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锚杆施工钻锚位置识别与定位技术研究进展

2025-04-03 44 上传者：管理员

摘要：自动化锚杆施工技术是煤巷掘进自动化与智能化关键技术之一，钻锚位置识别与定位是实现锚杆施工自动化的关键所在。为了充分认识和了解相关技术的发展动态，检索了相关文献，系统梳理了锚孔识别与定位技术的国内最新进展，详细总结了影响钢带孔识别精度和钻锚位置定位精度的因素，最后对该技术未来的发展进行了展望。为从业人员的研究、推动相关技术的发展提供一定的参考。

关键词：
孔位识别
智能支护
精确定位
自动铺网
锚杆支护
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目前我国煤矿有4300多座,其中92%采用井工开采的方式[1]｡每年挖掘巷道长度达1.3万km,在巷道掘进工艺中,对围岩进行控制和监测是一项重要内容｡我国煤矿围岩支护方式经历了从木支护､砌谴支护､型钢支护到锚杆支护的历史,现在60%以上的巷道采用锚杆支护工艺,并且锚杆支护已成为影响巷道掘进速度､作业人员安全性的主要因素[2-3]｡

锚杆支护智能化和自动化是解决上述问题的主要途径｡需要解决的技术问题包括自动定位､自动铺网､自动钻孔､自动填装锚固剂､自动安装锚杆､自动紧固锚杆､自动监测锚杆合格状态､自动记录合格锚杆数量､自动防止人员接近,以及参数实时监控及上传､对台车地面远程监视控制等｡钻锚位置的自动识别和定位是实现锚杆支护智能化的关键技术之一｡钻锚位置是指锚杆支护工艺中利用钻杆打孔并紧固锚杆的位置｡若采用钢带+锚网+锚索联合支护方式,钻锚位置也指钢带孔的位置｡若钢带孔定位精度低,钻杆钻头可能偏移至钢带或锚网的钢丝上,造成设备安全事故或人员伤害事故｡因此,钻锚设备钻锚位置的精确定位是自动锚孔定位技术的难点｡

基于此,本文检索相关技术发展动态,调研国内相关厂商研发进展,对锚杆支护钻锚位置的自动识别和定位技术进行梳理,总结存在的问题,展望主要发展动向,为相关学者提供借鉴｡

1、锚杆支护钻锚位置的自动识别和定位技术国内研究情况

(1)主要研究进展

随着人工智能的发展,国内许多学者和厂商将机器视觉技术与自动锚护技术相结合开展了一系列研究｡王宏伟等[4]提出一种基于视觉图像与激光点云融合的巷道锚护孔位智能识别定位方法,包括图像目标识别､点云图像特征融合和定位坐标提取3个步骤;张夫净等[5]针对煤矿井下支护钢带锚孔的定位不准确问题,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的煤矿巷道支护钢带锚孔智能识别;宋国栋等[6]将双目3D视觉相机置于锚钻平台,利用双目分别成像技术获取钢带孔的位置信息,操作简单,定位精度达到1mm;MengyuLei等[7]介绍了一种基于参数自适应调整的双目视觉钻孔定位方法,采用这种方法,定位精度达到95.2%,绝对误差约1.52mm;HaoX等[8]针对地下巷道支护的智能化设计和无人全采工作面的精确定位,提出了一种基于单目视觉原理的锚杆机器人定位测量方法,该方法通过锚杆机器人实现了地下矿山的实时定位,提高了定位的精度和效率｡贾运红[9]采用改进的GA算法进行运动学模型的几何参数辨识研究,将钻锚实验台伸缩大臂的定位最大绝对误差由100mm降低至30mm,提高了锚孔识别的精度;并使用手眼系统构型构建了钻锚设备视觉伺服控制系统,提高了钻锚设备锚孔定位的精度｡乔佳伟等[10]对改进的Retinex算法增强煤矿井下图像及视频的应用研究进行了分类并分析了各自算法的优缺点,提出了基于变分框架的Retinex算法应用于煤矿井下的发展前景｡另外,乔佳伟等[11]提出一种改进粒子群算法优化张氏标定法,所得相机参数平均误差与标准差提高了23.65%和22.83%;鲍文亮等[12]提出了一种基于运动学模型和改进遗传算法(IGA)的机械臂校准方法,可以满足煤矿井下100mm×100mm规格锚网的支护需要,为更高精度的钢带孔的定位提供了一种思路和方法｡

中国煤炭科工集团太原研究院有限公司一直致力于自动锚钻技术研究,积极探索锚杆支护位置孔位的自动寻找和定位技术,开发了钻锚大臂定位性能实验台,模拟井下巷道环境,对大臂动作的平顺性､视觉识别､精确定位等关键技术进行实验室测试｡实验台的总体布置如图1所示,主要包括安装平台､大臂定位系统､模拟钻架､模拟巷道､视觉识别系统和液压控制系统｡

