一种矿井低光照下支护孔中心检测方法及装置

1.本发明涉及矿井支护和三维视觉传感器技术领域，特别是涉及一种矿井低光照下支护孔中心检测方法及装置。


背景技术：

2.在煤矿开采作业时，通常先用掘进机将岩体和煤矿击碎，形成巷道空间方便作业，对巷道进行开采之前需做好安全措施才能对煤矿进行充分的开采，随着开采的深度不断加深，地质也越来越复杂，为了确保开采过程中巷道不会塌陷掉落碎石等，需要对掘进巷道的岩壁进行支护。
3.综合考虑地质经济等条件，根据不同的地质情况支护主要分为：锚杆支护、锚网支护和锚网带支护。为了防止在打锚杆的过程中破坏锚网，需要寻找合适的位置让锚杆顺利穿过锚网和锚网带，目前穿锚杆的位置由人工确定。人工虽然大体上可以为打锚杆确定合适的位置，但是人工确定位置带来以下几个问题：1)由于人为因素可能找到的位置并非理想位置；2)人工识别存在一定的安全隐患；3)不符合全自动钻锚机的发展。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种矿井低光照下支护孔中心检测方法及装置，可以自动实现锚杆位置的确定。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
6.一种矿井低光照下支护孔中心检测方法，包括：
7.按照时间序列获取多张激光图片，所述激光图片为线激光发生装置在扫描支护系统的过程中形成的图片；所述支护系统包括支护支架和锚网，所述锚网设置在所述支护支架上；
8.对于任意一张激光图片，采用hsv颜色模型对所述激光图片中的线激光块所在的像素点和图片背景所在像素点进行标记得到标记后的图片；
9.对所述标记后的图片进行轮廓提取得到所述线激光块的数量和各所述线激光块的长和宽；
10.根据所述线激光块的数量和各线激光块的长和宽确定各线激光块所在像素的像素类型并将所述像素类型标定到各所述线激光块；所述像素类型包括背景像素、锚网像素和锚网带像素；
11.将所有标定后的线激光块整合形成整合后图像；
12.基于各所述线激光块的宽、激光标定关系、所述成像装置的内参和所述线激光发生装置的扫描角度得到所述整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标，所述激光标定关系为标定的所述支护系统到所述激光发生装置之间的距离与线激光块的宽度之间的关系；
13.对所述整合后图像进行轮廓提取得到锚网轮廓和锚网带轮廓并根据所述锚网轮
廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标和所述锚网带轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标得到锚网孔重心在世界坐标系下的三维坐标和锚网带孔中心在世界坐标系下的三维坐标。
14.可选的，所述对所述标记后的图片进行轮廓提取得到所述线激光块的数量和各所述线激光块的长和宽，具体包括：
15.对所述标记后的图片进行轮廓提取得到所述线激光块的数量和各所述线激光块的轮廓坐标；
16.根据各所述线激光块的轮廓坐标计算各所述线激光块的长和宽。
17.可选的，所述对所述整合后图像进行轮廓提取得到锚网轮廓和锚网带轮廓并根据所述锚网轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标和所述锚网带轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标得到锚网孔重心在世界坐标系下的三维坐标和锚网带孔中心在世界坐标系下的三维坐标，具体包括：
18.对所述整合后图像进行图像分割得到第一图像和第二图像；所述第一图像包括锚网像素和背景像素；所述第二图像包括锚网带像素和背景像素；
19.对所述第一图像和所述第二图像分别进行轮廓提取得到锚网轮廓和锚网带轮廓并根据所述锚网轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标和所述锚网带轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标得到锚网孔重心在世界坐标系下的三维坐标和锚网带孔中心在世界坐标系下的三维坐标。
20.可选的，所述根据所述线激光块的数量和各线激光块的长和宽确定各线激光块所在像素的像素类型，具体包括：
21.根据各线激光块的长和宽确定各线激光块的长宽比；
22.一张所述激光图片中的所述线激光块的数量大于第一设定阈值且所述线激光块的长宽比大于第二设定阈值则所述线激光块的像素类型为背景像素；
23.一张所述激光图片中的所述线激光块的数量大于所述第一设定阈值且所述线激光块的长宽比小于第三设定阈值则所述线激光块的像素类型为锚网像素；
24.所述线激光块为一条直线且在第一设定数量的图中出现则所述线激光块的像素类型为锚网像素；
25.所述线激光块为一条直线且在第二设定数量的图中出现且所述线激光块数量小于第四设定阈值且所述线激光块的长宽比大于第五设定阈值则所述线激光块的像素类型为锚网带；
