项目背景
输煤皮带系统用于将煤炭从储煤场输送至燃煤锅炉，是生产流程中的关键环节。该系统通常包括皮带机、驱动装置、拉紧装置、输煤通廊等多个部分。然而，由于皮带系统通常覆盖面积大、环境复杂，传统的人工巡检方式存在效率低、危险性高等问题。

项目痛点

输煤通廊环境复杂，作业空间狭小，人工巡检不仅效率低下，还存在安全隐患。

传统的巡检方式难以覆盖所有关键区域，导致故障发现不及时。

输煤皮带在长时间运行中容易发生皮带跑偏、断裂、皮带接头磨损故障等问题。

这些问题若不及时发现和解决，将严重影响生产效率和安全性。

技术

方案

为了解决上述痛点，本项目采用圣瞳工业巡检AI推理平台及智能算法视频分析技术，结合前端摄像头，实现对输煤皮带系统的全面、实时、准确监测。

1、皮带跑偏：基于计算机视觉和机器学习技术，通过摄像头或传感器捕获传送皮带系统的图像，然后利用深度学习模型对图像进行分析和识别，检测皮带否存在偏移或异常行为。

2、撒煤识别：通过在皮带运输的关键位置安装高清摄像头，实时采集皮带及其物料的影像数据。通过机器学习算法对这些特征数据进行分类和识别，判断是否存在煤炭洒落的情况。

3、犁煤器堵煤识别：基于深度学习的目标检测，对犁煤器是否堵煤进行实时判断。当检测到堵煤风险时，平台立即发出预警信号。

4、未戴安全帽识别：基于深度学习的目标检测，分类及分割算法，自动识别进入作业区域人员安全帽的佩戴情况，并对违规情况进行报警。

5、翻越皮带：结合计算机视觉、图像处理和机器学习技术，实时分析皮带运输区域的视频数据，准确判断是否存在人员翻越皮带的行为，并及时发出预警信号。

方案价值

AI智能算法视频分析在输煤皮带智能巡检项目中的应用，不仅解决了传统巡检方式存在的效率低、危险性高等问题，还提升了系统的安全性和运行效率。随着技术的不断发展，工业AI智能巡检系统将在输煤行业中发挥更加重要的作用，助力企业实现智能化、无人化的生产目标。人化的生产目标。