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。

非煤矿山算法智慧矿山建设皮带跑偏识别算法如何在智慧矿山生产作业中判断与实现?_图像处理

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。

非煤矿山算法智慧矿山建设皮带跑偏识别算法如何在智慧矿山生产作业中判断与实现?_数据_02

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。

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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。

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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。