26.所述线激光块为一条直线且在所述第二设定数量的图中出现且所述线激光块数量小于所述第四设定阈值且所述线激光块的长宽比小于第六设定阈值则所述线激光块的像素类型为背景。
27.可选的，所述基于各所述线激光块的宽、激光标定关系、所述成像装置的内参和所述线激光发生装置的扫描角度得到所述整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标，具体包括：
28.根据所述线激光块的宽和所述激光标定关系得到所述线激光发生装置到所述支护系统的距离；
29.根据所述线激光发生装置到所述支护系统的距离和所述线激光发生装置的扫描
角度确定线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标；
30.基于所述成像装置的内参和所述线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标得到整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标。
31.一种矿井低光照下支护孔中心检测装置，包括：
32.支护系统、扫描成像子系统和数据处理子系统；
33.所述支护系统包括支护支架、锚网带和锚网，所述锚网设置在所述支护支架上，所述锚网带用于将所述锚网固定在所述支护支架上；
34.所述扫描成像子系统包括：线激光发生装置和成像装置，所述锚网和所述锚网带设置在所述线激光发生装置的出射光路上，所述成像装置设置在所述锚网和所述锚网带对所述线激光发生装置的反射光路上，所述成像装置用于拍摄多张激光图片；
35.所述数据处理子系统与所述成像装置连接，所述数据处理子系统用于获取所述成像装置拍摄的激光图片，并按照上述所述的矿井低光照下支护孔中心检测方法对所述激光图片进行处理。
36.可选的，所述数据处理子系统包括：依次连接的图像处理模块、三维重建模块和轮廓提取模块；所述图像处理模块与所述成像装置连接；
37.所述图像处理模块用于获取所述成像装置拍摄的激光图片，根据所述线激光块的数量和所述线激光块的长和宽确定各所述线激光块所在像素的像素类型并将所述像素类型标定到各所述线激光块并将所有标定后的线激光块整合形成整合后图像；所述像素类型包括背景像素、锚网像素和锚网带像素；
38.所述三维重建模块用于基于各所述线激光块的宽、激光标定关系、所述成像装置的内参和所述线激光发生装置的扫描角度得到所述整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标；所述激光标定关系为标定的所述支护系统到所述激光发生装置之间的距离与线激光块的宽度之间的关系；
39.所述轮廓提取模块用于对所述整合后图像进行轮廓提取得到锚网轮廓和锚网带轮廓并根据所述锚网轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标和所述锚网带轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标得到锚网孔重心在世界坐标系下的三维坐标和锚网带孔中心在世界坐标系下的三维坐标。
40.可选的，所述数据处理子系统还包括：相机标定模块，所述相机标定模块用于标定所述成像装置的内参和标定激光标定关系。
41.可选的，所述三维重建模块具体包括：距离确定子模块、z坐标确定子模块和三维坐标确定子模块；
42.所述距离确定子模块，用于根据所述线激光块的宽和所述激光标定关系得到所述线激光发生装置到所述支护系统的距离；
43.所述z坐标确定子模块，用于根据所述线激光发生装置到所述支护系统的距离和所述线激光发生装置的扫描角度确定线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标；
44.所述三维坐标确定子模块，用于基于所述成像装置的内参和所述线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标得到整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标。
45.可选的，所述图像处理模块包括：图像hsv分割子模块、轮廓提取子模块、类型判断子模块和类型图像生成子模块；
46.所述hsv分割子模块，用于采用hsv颜色模型对所述激光图片中的线激光块所在的像素点和图片背景所在像素点进行标记得到标记后的图片；
47.所述轮廓提取子模块，用于对所述标记后的图片进行轮廓提取得到所述线激光块的数量和各所述线激光块的长和宽；
48.所述类型判断子模块，用于根据所述线激光块的数量和各线激光块的长和宽确定各线激光块所在像素的像素类型并将所述像素类型标定到各所述线激光块；
49.所述类型图像生成子模块，用于将所有标定后的线激光块整合形成整合后图像。
