基于雙線結構光雙目視覺的干排渣機排渣流量檢測方法研究

林悅楠,范永勝,李 健,張 彪,許傳龍

(東南大學大型發電裝備安全運行與智能測控國家工程研究中心,能源與環境學院,江蘇 南京 210096;國家能源集團江蘇電力有限公司,江蘇 南京 210036)

0 引言

干排渣機是一種利用傳送鋼帶輸送高溫爐渣,并通過空氣對爐渣進行冷卻的排渣系統[1],具有節能、節水、干渣綜合利用價值高等優點,目前在大型燃煤發電機組上得到了廣泛應用[2-3]。在干式排渣系統中,冷卻風通過排渣機殼體兩側及頭部的風口進入排渣機,對傳送鋼帶上高溫爐渣進行冷卻后,溫度升高進入鍋爐爐膛參與燃燒,同時爐渣被冷卻到達規定的安全溫度后輸送到渣倉。干排渣系統抽吸進入鍋爐爐膛的冷卻風對鍋爐效率存在兩方面影響,一方面通過回收爐渣熱量,可提升鍋爐熱效率;另一方面,由于爐底漏風的存在,在負荷一定的情況下,為保證風煤比滿足設定值[4],通過空預器的風量減少,排煙溫度升高導致鍋爐效率降低[5]。電站鍋爐實際運行過程中,干排渣量受機組負荷以及水冷壁吹灰的影響,具有較大的隨機性,因此實現傳送鋼帶上渣量的實時測量,進而對干排渣機冷卻風量進行及時有效調整,對提高干渣機運行的經濟性和可靠性具有重要意義。

目前,干排渣機排渣量檢測方法主要有出渣車稱重法和渣倉多測點料位計法兩類。出渣車稱重法主要通過地磅稱重渣倉出渣車輸送的渣量,從而得到一定時間內渣量數據。渣倉多測點料位計法是通過安裝在渣倉內多個測點,并根據物料堆積特性,從而計算渣倉內渣量[6-7]?？梢?這兩種方法均為測量一定時間內的累積渣量,存在較大滯后性,不能滿足實時準確測量的要求,對干排渣機冷卻風量無法進行實時調整。對傳送帶輸送物料流量檢測,目前大多采用電子皮帶秤、核子秤等接觸式方式測量方法,但計量精度易受接觸件磨損、物料分布不均等因素影響,因此無法對具有較大隨機性的電站鍋爐排渣進行準確測量。相對而言,非接觸式視覺檢測和激光檢測方法具有適應性強、干擾小等優勢[8],近年來也有學者將其應用于煤炭等傳送帶流量測量,但視覺和激光檢測方法實質上均為計算物料橫截面積或視野內體積,需在傳送帶速度固定并已知情況下,才能實現體積流量測量,這對于速度未知且負荷變化的干排渣機而言,無法準確計算排渣的體積流量。

雙目立體視覺是機器視覺的一種重要形式,它是基于視差原理并由多幅圖像獲取物體三維幾何信息的方法[9-11],已被廣泛應用于機器人視覺系統、工業檢測等領域[12-17]。近年來,雙目立體視覺也被應用于輸送物料測量[18-19],為干排渣系統鋼帶上渣量在線連續檢測提供了新的思路。與其他輸送物料非接觸性測量相比,雙目視覺具有成本低且結構簡單的優勢,但對于無紋理特征的對象,雙目視覺算法匹配困難、誤差較大,影響其實際應用范圍[20]。鍋爐爐渣輸送時具有高溫、動態、紋理信息少等特點,無法直接應用雙目視覺技術對鍋爐排渣量進行測量。為此,針對無紋理特征的對象檢測,近些年發展出了主動式視覺技術,以提高雙目視覺算法匹配的準確性[21],其中,結構光是主動視覺技術研究中的一個重要發展方向。結構光系統一般需要編碼設計投射光,需要一定的空間和時間成本,對于密閉的干排渣機傳送帶連續輸送的爐渣存在空間限制及無法實時獲取信息等問題。線結構光作為一種簡單的結構光,具有系統空間和時間成本低的優勢[22],特殊設計的線結構光可配合雙目相機實現對連續輸送物料的準確測量。

