煤矿机器人视觉系统防尘技术：一种复合式除尘方法

"煤矿机器人视觉系统防尘除尘方法研究" 本文主要探讨了如何在煤矿这种高粉尘、高湿度的恶劣环境中，提升煤矿机器人的视觉系统性能，确保其在图像采集和处理上的准确性和效率。研究中提出了一个创新的复合式防尘除尘方法，旨在解决视觉系统镜头和视窗的清洁问题，从而提高导航、定位和巡检任务的精度。 首先，文章介绍了基于自揭膜技术的防爆摄像装置自清洁机制。这种设计不仅实现了设备的自动清洁，还确保了整体装置符合矿用机电产品的防爆设计标准。通过创建防尘系统的虚拟样机，研究人员能够在模拟环境中测试和优化设计。 在图像采集过程中，系统会监测曝光量和图像质量，以此来实时评估镜头的清洁状态。当镜头的清洁度低于预设的能见度阈值时，系统会触发除尘动作，通过揭膜的机械运动实现主动防尘。这一方法有效避免了粉尘对视觉系统的影响。 同时，考虑到自揭膜可能出现的失效情况，文章还提出了一种被动式喷淋除尘系统。该系统利用CCD成像原理，通过检测镜头的曝光量来判断清洁度，并与预设标准对比。当达到一定条件时，系统会执行清洗动作，确保镜头始终保持良好的工作状态。 实验证明，井下的高粉尘环境严重影响了煤矿机器人视觉系统的图像质量。通过在线灰度直方图分析，可以实时监测图像质量的退化程度，并适时启动除尘清洁装置。这种方法显著提升了图像拍摄质量，对煤矿机器人的导航、定位和巡检作业起到关键支持作用。 这项研究结合了主动和被动的除尘策略，充分考虑了煤矿环境的特殊性，为智能矿山和煤矿机器人的视觉系统设计提供了新的解决方案。通过这些技术的应用，有望提升煤矿自动化和智能化水平，提高作业安全性并减少人力成本。