50.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明按照时间序列获取多张激光图片，所述激光图片为线激光发生装置照射在支护系统上形成的图片；所述支护系统包括支护支架和锚网，所述锚网设置在所述支护支架上；对于任意一张激光图片，采用hsv颜色模型对所述激光图片中的线激光块所在的像素点和图片背景所在像素点进行标记得到标记后的图片；对所述标记后的图片进行轮廓提取得到所述线激光块的数量和各所述线激光块的长和宽；根据所述线激光块的数量和各线激光块的长和宽确定各线激光块所在像素的像素类型并将所述像素类型标定到各所述线激光块；所述像素类型包括背景像素、锚网像素和锚网带像素；将所有标定后的线激光块整合形成整合后图像；基于各所述线激光块的宽、激光标定关系、所述成像装置的内参和所述线激光发生装置的扫描角度得到所述整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标；对所述整合后图像进行轮廓提取得到锚网轮廓和锚网带轮廓并根据所述锚网轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标和所述锚网带轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标得到锚网孔重心在世界坐标系下的三维坐标和锚网带孔中心在世界坐标系下的三维坐标，可以实现锚杆位置的自动确定。
附图说明
51.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
52.图1为本发明实施例提供的支护孔中心检测方法的流程图；
53.图2为本发明实施例提供的支护孔中心检测装置的结构示意图；
54.图3为本发明实施例提供的扫描成像系统的结构示意图；
55.图4为本发明实施例提供的像素所属类型示意图；
56.图5为本发明实施例提供的扫描示意图；
57.图6为本发明实施例提供的锚网轮廓提取类型示意图；
58.图7为本发明实施例提供的锚网带轮廓提取类型示意图。
59.符号说明：
60.1-支护系统，2-扫描成像系统，11-支护支架，12-锚网，13-锚网带，14-挂钩，21-传感器支架，22-线激光发生装置，23-成像装置，211-三脚架，212-传感器基座，221-舵机支架，222-线激光发生器，223-舵机。
具体实施方式
61.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
62.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
63.本发明实施例提供了一种矿井低光照下支护孔中心检测方法及装置，解决了人工确定支护孔中心位置精度差，安全性低等问题，推动全自动钻锚机的发展。如图1所示，矿井低光照下支护孔中心检测方法，包括：
64.步骤101：按照时间序列获取多张激光图片，所述激光图片为线激光发生装置在扫描支护系统的过程中成像装置拍摄形成的图片；所述支护系统包括支护支架和锚网，所述锚网设置在所述支护支架上。
65.步骤102：对于任意一张激光图片，采用hsv颜色模型对所述激光图片中的线激光块所在的像素点和图片背景所在像素点进行标记得到标记后的图片。
66.步骤103：对所述标记后的图片进行轮廓提取得到所述线激光块的数量和各所述线激光块的长和宽。
67.步骤104：根据所述线激光块的数量和各线激光块的长和宽确定各线激光块所在像素的像素类型并将所述像素类型标定到各所述线激光块；所述像素类型包括背景像素、锚网像素和锚网带像素。
68.步骤105：将所有标定后的线激光块整合形成整合后图像。
69.步骤106：基于各所述线激光块的宽、激光标定关系、所述成像装置的内参和所述线激光发生装置的扫描角度得到所述整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标，所述激光标定关系为标定的所述支护系统到所述激光发生装置之间的距离与线激光块的宽度之间的关系。
70.步骤107：对所述整合后图像进行轮廓提取得到锚网轮廓和锚网带轮廓并根据所述锚网轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标和所述锚网带轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标得到锚网孔重心在世界坐标系下的三维坐标和锚网带孔中心在世界坐标系下的三维坐标。锚网孔和锚网带孔统称为支护孔，根据锚网孔重心的三维坐标和锚网带孔中心的三维坐标就是支护孔中心坐标，根据支护孔中心坐标确定锚杆的位置。
71.在实际应用中，将所有标定后的线激光块整合形成整合后图像具体包括：
72.在单张图中激光块的坐标即为整合后的激光块在整合后图像中的坐标，类似于photoshop中的图层，在图层中是什么位置，整合后还在同一位置。
73.在实际应用中，在采用hsv颜色模型对所述激光图片中的线激光块所在的像素点和图片背景所在像素点进行标记得到标记后的图片之前还包括：
74.对所述激光图片采用大小为3x3的中值滤波，剔除噪声点。
