由于傳統(tǒng)的皮帶監(jiān)控方式往往依賴(lài)于人工巡檢，不僅效率低下，還難以做到實(shí)時(shí)監(jiān)控，并且對(duì)巡檢人員有一定的安全隱患。我們提出了通過(guò)AI智能分析攝像頭和多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控皮帶運(yùn)行狀態(tài)，并已成為提升生產(chǎn)效率和安全性的重要手段。下面詳細(xì)介紹AI智能分析攝像頭和多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)原理、應(yīng)用效果以及未來(lái)發(fā)展前景。

一、皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)監(jiān)控的重要性

皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景包含煤炭、礦山、港口、工廠、發(fā)電廠等各個(gè)領(lǐng)域，用于物料的連續(xù)輸送。其運(yùn)行狀態(tài)的好壞直接關(guān)系到生產(chǎn)效率的高低、設(shè)備壽命的長(zhǎng)短以及工作場(chǎng)所的安全性。皮帶跑偏、撕裂、打滑等故障不僅會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)中斷，還可能引發(fā)嚴(yán)重安全事故。因此，實(shí)時(shí)監(jiān)控皮帶運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在故障，對(duì)于提高生產(chǎn)效率和保障安全具有重要意義。

二、AI智能分析攝像頭與多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)簡(jiǎn)介

AI智能分析攝像頭與多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)是近年來(lái)隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展而興起的一種新型智能化監(jiān)控系統(tǒng)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)監(jiān)管依賴(lài)于人員發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，變被動(dòng)監(jiān)控于主動(dòng)監(jiān)控。AI智能分析攝像頭通過(guò)內(nèi)置的圖像識(shí)別算法，能夠24小時(shí)實(shí)時(shí)捕捉并分析監(jiān)控場(chǎng)景中的圖像信息，根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型，第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)監(jiān)控圖像中預(yù)設(shè)的異常情況并上報(bào)多模態(tài)平臺(tái)，如有需要第一時(shí)間聯(lián)動(dòng)PLC系統(tǒng)，對(duì)皮帶進(jìn)行停機(jī)或減速等預(yù)防措施；多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)則負(fù)責(zé)將攝像頭捕捉到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，根據(jù)預(yù)設(shè)的預(yù)警規(guī)則，分報(bào)警等級(jí)向不同管理人員發(fā)送預(yù)警信息，包括視頻彈窗、語(yǔ)音提示、發(fā)送短信、撥打電話(huà)、聲光報(bào)警、APP推送等聯(lián)動(dòng)方式。

2.1 AI智能分析攝像頭技術(shù)特點(diǎn)

高清成像：采用高分辨率傳感器，能夠捕捉到清晰的圖像信息，便于后續(xù)分析。

智能識(shí)別：內(nèi)置圖像識(shí)別算法，能夠自動(dòng)識(shí)別皮帶跑偏、撕裂、打滑等故障特征，并根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)素材不斷優(yōu)化學(xué)習(xí)，形成更高準(zhǔn)確率的識(shí)別算法。

遠(yuǎn)程監(jiān)控：支持網(wǎng)絡(luò)連接，管理人員可以通過(guò)手機(jī)、電腦等終端設(shè)備遠(yuǎn)程查看監(jiān)控畫(huà)面。

2.2 多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)功能介紹

數(shù)據(jù)分析：對(duì)攝像頭捕捉到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，提取關(guān)鍵信息。

預(yù)警設(shè)置：根據(jù)生產(chǎn)需求，預(yù)設(shè)預(yù)警規(guī)則，如檢測(cè)區(qū)域、持續(xù)時(shí)間、檢測(cè)對(duì)象大小、皮帶跑偏距離、撕裂面積等。

報(bào)警推送：當(dāng)檢測(cè)到故障時(shí)，及時(shí)向管理人員發(fā)送報(bào)警信息，包括語(yǔ)音提示、發(fā)送短信、撥打電話(huà)、聲光報(bào)警、APP推送等。

歷史記錄：保存報(bào)警短視頻、報(bào)警圖片、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和報(bào)警記錄，便于后續(xù)分析趨勢(shì)和追溯報(bào)警前因后果。

三、AI智能分析攝像頭與多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)在皮帶監(jiān)控中的應(yīng)用

AI智能分析攝像頭與多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)在皮帶監(jiān)控中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

3.1 皮帶跑偏監(jiān)控

皮帶跑偏是皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)中最常見(jiàn)的故障之一。AI智能分析攝像頭通過(guò)捕捉皮帶邊緣與機(jī)架之間的位置關(guān)系，也可以判斷皮帶托輥顯露出來(lái)的大小，實(shí)時(shí)判斷皮帶是否跑偏，并可設(shè)置跑偏等級(jí)。當(dāng)跑偏距離超過(guò)預(yù)設(shè)值時(shí)，多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)會(huì)自動(dòng)發(fā)送報(bào)警信息，提醒管理人員及時(shí)采取措施進(jìn)行調(diào)整。

3.2 皮帶撕裂監(jiān)控

皮帶撕裂是皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)中較為嚴(yán)重的故障，一旦發(fā)生，往往會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)中斷和物料損失。AI智能分析攝像頭通過(guò)識(shí)別皮帶表面的裂紋、破損等特征，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的撕裂風(fēng)險(xiǎn)。皮帶撕裂可以配合激光攝像機(jī)+AI算法能夠精準(zhǔn)識(shí)別皮帶微小缺陷，當(dāng)撕裂面積達(dá)到預(yù)設(shè)值時(shí)，多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)會(huì)立即發(fā)送報(bào)警信息，避免故障進(jìn)一步惡化。

