A line feature matching algorithm for mine images based on line segment detection and LT descriptors
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摘要: 图像匹配是同步定位与地图构建（SLAM）技术中极为重要的一环，用于根据图像之间的变换关系确定相机位姿。基于线特征的图像匹配方法具有较强的鲁棒性和抗噪能力，更加适用于井下图像匹配，基于深度学习的线描述符对线段遮挡等场景具有较高的鲁棒性，性能优于传统描述符，但卷积神经网络架构的描述符将可变长度线段抽象为固定维进行描述，不利于线段长度及视差变化较大图像的匹配。针对上述问题，提出一种基于直线段检测和线描述符的矿井图像线特征匹配算法。在频域利用单参数同态滤波降低图像的照射分量，并增强反射分量，提升亮度及对比度；在YUV空间利用对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）算法对亮度分量进行均衡，使亮度分布更加均匀；变换至RGB空间提取直线段检测（LSD）线，引入一种基于Transformer架构的LT描述符构建LSD线的特征向量，最后完成线特征匹配。实验结果表明：该算法结合了同态滤波和CLAHE算法的优点，增强后图像的亮度适中，对比度良好，灰度分布均匀，增强效果优于单参数同态滤波算法、EnlightenGAN算法；该算法提取的线特征数较原图平均提升了32.92%，在不同相似纹理占比、不同程度旋转与平移变化的井下图像匹配中鲁棒性好，平均正确匹配数为61.75对，平均精度为86.83%，优于线二进制描述符（LBD）算法、LBD_NNDR算法、LT算法，能够满足矿井图像稳健匹配的需求。Abstract: Image matching is an extremely important part of simultaneous localization and mapping (SLAM) technology. It is used to determine camera position and posture based on the transformation relationship between images. The image matching method based on line features has strong robustness and noise resistance, making it more suitable for underground image matching. The line descriptors based on deep learning have high robustness to scenes such as line segment occlusion, and their performance is better than traditional descriptors. However, the descriptors of convolutional neural network architecture abstract variable length line segments into fixed dimensions for description, which is not conducive to matching images with large changes in line segment length and parallax. In order to solve the above problems, a line feature matching algorithm for mine images based on line segment detection and line transformers (LT) is proposed. The algorithm uses single parameter homomorphic filtering in the frequency domain to reduce the lighting component of the image, enhance the reflection component, and improve brightness and contrast. The algorithm uses contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) algorithm in YUV space to balance brightness components and make brightness distribution more even. The algorithm transforms to RGB space to extract line segment detection (LSD) lines. A LT descriptor based on Transformer architecture is introduced to construct the feature vector of LSD lines, and finally complete line feature matching. The experimental results show that the algorithm combines the advantages of homomorphic filtering and CLAHE algorithm. After image enhancement, the brightness of the image is moderate, the contrast is good, the grayscale distribution is even. The enhancement effect is better than the single parameter homomorphic filtering algorithm and EnlightenGAN algorithm. The number of line features extracted by this algorithm has increased by an average of 32.92% compared to the original image. It has good robustness in matching underground images with different proportions of similar textures, varying degrees of rotation and translation changes. The average correct matching number is 61.75 pairs, with an average precision of 86.83%. It is superior to the line binary descriptor (LBD) algorithm, LBD_NNDR algorithm, and LT algorithm. It can meet the requirements of robust matching of mine images.