本文針對燃煤發電機組干排渣機爐渣特點,提出一種耦合雙激光線結構光和雙目視覺的排渣體積流量非接觸在線檢測方法。該方法首先通過紅藍激光器在干排渣機傳送帶爐渣表面投射無需編碼的紅色及藍色線型激光,主動添加爐渣紋理信息,對雙目相機圖像的RGB通道進行分離,進而分別利用雙目視覺算法對R、B通道圖像進行匹配。之后,利用B通道前后兩幀圖像分別獲得的物料厚度分布,進行互相關算法確定傳送帶速度,進而結合R通道圖像計算獲得傳送帶上爐渣橫截面積,可獲得傳送帶上爐渣體積流量。在檢測方法研究的基礎上,構建了基于雙線結構光雙目視覺的爐渣體積流量檢測系統,并開展了系統標定和性能實驗評價研究。

1 基于雙線結構光雙目視覺的排渣流量測量方法

1.1 雙目視覺基本原理

雙目立體視覺是基于空間中一點在左右相機成像存在視差,實現三維坐標計算。深度方向坐標計算原理如圖1所示。系統中左右相機相對位置固定,pL和pR分別為空間中點P在左相機和右相機成像面上的像點,根據三角形關系,空間點P到相機的距離z,可表示為

圖1 雙目視覺原理示意圖

(1)

式中,線段xL和xR分別為pL和pR到對應成像面左邊緣的距離,xL-xR為P點左相機和右相機成像面上的視差,f為相機焦距,B為左右相機光心距離,即系統基線長度。

相機焦距f屬于相機內部參數,基線參數B屬于系統外部參數,均可通過系統標定確定;視差可通過左右相機尋找同名點確定,即利用雙目立體匹配算法獲得。因此,對于雙目立體視覺求解空間點的深度問題,關鍵在于雙目立體視覺系統的標定及準確的立體匹配。

1.2 雙線結構光雙目視覺檢測方法

在雙目視覺原理基礎上,本文采用雙激光線結構光作為主動光源,提出一種雙線結構光雙目視覺輸送帶干渣流量測量方法,流程圖如圖2所示。在常規雙目相機設備之間添加激光裝置,在無紋理對象表面生成強特征的紅藍兩種顏色線型激光標志,以提高雙目相機對無紋理對象的匹配準確度。其中,紅色激光線垂直于傳送帶,用以計算物體橫截面積;藍色激光線平行于傳送帶,用以計算傳送帶速度。

圖2 雙線結構光雙目視覺輸送帶渣量測量方法流程圖

雙目視覺系統中左右相機在紅藍激光線照射下拍攝物體圖片,如圖3(a)。經過相機標定參數校準后,對拍攝圖片進行RGB三通道分離,以R通道為例進行后續處理。通道分離得到R通道圖像,如圖3(b)所示。對得到圖像進行灰度化后,因紅藍激光線在R通道和B通道亮度存在較為顯著差異,通過設定閾值對圖像進行二值化處理,結果如圖3(c)所示。由于激光線在圖像中占據多個像素,為進一步消除匹配歧義性,提取了激光線骨架,最終使得每一行像素僅為單個像素寬的線形作為輸入,實現唯一性匹配,R通道二值化后提取的骨架如圖3(d)所示。因圖像已經進行標定校正,左右圖像實現行對齊,對圖3(d)骨架圖搜尋每行中灰度最大值確定匹配點,記錄各行匹配點的坐標,即可完成準確匹配,匹配示意如圖3(e)與圖3(f)所示。

圖3 雙線結構光雙目視覺原理示意圖

根據匹配結果獲得的左圖亮點坐標xL和右圖亮度坐標xR,由標定結果得到焦距f及基線B,可由公式(1)計算視差,即可得到空間點所在物體深度z,進而可得傳送帶物體厚度th分布

th=z0-zx

(2)

其中,z0為參考平面傳送帶深度,zx為放置物體后深度。

根據相機成像原理,通過標定校正后的圖像,并結合點所在空間深度,可計算得出每個像素大小對應實際空間大小。因左右相機圖像匹配過程中,只對行進行點搜尋配對,實質上將傾斜激光線投影到圖像寬度方向,故測量結果需要考慮傾斜角度,如圖3(g)所示,此時物體實際寬度l可表示為

(3)

其中,h為物體投影到圖像寬度方向距離,Δx(zx)為像素點寬度方向對應深度zx的距離函數,θ為激光線與水平方向夾角。

由物體實際大小及厚度分布關于像素點x函數th(x),物體垂直于傳送帶平面處橫截面積S,可以表示為

(4)

