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【摘 要】 由于矿山井筒内部的工作环境相当恶劣，故而在这种完全人工的检查方案下，不但无法杜绝人为性的误差问题，且也给工人的人身安全带来了相当不良的影响。针对此问题，本文提出一种融合视觉监测技术以及故障智能识别技术的综合系统，并将其作用于矿山井筒安全检查工作中，就系统构成以及关键技术展开了分析，望引起重视。
【关键词】 矿山井筒；视觉监测；故障智能识别；技术
在矿山矿业活动开展的过程当中，井筒设施的安全性检查工作备受各方重视。一般来说，矿山井筒设施的检查内容包括给水、排水管线，通风管道，通讯设备，钢结构，井壁渗水情况，动力设备运行情况等在内。以上检查内容众多，检查任务繁重。但当前绝大部分矿山仍然依靠工人站在罐笼顶部的方式完成以上相关的检查工作。为改变这一现状，就需要利用相关的智能化技术，在网络平台操作下，通过视频监控的方式完成对矿山井筒的监测工作，同时配合对故障的智能识别，在矿山井筒相关设备出现故障的情况下能够及时通过报警的方式提示工作人员。本文即从这一实际需求入手，展开以下分析：
1、系统构成分析
整个系统的构成基本可以归纳为四个子系统，其一为前端视频采集系统，其二为无线信息传输系统，其三为地面图像显示控制系统，其四为视频处理系统。整个系统的基本结构组成关系如下图所示（见图1）。
结合图1来看，各个子系统在实现矿山井筒视觉监测功能以及故障智能识别功能过程当中所发挥的功效均有所不同：首先，对于前端视频数据采集系统而言，该系统布置在矿山井筒内部，能够在矿山井筒正常运行的过程当中，实现对井筒内部相关设备具体工况的采集工作，同时所采集视频能够自动完成编码以及储存等方面的工作。同时，本系统还支持对视频格式文件进行直接导入，提供用户管理、日志管理、以及视频管理等方面的功能，且能够在故障识别系统的配合下，完成对故障点的监测与定位工作；其次，对于无线信息传输系统而言，本系统主要构成模块包括无线信号接受装置以及无线视频发送装置两个方面。前者负责接受由前端视频数据采集系统所收集并发送的相关信息，后者在经过数据处理之后，将其发送至地面图像显示控制系统当中；再次，对于地面图像显示控制系统而言，本系统主要功能包括图像显示、编码解码、以及遥控控制等在内；最后，对于视频处理系统而言，视频处理系统主要负责接受前端视频数据采集系统所采集视频信息或根据编码录像实现对视频的可视化处理。
2、关键技术分析
1）视频采集技术
矿山井筒工作内部搭建视频采集装置，具有便携式的特点，是整个系统最为关键的构成部分之一，具体工作内容为完成对矿山井筒工作现场原始数据信息的采集工作。在视频采集的同时能够支持对所采集视频的储存，以便现场工作人员通过视频图像来判断井筒内部相关设备的运行工况。为了满足这一功能需求，在视频采集装置箱体上布置有1台独立运行的高速摄像机，该摄像机需要满足360°全方位旋转的功能要求，确保井筒监测的全面性。同时，还对应有2个高照度的光源，以便在光线微弱的井筒环境中获取高清的视频图像信息。
在视频采集箱体内部，设置有大量的功能模块，包括视频编码模块、电源模块、无线视频模块、无线指令模块、以及智能控制模块等。采集视频的数字化处理可以通过双硬盘储存技术实现。在地面遥控设备面向无线命令信号接收装置发送相关信息的基础之上，可通过云台控制功能实现对摄像机旋转角度、光圈参数、以及焦距参数的动态调整。
2）故障智能识别技术
