一种井下煤矸石原位智能分选机及方法

技术领域

本发明涉及一种井下煤矸石原位智能分选机及方法。

背景技术

煤层夹矸、工作面顶底板矸石是井下矸石的重要来源之一，若将原煤伴生矸石在井下进行原位分选与充填处理，不仅可以减少地面矸石山自燃造成的二氧化碳排放，同时也可以最大化的缩短矸石无效运输距离，降低单位产出能源资源消耗，在生产的源头形成有效的碳排放控制阀门，实现煤炭的绿色低碳智能开采。

目前煤矸井下分选方法主要分为干法选矸和湿法选矸两种，湿法选矸包括跳汰分选、重介浅槽分选和旋流器分选等；干法选矸包括人工分拣、选择破碎法分选、图像识别、多光谱识别、射线识别(X射线或γ射线)、三维激光扫描等。但现有技术中各方法均存在一定的不足，比如：

张吉雄、巨峰、李猛等人发表于《煤炭学报》的《煤矿矸石井下分选协同原位充填开采方法》采用的湿法选矸工艺复杂，设备体积大，通常需要在井下开挖大断面硐室或地下空间用于布置设备，工程量大，维护成本高；而且人工分拣劳动强度大，效率低，对工人健康不利。

徐春云发表的《井下液压式选择性煤矸分离装备关键技术研究》采用的选择破碎法安全性差，易产生火星引发煤尘或瓦斯爆炸等问题。

冯岸岸发表的《智能分选过程中煤矸X射线识别技术的研究》采用的射线识别具有辐射风险，且管控严格。

赵浩棣发表的《基于机器视觉的矿井煤矸分选技术研究》采用的图像识别过程中，当煤粉粘附在矸石上或矸石表面潮湿时煤矸外观极其相似，图像识别较困难，且对于运输皮带速度较快时，被测物体通过摄像头会出现运动模糊的情况，以上均导致所拍摄的图像质量下降，图像识别精度低等问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种井下煤矸石原位智能分选机及方法，提高煤矸石分选的速度和精度，同时也可以最大化的缩短矸石无效运输距离，降低单位产出能源资源消耗，在生产源头形成有效的碳排放控制阀门，实现煤炭的绿色低碳智能开采。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种井下煤矸石原位智能分选机，包括分选皮带、机械拨手和上位机，所述分选皮带的入口处设置有可将煤矸石排列为单列行进的排队机构，所述分选皮带上设置有称重传感器且分选皮带的上方设置有双目同步相机，所述分选皮带的出口处设置有运煤胶带输送机且分选皮带的下方设置有运矸刮板输送机，所述运煤胶带输送机和运矸刮板输送机输送方向不同；

所述分选皮带、机械拨手、称重传感器和双目同步相机均与上位机连接，上位机通过采集称重传感器和双目同步相机的数据判断当前位置的目标类别：

若判断当前目标为矸石时，当矸石到达分矸槽位置处时，机械拨手将矸石拨落至运矸刮板输送机。

优选，所述分选皮带为至少两条且并列设置，每条分选皮带配置一套机械拨手、排队机构、称重传感器和双目同步相机；

所述分选皮带之间设置有分选皮带挡板，所述分选皮带下方设置有上宽下窄型空腔，所述运矸刮板输送机设置于空腔下方。

优选，所述运煤胶带输送机的输送方向与分选皮带相同，所述运矸刮板输送机输送方向与运煤胶带输送机的输送方向相反。

优选，每条分选皮带上方设置有补光灯。

优选，上位机通过采集称重传感器和双目同步相机的数据判断当前位置的目标类别，具体包括：

(1)采用张正友标定法对双目同步相机进行标定，标定完成后，根据求解出的相机参数信息，对双目同步相机拍摄所得的煤矸石左、右图片进行立体校正，将立体校正后的左、右图像转化为灰度图，并采用3×3邻域的中值滤波对图像进行去噪处理；