對于B通道圖像的處理與R通道一致,得到物體厚度th分布,物體隨著傳送帶運動在前后兩幀圖像中厚度分布不一致,根據前后兩幀圖像物體厚度分布,進行互相關運算,可以得到物體前后兩幀圖像產生的位移,進而求取物體運動速度。對于采樣時間間隔為T的前后兩幀圖像,經過厚度計算,得到同一物體前后兩幀厚度分布thg1i與thg2i(i=1,2,3,…,N),其互相關函數為

(5)

(6)

最終,輸送帶上物料體積流量Vflow,可以表示為

Vflow=vS

(7)

2 雙線結構光雙目視覺系統構建及標定

2.1 雙線結構光雙目視覺系統

為了驗證雙線結構光雙目視覺測量方法的可行性,構建了雙線結構光雙目視覺系統,如圖4所示。系統主要包括雙目相機、紅光和藍光激光器、傳送帶、無紋理對象、設備固定架及上位機構成。雙目相機及紅藍光激光器安裝在設備固定架上,傳送帶距離雙目相機約40 cm,其中紅色激光線垂直傳送帶,藍色激光線平行傳送帶。

圖4 實驗系統圖

表1為雙目相機參數,本文采用的是HBV-1780-2 S2.0型號雙目相機,兩個相機平行布置且相對位置固定,相機采用一根USB2.0數據線傳輸左右拼接圖像,相機分辨率設定為1 280×480,即左右相機單張分辨率為640×480。相機支持30幀進行數據采集,實驗過程中每秒采集1幀圖像進行處理。表2為紅藍光激光器參數。

表1 雙目相機參數

表2 線激光器參數

2.2 雙目視覺系統標定

機器視覺的本質是用相機捕捉的二維平面位置信息,來解析被測物體在三維空間的位置,解析過程通過坐標系的轉換來實現,坐標轉化關系可用相機的內外參數來描述,相機內外參數需要通過相機標定來確定[10]。此外,相機鏡頭設計以及加工缺陷,也將導致圖像邊緣處存在較大畸變,致使三維空間位置測量產生較大偏差,因此也需通過標定對圖像進行校正。本文采用張正友標定法對相機進行標定。

單相機張正友標定法已經十分完善,在獲取單相機焦距f等內部參數及外部參數的基礎上,可對雙目相機進行標定,求取雙目系統外部參數旋轉矩陣R和平移矩陣T,可由單目標定后左右相機的旋轉矩陣RL和RR以及平移向量TL和TR來表示[19]?？臻g中一點P在左右相機坐標系的坐標PL和PR,根據單相機標定,可以表示為

(8)

其中,PW是點P在世界坐標系下的坐標。

式(8)消去PW后,可得到

(9)

根據外參旋轉矩陣及平移矩陣與空間點關系,由式(9)可得出雙目標定所需求解矩陣

(10)

其中,R為所需要標定的雙目系統旋轉矩陣,T為所需要標定的雙目系統平移向量。在相機平行布置下,R為單位矩陣,T向量可表示為式(11)

T=[B0 0]

(11)

其中,B為基線長度。

雙目視覺系統標定裝置如圖5所示。改變黑白棋盤格標定板位姿,通過雙目相機進行拍攝獲取多組圖片,由張正友標定法獲得雙目相機內外參數,見表3。其中fx,fy為相機x,y方向焦距,單位為像素;cx,cy為主點坐標值,單位為像素;k1,k2,k3為相機徑向畸變參數,p1,p2為相機切向畸變參數,兩者用于圖像校正。雙目旋轉矩陣R接近于單位矩陣,符合本文雙目相機采取平行布置結果;平移向量T中第一個數據絕對值即為基線長度,與表1出廠基線長度基本吻合。

圖5 雙目視覺系統標定裝置圖

表3 雙目相機標定內外參數

標定結果的質量常用重投影誤差來衡量,重投影誤差是指檢測點真實坐標和重投影點坐標之間的差距,其中重投影坐標是根據標定的內外參數將點從由定義的世界坐標投影到圖像坐標中計算得出,一般認為重投影誤差小于一個像素代表標定結果較為準確[8]。本系統標定重投影平均誤差為0.07個像素,處于亞像素級別,具有較高的精度。