在完成对矿山井筒的检测工作以后，监控人员需要负责将前端硬盘中所保存的视频数据在USB接口作用之下导出，提交至数据处理子系统，在该系统中实现对故障点位的自动识别工作。为了确保故障职能识别的效果，要求采取的工作步骤为：第一步，定义故障所对应的颜色模型：将颜色作为不同类型故障识别或故障点位识别的重要特征。选择典型矿井井筒故障图片，获取不同故障区域下的像素点，将其作为故障颜色空间的采样样本，绘制表格，通过计算实测像素点与样本像素点空间三维距离的方式，实现判断故障区域的目的；第二步，定义故障形状模型：在以颜色为特征得到故障区域以后，需要综合对故障面积、位置、重心、以及层次结构等相关参数，选择稳定的形状特征。故障轮廓可由故障区域边缘的边界链码给出，而表示物体形状复杂程度的圆形度可定义为故障轮廓周长的平方与故障面积的比值；第三步，相关性分析：将初始帧作为参考标准，计算后继帧与初始帧的差异，在差异超过预先设置阈值的情况下将当前帧以前的图像集中形成片段，并继续对下一片段的计算。完成对整个视频的片段性处理后，根据聚类技术对片段关联性进行分析，获取场景信息。
3、结束语
文章针对当前在矿山井筒安全检查工作中存在的效率低下以及安全隐患问题，利用嵌入式技术以及图像处理技术，通过搭建网络平台的方式，使矿山井筒内部分散点位的运行设备的实时数据信息能够及时传输，從而满足了视觉监测方面的要求。在此基础之上，通过对前端所采集视频图像进行特征提取、对比、以及匹配的方式，完成对故障点的自动识别，且能够在准确定位故障点的基础之上发送相应的报警信息，确保终端控制人员能够及时做出响应。以上功能对于提高矿山井筒检查质量而言意义重大，具有一定的实践价值。
参考文献：
[1]茹蔚康，黄冀华，鲁志豪，等.低压配电网故障智能识别系统的研究[J].低压电器，2012，（12）：37-39.
[2]刘丽娟，陈果，李成刚，等.航空发动机转静径向碰摩位置智能识别技术研究[J].振动与冲击，2013，32（3）：141-145.
[3]秦国梁，林尚扬.基于同轴视觉监测的激光深熔焊缝熔深监测[J].机械工程学报，2006，42（8）：229-233.
【关键词】 矿山井筒；视觉监测；故障智能识别；技术
在矿山矿业活动开展的过程当中，井筒设施的安全性检查工作备受各方重视。一般来说，矿山井筒设施的检查内容包括给水、排水管线，通风管道，通讯设备，钢结构，井壁渗水情况，动力设备运行情况等在内。以上检查内容众多，检查任务繁重。但当前绝大部分矿山仍然依靠工人站在罐笼顶部的方式完成以上相关的检查工作。为改变这一现状，就需要利用相关的智能化技术，在网络平台操作下，通过视频监控的方式完成对矿山井筒的监测工作，同时配合对故障的智能识别，在矿山井筒相关设备出现故障的情况下能够及时通过报警的方式提示工作人员。本文即从这一实际需求入手，展开以下分析：
1、系统构成分析
整个系统的构成基本可以归纳为四个子系统，其一为前端视频采集系统，其二为无线信息传输系统，其三为地面图像显示控制系统，其四为视频处理系统。整个系统的基本结构组成关系如下图所示（见图1）。
结合图1来看，各个子系统在实现矿山井筒视觉监测功能以及故障智能识别功能过程当中所发挥的功效均有所不同：首先，对于前端视频数据采集系统而言，该系统布置在矿山井筒内部，能够在矿山井筒正常运行的过程当中，实现对井筒内部相关设备具体工况的采集工作，同时所采集视频能够自动完成编码以及储存等方面的工作。同时，本系统还支持对视频格式文件进行直接导入，提供用户管理、日志管理、以及视频管理等方面的功能，且能够在故障识别系统的配合下，完成对故障点的监测与定位工作；其次，对于无线信息传输系统而言，本系统主要构成模块包括无线信号接受装置以及无线视频发送装置两个方面。前者负责接受由前端视频数据采集系统所收集并发送的相关信息，后者在经过数据处理之后，将其发送至地面图像显示控制系统当中；再次，对于地面图像显示控制系统而言，本系统主要功能包括图像显示、编码解码、以及遥控控制等在内；最后，对于视频处理系统而言，视频处理系统主要负责接受前端视频数据采集系统所采集视频信息或根据编码录像实现对视频的可视化处理。