图1实验台总体布置图

(2)高精度定位控制技术开发

煤矿井下钻锚位置的孔位是钢带孔或菱形钢丝网片,孔径均很小,需要很高的定位精度才能实现精确找孔,需要研发基于高精度定位控制阀的控制系统,利用误差补偿控制算法来达到精度要求｡定位控制系统流程如图2所示,设X(P)为大臂运动所期望的位姿,而大臂运动不精确会导致钻架末端定位存在误差,因此当大臂运动转动角θ时,其末端位姿为X(P+ΔP),为了能达到理想的位姿,需要预先补偿-ΔP,即各种误差造成的位姿偏移量｡通过雅可比矩阵计算需要补偿的各个关节的角度Δθ,关节角θ与补偿关节角Δθ作差得到关节转角θ-Δθ,当大臂运动以关节转动角θ-Δθ输入时,钻架末端达到理想位姿X(P)｡预先补偿的位姿偏移量-ΔP与大臂运动所产生的误差量ΔP相抵消,大臂定位找孔的精度得到提高｡

图2定位控制系统流程图

2、存在的主要问题

(1)目前对于智能锚护设备视觉的研究主要集中在图像识别､人工智能及神经网络三方面,伴随着这3种技术的不断发展,也将推动锚护识别技术不断进步｡

(2)影响钻锚位置定位精度的因素:①钢带孔孔径小一般钢带孔孔径为φ40mm,或者长销孔40mm×60mm,匹配钻杆钻头直径为φ27mm,对定位精度的要求非常高;②结构尺寸大煤矿钻锚设备整机尺寸大,长度达5~6m,伸缩臂长2~3m,钻机的长2~3m,大尺寸结构加大了定位精度的难度;③结构重量大钻机本身的质量达1t多,伸缩大臂采用合金结构钢组焊而成;④加工､装配存在的误差钻锚机器人总体结构复杂,主要包括底盘､尾架､工作臂､铺网机构､钻架机构､调整机构等,这些结构件在加工过程中可能存在偏差,加之装配人员素质､装配环境等因素的存在,装配环节也会存在偏差;⑤编码器或传感器的安装偏差;⑥其他因素｡基于上述诸多因素的考虑,实现钻锚锚孔的精确定位须解决的问题也较多｡

(3)影响钢带孔识别的因素:①井下的光线条件煤矿井下的光照度低,灯光设施没有实现标准化配置,不同矿井的条件也不同;②钢带､钢丝锚网､顶板煤壁在颜色上辨识度不高;③相机拍摄角度的变化与不同相机固定在钻机上,不同排钢带孔按一定间距布置,导致相机拍摄到的锚孔的角度不一致;④其他影响图像质量的因素井下的粉尘导致相机镜面污浊,相机的拍摄图片质量降低｡

3、结语

自动化锚杆施工技术是煤巷掘进自动化与智能化关键技术之一,锚护位置的孔位识别与定位技术是实现自动化锚杆施工关键一环｡系统梳理了该技术的国内研究进展,分析了存在的主要问题,随着各种新技术､新方法的应用,可在以下方面开展研究:

(1)研究适应于煤矿井下锚杆施工机器人的防爆高精度定位控制阀及控制器,提高寻孔功能的控制精度;

(2)从减少偏差的角度进一步优化施工设备的总体结构､材质选择､加工工艺性等;

(3)创新研究方法,不断融入新技术､新方法､新仪器､新路径;

(4)针对我国不同的地质条件,开展有针对性的研究,形成典型巷道条件下不同支护方式的锚孔识别与定位方法及精度等级,逐步建立标准化的应用场景,为我国巷道支护技术与装备的自动化提供技术支撑｡

参考文献:

[1]王步康.煤矿巷道掘进技术与装备的现状及趋势分析[J].煤炭科学技术,2020,48(11):1-11.

[2]王虹.我国煤矿巷道掘进技术和装备的现状与发展[J].煤炭科学技术,2010,38(1):57-62.

[3]康红普.我国煤矿巷道锚杆支护技术发展60年及展望[J].中国矿业大学学报,2016,45(6):1071-1081.

[4]王宏伟,李进,闫志蕊,等.基于图像与点云融合的巷道锚护孔位识别定位方法[J].煤炭科学技术,2024,52(5):249-261.

[5]张夫净,王宏伟,王浩然,等.煤矿巷道支护钢带锚孔智能识别与定位[J].工矿自动化,2022,48(10):76-81.