(2)进行图像SURF特征点检测与匹配，获得匹配点对的集合M，设第i个匹配点对在左目图像特征点的像素坐标为(u

(3)依次将集合N中第i个左目图像特征点(u

式中，B为双目同步相机两镜头中心之间的距离，即基线；f为相机的焦距；d

(4)对煤/矸表面特征点的三维坐标数据集中(X,Y)坐标进行Delaunay三角剖分，结合第i个特征点(X

若Δ

式中，S(Δ

(5)根据称重传感器采集的煤矸石的质量m，计算煤矸石的密度ρ：

(6)计算图像灰度特征修正参数F

式中，G为左右目灰度图中的煤矸灰度平均值；

(7)根据下式计算煤矸分离的判据参数F

F

式中，a

优选，当判断目标为矸石时，根据双目同步相机的拍照位置与分矸槽之间的距离L计算机械拨手动作等待时长T：

式中，ν

一种井下煤矸石原位智能分选方法，包括如下步骤：

S01、原煤采出后，由工作面刮板输送机运至振动筛进行筛分，粉煤直接落入运煤胶带输送机，块状结构的煤矸石则进入煤矸石原位智能分选机的排队机构，排队机构将煤矸石排列为单列行进状态并依次进入分选皮带，分选皮带的输送方向和运煤胶带输送机相同；

S02、双目同步相机对经过的煤矸石目标进行拍照且称重传感器进行质量采集，数据传输至上位机；

S03、上位机通过采集称重传感器和双目同步相机的数据判断当前位置的目标类别，具体包括：

(S0301)采用张正友标定法对双目同步相机进行标定，标定完成后，根据求解出的相机参数信息，对双目同步相机拍摄所得的煤矸石左、右图片进行立体校正，将立体校正后的左、右图像转化为灰度图，并采用3×3邻域的中值滤波对图像进行去噪处理；

(S0302)进行图像SURF特征点检测与匹配，获得匹配点对的集合M，设第i个匹配点对在左目图像特征点的像素坐标为(u

(S0303)依次将集合N中第i个左目图像特征点(u

式中，B为双目同步相机两镜头中心之间的距离，即基线；f为相机的焦距；d

若Δ

式中，S(Δ

(S0305)根据称重传感器采集的煤矸石的质量m，计算煤矸石的密度ρ：

(S0306)计算图像灰度特征修正参数F

式中，G为左右目灰度图中的煤矸灰度平均值；

(S0307)根据下式计算煤矸分离的判据参数F

F

式中，a

S04、当判断目标为矸石时，根据双目同步相机的拍照位置与分矸槽之间的距离L计算机械拨手动作等待时长T：

式中，ν

S05、机械拨手根据动作时间将矸石拨落落入运矸刮板输送机，运矸刮板输送机将矸石反方向运至采空区充填，块煤则进入运煤胶带输送机与粉煤一同运出工作面。

优选，所述分选皮带为2-6条，每条分选皮带配置一套机械拨手、排队机构、称重传感器和双目同步相机。

本发明的有益效果是：

本发明利用布置在工作面运输巷的煤矸智能分选机进行煤矸石的原位绿色智能分选，利用本发明可实现煤矿矸石不出井，在采煤工作面就地分选与原位充填，不仅减少了地面矸石山堆积自燃造成的二氧化碳排放，同时也可以最大化的缩短矸石无效运输距离，降低单位产出能源资源消耗，在生产源头形成有效的碳排放控制阀门，实现煤炭的绿色低碳智能开采。

同时，本发明利用分选皮带上搭载的称重传感器和双目同步相机，采用图像识别+动态称重对煤矸分选算法进行了优化和修正，以实现煤矸精准识别与快速分选。

附图说明

图1是本发明一种井下煤矸石原位智能分选机的结构示意图；

图2是本发明分选皮带局部布置示意图；

图3是本发明整体布置示意图；

图4是本发明图1中沿I-I线的剖面图；

图5是本发明采区煤仓上方分选机的布置图；

附图的标记含义如下：

1.上位机；2.双目同步相机；3.煤；4.矸石；5.称重传感器；6.分选皮带；7.机械拨手；8.运煤胶带输送机；9.运矸刮板输送机；10.排队机构；11.分矸槽；12.分选皮带挡板；13.外壳；14.分选机；15.振动筛；16.工作面运输巷；17.液压支架；18.采煤机；19.工作面刮板输送机；20.转载机；21.采空区；22.顶板；23.底板；24.导槽；25.大巷；26.分选硐室；27.溜矸眼；28.溜煤眼；29.煤仓；30.矸石仓；31.补光灯。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例对本发明技术方案作进一步的详细描述，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

