[发明专利]一种防冲钻孔机器人钻进卸压过程中的煤岩识别方法

说明书

一种防冲钻孔机器人钻进卸压过程中的煤岩识别方法，利用高清摄像仪采集防冲钻孔机器人钻进过程中排出的原始钻屑图像，通过改进的自适应区域加权导向滤波模型对原始钻屑图像进行去噪处理后，输出去噪后的钻屑图像，并通过局部信息加权直觉模糊C均值聚类算法，对去噪后的钻屑图像的聚类分割，将输入图像中的像素分为煤或岩两种类别，其对应的两个聚类集数中心分别为c1或c2，此时聚类结束，然后通过对比聚类集数中心c1与c2来得出是煤还是岩；在实际作业时，钻孔机器人在钻进卸压过程中排出的钻屑可以直接反映当前钻杆的煤岩钻进状态，本发明可以通过钻屑图像的处理，实现钻进卸压过程中的煤岩识别，提高煤岩识别精度和效率。

技术领域

本发明涉及一种煤岩识别方法，具体是一种防冲钻孔机器人钻进卸压过程中的煤岩识别方法，属于钻孔卸压过程中煤岩识别技术领域。

背景技术

防冲钻孔机器人钻进卸压过程中的煤岩识别是煤炭领域中的世界性难题，是钻孔卸压区域的机器人化作业的关键技术。在煤岩识别方法研究中，国内外学者主要以放射性射线探测法、振动探测法、钻进压力法、钻进扭矩法等为主，但由于煤矿井下巷道的煤岩性状特征复杂多变，且钻机设备结构复杂、传感信号噪声多，导致上述方法实际应用效果并不理想，因此，迫切需要提供新的技术和方法来解决钻孔卸压过程的煤岩精准识别问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种防冲钻孔机器人钻进卸压过程中的煤岩识别方法，钻孔机器人在钻进卸压过程中通过排出的钻屑能够直接反映当前钻杆的煤岩钻进状态，实现钻进卸压过程中的煤岩精确识别。

为了实现上述目的，本发明提供一种防冲钻孔机器人钻进卸压过程中的煤岩识别方法，包括以下步骤：

步骤1：利用高清摄像仪采集防冲钻孔机器人钻进过程中排出的原始钻屑图像，针对煤矿井下图像中存在的不均匀噪声，设计一种改进的自适应区域加权导向滤波模型，根据原始钻屑图像不同位置的噪声强度自适应的选择高斯滤波的尺度，进一步平衡噪声滤除和边缘保护之间的关系，实现噪声成分及不重要的细节信息的充分滤除；通过对原始钻屑图像进行去噪处理后输出去噪后的钻屑图像

步骤2：对去噪后的钻屑图像进行聚类分割，经改进的自适应区域加权导向滤波处理后的钻屑图像仍存在一定程度的残留噪声，容易降低图像分割结果的准确性，为此，通过局部信息加权直觉模糊C均值聚类算法，实现去噪图像的聚类分割，将输入图像中的像素分为煤或岩两种类别，其对应的两个聚类集数中心分别为c1或c2，此时聚类结束；

步骤3：煤岩识别，若聚类集数中心c1＞c时，则聚类集数中心c1所对应的图像像素点为岩，聚类集数中心c2所对应的图像像素点为煤；反之，聚类集数中心c1所对应的图像像素点为煤，聚类集数中心c2所对应的图像像素点为岩。

本发明步骤1中通过对原始钻屑图像进行去噪处理的步骤如下：

步骤1.1：改进的自适应区域加权导向滤波的引导图像

式中，G为输入的原始钻屑图像；

ω为自适应加权因子；

为经高斯滤波器处理后的图像；

定义图像含噪程度因子ξ：

式中，为原始钻屑图像G的灰度方差；

为经高斯滤波器处理后的图像的灰度方差；

为一个正常数，以保证图像含噪程度因子ξ不出现畸变，的值定义为(1/L²)，L为原始钻屑图像G的灰度等级；

在此基础上，自适应加权因子ω定义如下：

式中：τ为控制参数，根据实际需求设定；