75.在实际应用中，所述对所述标记后的图片进行轮廓提取得到所述线激光块的数量和各所述线激光块的长和宽，具体包括：
76.对所述标记后的图片进行轮廓提取得到所述线激光块的数量和各所述线激光块
的轮廓坐标。
77.根据各所述线激光块的轮廓坐标计算各所述线激光块的长和宽。
78.在实际应用中，所述对所述标记后的图片进行轮廓提取得到线激光块的数量和各线激光块的轮廓坐标，具体包括：
79.采用opencv中的函数cv::findcontour函数对所述标记后的图片进行处理得到线激光块的数量和各线激光块的轮廓坐标。
80.在实际应用中，所述根据各线激光块的轮廓坐标计算各线激光块的长和宽，具体包括：
81.采用opencv中的函数cv::boundingrect函数和各线激光块的轮廓坐标得到每个线激光块的长和宽。
82.在实际应用中，所述对所述整合后图像进行轮廓提取得到锚网轮廓和锚网带轮廓并根据所述锚网轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标和所述锚网带轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标得到锚网孔重心在世界坐标系下的三维坐标和锚网带孔中心在世界坐标系下的三维坐标，具体包括：
83.对所述整合后图像进行图像分割得到第一图像如图6所示和第二图像如图7所示；所述第一图像包括锚网像素和背景像素；所述第二图像包括锚网带像素和背景像素。
84.对所述第一图像和所述第二图像分别进行轮廓提取得到锚网轮廓和锚网带轮廓并根据所述锚网轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标和所述锚网带轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标得到锚网孔重心在世界坐标系下的三维坐标和锚网带孔中心在世界坐标系下的三维坐标。
85.在实际应用中，所述根据所述线激光块的数量和各线激光块的长和宽确定各线激光块所在像素的像素类型，具体包括：
86.根据各线激光块的长和宽确定各线激光块的长宽比。
87.一张所述激光图片中的所述线激光块的数量大于第一设定阈值且所述线激光块的长宽比大于第二设定阈值则所述线激光块的像素类型为背景像素。
88.一张所述激光图片中的所述线激光块的数量大于所述第一设定阈值且所述线激光块的长宽比小于第三设定阈值则所述线激光块的像素类型为锚网像素。
89.所述线激光块为一条直线且在第一设定数量的图中出现则所述线激光块的像素类型为锚网像素。
90.所述线激光块为一条直线且在第二设定数量的图中出现且所述线激光块数量小于第四设定阈值且所述线激光块的长宽比大于第五设定阈值则所述线激光块的像素类型为锚网带。
91.所述线激光块为一条直线且在所述第二设定数量的图中出现且所述线激光块数量小于所述第四设定阈值且所述线激光块的长宽比小于第六设定阈值则所述线激光块的像素类型为背景。
92.在实际应用中，所述基于各所述线激光块的宽、激光标定关系、所述成像装置的内参和所述线激光发生装置的扫描角度得到所述整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标，具体包括：
93.根据所述线激光块的宽和所述激光标定关系得到所述线激光发生装置到所述支
护系统的距离。
94.根据所述线激光发生装置到所述支护系统的距离和所述线激光发生装置的扫描角度确定线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标。
95.基于所述成像装置的内参和所述线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标得到整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标。
96.如图5所示，在实际应用中，根据所述线激光发生装置到所述支护系统的距离和线激光发生装置的扫描角度确定线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标具体包括：
97.根据公式z＝scosθ计算线激光块的深度即线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标，其中s表示线激光发生装置到支护系统的距离，根据所述线激光块的宽和激光标定关系得到，θ表示舵机的旋转角度即线激光发生装置的扫描角度，得到深度信息z后，通过相机内参可以计算另外两个维度的值x和y。
98.在实际应用中，基于所述成像装置的内参和所述线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标得到整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标，具体包括：
