煤矿井下自动加卸钻杆靶标图像清晰化方法研究

摘要

受煤矿井运输巷道空间限制,将钻孔机器人设计为灵活布局的钻进和钻杆加卸2个独立系统,利用基于合作靶标的单目视觉识别,将钻进和钻杆加卸2个系统关联,解决两系统递送钻杆的协同作业问题。然而,煤矿井下钻孔施工中场景复杂,存在孔口煤渣、污水污染合作靶标、粉尘浓度大能见度低、人造光源亮度低、光照不均匀使靶标图像对比度低,以及矿灯直射合作靶标反光等问题,会影响合作靶标图像清晰度,使基于靶标识别加卸钻杆的位置的精度降低,进而影响钻孔机器人自动加卸钻杆的成功率。因此,首先针对施工中孔口返出的煤渣、煤泥污染合作靶标的问题,利用形态学滤波中先腐蚀,再膨胀的开运算,清除煤渣间断斑块和突出靶标像素点;先膨胀再腐蚀的闭运算,消除小的孔洞和间断细小鸿沟,达到消除固体污染物对合作靶标的影响;其次针对粉尘、岩尘、水雾和污水影响图像对比度问题,通过暗通道先验求出初始透射率,采用梯度域导向滤波精细化透射率,利用导向滤波得到改进暗通道,并求大气光值,利用大气散射模型得到除雾后的图像,实现清晰化图像、增强图像对比度目的;最后对亚像素级角点和方向进行精细化,优化能量函数,使用种子棋盘格沿4个边缘生长棋盘格,用能量变化情况确认是否生长出最大的棋盘,补全因强光反射缺失的合作靶标图像。实验结果表明:将形态学滤波、去雾算法和棋盘格生长等方法相融合,可增强煤矿井下复杂场景钻孔施工中合作靶标图像的清晰度,提高基于视觉识别的图像精度,为钻孔机器人自动加卸钻杆的精确控制奠定基础。