一、皮帶異物檢測(cè)的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景

皮帶異物檢測(cè)技術(shù)是工業(yè)生產(chǎn)與物流運(yùn)輸中重要的質(zhì)量控制和安全保障環(huán)節(jié)，主要應(yīng)用于以下行業(yè)：

1. 礦業(yè)開采與加工

煤礦、金屬礦、非金屬礦開采中，皮帶輸送系統(tǒng)易混入雷管、金屬碎片、石塊、木塊等異物。

礦石破碎、篩分過程中可能摻雜設(shè)備零件（如螺栓、焊渣）或包裝材料（如編織袋、塑料膜）。

2. 糧食與農(nóng)產(chǎn)品加工

谷物、油料作物運(yùn)輸中易混入植物殘?bào)w、種子、動(dòng)物尸體、塑料碎片等檢疫類夾雜物。

食品加工廠需檢測(cè)包裝材料（如金屬罐、橡膠手套）及生產(chǎn)廢棄物。

3. 化工與制造業(yè)

原料輸送帶需排除易燃易爆物（如殘留雷管）、腐蝕性物質(zhì)。

生產(chǎn)線上需監(jiān)控金屬零件脫落（如螺絲、焊條）或異物污染。

4. 物流與倉儲(chǔ)

港口、鐵路貨運(yùn)中集裝箱裝卸可能混入石塊、纖維繩、紙箱碎片等。

自動(dòng)化立體倉庫需防止異物卡堵輸送設(shè)備。

5. 垃圾處理與回收

垃圾分揀皮帶需識(shí)別危險(xiǎn)廢物（如電池、化學(xué)品容器）和可回收物中的異物。

在這些行業(yè)中，又怎么根據(jù)危害程度對(duì)皮帶異物及夾雜物進(jìn)行等級(jí)分類，進(jìn)行分級(jí)報(bào)警呢？

二、皮帶異物的分類與典型種類

在開采、生產(chǎn)、加工、裝卸、堆放、運(yùn)輸?shù)冗^程中混入的某一礦產(chǎn)品的非原礦物質(zhì)(含其他礦產(chǎn)品),根據(jù)其影響安全、衛(wèi)生、健康、環(huán)保的程度,可分為A、B、C三類：

下面根據(jù)類別、定義與危害、典型異物示例進(jìn)行詳細(xì)介紹：

A類（危險(xiǎn)性夾雜物）：威脅安全、環(huán)保的易燃易爆、毒性物質(zhì)。如：未引爆雷管、引線、腐蝕性化學(xué)品、放射性碎片、電池、廢棄醫(yī)療用品等等

B類（檢疫類夾雜物）：可能傳播疫病的動(dòng)植物源性物質(zhì)。如：木塊、植物種子、動(dòng)物尸體、土壤、昆蟲卵、霉變有機(jī)物等等

C類（一般夾雜物）：非危險(xiǎn)但影響產(chǎn)品質(zhì)量的雜物。如：金屬碎片（鐵絲、螺栓）、塑料包裝、橡膠制品、石塊、纖維繩、紙板等等

既然皮帶異物及夾雜物種類有這么多，又有哪些AI識(shí)別技術(shù)來識(shí)別這些異物呢?

三、AI算法在異物檢測(cè)中的核心技術(shù)

傳統(tǒng)檢測(cè)依賴人工或簡(jiǎn)單傳感器，檢測(cè)種類非常有限，而且耗資巨大，識(shí)別還不精準(zhǔn)，而AI技術(shù)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)高精度識(shí)別，安裝部署可以利舊原來監(jiān)控，投入不大，效果佳，下面先看核心技術(shù)點(diǎn)：

