掘进机装上"天眼"！这项黑科技让掘进机位姿监测精度和稳定性双飞跃
针对煤矿巷道掘进中掘进机位姿监测精度低、稳定性差的问题，采用双目视觉定位方法，利用红外滤光捕捉标靶特征，结合HSV颜色空间转换与特征点匹配算法，提取三维空间坐标；融合机器视觉与惯性导航技术，通过非接触式测量实现高精度位姿监测，提出一种基于机器视觉的组合式位姿监测系统。基于机器视觉的掘进机位姿监测系统提升了复杂环境下掘进机的位姿监测精度与作业安全性，支持路径规划、自动截割等智能功能。
文章来源：《智能矿山》2025年第4期“学术园地”栏目
第一作者：张凯，现任山西高河能源有限公司机电科科长，主要从事煤矿巷道掘进的相关研究工作。E-mail：403469198@qq.com
作者单位：山西高河能源有限公司；山东天河科技股份有限公司
引用格式：张凯，赵婧，张坤，等.基于机器视觉的掘进机位姿监测系统研发[J].智能矿山，2025，6(4)：71-74.
点击文末左下角阅读原文，免费下载阅读pdf全文
关注微信公众号，了解更多矿山智能化建设进展
掘进机作为煤矿巷道掘进的关键设备，国内外主要生产厂家的掘进机控制技术都在向自动化、智能化和工作面少人化、无人化的方向发展，井下掘进设备定位导向系统是实现设备间精确定位、自适应截割和多机协同作业的关键，掘进机位姿监测的准确性直接关联掘进效率、巷道成型质量和作业安全。目前，全矿井掘进工作面综合管控和设备位姿监测方法精度低、稳定性差，掘进成套装备智能管控系统面临新一轮的技术升级。
掘进机位姿监测系统总体方案
机器视觉技术的快速发展，在动态目标导航、跟踪与控制等领域得到了广泛应用。基于机器视觉的掘进机组合式位姿监测系统，通过非接触式测量技术提高掘进机的位姿监测精度和稳定性。
研发煤矿智能掘进位姿监测控制系统，为综掘智能化的发展提供新的解决方案，可实现掘进姿态和位置的快速调整，提高巷道掘进精度，降低人工及设备维护的成本，减少生产过程的干扰因素，进而提升生产效率，从而极大地增强煤矿企业的核心竞争优势。
针对悬臂式掘进机，采用机器视觉测量与惯性导航结合的导航定位方案，以安装在掘进机上的定位定姿测量装置为导航定位核心，集成了惯导装置、红外定位光靶和定位导航算法等处理单元，在掘进机后方有效距离内顶板上悬挂安装航向导引装置，通过内部机器视觉处理单元跟踪监测定位光靶，实现机器视觉单元与惯性导航单元融合数据处理，实时跟踪监控掘进机位置坐标和姿态数据，实现掘进机长时间高精度的导航、定位功能。掘进机位姿监测系统总体方案如图1所示。
图1 掘进机位姿监测系统总体方案
机器视觉位姿识别方法
（1）机器视觉识别
摄像机观测波长范围不包括微波，红外光介于微波和可见光之间，过滤可见光波段即可得到红外光信息，因此采用在摄像机镜头前增加红外滤光，捕捉红外光和少量可见光噪声。
通过工业相机取流得到mono10像素类型的图像，将RGB图像转换为HSV颜色空间进行颜色过滤。根据设定的HSV颜色范围，创建掩膜将图像中符合颜色范围的像素置为白色，其他像素置为黑色。在掩膜图像中寻找标靶目标轮廓，计算轮廓最小外接矩形，返回矩形的中心坐标、尺寸和旋转角度，将符合条件的目标保留，得到了每个像素坐标系下的标靶灯中心的像素坐标。通过灰度转换、边缘增强等预处理操作，提高后续特征点检测的准确性。
（2）三维定位识别
标定2个相机确定相机的内参和外参。内参包括相机焦距、主点坐标和畸变参数，外参包括相机旋转矩阵和平移向量。标定通过拍摄特定的标定板，利用标定板上的已知点和相机图像中对应点的关系计算相机的内参和外参。
通过2个相机同时获取同场景图像，特征提取出图像中的特征点，即标靶红外灯的中心坐标。将左右相机的图像特征进行匹配，找到2个图像中对应的特征点。根据特征点在2个图像中的像素位置差异，计算出视差值。视差值与目标物体在相机坐标系中的深度成反比，即视差越大，物体离相机越近。
（3）姿态解算识别
三角测量姿态解算用于确定物体在三维空间中的姿态。基于3个或多个已知点的位置信息，通过测量其与目标物体的相对位置关系计算出目标物体的姿在三角测量姿态解算中，收集三维空间中的位置信息，即标靶红外灯坐标信息。
由于测量误差和噪声，姿态解算结果存在误差。为提高解算结果准确性，结合IMU提供的加速度、角速率数据，运用扩展卡尔曼滤波算法，校正视觉测量得到的相对位移和角度信息，优化姿态解算的结果。通过算法迭代调整姿态解算参数，以使得计算结果更加准确。通过调节最小化目标函数，使得计算结果与实际观测值之间的差异最小化。