3 實驗結果及分析

3.1 橫截面積測量

測定橫截面積需確定傳送帶參考平面深度,實驗獲得的參考平面深度圖,如圖6所示。圖中橫坐標為像素,縱坐標為深度,單位為mm。實驗過程中設定雙目相機距離傳送帶參考平面約400 mm。從圖6可見,雙目視覺系統測量結果基本與400 mm吻合,證明了本文提出的雙目視覺匹配方法的有效性。為驗證雙目視覺系統的準確性,采用三個不同規格白色無紋理方盒,通過不同擺放方式進行了實驗評價研究。選取截面為81 mm×84 mm方盒,進行測量,結果如圖7所示。多次測量結果及誤差,見表4。

圖6 參考平面深度圖

圖7 方塊橫截面重建圖

表4 橫截面積測量結果

從圖7可見,橫截面測量結果與實際方盒形狀一致,方盒測量厚度與實際厚度相吻合。但方盒表面重建結果不光滑,主要是以下兩點原因:一是骨架線提取不完全正確,匹配時少量像素不正確匹配,引起方塊表面的不均勻,最終橫截面積計算存在偏差;二是存在部分噪音無法完全濾除,引起橫截面積計算誤差。由表4知橫截面積測算誤差絕對值均小于2.1%,證明本文方法的準確性與可靠性。

為進一步驗證雙目視覺系統對無紋理對象的適用性,采用煤塊進行了標定實驗。煤塊實物圖及橫截面測量結果,如圖8所示。煤塊厚度大致為3～4 cm,測量結果與煤塊實際輪廓線基本吻合,驗證了雙目視覺系統對吸光性強的無紋理對象具有較好的適應性。

圖8 煤塊實物及橫截面測量結果

3.2 速度測量

實驗中傳送帶速度設定為1 cm/s,煤塊移動后,在傳送帶上前后兩幀藍色激光線處厚度分布如圖9所示。從圖9可以看出,厚度分布有了明顯位移。根據互相關函數進行位移計算,獲得的互相關函數分布如圖10所示?；ハ嚓P函數最大值所對應的像素點即為位移像素點,結合標定的參數及深度信息,進一步計算出物體移動位移,進而計算出物體輸送速度。分別采用輸送方塊及煤塊,速度結果見表5。 由表5所知,互相關計算傳送帶輸送方塊情況下速度與設定速度最大誤差為-8.20%,方塊時均速度與設定速度誤差為1.9%;煤塊測量速度與傳送帶設定速度最大誤差為-3.6%,煤塊時均速度與設定速度誤差為-2.1%。

圖9 前后兩幀藍色激光線處厚度分布

圖10 煤塊移動10 mm互相關函數分布圖

表5 速度計算誤差

3.3 體積流量測量

在橫截面積及速度計算準確的基礎上,開展了輸送帶物料體積流量測量實驗研究。為方便獲得標準參考值,實驗中輸送物料為無紋理的方塊。測量結果如圖11所示。白色方塊體積已知,記錄其通過紅色激光線時間,即可計算體積流量,與計算結果對比,見表6所示。實驗對兩個無紋理物塊采取不同擺放方式進行測量。由表6可知,不同方塊不同擺放方式,體積流量測量誤差均小于2.6%,證明了雙線結構光雙目視覺系統的準確性。在獲得爐渣體積流量后,根據電廠提供爐渣經驗密度,可以得到爐渣質量流量,進而為干排渣機冷卻風量調整提供參考。

圖11 傳輸無紋理方塊流量示意圖

表6 體積流量測量誤差

4 結論

針對燃煤發電機組干排渣機爐渣在線檢測,本文提出了一種耦合雙目視覺和雙線結構光的傳送帶上爐渣體積流量在線測量方法,并構建了雙線結構光雙目視覺系統。本文主要工作及結論如下:

(1)提出了基于RGB通道分離的雙目視覺測體積流量方法,創新性地使用改進的互相關算法計算厚度分布進而得到傳送帶速度。

(2)搭建了雙線結構光雙目視覺測量傳送帶上爐渣體積流量系統,開展了系統標定,標定重投影平均誤差為0.07個像素,具有較高的精度。

(3)開展物料橫截面、速度和體積流量測量實驗評價研究。結果表明,通過R通道圖像可計算橫截面積,相對誤差小于2.1%;通過B通道圖像重建物料厚度結合互相關,獲得了物料時均速度,相對誤差小于2.1%;體積流量誤差小于2.6%。

實驗測量結果證明了雙線結構光雙目視覺系統的準確性與可靠性,可實現傳送鋼帶上渣量的實時測量,為干排渣機冷卻風量進行及時有效調整提供了渣量數據參考,對提高干渣機運行的經濟性和可靠性具有重要意義。