3.3 皮帶打滑監(jiān)控

皮帶打滑會(huì)影響皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)的正常運(yùn)行，降低生產(chǎn)效率。AI智能分析攝像頭通過(guò)捕捉皮帶運(yùn)行速度的變化及皮帶溫度的異常，可以判斷皮帶是否打滑。當(dāng)打滑時(shí)間超過(guò)預(yù)設(shè)值時(shí)，多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)會(huì)發(fā)送報(bào)警信息，提醒管理人員檢查皮帶張緊度和驅(qū)動(dòng)裝置。

3.4 物料堆積與堵塞監(jiān)控

在皮帶運(yùn)輸過(guò)程中，物料堆積和堵塞也是常見(jiàn)的故障。AI智能分析攝像頭通過(guò)捕捉皮帶上的物料分布情況，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)物料堆積和堵塞現(xiàn)象，通過(guò)深度學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化，AI智能分析攝像機(jī)能夠識(shí)別物料形狀及面積大小。當(dāng)堆積或堵塞程度達(dá)到預(yù)設(shè)值時(shí)，多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)會(huì)發(fā)送報(bào)警信息，提醒管理人員清理堵塞物或調(diào)整物料流量。

四、應(yīng)用效果與案例分析

AI智能分析攝像頭與多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)在皮帶監(jiān)控中的應(yīng)用取得了顯著的效果。以下是一些典型案例分析：

4.1 煤炭行業(yè)應(yīng)用案例

某大型煤礦采用AI智能分析攝像頭與多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)對(duì)皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過(guò)一段時(shí)間的運(yùn)行，系統(tǒng)成功預(yù)警了多次皮帶跑偏和撕裂故障，避免了生產(chǎn)中斷和物料損失。同時(shí)，系統(tǒng)還幫助管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理了物料堆積和堵塞問(wèn)題，提高了生產(chǎn)效率。

4.2 港口行業(yè)應(yīng)用案例

某港口碼頭采用AI智能分析攝像頭與多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)對(duì)皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控。系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別皮帶打滑和撕裂故障，并向管理人員發(fā)送報(bào)警信息。通過(guò)及時(shí)處理故障，港口避免了因設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)延誤和貨物損失。

4.3 工廠生產(chǎn)線(xiàn)應(yīng)用案例

某工廠生產(chǎn)線(xiàn)采用AI智能分析攝像頭與多模態(tài)預(yù)警平臺(tái)對(duì)皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控。系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控皮帶運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理皮帶跑偏和物料堆積問(wèn)題。同時(shí)，系統(tǒng)還提供了豐富的歷史數(shù)據(jù)和分析報(bào)告，幫助管理人員優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率。

五、智能監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，智能監(jiān)控技術(shù)在皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用前景廣闊。然而，也面臨著一些挑戰(zhàn)和問(wèn)題需要解決。

5.1 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用：通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行更高級(jí)別的分析和處理，提高故障識(shí)別的準(zhǔn)確性。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合：將AI智能分析攝像頭與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享，提高監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平。

大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)故障發(fā)生的規(guī)律和趨勢(shì)，為預(yù)防性維護(hù)提供決策支持。

5.2 面臨的挑戰(zhàn)與問(wèn)題

技術(shù)成熟度與穩(wěn)定性：目前智能監(jiān)控技術(shù)尚處于發(fā)展階段，技術(shù)成熟度和穩(wěn)定性有待提高。

數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：智能監(jiān)控系統(tǒng)涉及大量敏感數(shù)據(jù)，如何確保數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)成為亟待解決的問(wèn)題。

標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化：智能監(jiān)控技術(shù)在不同行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景中的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化程度較低，需要制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。

六、提高生產(chǎn)效率和安全性的建議

為了進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率和安全性，結(jié)合智能監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用，提出以下建議：

6.1 加強(qiáng)設(shè)備維護(hù)與保養(yǎng)

定期對(duì)皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)和保養(yǎng)，檢查皮帶張緊度、驅(qū)動(dòng)裝置、滾筒等部件的磨損情況，及時(shí)更換損壞部件，確保設(shè)備正常運(yùn)行。

6.2 完善應(yīng)急預(yù)案

制定完善的應(yīng)急預(yù)案，明確故障處理流程和責(zé)任人，確保在故障發(fā)生時(shí)能夠迅速響應(yīng)并處理。同時(shí)，定期組織應(yīng)急演練，提高管理人員的應(yīng)急處置能力。

6.3 加強(qiáng)人員培訓(xùn)與管理

加強(qiáng)對(duì)操作人員的培訓(xùn)和管理，提高其對(duì)智能監(jiān)控系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)和使用能力。同時(shí)，建立激勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)操作人員積極參與設(shè)備監(jiān)控和維護(hù)工作。

6..4 推廣智能監(jiān)控技術(shù)

積極推廣智能監(jiān)控技術(shù)在皮帶運(yùn)輸系統(tǒng)中的應(yīng)用，提高生產(chǎn)效率和安全性。同時(shí)，加強(qiáng)與科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)的合作與交流，推動(dòng)智能監(jiān)控技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展。

人工智能AI是安全生產(chǎn)智能化的趨勢(shì)，怎樣結(jié)合AI智能分析算法為生產(chǎn)提高效率，減少安全事故的發(fā)生，已經(jīng)成為各個(gè)行業(yè)的潮流。那么在應(yīng)用皮帶運(yùn)送物料的行業(yè)中，還有哪些AI智能分析算法可以安生生產(chǎn)降本增效的呢？歡迎大家一起交流討論。

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(chē)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(chē)長(zhǎng)物件檢測(cè)、佩戴自救器檢測(cè)、風(fēng)門(mén)監(jiān)測(cè)、運(yùn)料車(chē)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