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0. 引言
掘锚机作为煤矿主要掘进设备负责掘进、支护等任务[1-6]，而滚筒作为掘锚机的主要截割部件，其性能直接影响掘锚机掘进效率。在实际工作过程中掘锚机所处工作面并非只有全煤层，由于国内各个矿区情况不同，部分工作面还存在不同形态的矸石层，在该工况下对掘锚机的掘进效率会产生一定影响。由于掘锚机发展时间较短，对掘锚机滚筒截割性能方面的仿真分析较少，而采煤机滚筒截割性能方面的研究较多，所以可通过借鉴采煤机滚筒截割相关文献开展掘锚机截割特性仿真研究。张敬东[7]以采煤机螺旋滚筒为对象建立了数学模型，分析了采煤机螺旋滚筒的机械性能。刘伟[8]根据煤岩性质，分析了切削厚度、滚筒转速、截齿安装角等因素对滚筒截割性能的影响，确定了适合采煤机工作的参数。张强等[9-10]分析了不同工况对采煤机截割性能的影响，并分析了转速、截齿安装角、截齿齿尖尖角等对滚筒机械性能的影响程度。毛君等[11-12]利用EDEM软件研究了采煤机截割煤岩的动态过程，对采煤机装煤率、截割阻力及截割比能耗等因素进行分析，为实现采煤机高效截割提供了参考。万理想[13]利用EDEM软件分析了不同厚度矸石层对采煤机螺旋滚筒截割性能的影响，为滚筒在不同夹矸煤层条件下的工作参数选择提供了数据支撑。
上述文献大多是以全煤层工作面为研究背景对滚筒截割特性进行分析，虽有部分文献研究了滚筒在含矸石层工作面下的截割特性，但考虑的矸石层形态较为单一，而实际工况中矸石层形态多样，对滚筒截割特性的影响也不同。本文通过EDEM与RecurDyn软件耦合，对掘锚机滚筒截割过程进行动态仿真，分析不同形态矸石层对掘锚机滚筒截割特性的影响。
1. 仿真模型建立
1.1 颗粒粘结模型建立
以某矿区5−2煤层为研究背景，该煤层为特厚煤层，整体赋存较稳定，且煤层中含有矸石层[14]。为减少仿真时间，在EDEM软件中分别定义半径为25 mm的煤颗粒模型和半径为20 mm的矸石颗粒模型，如图1所示。
根据实际物体特性，设置煤岩材料参数，见表1，掘锚机各部分材料参数见表2。由于仿真分析的主要部件为滚筒，所以将掘锚机其余部分材料统一设置为合金钢。
表 1 煤岩材料参数Table 1. Material parameters of coal and rock材料 密度/（kg·m−3） 泊松比 剪切模量/Pa 煤 1 420 0.32 1.9×108 矸石 2 350 0.10 1.2×109 表 2 掘锚机材料参数Table 2. Material parameters of roadheader bolter名称 材料 密度/（kg·m−3） 泊松比 剪切模量/Pa 截齿 42CrMo 7 800 0.3 8.2×1010 筒毂 16Mn 7 800 0.3 8.4×1010 其余部分 合金钢 7 800 0.3 7.0×1010 根据煤、矸石和滚筒三者之间的作用情况，设置接触参数，见表3。
表 3 接触参数Table 3. Contact parameters颗粒−颗粒 恢复因数 静摩擦因数 动摩擦因数 煤−煤 0.5 0.6 0.05 煤−矸石 0.5 0.7 0.08 煤−滚筒 0.5 0.4 0.05 矸石−矸石 0.6 0.8 0.10 矸石−滚筒 0.6 0.5 0.07 为便于更好地模拟煤岩及矸石的物理状态，采用Hertz-Mindlin Bonding模型建立颗粒粘结模型，如图2所示，颗粒间相互接触并承受一定的切向运动和法向运动[15-18]。O1，O2分别为颗粒1、颗粒2的圆心；R1，R2分别为颗粒1、颗粒2的半径，mm；OB为粘结键截面的圆心；l为粘结键长度，mm；RB为颗粒粘结半径，mm；Fn，Ft分别为颗粒间的法向粘结力、切向粘结力，N；TB为粘结键力矩，N·m。
通过在EDEM软件中设置单位面积法向刚度、单位面积切向刚度、法向应力和切向应力这4种参数，使颗粒间产生粘结键相互粘结，当作用力超过粘结强度时，颗粒粘结键将发生破坏。
法向应力与切向应力最大值应满足以下条件[19]：
$$ \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{\sigma _{{\rm{nmax}} }} ＜ \dfrac{{ - {F_{\rm{n}}}}}{A} + \dfrac{{2{T_{\rm{n}}}}}{J}{R_{\rm{B}}}} \\ {{\sigma _{{\rm{tmax}} }} ＜ \dfrac{{ - {F_{\rm{t}}}}}{A} + \dfrac{{{T_{\rm{t}}}}}{J}{R_{\rm{B}}}} \end{array}} \right. $$ (1) $$ A = {\text{π}} R_{\rm{B}}^2 $$ (2) $$ J = \frac{1}{2}{\text{π}} R_{\rm{B}}^{\text{4}} $$ (3) $$ {R_{\rm{B}}} = \sqrt {{R_{\text{1}}}{R_{\text{2}}}} $$ (4) 式中：σnmax，σtmax分别为颗粒间的法向应力、切向应力最大值，MPa；A为单位接触面积，mm²；Tn，Tt分别为颗粒间的法向力矩、切向力矩，N·m；J为极惯性矩，mm4。
颗粒间的粘结力和力矩随时间步变化的数学表达式为[20]