机器视觉位姿检测系统组成
掘进机机器视觉的位姿检测系统包括激光导引装置和位姿测量装置，激光导引装置与位姿测量装置采用433 MHz微波无线通信方式，进行跟踪、定位和导航数据通信；安装在掘进机本体上的位姿测量设备通过CAN接口或RJ45网口向掘进机电控箱传输位姿测量结果与系统状态数据。掘进机导航定位系统组成如图2所示。
图2 掘进机导航定位系统组成
3.1 激光导引装置
通过顶锚杆或悬挂方式将激光导引装置固定板吊装在巷道顶板上，将激光导引装置通过底部螺钉固定在固定板上，按标准接通AC127 V电源，调整激光导引装置底部的调节装置，将指向激光穿过悬挂在巷道顶棚上的铅垂线，保证指向激光与巷道中线方向的掘进航向一致，激光导引装置的视窗正对面向安装在掘进机本体上的位姿测量装置，激光导引装置安装示意如图3所示。
图3 激光导引装置安装示意
3.2 位姿测量装置
位姿测量装置安装固定在掘进机本体后部，光靶面正对安装在顶板上的激光导引装置，保证视距可达且无遮挡；按标准接通AC127 V电源，位姿检测系统接入智能掘进软件平台，通过软件界面修改参数或监控系统运行状态进行联机测试，位姿测量装置安装如图4所示，机器视觉位姿系统技术参数见表1。
图4 位姿测量装置安装
表1 掘进机机器视觉的位姿系统参数
3.3 机器视觉位姿检测系统优点
（1）基于机器视觉的位姿检测系统依托高精度惯性导航、机器视觉组合导航技术和粉尘自适应处理技术，解决了悬臂式掘进机工作过程中高湿高尘环境影响，实现稳定导航定位监测与数据传输。
（2）位姿检测系统以较高频率提供掘进机运动轴、截割头等关键控制位置的实时坐标和姿态信息，配合掘进机实现路径规划、V形移机、自动导航与自动截割等智能操作功能。
（3）适应掘进机大航向姿态的位置测量，满足移机过程中的大角度摆动工况。
试验验证
为验证基于机器视觉的掘进机组合式位姿监测系统的有效性和可靠性，在山西潞安高河能源有限公司进行了实地测试。测试过程中在掘进作业场景采集了大量试验数据。通过对比分析试验数据与理论值的差异，验证系统定位精度和稳定性。试验结果表明系统提高了掘进机在复杂煤矿巷道中的位姿监测精度和作业安全性，基于机器视觉的现场作业施工场景如图5所示。
图5 基于机器视觉的现场作业施工场景
结 语
基于机器视觉的掘进机组合式位姿监测系统集成了视觉测量与惯性导航的优势，提高了位姿检测的精度和鲁棒性，降低了对硬件配置的要求，简化了现场安装调试过程，实现了掘进机在掘进过程中的高精度、高稳定性位姿监测。
未来将继续优化算法设计，探索更高效的特征点识别算法，优化数据融合策略，进一步降低监测时延，提高数据融合效率和定位精度，更好地服务于智能矿山建设，促进矿业行业数字化转型和智能化升级，同时研究新型传感器在掘进机位姿监测中的应用，推动煤矿自主化掘进的新发展。
END
编辑丨李莎
审核丨赵瑞
煤炭科学研究总院期刊出版公司拥有科技期刊21种。其中，SCI收录1种，Ei收录5种、CSCD收录6种、Scopus收录7种、中文核心期刊9种、中国科技核心期刊11种、中国科技期刊卓越行动计划入选期刊4种，是煤炭行业最重要的科技窗口与学术交流阵地，也是行业最大最权威的期刊集群。
《智能矿山》
Journal of Intelligent Mine
月刊CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139，聚焦矿山智能化领域产学研用新进展的综合性技术刊物。
主编：王国法院士
投稿网址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）
联系人：李编辑 010-87986441
往期荐读
往期特刊
中国煤科特刊
陕煤集团特刊
神东专栏
重大进展特刊
露天矿特刊
理事单位特刊
红柳林煤矿特刊
创新技术特刊
创刊号
版权声明
本刊对已出版文章持有电子版、网络版及进行网络技术交流和与各网络数据库合作的权利，稿酬一次性付清，版权归本刊与作者共同所有，如不同意，请在投稿时声明。
声明：本文系转载自互联网，请读者仅作参考，并自行核实相关内容。若对该稿件内容有任何疑问或质疑，请立即与铁甲网联系，本网将迅速给您回应并做处理，再次感谢您的阅读与关注。
不想错过新鲜资讯？
微信"扫一扫"
