，達(dá)到監(jiān)測(cè)的目的。尾礦庫(kù)干灘監(jiān)測(cè)總體框架如圖1所示。

2 系統(tǒng)工作原理

干灘測(cè)量一體機(jī)整體采用2 種測(cè)量方式。第1種測(cè)量方式是激光測(cè)距法，通過(guò)多次打點(diǎn)的方式，從而得出灘頂高程、干灘長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)測(cè)量并計(jì)算出尾礦庫(kù)壩體的內(nèi)坡比［4］；第2 種測(cè)量方式為圖像識(shí)別技術(shù)，通過(guò)圖像識(shí)別，二值化圖像重建，結(jié)合灘頂高程計(jì)算出壩體的內(nèi)坡比［5］。2種方法均可以測(cè)量處干灘長(zhǎng)度、灘頂高程、內(nèi)坡比。該系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)將數(shù)據(jù)傳輸至應(yīng)用平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的在線采集傳輸，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)RJ45、RS485傳輸，具有物聯(lián)網(wǎng)集中式管理，多參數(shù)數(shù)據(jù)采集，云端存儲(chǔ)、展示、分析、預(yù)警等特點(diǎn)。從而實(shí)現(xiàn)尾礦庫(kù)的實(shí)時(shí)在線安全監(jiān)測(cè)預(yù)警，保證尾礦庫(kù)現(xiàn)場(chǎng)以及當(dāng)?shù)厝嗣袢罕姷纳?cái)產(chǎn)安全［5］。

2.1 激光測(cè)距法測(cè)量干灘的基本原理

激光測(cè)距法設(shè)備主要安裝在初級(jí)壩或堆積壩上。通過(guò)激光測(cè)距儀對(duì)尾礦庫(kù)干灘面與庫(kù)水頭在90°范圍內(nèi)不斷進(jìn)行多次掃描測(cè)量，從而得出監(jiān)測(cè)設(shè)備的安裝位置信息以及激光測(cè)距儀各掃描點(diǎn)的直線距離等，通過(guò)干灘坡度、灘頂高程和干灘長(zhǎng)度的計(jì)算公式可直接計(jì)算出結(jié)果［6］。

（1）計(jì)算干灘坡度。利用激光測(cè)距測(cè)角傳感器，對(duì)干灘信息進(jìn)行逐點(diǎn)掃描，從而得到l1與α1值，便可以計(jì)算出干灘坡度i。

式中，l1、l2為第一次、第二次每次測(cè)量的距離，m；α1、α2為第一次、第二次測(cè)量的對(duì)應(yīng)角度，（°）。

為了能夠提高監(jiān)測(cè)設(shè)備的測(cè)量精度，本研究中采用逐點(diǎn)、多點(diǎn)掃描，從而得到多組l和α值，再利用多次擬合的方法即可達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

（2）計(jì)算灘頂標(biāo)高。通過(guò)激光測(cè)距傳感器對(duì)干灘信息進(jìn)行逐點(diǎn)掃描，得到l與cosα的乘積最小值，即直接測(cè)出灘頂高程位置：

式中，S為灘頂標(biāo)高，m；S0為設(shè)備安裝高度，m；（l×cosα）min為逐點(diǎn)掃描后各測(cè)量值比較后的最小值；l為測(cè)量距離，m。

（3）計(jì)算干灘長(zhǎng)度。利用激光測(cè)距測(cè)角傳感器對(duì)干灘信息進(jìn)行逐點(diǎn)、多點(diǎn)掃描，從而得到精度較高的干灘坡度，同時(shí)對(duì)庫(kù)水位測(cè)量得出庫(kù)區(qū)的水位高程h，并通過(guò)以下公式計(jì)算出干灘長(zhǎng)度。

