在现代化工业生产中，皮带输送机作为物料传输的关键设备，其稳定运行对于生产效率和作业安全具有举足轻重的意义。特别是在矿山中，皮带输送机更是扮演着不可或缺的角色。然而，皮带跑偏这一常见故障却时常困扰着设备管理者和操作人员，它不仅会导致物料撒落、设备损坏，还可能引发严重的安全事故。
为了有效应对这一挑战，现代技术依托先进的算法模型和判断方法，实现了对皮带跑偏的实时监测与预警。本文将深入探讨几种主流的皮带跑偏识别算法模型及其判断方法，以期为相关行业提供有益的参考和借鉴。
一、皮带跑偏判断方法
1、距离判断法
根据画面实时监测皮带边缘与托辊外沿的参考距离，检测相邻三架托辊与皮带的距离。当皮带与托辊的距离发生变化并达到预设的跑偏警戒值时，系统判断皮带发生跑偏。
2、角度判断法
通过安装角度传感器或利用图像分析技术，测量皮带与托辊之间的角度变化。当角度超过预设的警戒值并持续一定时间时，系统发出跑偏警报。
3、形状变形判断法
利用图像处理技术，监测皮带形状的变形情况。当皮带形状发生异常变形，达到预设的警戒值时，系统判断为皮带跑偏，并发出报警。
4、边缘偏移判断法
通过边缘检测技术，测量皮带边缘的位置变化。当皮带边缘偏移超过预设的警戒值并持续一定时间时，系统发出跑偏警报。
二、皮带跑偏识别的实现
1、图像采集模块
在皮带的上方适当位置安装高清摄像机，实时采集皮带和托辊的图像。摄像机的分辨率和帧率需要满足实时监测的要求，确保图像清晰、无延迟。
2、图像处理模块
利用图像处理算法，对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强、边缘检测、轮廓提取等步骤。预处理后的图像数据将作为输入，进行进一步分析和处理。
3、特征提取模块
通过特征提取算法，识别和提取皮带边缘、托辊外沿等关键特征点。特征提取的准确性直接影响跑偏检测的效果，因此需要选用高效的特征提取算法。
4、判断模块
基于提取的特征数据，利用距离判断法、角度判断法、形状变形判断法、边缘偏移判断法等方法，对皮带是否跑偏进行综合判断。判断模块需要考虑多种因素，确保检测结果的准确性和可靠性。
5、报警模块
当判断模块检测到皮带跑偏并达到预设的警戒值时，报警模块会立即发出警报。报警方式可以通过声音警报、短信通知、监控平台弹窗等多种形式，确保相关人员及时响应。
三、矿山智能视频分析技术
智慧矿山一体机是一款专为矿山场景设计的智能化设备，以防范化解重大安全风险为主线，充分发挥边缘侧视频智能识别技术优势。它提供安全监管、设备监测、灾害预警等智能化能力，完全符合矿山场景视频智能化建设技术指导书要求及验收标准。
1、智慧矿山一体机采用国产最新高算力NPU智能芯片，具备服务器级别的算力性能，扩展性强，最高可达768T；
2、它集成了高精度AI智能算法与视频智能化综合管理平台，能智能识别和精准研判出矿山人员不安全行为、设备不安全状态、环境不安全因素；
3、它还具备数据融合分析、风险预判管控、分级预警报警、设备联动控制、智能辅助决策等功能，满足矿山生产安全保障及监管需求，进一步提升矿山智能化安全生产水平。
综上所述，皮带跑偏识别算法的有效监测和预警，不仅能够减少物料损失和设备损坏，还能预防可能的安全事故，保障作业人员的安全。而皮带跑偏识别智慧矿山一体机的引入，更是将这些技术集成于一个专为矿山环境设计的智能化设备中，不仅提升了监测的准确性和响应速度，还增强了系统的扩展性和兼容性。
未来的皮带跑偏识别算法将更加智能化、自动化，能够适应更加复杂的工业环境和需求。这些技术的应用和发展，将进一步推动工业自动化和智能化的进程，为矿山的安全生产提供更加坚实的保障。
