中伟视界：大幅降低非计划停机,双模式AI视觉的皮带堵料预警方案

——基于双模式AI视觉与多模态预警平台的综合施策

智慧皮带堵料解决方案

1. 项目背景与核心痛点

在矿山、水泥、冶金及电力等行业，皮带输送机是物料输送的命脉。其转运下料口作为最易发生故障的瓶颈点，堵料问题频发，导致生产中断、设备损坏，甚至引发安全事故。

传统检测方式的局限：

人工巡检：响应滞后、人力成本高、夜间及恶劣环境下效率低下。

机械挡板/行程开关：与物料直接接触，易损坏、误动作率高、检测精度低。

普通视频监控：被动监视，依赖人员时刻关注，无法实现主动预警。

为彻底解决以上痛点，我们推出集成了两种AI视觉检测模式的智慧堵料解决方案，旨在实现对堵料风险的早感知、早预警、早处置，构建主动型安全保障体系。

2. 解决方案总览：双模式AI视觉检测

本方案的核心是提供两种基于AI视觉的检测路径，以适应不同的现场工况，确保在任何环境下都能找到最优解。

方案核心：

模式一：下料口直视AI检测系统

原理：在下料口内部或正前方安装高清防尘工业摄像机，通过深度学习图像识别算法直接监控物料下落状态。

特点：直观精准、可视化管理，能够直接“看到”堵塞的发生。

模式二：皮带流量AI差异检测系统

原理：在封闭式下料口的上游（供料皮带）和下游（接料皮带） 各安装一台AI摄像机，通过算法实时计算并比较两条皮带的相对物料流量。

特点：非接触、抗干扰，适用于无法直接观察下料口的恶劣封闭环境。

两种模式对比与选型指南：

两种模式对比与选型指南

3. 方案一：下料口直视AI检测系统（针对开放式环境）

3.1 系统构成

感知层：耐高温、防尘防水工业相机，工业级LED补光灯，自动清洁阀。

分析层：嵌入式AI分析盒，内置优化的下料口堵塞识别算法。

执行层：声光报警器，同时将信号接入集控系统。

3.2 核心算法与技术

算法基于改进的YOLO目标检测框架，并针对工业场景进行了专项优化：

多特征融合识别：不仅识别静态的物料堆积，更通过分析物料流的下落轨迹、速度来判断是否发生缓慢性堵塞。

动态抗干扰机制：集成数字降噪、动态曝光调整算法，有效抑制粉尘、水汽、光照突变带来的影响。

自适应学习能力：系统能够持续学习不同物料、不同季节的运行画面，不断提升识别精度。

3.3 实施部署要点

安装位置：选择能完整覆盖下料口物料通过区域的最佳视角，通常位于下料口斜上方。

环境保障：为确保成像质量，必须配备强光补光灯和自动吹扫系统，防止镜面积尘。

4. 方案二：皮带流量AI差异检测系统（针对封闭/恶劣环境）

4.1 系统构成

感知层：分别在供料皮带和接料皮带的合适位置安装两台AI视觉采集单元。

分析层：中央分析服务器（或边缘计算网关），运行视觉流量分析算法。

执行层：输出差异报警信号至预警平台。

4.2 核心算法与技术

此方案的技术关键在于视觉流量计算，而非简单的物体识别。

物料分割：使用语义分割模型（如U-Net）精准识别图像中的“物料”区域，排除皮带和背景干扰。

流量特征提取：同步计算以下关键参数：

装载率：物料在皮带上的覆盖面积。

堆积高度：通过阴影分析或立体视觉技术估算物料的相对体积。

带速：通过跟踪物料特征点计算皮带的实际运行速度。

综合流量计算：将上述特征融合，生成一个综合的相对流量指数（RFI）。

堵料判断：持续比较上游RFI₁与下游RFI₂。当 (RFI₁ - RFI₂) / RFI₁ > 设定阈值 并持续一定时间，即判定为堵料。

4.3 实施部署要点

对称安装：两台相机的安装高度、角度和光照条件应尽量一致，以保证流量计算的基准公平。

模型校准：系统需在正常工况下进行初始校准，学习正常流量波动的范围，设定合理的报警阈值。

5. 与“矿山多模态预警平台”的深度融合

本方案不仅是独立的检测系统，更是矿山多模态预警平台的一个重要感知单元。

5.1 数据融合与集中管理

统一接入：两种检测模式的数据（实时视频、报警信号、流量曲线）通过标准协议（如MQTT/OPC UA）统一接入预警平台。

态势综合感知：平台可将堵料报警与电机电流、设备振动、激光雷达点云等多模态数据关联分析，交叉验证，极大降低误报。

5.2 智能预警与闭环处置

分级预警：平台根据风险等级启动“蓝-黄-橙-红” 四级预警。

处置闭环：报警产生后，平台自动生成工单并推送至巡检人员移动端，处理完毕后需反馈结果并拍照确认，形成 “报警->处置->反馈->销警” 的管理闭环。

5.3 三维可视化与决策支持

数字孪生：在平台的三维可视化场景中，精准定位报警皮带机及下料口，并以高亮色彩显示报警等级。

数据分析：平台提供多维报表，分析堵料发生规律（如高发时段、常见诱因），为优化上料工艺、制定预防性维护计划提供数据支撑。

6. 实施预期与效益分析

实施预期与效益分析

7. 结论

本《智慧皮带堵料解决方案》为您提供了两条清晰、可靠且经过验证的技术路径：

当您的下料口环境开放、可视条件良好时，模式一（下料口直视AI检测） 是直接高效的选择。

当您的下料口环境封闭、粉尘弥漫、光学条件恶劣时，模式二（皮带流量AI差异检测） 则展现出其强大的适应性和可靠性。

两种模式均可无缝集成至矿山多模态预警平台，构成企业智能运维与安全管理体系的关键一环。我们建议可根据现场不同皮带机的实际工况，混合选用两种模式，以实现最佳的成本效益与防护效果。

行业化AI算法解决方案

矿山版分析服务器、AI盒子、IPC包含的算法有：皮带跑偏、皮带异物、皮带撕裂、皮带划痕、皮带运行状态识别（启停状态）、运输带有无煤识别、煤流量检测、运输带坐人检测、行车不行人、罐笼超员、静止超时、摇台是否到位、入侵检测、下料口堵料、运输带空载识别、井下堆料、提升井堆煤检测、提升井残留检测、瓦斯传感器识别、猴车长物件检测、佩戴自救器检测、风门监测、运料车通行识别、工作面刮板机监测、掘进面敲帮问顶监控、护帮板支护监测、人员巡检、入侵检测、区域超员预警、未戴安全帽检测、未穿工作服识别、火焰检测、离岗睡岗识别、倒地检测、摄像机遮挡识别、摄像机挪动识别等等算法。

我们期待与您携手，共同打造更安全、更高效、更智能的现代化工业现场。