式中，h0為案例超高，m；L為干灘長(zhǎng)度，m；其他參數(shù)符號(hào)同上。

（4）內(nèi)坡比的測(cè)量。通過(guò)已知測(cè)量角度和所測(cè)距離得知內(nèi)坡比m。

通過(guò)激光測(cè)距法可同時(shí)測(cè)量出干灘坡度、灘頂高程、干灘長(zhǎng)度和內(nèi)坡比數(shù)據(jù)。

2.2 圖像識(shí)別測(cè)量干灘的基本原理

2.2.1 系統(tǒng)介紹

該系統(tǒng)主要由視頻采集模塊（攝像機(jī)）、視頻數(shù)據(jù)接收模塊、圖像處理模塊和數(shù)據(jù)顯示模塊4個(gè)部分組成。視頻采集模塊將采集到的圖片發(fā)送到圖像處理模塊中做二值化處理，并通過(guò)數(shù)據(jù)保存模塊對(duì)原始圖片及處理后的圖片進(jìn)行保存；與此同時(shí)，數(shù)據(jù)顯示模塊通過(guò)大屏、PC 端或者移動(dòng)端的方式進(jìn)行顯示［7］。圖像識(shí)別工作如圖3所示。

為了減少視頻采集到的圖片在處理過(guò)程中出現(xiàn)失真的現(xiàn)象，本次研發(fā)選擇采用將圖像處理模塊和視頻模塊相結(jié)合的方式，不僅省去了模數(shù)轉(zhuǎn)換的步驟，降低了無(wú)線傳輸模塊的負(fù)擔(dān)，而且在一定程度上減少了系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間，降低設(shè)備功耗，為返回?cái)?shù)據(jù)的可靠性和監(jiān)測(cè)設(shè)備的平穩(wěn)運(yùn)行提供一定的技術(shù)支撐。

2.2.2 圖像處理

在測(cè)量干灘長(zhǎng)度時(shí)，首先通過(guò)尾礦庫(kù)水與干灘的顏色區(qū)別、亮度區(qū)別以及位置區(qū)別來(lái)區(qū)分干灘和水。通過(guò)選擇顏色和像素點(diǎn)的坐標(biāo)對(duì)采集到的圖片進(jìn)行提取，這種方法稱(chēng)之為邊緣提取法。

為了減少外界因素對(duì)成像質(zhì)量的影響，首先需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取出返回圖像中的有效信息；之后將對(duì)圖像進(jìn)行分割，得到各個(gè)分割好的區(qū)域的圖像，采用二值化處理，最后再提取出干灘和水面的分界線，采用圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)。通過(guò)圖像中分界線的位置坐標(biāo)計(jì)算出當(dāng)前的干灘長(zhǎng)度。

（1）圖像預(yù)處理。將干灘和尾礦庫(kù)的水面進(jìn)行區(qū)別，非線性噪聲的削弱是解決此問(wèn)題的關(guān)鍵，因此需要濾波技術(shù)將所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是可以濾除掉噪音，并且可以保留圖像的各個(gè)細(xì)致的部分，從而可以給后面的再處理做好基礎(chǔ)。中值的定義：1 組數(shù)據(jù)X1、X2、X3、…、Xn，按數(shù)值大小順序排列，即Xi1≤Xi2≤Xi3≤…、≤Xin，則y=Med（X1、X2、X3、…、Xn），其中y為序列X1、X2、X3、…、Xn的中值［8］。

對(duì)于二維圖像，設(shè){Xij，（i，j）∈I2}表示數(shù)字圖像中各點(diǎn)的灰度值，濾波窗口為A的二值中值濾波可定義為

y=Med{Xij}=Med{X(i+r),(j+s)，（r，s）∈A，（i，j）∈I2}.（6）

關(guān)于二維中值濾波的窗口可以取方形，也可以取近似圓形或十字形。算法流程大致如圖4所示。

（2）圖像的處理。根據(jù)以上描述，為了更好地對(duì)圖像進(jìn)行處理，并提取出需要的相關(guān)信息，采取二值化處理的方法，將采集到的圖像分割成N個(gè)小區(qū)域。

為了達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化分析從而縮小巨大數(shù)量的目的，通常采用閾值分割的方法，其基本原理是將圖像的灰度分成若干個(gè)等級(jí)，從而能夠獲得與現(xiàn)實(shí)的目標(biāo)對(duì)照的區(qū)域。

閾值分割的關(guān)鍵是如何選取灰度門(mén)限T。①確定采集到的圖像的像素的灰度直方圖，初步估計(jì)最佳圖像分割波谷閾值的大概位置；②在直方圖中截取相應(yīng)位置進(jìn)行曲線擬合，求極小值，該值即為所求的圖像分割的閾值；③利用閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，得到能夠反映對(duì)象特征的二值化圖像。

