火电厂输煤系统非磁性金属异物自动检测及挑拣系统设计

2023-12-01归中科技上海有限公司赵小聪

电力设备管理 2023年19期

归中科技（上海）有限公司赵小聪

1 引言

在火力发电厂中，输煤作为机组公用系统，为各个机组及其若干煤仓供煤，地位非常重要。为了保证输煤系统正常运行和工作人员人身安全，需要定期检查输煤皮带机上是否存在异物，并及时清除这些杂物。本文提出一种基于机器视觉技术的输煤系统非磁性金属自动检测与挑拣方案。

2 输煤系统非磁性金属异物自动检测及挑拣系统总体方案设计

输煤系统非磁性金属异物的出现给输煤工作带来很大困扰，不仅增加了工人的劳动强度而且还存在一定安全隐患。煤矿挖掘机上的不锈钢断齿会损伤皮带、滚筒等设备，造成生产事故；同时也会对环境产生污染。因此，在保证正常输煤作业前提下，实现对输煤系统中非磁性金属异物（如螺丝刀、扳手）的自动识别和定位具有重要意义。本研究旨在研发一套高效可靠的输煤系统非磁性金属异物自动检测及挑拣系统，为企业降低成本、提升效率以及保障作业人员人身安全提供有力支持。在该项目中，提出了一种基于图像处理技术的输煤皮带上非磁性物体自动识别和定位方法。

首先通过高清摄像机对输煤皮带进行拍摄并获取图像数据；然后利用图像预处理算法对图像进行去噪、增强等操作以提高后续处理效果；采用改进的Canny边缘检测算法提取皮带边缘信息，进而得到皮带边缘轮廓图；最后结合实际生产情况，将不同类型的非磁性物品与皮带边缘轮廓图中的特征点匹配，实现对皮带上非磁性物品的自动分类和计数[1]。

3 输煤系统非磁性金属异物自动检测及挑拣系统硬件设计

3.1 系统总体方案设计

该系统由传感器、图像采集卡和PLC控制单元组成。传感器负责对传送带上的物体进行扫描并获取其表面特征信息；图像采集卡通过USB接口与上位机连接，实现实时视频监控功能；PLC控制单元则通过程序控制各执行机构完成相应动作。系统结构简单可靠、操作方便，能够有效提高工作效率，减少人工干预，降低误报率。

3.2 系统硬件选型

在设计中，选择了一款性能稳定、功能强大的工业计算机作为上位机。该计算机采用Intel（R）Core（TM）i7-8700K处理器和16GB内存，具有较高的计算速度和数据处理能力。同时，选用了一块分辨率为4k的高分辨率显示屏，方便用户进行操作和监控。此外，配备了多个USB接口、网口等通信接口，以满足检修调试与输煤程控和其他不同设备之间的数据交换等需求[2]。

3.3 系统硬件电路设计

在整个系统中，各部分之间需要进行数据交换和控制指令传输等操作，因此选用了高性能、低功耗的单片机作为主控芯片，同时为保证系统稳定性还加入了多种保护措施。

一是主控模块:采用STC89C52RC型号单片机，其具有高速运算能力强、响应速度快以及可靠性高等优点，非常适合本系统的应用需求。此外，该单片机还配备有丰富的接口资源，可方便地与其他设备连接通信。

二是信号采集模块:由于输煤皮带上存在大量的异物，如螺丝、铁屑等，这些物质会产生较强的干扰信号，从而影响到后续信号处理结果。为此，专门设计了一款抗干扰能力强、灵敏度高的信号采集模块，能够有效滤除各种干扰噪声，提高后续处理精度。

3.4 系统软件设计

系统的软件部分主要包括上位机和下位机两部分。其中，上位机采用Visual Studio开发工具进行开发，实现对图像数据的处理、显示以及与PLC控制器之间的通信等功能；下位机则采用西门子公司生产的S7-1500系列可编程逻辑控制器（PLC）进行控制，通过程序语言实现了对机械臂、传送带、电磁阀等设备的动作控制。在上位机方面，使用Visual Studio开发工具中的MFC框架搭建人机交互界面，并利用OpenCV函数库完成图像的采集、处理和识别工作[3]。

3.5 系统测试

在完成了硬件的安装和调试后，进行了系统的测试。本次测试主要是验证该系统是否能够正常工作以及其性能指标是否符合要求。具体内容包括：一是对于图像采集部分，需要将摄像头与计算机连接起来，并通过软件控制摄像头进行拍摄；同时还需保证摄像头所采集到的图像清晰、稳定且不存在畸变等问题。经过多次测试发现，以上条件均满足实际需求；二是对于电磁干扰部分，采用了信号发生器来模拟现场可能出现的各种干扰情况，然后观察该系统是否能够正确地识别出这些干扰信号并作出相应处理。