如图1-图2所示，一种井下煤矸石原位智能分选机，包括分选皮带6、机械拨手7和上位机1，采煤机18开采出来的煤矸石块进入分选皮带6进行煤和矸石的分选，所述分选皮带6的入口处(图1中的右端)设置有可将煤矸石排列为单列行进的排队机构10，比如，可以利用相机配合机械爪进行单列行进排队，或者利用挡门进行单列行进排队。所述分选皮带6靠近入口的位置处，其下方设置有动态称重传感器5，上方设置有双目同步相机2，机械拨手7设置在分矸槽11位置处。

所述分选皮带6的出口处(图1中的左端)设置有运煤胶带输送机8，在分选皮带6的下方设置有运矸刮板输送机9，需说明的是运煤胶带输送机8和运矸刮板输送机9均位于大巷25内但二者输送方向不同，比如，以图4为例，运煤胶带输送机8和分选皮带6向图4的右端输送煤，而运矸刮板输送机9向图4的左端输送矸石进行原位填充。

所述分选皮带6、机械拨手7、称重传感器5和双目同步相机2均与上位机1连接，上位机1通过采集称重传感器5和双目同步相机2的数据判断当前位置的目标(也即煤矸石)类别：若判断当前目标为矸石4时，当矸石4到达分矸槽11(即在分选皮带6排矸处开设的一个槽口)位置处时，机械拨手7将矸石4拨落至运矸刮板输送机9。

由于一条分选皮带6只能单列进行分选，因此，针对采煤机18的开采能力，可以设置多条分选皮带6进行同步分选以提高分选速度，也即分选机的分选皮带6为至少两条且并列设置，上位机1可以总计设置一台，但是每条分选皮带6都需要配置一套机械拨手7、排队机构10、称重传感器5和双目同步相机2。可以根据实际工况，每条分选皮带6上方配置有补光灯31。

若单条分选皮带6即可完成矿井当日分选量的要求，则可不必布置更多的分选皮带6；若单条分选皮带6不能完成矿井当日分选量的要求，则在此基础上可并列或上下增加分选皮带6数量以满足分选要求。当多条分选皮带6同步进行分选工作时，为了防止分选皮带6之间的相互干扰，优选分选皮带6之间设置有分选皮带挡板12，为了方便收集矸石4，图1中，分选皮带6下方设置有上宽下窄型空腔，所述运矸刮板输送机9设置于空腔下方，为了保护分选机的分选精度和使用寿命，可以对分选机的外侧设置部分外壳13。

上位机1通过采集称重传感器5和双目同步相机2的数据判断当前位置的目标类别，具体包括：

1、采用张正友标定法对双目同步相机2进行标定，标定完成后，根据求解出的相机参数信息，对双目同步相机2拍摄所得的煤矸石左、右图片进行立体校正，将立体校正后的左、右图像转化为灰度图，并采用3×3邻域的中值滤波对图像进行去噪处理。

2、进行图像SURF特征点检测与匹配，获得匹配点对的集合M，设第i个匹配点对在左目图像特征点的像素坐标为(u

3、依次将集合N中第i个左目图像特征点(u

式中，B为双目同步相机2两镜头中心之间的距离，即基线；f为相机的焦距；d

4、经过上述处理，得到了煤矸石表面特征点的三维坐标数据集，对煤/矸表面特征点的三维坐标数据集中坐标进行Delaunay三角剖分(此为现有技术)，结合第i个特征点(X

若Δ

式中，S(Δ

5、根据称重传感器5采集的煤矸石的质量m，计算煤矸石的密度ρ：

6、由于双目相机仅能拍摄到煤矸石上表面的形貌，而煤矸石的底部并非平整面，部分区域较突出，使得其他区域处于悬空状态，呈现出倒梯形，这部分悬空区域对应的煤矸石表面高度高于真实值，使得体积计算结果偏大，密度识别存在一定误差。同样的，图像灰度识别也会受煤矸外貌特征等影响导致一定的识别误差。因此，本发明对分选算法进行优化，计算图像灰度特征修正参数F

式中，G为左右目灰度图中的煤矸灰度平均值，取值范围为[0,100]。

7、根据下式计算煤矸分离的判据参数F

F

式中，a

当判断目标为矸石4时，根据双目同步相机2的拍照位置与分矸槽11之间的距离L计算机械拨手7动作等待时长T：

式中，ν

双目同步相机能够模拟人类双眼的视觉结构，通过场景中目标物体在双目结构中的视差，获取深度信息，实现对场景及目标的三维重建。利用双目同步相机进行煤矸体积识别是针对双目同步相机2拍摄的煤矸石图像，采用基于SURF特征点匹配的表面不规则物体体积识别算法。利用行对准约束剔除错误匹配的特征点对，并对三维坐标数据集进行优化，采取二维Delaunay三角剖分法获取特征点三角网络，并对其表面进行三维重构，利用积分思想计算煤矸石体积，配合称重信息以计算通过双目同步相机2的煤矸石密度，并对识别算法进行优化和修正，可以实现高精度、高速度的井下煤矸石原位智能分选，对应的，如图3-5所示，一种井下煤矸石原位智能分选方法，包括如下步骤：