99.根据公式得到整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标(x,y,z)。
100.其中，表示成像装置的内参构成的矩阵的逆矩阵，f
x
表示x方向焦距，fy表示y方向焦距，c
x
表示x方向主点坐标，cy表示y方向主点坐标，表示线激光块在图像坐标系下的坐标构成的矩阵即像素坐标，u表示水平方向，v表示竖直方向。
101.如图2和图3所示，本发明实施例还提供了一种应用上述方法的矿井低光照下支护孔中心检测装置，包括：
102.支护系统1、扫描成像子系统和数据处理子系统。
103.所述支护系统1包括支护支架11、锚网带13和锚网12，所述锚网12设置在所述支护支架11上，所述锚网带13用于将所述锚网12固定在所述支护支架11上；具体的支护支架11两侧分布挂钩14，用于放置锚网12和锚网带13；锚网12放置于支护支架11上面；锚网带13放置于锚网12上面并和支护支架11固连，用于将锚网12连成片。
104.所述扫描成像子系统包括：线激光发生装置22和成像装置23，所述锚网12和所述锚网带13设置在所述线激光发生装置22的出射光路上，所述成像装置23设置在所述锚网12和所述锚网带13对所述线激光发生装置22的反射光路上，所述成像装置23用于拍摄多张激光图片。
105.所述数据处理子系统与所述成像装置23连接，所述数据处理子系统用于获取所述成像装置23拍摄的激光图片，并按照上述所述的矿井低光照下支护孔中心检测方法对所述激光图片进行处理。
106.作为一种可选的实施方式，所述数据处理子系统包括：依次连接的图像处理模块、三维重建模块和轮廓提取模块；所述图像处理模块与所述成像装置23连接；所述图像处理模块用于获取所述成像装置23拍摄的激光图片，根据所述线激光块的数量和所述线激光块的长和宽确定各所述线激光块所在像素的像素类型并将所述像素类型标定到各所述线激光块并将所有标定后的线激光块整合形成整合后图像；所述像素类型包括背景像素、锚网像素和锚网带像素；所述三维重建模块用于基于各所述线激光块的宽、激光标定关系、所述成像装置的内参和所述线激光发生装置的扫描角度得到所述整合后图像中各像素点在世界坐标系下的三维坐标，所述激光标定关系为标定的所述支护系统到所述激光发生装置之间的距离与线激光块的宽度之间的关系，所述轮廓提取模块用于对所述整合后图像进行轮廓提取得到锚网轮廓和锚网带轮廓并根据所述锚网轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标和所述锚网带轮廓中各像素点在世界坐标系下的三维坐标得到锚网孔重心在世界坐标系下的三维坐标和锚网带孔中心在世界坐标系下的三维坐标。
107.作为一种可选的实施方式，所述扫描成像子系统还包括：传感器支架21，传感器支架21用于放置线激光发生装置22和成像装置23；线激光发生装置22固连于传感器支架21上，用于对支护系统1进行垂直扫描；成像装置23放置在传感器支架21上方，用于记录线激光发生装置22在扫描过程中轨迹得到多张激光图片。
108.所述传感器支架21分为三脚架211和传感器基座212，传感器基座212放置于三脚架211的上方，三脚架211固连于世界坐标系中，三脚架211用于调整传感器支架21的高度，传感器基座212整体呈圆柱形，内放线激光发生装置22，上放成像装置23。
109.所述成像装置23为摄像头。
110.作为一种可选的实施方式，所述线激光发生装置22包括：旋转装置和线激光发生器222；线激光发生器222设置在旋转装置上，旋转装置包括舵机223和舵机支架221，舵机223固连在舵机支架221上，用于产生俯仰运动；线激光发生器222与舵机223轴固连进行竖直扫描。
111.所述旋转装置分为舵机支架221和舵机223，舵机支架221固连在传感器基座212上，舵机223固连在舵机支架221上，线激光发生器222固连在舵机223转轴上。
112.作为一种可选的实施方式，所述数据处理子系统还包括：相机标定模块，所述相机标定模块用于标定所述成像装置23的内参和标定激光标定关系。
113.作为一种可选的实施方式，所述相机标定模块包括：
114.内参标定子模块，用于利用张正友棋盘格标定法实现成像装置的内参标定。
115.关系标定子模块，用于将激光打在不同距离的棋盘格上，测量激光图像上线激光块的宽度来标定激光标定关系，即将激光线打在棋盘格上，利用图像处理提取激光线的宽度，改变棋盘格不同的距离进行多组实验，即可求出激光线宽度和距离的关系。激光标定关系的确定过程为：线激光标定公式：s＝μw，s为扫描到的位置到线激光发生装置的距离，μ为距离和宽度的比值，w为线激光块的宽度，具体标定方法为采集多组不同距离的s和w，然后用最小二乘法来计算参数μ。
116.作为一种可选的实施方式，所述三维重建模块具体包括：距离确定子模块、z坐标确定子模块和三维坐标确定子模块。
117.所述距离确定子模块，用于根据所述线激光块的宽和所述激光标定关系得到所述
线激光发生装置22到所述支护系统1的距离。