结果表明，当外界干扰信号较强时，该系统仍然可以准确地判断目标物体并给出对应的分类结果。此外，为进一步确认系统抗干扰能力，增加了一些干扰信号，但试验结果显示该系统依然可以保持良好的运行状态。

4 输煤系统非磁性金属异物自动检测及挑拣系统软件设计

4.1 系统软件结构

该系统的上位机采用Visual Studio开发工具进行开发，实现对图像数据的处理、显示以及与下位机之间的通信等功能；而下位机则是基于FPGA芯片为核心控制器件来完成具体的操作任务[4]。

在上位机方面，使用Visual C++作为主要编程语言，通过调用OpenCV库中的函数来实现对图像的采集、预处理、分割、特征提取以及分类识别等一系列操作。同时，也可以通过串口将图像传输给下位机进行实时控制。

4.2 系统软件流程

该系统的软件流程包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等模块。具体流程包括：一是首先对原始图像进行灰度化操作，将RGB格式转换为HSV格式；二是然后通过直方图均衡化增强对比度，使得图像更加清晰；三是接着采用高斯滤波去除噪声干扰，进一步提高图像质量；四是在此基础上利用阈值分割法获取目标区域并二值化处理，得到目标物体轮廓信息；五是针对不同种类的金属物品，选取合适的特征参数作为区分依据，例如形状、颜色、纹理等方面的差异性；六是最后使用SIFT算法或ORB算法完成目标物体的匹配与识别，输出结果并存储于数据库中。

此部分为该系统的部分核心程序代码，其中涉及多个函数的调用以及循环嵌套结构的实现。同时还需要结合实际情况不断优化调整各个环节的参数设置，以达到较好效果。火力发电厂输煤系统流程如图1所示。

图1 火力发电厂输煤系统流程

4.3 系统软件界面设计

主页面是整个系统的核心部分，也是最重要的一个页面。主页面包括了所有与该系统相关的信息，如当前时间、日期、温度等。此外，主页面还提供了一些常用功能选项卡，例如“开始”按钮、“暂停”按钮、“继续”按钮等。通过这些操作键，用户可以快速进入相应的功能模块或者退出系统。

设备列表页用于显示该系统所连接的各种设备的信息，包括设备名称、型号、参数等。当用户需要查询某个设备时，只需点击对应的设备即可查看该设备的详细信息。同时，设备列表页还会实时更新该设备所在位置及其他相关信息[5]。

5 输煤系统非磁性金属异物自动检测及挑拣系统调试

5.1 系统安装前准备工作

一是在进行设备的搬运和组装之前，必须先将地面打扫干净并保持干燥。如果是在室内环境下进行作业，需要使用空气净化剂等方法来保证空气质量符合要求。

二是对于所选用的各种零部件、材料以及工具等都应该按照其特性分类存放好，避免因为混淆而导致误操作或者损坏设备。同时还要做好标识，以便后续的查找与更换。

三是为了确保现场施工人员的安全，所有参与到本次试验中的人员都必须接受相关培训并考核合格后才能进入现场进行实际操作。此外，还需佩戴相应的防护用品，如护目镜、手套、鞋套等。

四是在进行设备的安装过程中，必须严格遵守相关规范标准和设计方案，遵循“先装大部件再装小部件”或“由里向外、从上至下”的原则进行排列组合。同时，还要注意各个部件之间的连接方式是否正确，有无松动现象存在。

五是在完成设备的安装后，应对其整体性能进行全面检查，包括各部分组件之间的配合情况以及运行状态是否正常等。

5.2 系统安装

在完成硬件设备的采购后，需要进行相应的软件和机械部分的安装。犁煤器、格栅除铁器等设备的控制箱应该放置于合适位置并固定牢靠；传感器电缆与PLC输入/输出模块连接时应保证线路整齐规范，避免交叉打结或短路现象发生；其他辅助设备如照明灯、摄像头等也应按照设计要求布置到位。

对于输送带上的非磁性金属异物，通过图像识别技术可以实现自动化检测。当有金属物体进入相机视野时，会触发相机拍摄信号，传输至控制器进行处理分析；同时，控制器还会将检测结果反馈给上位机进行显示和存储。整个过程无须人工干预，大大提高了检测效率和准确率。

5.3 系统运行

在完成硬件安装和软件配置后，进行了该系统的实际运行测试。此处将详细介绍其运行情况以及对于不同类型的非磁性金属异物的识别与定位能力。

首先通过实验室模拟环境下的测试来验证该系统的性能表现。选取多个形状、大小各异的金属物体作为样本，分别置于输送带上方的两个位置处。利用图像处理技术获取这些金属物体经过传感器时所产生的光学信号，计算出样本各自所在的距离值。结果显示，当有一定数量的金属异物被误判为其他杂物而未被及时剔除时，会导致后续工序出现较大误差甚至停机现象。因此，该系统需要具备较高的准确性才能保证正常工作。