（3）圖像邊緣檢測(cè)。圖像邊緣是指灰度值有明顯改變的地方。要進(jìn)行圖像解譯和圖像分析，地物邊界的提取是圖像邊緣檢測(cè)的基礎(chǔ)。邊緣提取的主要方法是邊界跟蹤方法，其原理是利用模糊空間區(qū)域的對(duì)比度增強(qiáng)并進(jìn)行區(qū)分。

目前邊緣檢測(cè)最常用的方法是檢測(cè)亮度值的不連續(xù)性，而這種所謂不連續(xù)需要借助一階和二階導(dǎo)數(shù)來(lái)檢測(cè)，其中一階導(dǎo)數(shù)是梯度的概念，一維函數(shù)f（x，y）的梯度定義為向量。

在圖像處理中，邊緣檢測(cè)主要利用梯度向量檢測(cè)一階導(dǎo)數(shù)在幅度上比已經(jīng)確定的閾值較大的區(qū)域，再尋找亮度的二階導(dǎo)數(shù)有零交叉的地方，這兩者相融合就可以較為準(zhǔn)確地進(jìn)行定位并將目標(biāo)的邊緣提取出來(lái)。本研究中所用到的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用的即是2種方法相融合，從而得到干灘長(zhǎng)度。

2.2.3 圖像特征識(shí)別與匹配技術(shù)

在已經(jīng)采集到的圖像中，如果可以找到與已知模板圖像具有同一方向和尺寸，則定義為匹配成功，該方法稱(chēng)之為模板匹配法。其原理是監(jiān)測(cè)設(shè)備從制定的圖像中進(jìn)行查詢(xún)、比較，并計(jì)算出與模板相同或者類(lèi)似的位置。

而影像模板的方法則是通過(guò)與影像中相匹配的特征參考點(diǎn)形成的，利用該方法找到各個(gè)參考點(diǎn)，因?yàn)橐阎@些參考點(diǎn)，并且能夠確定這些參考點(diǎn)分布在圖像上的具體位置，所以利用此原理，就可以得到未知觀測(cè)點(diǎn)解算的初始數(shù)據(jù)。

2.2.4 前期關(guān)鍵成果

本項(xiàng)目在關(guān)鍵技術(shù)上已經(jīng)取得了決定性的突破，整個(gè)設(shè)計(jì)方案在可行性上得到了充分的驗(yàn)證，不但為此監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在后期項(xiàng)目上的使用提供了有力的技術(shù)支撐，而且在尾礦庫(kù)在線安全監(jiān)測(cè)預(yù)警上也實(shí)現(xiàn)了新的突破。

圖像分割的突破進(jìn)展如圖5～圖8所示。

3 激光測(cè)距與圖像識(shí)別的干灘監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)

當(dāng)所監(jiān)測(cè)的尾礦庫(kù)屬于規(guī)則尾礦庫(kù)時(shí)，采用圖像識(shí)別法，使用攝像機(jī)及其計(jì)算機(jī)對(duì)尾礦庫(kù)的干灘長(zhǎng)度實(shí)時(shí)測(cè)量，其內(nèi)容主要分為3個(gè)部分。

（1）測(cè)量前標(biāo)定攝像機(jī)的參數(shù)和特定位置標(biāo)志物的布置。

（2）攝像機(jī)攝取尾礦庫(kù)照片，利用西安捷達(dá)測(cè)控有限公司開(kāi)發(fā)的圖像處理算法模塊進(jìn)行區(qū)域分割，對(duì)拍攝的圖片將干灘區(qū)域與尾礦庫(kù)庫(kù)區(qū)水面進(jìn)行分離。

（3）提取出標(biāo)志物，并計(jì)算出尾礦庫(kù)的干灘長(zhǎng)度、沿線上干灘高程。

系統(tǒng)通電后，進(jìn)行初始化，視頻采集模塊進(jìn)行工作，通過(guò)視頻接收模塊接收數(shù)據(jù)并發(fā)送給原始視頻數(shù)據(jù)保存模塊保存，圖像處理模塊對(duì)接收的圖像進(jìn)行處理，同時(shí)數(shù)據(jù)保存模塊進(jìn)行保存，數(shù)據(jù)顯示模塊將處理后的圖像顯示在大屏、PC端及移動(dòng)端上。

