中偉視界：礦山智能化，多種判斷方法提升皮帶跑偏檢測(cè)可靠性

皮帶輸送機(jī)廣泛應(yīng)用于礦山、港口、化工等行業(yè)，其正常運(yùn)行對(duì)生產(chǎn)效率和安全性至關(guān)重要。皮帶跑偏是輸送機(jī)常見的故障之一，可能導(dǎo)致物料撒落、設(shè)備損壞，甚至引發(fā)安全事故。為了有效監(jiān)測(cè)和預(yù)防皮帶跑偏，現(xiàn)代技術(shù)利用多種算法模型和判斷方法來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)和報(bào)警。本文將詳細(xì)介紹幾種皮帶跑偏檢測(cè)的算法模型及其判斷方法。

一、皮帶跑偏檢測(cè)算法模型

1.圖像處理算法

圖像處理算法通過(guò)在皮帶上方適當(dāng)位置安裝攝像機(jī)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)皮帶邊緣與托輥外沿的參考距離。主要的圖像處理算法包括：

a. 邊緣檢測(cè)算法： 使用邊緣檢測(cè)算法（如Canny邊緣檢測(cè)）識(shí)別皮帶邊緣和托輥邊緣。通過(guò)計(jì)算皮帶邊緣與托輥外沿的距離，可以判斷皮帶是否發(fā)生跑偏。

b. 輪廓檢測(cè)算法： 利用輪廓檢測(cè)算法（如OpenCV中的findContours函數(shù)），提取皮帶和托輥的輪廓，通過(guò)分析輪廓的位置變化來(lái)檢測(cè)跑偏情況。

c. 形狀匹配算法： 通過(guò)模板匹配（Template Matching）技術(shù)，將預(yù)設(shè)的皮帶和托輥正常狀態(tài)的圖像模板與實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行比對(duì)，檢測(cè)是否發(fā)生跑偏。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)識(shí)別和預(yù)測(cè)皮帶跑偏情況。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：

a. 支持向量機(jī)（SVM）： 利用SVM對(duì)皮帶跑偏的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，通過(guò)訓(xùn)練正常狀態(tài)和跑偏狀態(tài)的數(shù)據(jù)，建立分類模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。

b. 隨機(jī)森林（Random Forest）： 隨機(jī)森林通過(guò)構(gòu)建多棵決策樹，進(jìn)行皮帶狀態(tài)的預(yù)測(cè)和分類。該算法具有高準(zhǔn)確率和魯棒性，適用于復(fù)雜環(huán)境下的跑偏檢測(cè)。

c. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN）通過(guò)對(duì)大量圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠自動(dòng)提取和識(shí)別皮帶跑偏特征，實(shí)現(xiàn)高精度的檢測(cè)。

3.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與傳感器融合算法

結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多維度的皮帶跑偏檢測(cè)。主要算法包括：

a. 數(shù)據(jù)融合算法： 通過(guò)融合攝像機(jī)圖像數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)（如位移傳感器、加速度傳感器），綜合判斷皮帶是否跑偏。數(shù)據(jù)融合算法可以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

b. 時(shí)序分析算法： 利用時(shí)序分析算法（如ARIMA模型），對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析，預(yù)測(cè)皮帶跑偏趨勢(shì)，并提前預(yù)警。

二、皮帶跑偏判斷方法

1.距離判斷法

根據(jù)畫面實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)皮帶邊緣與托輥外沿的參考距離，檢測(cè)相鄰三架托輥與皮帶的距離。當(dāng)皮帶與托輥的距離發(fā)生變化并達(dá)到預(yù)設(shè)的跑偏警戒值時(shí)，系統(tǒng)判斷皮帶發(fā)生跑偏。

2.角度判斷法

通過(guò)安裝角度傳感器或利用圖像分析技術(shù)，測(cè)量皮帶與托輥之間的角度變化。當(dāng)角度超過(guò)預(yù)設(shè)的警戒值并持續(xù)一定時(shí)間時(shí)，系統(tǒng)發(fā)出跑偏警報(bào)。