118.所述z坐标确定子模块，用于根据所述线激光发生装置22到所述支护系统1的距离和线激光发生装置的扫描角度确定线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标。
119.所述三维坐标确定子模块，用于基于所述成像装置23的内参和所述线激光块在世界坐标系下z方向上的坐标得到整合后图像中各像素点的三维坐标。
120.作为一种可选的实施方式，所述图像处理模块包括：图像hsv分割子模块、轮廓提取子模块、类型判断子模块和类型图像生成子模块。
121.所述hsv分割子模块，用于采用hsv颜色模型对所述激光图片中的线激光块所在的像素点和图片背景所在像素点进行标记得到标记后的图片。
122.所述轮廓提取子模块，用于对所述标记后的图片进行轮廓提取得到所述线激光块的数量和各所述线激光块的长和宽。
123.所述类型判断子模块，用于根据所述线激光块的数量和各线激光块的长和宽确定各线激光块所在像素的像素类型并将所述像素类型标定到各所述线激光块。
124.所述类型图像生成子模块，用于将所有标定后的线激光块整合形成整合后图像。
125.作为一种可选的实施方式，所述图像处理模块还包括：图像滤波子模块，用于对所述激光图片采用大小为3x3的中值滤波，剔除噪声点。
126.本发明实施例还提供了一种矿井低光照下支护孔中心检测装置，与上述矿井低光照下支护孔中心检测装置不同的是，本实施例的矿井低光照下支护孔中心检测装置如图2所示，所述支护系统1分为支护支架11、锚网12、锚网带13、挂钩14，挂钩14安装在支护支架11上，共6个挂钩14，分别均匀分布在支护支架11两侧，且两侧相对的挂钩14在同一水平线上，锚网12挂在挂钩14上，共有3张锚网12，锚网带13压住锚网12并卡在挂钩14中，锚网带13共2根。
127.本发明实施例提供了上述矿井低光照下支护孔中心检测系统的工作流程：
128.将线激光打在支护系统1上，由于支护系统1(锚网12、锚网带13、背景)有不同的深度信息，会形成数量不等，长度不等的线段，如图4和图5所示。
129.线激光块数量和长宽判断方式：
130.首先将图像用中值滤波方式进行去噪，通过hsv判断方式将线激光块所在的像素坐标标记为255，背景标记为0。调用cv::findcontour函数提取图像的边界，提取完成后会返回像素块(线激光块)的数量和每个线激光块的轮廓坐标，调用cv::boundingrect函数根据每个线激光块的轮廓坐标计算出每个像素块的长和宽，利用长和宽计算每个像素块的长宽比。
131.像素类型确定：
132.根据线激光块数量、长度以及时间序列采集的帧数可以推断出线激光打在了支护系统哪个位置，图像上线激光块像素判断方法如表1和图4所示：
133.表1 像素类型确定表
134.[0135][0136]
图像整合：
[0137]
将一系列的图像上的线激光块的像素整合到一张图像上，该图像由背景像素0，锚网像素1，锚网带像素2构成。
[0138]
线激光块的深度计算方法：
[0139]
根据标定的激光标定关系和线激光块的宽度来计算支护到激光发生装置的距离，由于激光线发生装置和摄像头中心在同一水平面上，所以通过舵机旋转的角度θ和z＝scosθ可计算线激光块像素的深度z。
[0140]
像素三维坐标计算方法：
[0141]
利用标定好的相机内参，通过公式
[0142][0143]
计算每个像素点在世界坐标系下的三维坐标。
[0144]
此时，获取到的信息包况支护类型(背景、锚网和锚网带，由时间序列生成)图像和每个像素点在世界坐标系下的三维坐标。
[0145]
将生成的支护类型图片中的锚网 背景，锚网带 背景生成两张图片，一张包含锚网信息，另一张包含锚网带信息。
[0146]
对包含锚网信息的图片用cv::findcontour函数提取锚网的边界，通过cv::contourarea计算轮廓的面积，根据大小判断出该轮廓是否为锚网轮廓，然后边界所对应的在世界坐标系下的像素坐标包含的三维坐标求取其重心，重心坐标可等于中心坐标。
[0147]
对包含锚网带信息的图片用cv::findcontour函数提取锚网带的边界，通过cv::contourarea计算轮廓的面积，根据大小判断出该轮廓是否为锚网带轮廓，对锚网带边界所对应的在世界坐标系下的像素坐标包含的三维坐标求取其重心，重心坐标可等于锚网带孔的三维中心坐标。
[0148]
本发明有以下技术效果：
[0149]
1、解决了人工确定支护孔中心位置精度差，安全性低等问题。
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2、推动全自动钻锚机的发展，实现锚杆位置的自动确定。
[0151]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
[0152]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说
明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。