S01、原煤被采煤机18采出后，由工作面刮板输送机19顺次运至转载机20、振动筛15进行筛分，粉煤直接落入运煤胶带输送机8，块状结构的煤矸石则进入煤矸石原位智能分选机14的排队机构10，分选机14布置在工作面运输巷16用于煤矸就地分选。排队机构10将煤矸石排列为单列行进状态并依次进入分选皮带6，分选皮带6的输送方向和运煤胶带输送机8相同。图4中，采煤机18位于液压支架17下方进行开采时，顶板22和底板23之间形成工作面运输巷16。

S02、双目同步相机2对经过的煤矸石目标进行拍照且称重传感器5进行质量采集，数据传输至上位机1。

S03、上位机1通过采集称重传感器5和双目同步相机2的数据判断当前位置的目标类别，具体包括：

S0301、采用张正友标定法对双目同步相机2进行标定，标定完成后，根据求解出的相机参数信息，对双目同步相机2拍摄所得的煤矸石左、右图片进行立体校正，将立体校正后的左、右图像转化为灰度图，并采用3×3邻域的中值滤波对图像进行去噪处理。

S0302、进行图像SURF特征点检测与匹配，获得匹配点对的集合M，设第i个匹配点对在左目图像特征点的像素坐标为(u

S0303、依次将集合N中第i个左目图像特征点(u

式中，B为双目同步相机2两镜头中心之间的距离，即基线；f为相机的焦距；d

S0304、对煤/矸表面特征点的三维坐标数据集中(X,Y)坐标进行Delaunay三角剖分，结合第i个特征点(X

若Δ

式中，S(Δ

S0305、根据称重传感器5采集的煤矸石的质量m，计算煤矸石的密度ρ：

S0306、计算图像灰度特征修正参数F

式中，G为左右目灰度图中的煤矸灰度平均值。

S0307、根据下式计算煤矸分离的判据参数F

F

式中，a

S04、当判断目标为矸石4时，根据双目同步相机2的拍照位置与分矸槽11之间的距离L计算机械拨手7动作等待时长T：

式中，ν

S05、机械拨手7根据动作时间将矸石4拨落落入运矸刮板输送机9，运矸刮板输送机9将矸石4反方向运至采空区21充填，块煤则进入运煤胶带输送机8与粉煤一同运出工作面。

所述分选皮带6为2-6条，每条分选皮带6配置一套机械拨手7、排队机构10、称重传感器5和双目同步相机2。

针对不同矿井实际情况，也可选择在采区煤仓29上方布置分选机。分选系统布置于采区煤仓29上方时，不仅可以服务整个采区，还可将采煤工作面原煤与掘进工作面原煤一并进行分选，无需分别布置采煤、掘进工作面两套分选系统。当原煤运至采区煤仓前方时，先由振动筛15对原煤进行筛分，筛分后的粉煤落入振动筛15下方搭接的运煤胶带运输机8随后倒入煤仓29，块煤块矸从振动筛进入导槽24，后由导槽24分流至各分选硐室26内进行分选，分选后的矸石可选择立即返运至采空区充填也可通过溜矸眼27储存于矸石仓30备用，分选后的块煤由溜煤眼28溜入煤仓29与粉煤一同运输至地面。

本发明利用布置在工作面运输巷的煤矸智能分选机进行煤矸石的原位绿色智能分选，利用本发明可实现煤矿矸石不出井，在采煤工作面就地分选与原位充填，不仅减少了地面矸石山堆积自燃造成的二氧化碳排放，同时也可以最大化的缩短矸石无效运输距离，降低单位产出能源资源消耗，在生产源头形成有效的碳排放控制阀门，实现煤炭的绿色低碳智能开采。

同时，本发明利用分选皮带上搭载的称重传感器和双目同步相机，采用图像识别+动态称重对煤矸分选算法进行了优化和修正，以实现煤矸精准识别与快速分选。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或者等效流程变换，或者直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。