3.形狀變形判斷法

利用圖像處理技術(shù)，監(jiān)測(cè)皮帶形狀的變形情況。當(dāng)皮帶形狀發(fā)生異常變形，達(dá)到預(yù)設(shè)的警戒值時(shí)，系統(tǒng)判斷為皮帶跑偏，并發(fā)出報(bào)警。

4.邊緣偏移判斷法

通過(guò)邊緣檢測(cè)技術(shù)，測(cè)量皮帶邊緣的位置變化。當(dāng)皮帶邊緣偏移超過(guò)預(yù)設(shè)的警戒值并持續(xù)一定時(shí)間時(shí)，系統(tǒng)發(fā)出跑偏警報(bào)。

5.輪廓匹配判斷法

利用輪廓檢測(cè)和匹配算法，對(duì)比實(shí)時(shí)圖像和正常狀態(tài)的輪廓模板。當(dāng)輪廓偏移超過(guò)預(yù)設(shè)的警戒值時(shí)，系統(tǒng)判斷皮帶發(fā)生跑偏，并進(jìn)行報(bào)警。

三、皮帶跑偏檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

為了實(shí)現(xiàn)上述算法模型和判斷方法，皮帶跑偏檢測(cè)系統(tǒng)通常由以下幾個(gè)部分組成：

1.圖像采集模塊

在皮帶的上方適當(dāng)位置安裝高清攝像機(jī)，實(shí)時(shí)采集皮帶和托輥的圖像。攝像機(jī)的分辨率和幀率需要滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的要求，確保圖像清晰、無(wú)延遲。

2.圖像處理模塊

利用圖像處理算法，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)、輪廓提取等步驟。預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)將作為輸入，進(jìn)行進(jìn)一步分析和處理。

3.特征提取模塊

通過(guò)特征提取算法，識(shí)別和提取皮帶邊緣、托輥外沿等關(guān)鍵特征點(diǎn)。特征提取的準(zhǔn)確性直接影響跑偏檢測(cè)的效果，因此需要選用高效、魯棒的特征提取算法。

4.判斷模塊

基于提取的特征數(shù)據(jù)，利用距離判斷法、角度判斷法、形狀變形判斷法、邊緣偏移判斷法等方法，對(duì)皮帶是否跑偏進(jìn)行綜合判斷。判斷模塊需要考慮多種因素，確保檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

5.報(bào)警模塊

當(dāng)判斷模塊檢測(cè)到皮帶跑偏并達(dá)到預(yù)設(shè)的警戒值時(shí)，報(bào)警模塊會(huì)立即發(fā)出警報(bào)。報(bào)警方式可以通過(guò)聲音警報(bào)、短信通知、監(jiān)控平臺(tái)彈窗等多種形式，確保相關(guān)人員及時(shí)響應(yīng)。

6.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析模塊

將檢測(cè)結(jié)果、報(bào)警記錄、圖像數(shù)據(jù)等信息存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，供后續(xù)分析和審查。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，優(yōu)化皮帶輸送系統(tǒng)的運(yùn)行管理。

四、應(yīng)用案例分析

以某礦山企業(yè)為例，該企業(yè)在皮帶輸送系統(tǒng)中安裝了皮帶跑偏檢測(cè)系統(tǒng)。具體實(shí)施效果如下：

1.系統(tǒng)安裝與調(diào)試

在皮帶輸送機(jī)的上方適當(dāng)位置安裝高清攝像機(jī)，確保攝像機(jī)覆蓋所有關(guān)鍵區(qū)域，并連接到中央控制系統(tǒng)。攝像機(jī)通過(guò)光纖網(wǎng)絡(luò)傳輸視頻數(shù)據(jù)，保證實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。

2.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警

系統(tǒng)通過(guò)中央控制平臺(tái)對(duì)皮帶輸送機(jī)的實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分析和處理。當(dāng)檢測(cè)到皮帶跑偏時(shí)，系統(tǒng)立即發(fā)出預(yù)警，并通過(guò)聲音警報(bào)、短信通知、監(jiān)控平臺(tái)彈窗等方式提醒相關(guān)人員。