1. 基于形態(tài)與顏色的基礎(chǔ)識(shí)別

(1)形態(tài)分析：通過邊緣檢測(cè)（Canny算法）、輪廓匹配識(shí)別異形物體（如雷管的圓柱體特征）。

(2)顏色空間分割：在HSV/YUV空間分離異物與背景（如綠色植物殘?bào)w與黑色煤塊）。

2. 多維度特征增強(qiáng)識(shí)別

(1) 紋理與材質(zhì)分析**

灰度共生矩陣（GLCM）：量化異物表面粗糙度（如金屬與塑料的反光差異）。

頻域小波變換：區(qū)分纖維編織袋與礦石的紋理特征。

(2) 光譜與熱成像技術(shù)

近紅外（NIR）光譜：檢測(cè)有機(jī)物（B類）的化學(xué)鍵特征（如纖維素吸收峰）。

熱成像：識(shí)別發(fā)熱異物（如未完全燃燒的引線）。

(3) 動(dòng)態(tài)行為分析

運(yùn)動(dòng)軌跡建模：通過光流法檢測(cè)異物在皮帶上的異常位移（如卡滯石塊）。

振動(dòng)信號(hào)分析：結(jié)合加速度傳感器數(shù)據(jù)識(shí)別金屬碰撞的高頻震動(dòng)。

（4) 多傳感器融合

電磁感應(yīng)+視覺：金屬探測(cè)器定位后由攝像頭二次確認(rèn)。

X射線透射成像：識(shí)別密度異常物體（如雷管內(nèi)部結(jié)構(gòu)）。

(5) 聲學(xué)特征識(shí)別

麥克風(fēng)陣列采集皮帶運(yùn)行聲音，通過MFCC特征提取檢測(cè)異物摩擦異響。

3. 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方案

目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)：YOLOv8+注意力機(jī)制（CBAM模塊）提升小目標(biāo)（如雷管）檢出率。

多任務(wù)學(xué)習(xí)：聯(lián)合訓(xùn)練分類（A/B/C類）與分割（異物輪廓）任務(wù)。

少樣本學(xué)習(xí)：基于Siamese網(wǎng)絡(luò)解決稀有異物（如特殊化學(xué)品容器）樣本不足問題。

前面講了能識(shí)別的異物和夾雜物的分類和可以實(shí)現(xiàn)的AI算法技術(shù)點(diǎn)，下面講解一下實(shí)現(xiàn)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)。

四、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)采集層

工業(yè)相機(jī)（2000萬像素，120fps）+ 多光譜傳感器 + X光機(jī)。

聲振傳感器（采樣率≥50kHz）與金屬探測(cè)儀聯(lián)動(dòng)。

2. 數(shù)據(jù)處理層

FPGA實(shí)時(shí)預(yù)處理（降噪、圖像增強(qiáng)）。

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)運(yùn)行輕量化模型（TensorRT加速）。

3. AI識(shí)別層

分級(jí)檢測(cè)：一級(jí)粗篩（ResNet50）→ 二級(jí)精分類（Vision Transformer）。

動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整：根據(jù)皮帶速度自適應(yīng)敏感度。

4. 反饋控制層

氣動(dòng)噴閥剔除A類危險(xiǎn)物，機(jī)械臂分揀B/C類。

MES系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)記錄異物來源（如某批次原料問題）。

最后來看一下典型應(yīng)用案例：

五、典型應(yīng)用案例

1. 煤礦輸送帶雷管檢測(cè)

采用X射線+YOLOv5檢測(cè)雷管金屬外殼，準(zhǔn)確率99.2%，誤報(bào)率<0.1%。

熱成像輔助識(shí)別未燃燒引線的局部高溫點(diǎn)。

2. 糧食加工廠檢疫物篩查

高光譜成像（900-1700nm）區(qū)分霉變種子與正常谷物。

聲學(xué)檢測(cè)定位動(dòng)物尸體（低頻共振特征）。

3. 鋰電池生產(chǎn)線金屬管控

電磁傳感器+3D視覺定位微米級(jí)金屬屑，防止電池短路。

審核編輯 黃宇