$$ \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\delta {F_{\rm{n}}} = - {v_{\rm{n}}}{S_{\rm{n}}}A\delta t} \\ {\delta {F_{\rm{t}}} = - {v_{\rm{t}}}{S_{\rm{t}}}A\delta t} \\ {\delta {T_{\rm{n}}} = - {\omega _{\rm{n}}}{S_{\rm{n}}}J\delta t} \\ {\delta {T_{\rm{t}}} = - {\omega _{\rm{t}}}{S_{\rm{t}}}\dfrac{J}{2}\delta t} \end{array}} \right. $$ (5) 式中：vn，vt分别为颗粒间的法向速度、切向速度，m/s；Sn，St分别为颗粒间的法向接触刚度、切向接触刚度，N/m；t为时间，s；ωn，ωt分别为颗粒间的法向角速度、切向角速度，rad/s。
将煤与矸石的参数代入式（1）−式（5），计算得出颗粒粘结参数，见表4。
表 4 颗粒粘结参数Table 4. Particle bonding parameters颗粒−颗粒 单位面积法
向刚度/（N·m−3）单位面积切
向刚度/（N·m−3）法向应力/
Pa切向应力/
Pa煤−煤 6.0×108 1.8×109 4.0×104 6.0×105 煤−矸石 1.0×109 2.4×109 6.8×104 8.0×106 矸石−矸石 2.8×109 2.7×109 1.9×105 9.0×106 1.2 煤岩模型建立
以MB670−1型掘锚机为例，其工作高度为2.8～5.0 m，工作宽度为5.0～6.2 m[21]。因此，在EDEM软件中建立5.5 m×1.5 m×3.0 m（长×宽×高）的箱体作为掘进工作面，建立5.5 m×8.0 m×0.3 m（长×宽×高）的箱体作为巷道底板。实际煤层中主要分布水平矸石层、斜矸石层、半矸石层3种形态的矸石层，为确保仿真的准确性，使模拟不同矸石层形态的箱体体积保持统一，具体参数见表5。
表 5 不同形态矸石层参数Table 5. Parameters of different gangue layer矸石层形态 箱体尺寸/m 箱体体积/m³ 矸石颗粒数量/个 长 宽 高 水平矸石层 5.50 1.5 0.3 2.475 18 954 斜矸石层 5.50 1.5 0.3 19 026 半矸石层 2.75 1.5 0.6 19 105 矸石颗粒数量偏差为
$$ \eta = \frac{{{N_{\max }} - {N_{\min }}}}{{{N_{\min }}}} $$ (6) 式中Nmax，Nmin分别为最大、最小矸石颗粒数量。
通过式（6）计算出3种矸石层形态下生成的矸石颗粒数量偏差为0.8%，在误差允许范围内，可忽略不计。
通过多次静态颗粒填充后生成3种含矸石层工作面模型，如图3所示。
2. EDEM−RecurDyn耦合仿真模型建立
通过Pro/E软件对MB670−1型掘锚机进行三维建模，如图4所示。沿掘锚机掘进方向为X轴，垂直于巷道底板方向为Y轴，与滚筒轴平行方向为Z轴。
将掘锚机三维模型导入RecurDyn软件并添加相应的运动副，如图5所示。
在滚筒处添加旋转副，保证滚筒完成截割运动，在滑动支架处添加移动副，保证滚筒完成掏槽运动。各运动对应的函数：滚筒旋转，step(time，0，0，0.5，−3.22)；滚筒掘进，step(time，0，0，0.5，50)。
在RecurDyn软件中设置运动副后，将模型保存为.wall文件并导入EDEM软件，去除巷道底板、截割面煤壁与掘锚机接触的面，设置掘锚机材料为钢，打开耦合接口，建立EDEM−RecurDyn耦合仿真模型，如图6所示。
3. 仿真结果分析
在EDEM软件中设定网格尺寸为最小颗粒半径的3倍，数据存储间隔为0.1 s；在RecurDyn软件中设定仿真步数为40，仿真时长为10 s。
3.1 滚筒截割性能分析
3.1.1 截割阻力
截割阻力是滚筒截割过程中所有截齿沿Y轴所受载荷之和，其表达式为
$$ f = \sum\limits_{i = 1}^k {{L_i}} $$ (7) 式中：f为截割阻力，N；Li为第i（i=1，2，…，k，k为瞬时参与截割的截齿总数）个截齿沿Y轴所受载荷，N。
不同形态矸石层下滚筒所受截割阻力如图7所示。
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图 7 不同形态矸石层下滚筒所受截割阻力曲线Figure 7. Cutting resistance curves of drum under different gangue layers由图7可知，随着滚筒不断掘进，截割阻力逐渐增加并在5～6 s达到峰值，随后不断减小。不同形态矸石层下滚筒截割阻力均值见表6。
表 6 不同形态矸石层下滚筒截割阻力均值Table 6. Mean cutting resistance of drum under different gangue layers矸石层形态 截割阻力均值/N 截割阻力均值增长率/% 全煤层 6.74×104 — 水平矸石层 8.93×104 32.49 斜矸石层 9.14×104 35.61 半矸石层 8.48×104 25.82 由表6可知，矸石层的存在使滚筒截割阻力有所增加，矸石层形态对滚筒截割阻力的影响程度：斜矸石层＞水平矸石层＞半矸石层。当工作煤层为斜矸石层时，滚筒所受截割阻力均值相较于全煤层时增大了35.61%，斜矸石层对滚筒的影响较为严重。
