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中偉視界:智能化皮帶異物檢測技術(shù)在礦業(yè)中的創(chuàng)新應(yīng)用

礦山智能化解決方案 ? 來源:礦山智能化解決方案 ? 作者:礦山智能化解決方 ? 2025-05-16 11:51 ? 次閱讀
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一、皮帶異物檢測的行業(yè)應(yīng)用場景

皮帶異物檢測技術(shù)是工業(yè)生產(chǎn)與物流運輸中重要的質(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)。

  1. 糧食與農(nóng)產(chǎn)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(chǎn)廢棄物。

  1. 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。

  1. 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(shè)備。

  1. 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(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)危害程度對皮帶異物及夾雜物進(jìn)行等級分類,進(jìn)行分級報警呢?

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):可能傳播疫病的動植物源性物質(zhì)。如:木塊、植物種子、動物尸體、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識別技術(shù)來識別這些異物呢?

三、AI算法在異物檢測中的核心技術(shù)

傳統(tǒng)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(zhǔn),而AI技術(shù)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)高精度識別,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:

  1. 基于形態(tài)與顏色的基礎(chǔ)識別

(1)形態(tài)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)。

  1. 多維度特征增強(qiáng)識別

(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)

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

熱成像:識別發(fā)熱異物(如未完全燃燒的引線)。

(3) 動態(tài)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(jié)合加速度傳感器數(shù)據(jù)識別金屬碰撞的高頻震動。

(4) 多傳感器融合

電磁感應(yīng)+視覺:金屬探測器定位后由攝像頭二次確認(rèn)。

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

(5) 聲學(xué)特征識別

麥克風(fēng)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。

  1. 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方案

目標(biāo)檢測網(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。

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

四、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

  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)與金屬探測儀聯(lián)動。

  1. 數(shù)據(jù)處理層

FPGA實時預(yù)處理(降噪、圖像增強(qiáng))。

邊緣計算節(jié)點運行輕量化模型(TensorRT加速)。

  1. AI識別層

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

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

  1. 反饋控制層

氣動噴閥剔除A類危險物,機(jī)械臂分揀B/C類。

MES系統(tǒng)聯(lián)動記錄異物來源(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

采用X射線+YOLOv5檢測雷管金屬外殼,準(zhǔn)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。

  1. 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)檢測定位動物尸體(低頻共振特征)。

  1. 鋰電池生產(chǎn)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

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