當(dāng)所監(jiān)測(cè)的尾礦庫(kù)屬于不規(guī)則尾礦庫(kù)時(shí)，采用激光測(cè)距法。對(duì)沉積干灘信息進(jìn)行密集、逐點(diǎn)、多次掃描，得出相對(duì)于傳感器安裝位置的干灘空間信息圖像，即測(cè)出儀器距離各掃描點(diǎn)的直線距離等，再通過(guò)換算即可直接測(cè)量出干灘坡度、干灘長(zhǎng)度、灘頂高程。其軟件子流程如圖9所示。

系統(tǒng)通電后，進(jìn)行初始化，利用激光進(jìn)行多次、逐點(diǎn)掃描，分別得出l1與α1，l與cosα的乘積最小值，并通過(guò)激光測(cè)距的原理即可計(jì)算出干灘坡度、灘頂高程，并通過(guò)數(shù)據(jù)的多次擬合即可得出高精度干灘坡度和干灘長(zhǎng)度。

激光測(cè)距與圖像識(shí)別2種方法同時(shí)應(yīng)用，有利于對(duì)干灘坡度、灘頂高程、干灘長(zhǎng)度和內(nèi)坡比數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)精密監(jiān)測(cè)，真正實(shí)現(xiàn)了尾礦庫(kù)在線監(jiān)測(cè)的目的。

4 技術(shù)優(yōu)勢(shì)

（1）該監(jiān)測(cè)設(shè)備可以對(duì)尾礦庫(kù)干灘進(jìn)行無(wú)人值守自動(dòng)化在線監(jiān)測(cè)，且不易受天氣影響，在節(jié)省人力、物力、財(cái)力的同時(shí)，提高監(jiān)測(cè)效率和監(jiān)測(cè)精度。

（2）該監(jiān)測(cè)設(shè)備可適用于不同場(chǎng)景。對(duì)于基于圖像識(shí)別監(jiān)測(cè)干灘而言，具有精度高、監(jiān)測(cè)范圍廣、適用性強(qiáng)等特點(diǎn)；基于激光測(cè)距技術(shù)而言，能夠?qū)崿F(xiàn)全方面、全方位不間斷實(shí)時(shí)地測(cè)量干灘的位移變化，實(shí)時(shí)掌握尾礦庫(kù)整體運(yùn)行的安全狀態(tài)。

（3）該監(jiān)測(cè)設(shè)備能夠同尾礦庫(kù)安全監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)對(duì)接和傳輸，確保設(shè)備的正常運(yùn)行狀態(tài)，保證其監(jiān)測(cè)的有效性和真實(shí)性［9］。

5 結(jié) 語(yǔ)

基于對(duì)激光測(cè)距法與圖像識(shí)別法的原理，結(jié)合尾礦庫(kù)在線監(jiān)測(cè)的實(shí)際情況，研發(fā)了基于激光測(cè)距與圖像識(shí)別的適用于多場(chǎng)景下的尾礦庫(kù)干灘監(jiān)測(cè)裝置，實(shí)現(xiàn)了尾礦庫(kù)的實(shí)時(shí)在線安全監(jiān)測(cè)預(yù)警，并且可以全自動(dòng)化掃描庫(kù)區(qū)干灘，自動(dòng)化解算干灘長(zhǎng)度、內(nèi)坡比、灘頂高程，可計(jì)算最小干灘長(zhǎng)度、安全超高；具備加報(bào)和報(bào)警功能、現(xiàn)場(chǎng)修參功能、平臺(tái)數(shù)據(jù)遙測(cè)功能、遠(yuǎn)程校時(shí)功能、平臺(tái)命令重啟功能。

該系統(tǒng)避免了由于天氣等因素影響人工對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，減少了由于人為因素而造成的統(tǒng)計(jì)誤差，為礦山企業(yè)安全運(yùn)行提供了保障［10］。