3.1.2 载荷波动系数
载荷波动系数是指滚筒所受载荷的波动大小，其表达式为[22]
$$ \varepsilon = \frac{1}{{\overline L }}\sqrt {\frac{1}{c}\sum\limits_{r = 1}^c {{{\left( {{L_r} - \overline L } \right)}^2}} } $$ (8) $$ \overline L = \frac{1}{c}\sum\limits_{r = 1}^c {{L_r}} $$ (9) 式中：ε为载荷波动系数；
$\overline L $ 为滚筒载荷均值，N；Lr为第r（r=1，2，…，c，c为记录滚筒载荷的时刻点数）时刻滚筒瞬时载荷，N。在EDEM的后处理模块，导出滚筒载荷数据，分别求出不同形态矸石层下滚筒载荷波动系数，见表7。
表 7 不同矸石层形态下滚筒载荷波动系数Table 7. Drum load fluctuation coefficient under different gangue layers矸石层形态 方向 载荷均值/N 载荷波动系数 载荷波动系数增长率/% 全煤层 X轴 −9.46×104 0.56 — Y轴 6.74×104 0.63 — Z轴 3.19×103 4.52 — 水平矸石层 X轴 −1.24×104 0.58 3.57 Y轴 8.93×104 0.68 7.94 Z轴 5.14×103 5.46 20.79 斜矸石层 X轴 −1.49×104 0.71 26.79 Y轴 9.14×104 0.79 25.39 Z轴 3.56×103 7.29 61.28 半矸石层 X轴 −1.17×105 0.57 1.79 Y轴 8.48×104 0.66 4.76 Z轴 7.58×103 4.80 6.19 由表7可知，矸石层形态对滚筒载荷波动系数的影响程度：斜矸石层＞水平矸石层＞半矸石层。滚筒在截割斜矸石层时，相比于全煤层时X，Y，Z轴载荷波动系数增长率分别达到了26.79%，25.39%，61.28%，此时滚筒截割性能受到严重影响。
3.1.3 截割比能耗
截割比能耗是指滚筒截割单位体积煤岩时所消耗的能量，其表达式为
$$ {H_{\rm{w}}} = \frac{{{\rho }{t_{\rm{c}}}n\overline M }}{{9 \; 550 \times 3 \; 600 \; {{m}}}} $$ (10) 式中：Hw为截割比能耗，kW·h/m3；ρ为煤岩密度，kg/m3；tc为截割时间，s；n为滚筒转速，r/min；
$\overline M $ 为滚筒转矩均值，N·m；m为截落煤岩质量，kg。根据式（9）计算出不同形态矸石层下滚筒截割比能耗，见表8。
表 8 不同形态矸石层下滚筒截割比能耗Table 8. Specific cutting energy consumption of drum under different gangue layers矸石层形态 截割比能耗/（kW·h·m−3） 截割比能耗增长率/% 全煤层 3.01 — 水平矸石层 3.45 14.62 斜矸石层 4.13 37.21 半矸石层 3.15 4.65 由表8可知，矸石层形态对滚筒截割比能耗的影响程度：斜矸石层＞水平矸石层＞半矸石层。滚筒在截割斜矸石层时截割比能耗达到最大，为4.13 kW·h/m3，相较于截割全煤层时增长了37.21%；滚筒在截割半矸石层时截割比能耗最小，为3.15 kW·h/m3，相较于截割全煤层时增长了4.65%。
3.2 滚筒位移分析
在RecurDyn软件中导出不同形态矸石层下滚筒沿Y轴位移曲线，如图8所示。
由图8可知，矸石层形态对滚筒位移的影响程度：斜矸石层＞水平矸石层＞半矸石层。相比于全煤层，在水平矸石层、斜矸石层、半矸石层条件下滚筒位移分别缩短了53，89，14 mm，在斜矸石层条件下滚筒位移最短。
3.3 滚筒振动分析
滚筒在截割过程中受到载荷影响会产生振动现象[23]，严重时会对滚筒造成一定危害。为分析不同形态矸石层对滚筒振动的影响，在RecurDyn软件中导出不同形态矸石层下滚筒加速度曲线，如图9所示（滚筒在截割初期未达到稳定截割状态，因此加速度在0～1 s时出现大幅度变化，随后波动逐渐稳定）。
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图 9 不同形态矸石层下滚筒加速度变化曲线Figure 9. Drum acceleration variation curves under different gangue layers由图9可知，矸石层形态对滚筒振动的影响程度：斜矸石层＞水平矸石层＞半矸石层。滚筒在截割斜矸石层时振动幅度最大。
4. 结论
1） 通过EDEM−RecurDyn耦合对滚筒在不同形态矸石层下截割过程进行动态仿真，模拟掘锚机实际工作时可能会遇到的多种复杂煤层条件，解决了传统仿真分析时截割煤岩属性单一和矸石层形态单一的问题。
2） 矸石层的存在使滚筒截割阻力、载荷波动系数、截割比能耗有所增加，尤其在斜矸石层条件下增加最明显，相比于在全煤层条件下，截割阻力均值增大了35.61%，X，Y，Z轴载荷波动系数分别增大了26.79%，25.39%，61.28%，截割比能耗增大了37.21%。
