红外图像识别在水采船矿浆管保护中的应用

王韧  张国玉

青海盐湖工业股份有限公司 816000

在广袤的柴达木盆地，亿万年来聚集了丰富的矿物沉积，尤其是在其最底部的察尔汗地区，蕴藏了储量巨大的各类盐化物。经过几十年艰苦卓绝的奋斗，察尔汗建成了我国最大的钾肥生产基地。青海盐湖工业股份有限公司运用自主研发的反复选冷结晶技术，新世纪以来实现了数百万吨钾肥生产装置的建设，有力的保障了国家粮食安全。在此过程中，伴随着钾肥生产建设需要，青海盐湖股份自主研发的光卤石采输系统（以下简称采船），更是成为了钾肥生产中关键装备。

（1）背景介绍

采船作业过程中，浮动式矿浆管由采船拖动，将矿浆源源不断的输送到加工厂，这种可移动的光卤石采收输送方式极大的提高了工作效率，降低了光卤石采收成本。跟随水采船移动的浮动式矿浆管线，它既是矿浆输送管路，也是水采船电能来源的保障，正是因为有了浮动式矿浆管线的保障，采船才可以光卤石池中自由的作业。因此矿浆管线对整个光卤石采输系统来说极其关键。

采船24小时连续作业，采船操作人员要时刻根据矿浆管线的位置，对采船或锚船进行调整。夜间能见度差，矿浆管线长度达2公里，因此，夜间矿浆管发生断裂事故的概率要明显高于白天。同时由于夜间施工困难，此类故障通常必须等到白天才能进行抢修，故障持续时间被动延长。矿浆管断裂后，存在电缆同时被拉断的情况。一旦电力中断，水采船无法移动，维修工作更难以进行。因此，浮动矿浆管断裂故障是水采船所有故障中维修耗时最长的。综上所述，准确的识别浮动矿浆管线的位置和形态，及时的对可能造成矿浆管线断裂的作业规划进行调整，避免因为矿浆管线断裂造成的非计划停机，提高水采船的综合有效作业时长，是事关钾肥生产的重要研究。

（2）技术路线

    常规夜晚可见光器材不能满足人们对夜监远距离观察的需求。即使采用微光夜视设备，它同样也工作在可见光波段，依然需要外界光照明，在城市中工作尚可，但在野外工作时，可观测距离大幅缩短。尤其在雨、雾等恶劣的气候条件下，由于可见光的波长短，克服障碍的能力差，因而观测效果差，甚至不能工作。鉴于此，采用红外热像仪配套图像识别技术，可以更好的解决上述矿浆管线的夜间观察需求。

（3）红外成像原理及设备选型

红外热像仪是被动接受目标自身的红外热辐射，其吸收红外线的波长较长，在克服雨、雪、雾的方面能力较高，因此仍可以在较远的距离上正常观测目标，受气候影响很小，并且无论白天黑夜均可以正常工作，同时可以避免暴露自身。自然界中任何温度高于绝对零度（-273.16 C˚）的物体，表面都在不停地辐射红外线，带有物体表面的温度特征信息。不同的材料、不同的温度、不同的表面光度、不同的颜色等，所发出的红外辐射强度都不同。

最终红外热像仪不但接受到目标经过大气衰减后的红外辐射，还接受到大气（环境温度）、相邻目标的部分辐射和热像仪内部器件辐射的影响；如要避免相邻物体的影响，就要注意检测角度，当物体发射率较高时，反射率就较低，相邻物体辐射通过目标的反射也就较小，影响也就不明显了。至于热像仪内部器件辐射的影响，一般采用内置黑体和内置的温度传感器进行自动修正。

基于上述原理，结合现场的使用场景，观察的目标远近，最终选择浙江大立公司的DL系列90mm镜头热成像仪来完成矿浆管线的夜间识别。

（4）图像识别技术的应用

通过红外热像仪的使用，很好的实现了矿浆管线夜间的观察，在此基础上，进一步开发配套的图像识别软件，通过判别矿浆管线弯曲的程度来预测风险，使整个系统更智能。

具体实现的方法如下：

基于红外图像的矿浆管提取及曲率计算，使用图像识别类算法进行图像上矿浆管道像素级的识别提取，然后使用图像分析类算法对提取出的像素结果进行相应的数学表达和曲率计算。下图为整个提取方法的技术流程。

对于管道识别，首先对图像进行去噪、缩小等预处理，然后使用极大类间方差分割法进行前景和背景的分割，可将水面和水面目标分割出来。分割结果必然由于温差距离等因素不够理想，分割结果不连续、有洞等，再采用形态学滤波方法进行分割结果处理，使得分割结果理想化。

此外，数据集准备是训练和测试算法模型所必需的一步，质量好且具有代表性的数据集对于模型性能至关重要。本项目收集了大量的矿浆管线红外图像数据。这些数据采集自不同的气象条件，矿浆管处于不同的形态下。在使用红外图像进行处理之前，需要对原始数据进行预处理。包括去除噪声、调整亮度和对比度、平滑化等操作。为了让算法能够学习和理解图像中的目标信息，过程中为每张图像添加标注和注释，标注可以包括目标位置边界框的坐标、目标类别信息等。注释可以包括目标属性（如温度值）、背景信息等。使用准备好的数据集，对红外图像识别算法模型进行训练和优化。

最终按照架构设计，逐一开发红外矿浆管线图像识别软件的各个模块。包括数据输入输出模块、图像处理模块、算法调用等。使用合适的编程语言和开发工具进行系统开发。通过对开发完成的软件进行测试和验证，确保其功能符合需求，并且能够在不同场景下稳定运行。包括单元测试、集成测试、性能测试等。

最终，将完成开发和测试的红外矿浆管线图像识别软件部署到目标环境中，并进行必要的配置和调试。确保软件能够正常运行并满足现场实际使用需求。

   

（5）结语

本应用创造性的将红外成像技术与矿浆管形态识别相结合，不仅实现了矿浆管线的夜间观测。更通过运用图像识别技术，对浮动矿浆管可能断裂的情况提前预警，显著提高了夜间光卤石采输系统的稳定性。上述系统已经成功在青海盐湖工业股份有限公司投入使用，起到了良好的效果，为进一步保障盐湖钾肥生产发挥了功效。