一、皮帶異物檢測的行業應用場景

皮帶異物檢測技術是工業生產與物流運輸中重要的質量控制和安全保障環節，主要應用于以下行業：

1. 礦業開采與加工

煤礦、金屬礦、非金屬礦開采中，皮帶輸送系統易混入雷管、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. 糧食與農產品加工

谷物、油料作物運輸中易混入植物殘體、種子、動物尸體、塑料碎片等檢疫類夾雜物。

食品加工廠需檢測包裝材料（如金屬罐、橡膠手套）及生產廢棄物。

3. 化工與制造業

原料輸送帶需排除易燃易爆物（如殘留雷管）、腐蝕性物質。

生產線上需監控金屬零件脫落（如螺絲、焊條）或異物污染。

4. 物流與倉儲

港口、鐵路貨運中集裝箱裝卸可能混入石塊、纖維繩、紙箱碎片等。

自動化立體倉庫需防止異物卡堵輸送設備。

5. 垃圾處理與回收

垃圾分揀皮帶需識別危險廢物（如電池、化學品容器）和可回收物中的異物。

在這些行業中，又怎么根據危害程度對皮帶異物及夾雜物進行等級分類，進行分級報警呢？

二、皮帶異物的分類與典型種類

在開采、生產、加工、裝卸、堆放、運輸等過程中混入的某一礦產品的非原礦物質(含其他礦產品),根據其影響安全、衛生、健康、環保的程度,可分為A、B、C三類：

下面根據類別、定義與危害、典型異物示例進行詳細介紹：

A類（危險性夾雜物）：威脅安全、環保的易燃易爆、毒性物質。如：未引爆雷管、引線、腐蝕性化學品、放射性碎片、電池、廢棄醫療用品等等

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

C類（一般夾雜物）：非危險但影響產品質量的雜物。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識別技術來識別這些異物呢?

三、AI算法在異物檢測中的核心技術

傳統檢測依賴人工或簡單傳感器，檢測種類非常有限，而且耗資巨大，識別還不精準，而AI技術通過多模態數據融合實現高精度識別，安裝部署可以利舊原來監控，投入不大，效果佳，下面先看核心技術點：

1. 基于形態與顏色的基礎識別

(1)形態分析：通過邊緣檢測（Canny算法）、輪廓匹配識別異形物體（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（如綠色植物殘體與黑色煤塊）。

2. 多維度特征增強識別

(1) 紋理與材質分析**

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：區分纖維編織袋與礦石的紋理特征。

(2) 光譜與熱成像技術

近紅外（NIR）光譜：檢測有機物（B類）的化學鍵特征（如纖維素吸收峰）。

熱成像：識別發熱異物（如未完全燃燒的引線）。

(3) 動態行為分析

運動軌跡建模：通過光流法檢測異物在皮帶上的異常位移（如卡滯石塊）。

振動信號分析：結合加速度傳感器數據識別金屬碰撞的高頻震動。

（4) 多傳感器融合

電磁感應+視覺：金屬探測器定位后由攝像頭二次確認。

X射線透射成像：識別密度異常物體（如雷管內部結構）。

(5) 聲學特征識別

麥克風陣列采集皮帶運行聲音，通過MFCC特征提取檢測異物摩擦異響。

3. 深度學習模型優化方案

目標檢測網絡：YOLOv8+注意力機制（CBAM模塊）提升小目標（如雷管）檢出率。

多任務學習：聯合訓練分類（A/B/C類）與分割（異物輪廓）任務。

少樣本學習：基于Siamese網絡解決稀有異物（如特殊化學品容器）樣本不足問題。

前面講了能識別的異物和夾雜物的分類和可以實現的AI算法技術點，下面講解一下實現的整體架構設計。

四、系統架構設計

1. 數據采集層

工業相機（2000萬像素，120fps）+ 多光譜傳感器 + X光機。

聲振傳感器（采樣率≥50kHz）與金屬探測儀聯動。

2. 數據處理層

FPGA實時預處理（降噪、圖像增強）。

邊緣計算節點運行輕量化模型（TensorRT加速）。

3. AI識別層

分級檢測：一級粗篩（ResNet50）→ 二級精分類（Vision Transformer）。

動態閾值調整：根據皮帶速度自適應敏感度。

4. 反饋控制層

氣動噴閥剔除A類危險物，機械臂分揀B/C類。

MES系統聯動記錄異物來源（如某批次原料問題）。

最后來看一下典型應用案例：

五、典型應用案例

1. 煤礦輸送帶雷管檢測

采用X射線+YOLOv5檢測雷管金屬外殼，準確率99.2%，誤報率<0.1%。

熱成像輔助識別未燃燒引線的局部高溫點。

2. 糧食加工廠檢疫物篩查

高光譜成像（900-1700nm）區分霉變種子與正常谷物。

聲學檢測定位動物尸體（低頻共振特征）。

3. 鋰電池生產線金屬管控

電磁傳感器+3D視覺定位微米級金屬屑，防止電池短路。

審核編輯 黃宇