3） 矸石层的存在使滚筒位移有所减小，尤其在斜矸石层条件下滚筒位移最短，相较于全煤层条件下滚筒位移缩短了89 mm。
4） 滚筒截割不同形态矸石层时产生的振动幅度不同，滚筒截割全煤层工作面时产生的振动远小于含矸石层工作面。
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图 1 基于LSD和LT描述符的矿井图像线特征匹配算法流程
Figure 1. Process of mine image line feature matching algorithm based on line segment detector(LSD) and line transformers(LT) descriptor
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图 4 CLAHE原理
Figure 4. Principle of contrast limited adaptive histogram equalization(CLAHE)
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图 5 基于LSD和LT描述符的矿井图像线特征匹配算法模型
Figure 5. Model of mine image line feature matching algorithm based on LSD and LT descriptor
表 1 LT描述符的训练参数
Table 1 Training parameters of the LT descriptor
参数 值 学习率 0.001 训练轮次 1 000 图像大小 640×480 线长度最小阈值 16 最大Token数 21 Token间距 8 描述符维度 256 注意力头数量 4 编码器特征维数 [32 64 128 256] 线段描述层数量 12 前馈层内部维度 1 024 签名网络层数 7 Transformer编码器层数 12 
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表 2 图像增强结果统计
Table 2 Statistics of image enhancement results
算法 标准差 均值 信息熵 PSNR 改进同态滤波算法 63.583 123.820 7.712 10.014 EnlightenGAN算法 63.312 153.775 7.683 7.598 本文算法 64.108 129.174 7.798 10.178
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表 3 LSD线段提取数量
Table 3 LSD line segment extraction quantity
采集点 帧数 LSD线平均数/条 增长率/% 原图 本文算法增强图像 巷道 480 94.8 125.6 32.49 水房 218 120.5 166.4 38.09 工作面 324 138.8 181.5 30.85 避难硐室 780 184.4 244.8 32.75 平均值 144.6 192.2 32.92
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表 4 图像属性
Table 4 Image attributes
图像序号 采集位置 旋转与平移程度 相似纹理占比 1 巷道 较小 较小 2 避难硐室 较小 较大 3 巷道 较大 较小 4 避难硐室 较大 较大
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表 5 线特征匹配实验数据统计
Table 5 Statistics of experimental data of line feature matching
图像
序号变化
程度相似纹
理占比算法 线特征数量/条 同名直
线数/对正确匹
配数/对匹配
精度/%左 右 1 较小 较小 LBD 125 105 62 53 85.48 LBD_NNDR 125 105 58 52 89.65 LT 125 105 51 46 90.19 本文算法 149 130 63 58 92.06 2 较小 较大 LBD 180 182 50 28 56.00 LBD_NNDR 180 182 33 25 75.76 LT 180 182 62 52 83.87 本文算法 327 335 123 100 85.47 3 较大 较小 LBD 100 181 20 12 60.00 LBD_NNDR 100 181 15 11 73.33 LT 100 181 37 34 91.89 本文算法 137 258 42 39 92.86 4 较大 较大 LBD 287 252 60 9 15.00 LBD_NNDR 287 252 18 8 44.44 LT 287 252 55 38 69.09 本文算法 350 385 65 50 76.92
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