3.報(bào)警與響應(yīng)

當(dāng)皮帶跑偏報(bào)警觸發(fā)后，現(xiàn)場(chǎng)操作人員和管理人員會(huì)根據(jù)預(yù)警信息迅速采取措施，調(diào)整皮帶位置或停機(jī)檢查，防止跑偏進(jìn)一步惡化或引發(fā)設(shè)備損壞和安全事故。

4.數(shù)據(jù)記錄與分析

系統(tǒng)自動(dòng)記錄所有的報(bào)警事件和相關(guān)圖像數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在云端數(shù)據(jù)庫(kù)中。管理人員可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)潛在的安全隱患，優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行管理。

5.效果評(píng)估

通過(guò)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，該礦山企業(yè)的皮帶跑偏事件明顯減少，設(shè)備故障率和維護(hù)成本也有所降低。同時(shí)，系統(tǒng)的報(bào)警記錄和數(shù)據(jù)分析為管理決策提供了重要參考，提升了整體安全管理水平。

五、技術(shù)特點(diǎn)分析

皮帶跑偏檢測(cè)系統(tǒng)具有以下技術(shù)特點(diǎn)：

1.高精度檢測(cè)

利用高清攝像機(jī)和先進(jìn)的圖像處理算法，系統(tǒng)能夠高精度地識(shí)別皮帶邊緣和托輥外沿的距離變化，確保跑偏檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

2.實(shí)時(shí)性強(qiáng)

系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)采集和處理圖像數(shù)據(jù)，確保在皮帶跑偏發(fā)生時(shí)立即發(fā)出預(yù)警，為操作人員爭(zhēng)取寶貴的響應(yīng)時(shí)間，防止事故發(fā)生。

3.多種判斷方法

系統(tǒng)綜合運(yùn)用距離判斷法、角度判斷法、形狀變形判斷法、邊緣偏移判斷法等多種判斷方法，提高檢測(cè)的魯棒性和可靠性，適應(yīng)不同的運(yùn)行環(huán)境和工況。

4.自動(dòng)化程度高

系統(tǒng)能夠自動(dòng)完成圖像采集、處理、特征提取、跑偏判斷和報(bào)警等全過(guò)程，無(wú)需人工干預(yù)，大大減輕了安全管理的負(fù)擔(dān)，提高了工作效率。

5.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理

系統(tǒng)記錄和存儲(chǔ)了大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具，管理者可以發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)潛在的安全隱患，制定科學(xué)的管理決策，提升系統(tǒng)的運(yùn)行管理水平。

中偉視界礦山版分析服務(wù)器、AI盒子、IPC包含的算法有：皮帶跑偏、皮帶?異物、皮帶撕裂、皮帶劃痕、皮帶運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別（啟停狀態(tài)）、運(yùn)輸帶有無(wú)煤識(shí)別、煤流量檢測(cè)、運(yùn)輸帶坐人檢測(cè)、行車不行人、罐籠超員、靜止超時(shí)、搖臺(tái)是否到位、入侵檢測(cè)、下料口堵料、運(yùn)輸帶空載識(shí)別、井下堆料、提升井堆煤檢測(cè)、提升井殘留檢測(cè)、瓦斯傳感器識(shí)別、猴車長(zhǎng)物件檢測(cè)、佩戴自救器檢測(cè)、風(fēng)門監(jiān)測(cè)、運(yùn)料車通行識(shí)別、工作面刮板機(jī)監(jiān)測(cè)、掘進(jìn)面敲幫問(wèn)頂監(jiān)控、護(hù)幫板支護(hù)監(jiān)測(cè)、人員巡檢、入侵檢測(cè)、區(qū)域超員預(yù)警、未戴安全帽檢測(cè)、未穿工作服識(shí)別、火焰檢測(cè)、離崗睡崗識(shí)別、倒地檢測(cè)、攝像機(jī)遮擋識(shí)別、攝像機(jī)挪動(dòng)識(shí)別等等算法。

審核編輯 黃宇