2、关键技术分析
1）视频采集技术
矿山井筒工作内部搭建视频采集装置，具有便携式的特点，是整个系统最为关键的构成部分之一，具体工作内容为完成对矿山井筒工作现场原始数据信息的采集工作。在视频采集的同时能够支持对所采集视频的储存，以便现场工作人员通过视频图像来判断井筒内部相关设备的运行工况。为了满足这一功能需求，在视频采集装置箱体上布置有1台独立运行的高速摄像机，该摄像机需要满足360°全方位旋转的功能要求，确保井筒监测的全面性。同时，还对应有2个高照度的光源，以便在光线微弱的井筒环境中获取高清的视频图像信息。
在视频采集箱体内部，设置有大量的功能模块，包括视频编码模块、电源模块、无线视频模块、无线指令模块、以及智能控制模块等。采集视频的数字化处理可以通过双硬盘储存技术实现。在地面遥控设备面向无线命令信号接收装置发送相关信息的基础之上，可通过云台控制功能实现对摄像机旋转角度、光圈参数、以及焦距参数的动态调整。
2）故障智能识别技术
在完成对矿山井筒的检测工作以后，监控人员需要负责将前端硬盘中所保存的视频数据在USB接口作用之下导出，提交至数据处理子系统，在该系统中实现对故障点位的自动识别工作。为了确保故障职能识别的效果，要求采取的工作步骤为：第一步，定义故障所对应的颜色模型：将颜色作为不同类型故障识别或故障点位识别的重要特征。选择典型矿井井筒故障图片，获取不同故障区域下的像素点，将其作为故障颜色空间的采样样本，绘制表格，通过计算实测像素点与样本像素点空间三维距离的方式，实现判断故障区域的目的；第二步，定义故障形状模型：在以颜色为特征得到故障区域以后，需要综合对故障面积、位置、重心、以及层次结构等相关参数，选择稳定的形状特征。故障轮廓可由故障区域边缘的边界链码给出，而表示物体形状复杂程度的圆形度可定义为故障轮廓周长的平方与故障面积的比值；第三步，相关性分析：将初始帧作为参考标准，计算后继帧与初始帧的差异，在差异超过预先设置阈值的情况下将当前帧以前的图像集中形成片段，并继续对下一片段的计算。完成对整个视频的片段性处理后，根据聚类技术对片段关联性进行分析，获取场景信息。
3、结束语
文章针对当前在矿山井筒安全检查工作中存在的效率低下以及安全隐患问题，利用嵌入式技术以及图像处理技术，通过搭建网络平台的方式，使矿山井筒内部分散点位的运行设备的实时数据信息能够及时传输，從而满足了视觉监测方面的要求。在此基础之上，通过对前端所采集视频图像进行特征提取、对比、以及匹配的方式，完成对故障点的自动识别，且能够在准确定位故障点的基础之上发送相应的报警信息，确保终端控制人员能够及时做出响应。以上功能对于提高矿山井筒检查质量而言意义重大，具有一定的实践价值。
参考文献：
[1]茹蔚康，黄冀华，鲁志豪，等.低压配电网故障智能识别系统的研究[J].低压电器，2012，（12）：37-39.
[2]刘丽娟，陈果，李成刚，等.航空发动机转静径向碰摩位置智能识别技术研究[J].振动与冲击，2013，32（3）：141-145.
[3]秦国梁，林尚扬.基于同轴视觉监测的激光深熔焊缝熔深监测[J].机械工程学报，2006，42（8）：229-233.