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煤炭
Coal industry
AI+BI助力煤炭行業智能化，讓生產更高效、讓決策更智慧、讓運行更安全

采煤廠輸煤皮帶裂紋識別預警解決方案

2021-09-27 18:15:37 次
一、項目背景
采煤廠通常選用輸煤皮帶作為遠距離煤炭運輸的關鍵機械設備。在生產傳輸過程中，由于輸煤皮帶長時間運轉、皮帶持續受力、天氣和煤炭質量等因素影響，皮帶故障事故時有發生。例如皮帶撕裂故障、皮帶異物故障、皮帶跑偏故障，一旦發生故障，往往導致整條傳送皮帶撕裂脫落，造成重大經濟損失，影響企業的正常生產經營。
采煤廠輸煤皮帶裂紋識別預警
 
二、解決方案
美林數據利用人工智能算法、圖像識別與邊緣計算技術，采用云邊協同模式構建輸煤皮帶裂紋識別預警解決方案，確保輸煤皮帶工作的安全性、可靠性及穩定性。
采煤廠輸煤皮帶裂紋識別預警

1、搭建“材料表面創傷及裂痕識別解析系統”：通過現場調研總結皮帶裂紋的撕裂規律，綜合研究現場的影響環境。同時結合環境完成整個故障識別的硬件系統搭建，利用光的漫反射和折射原理，實現圖像采集功能與磁場異物檢測功能。
2、搭建云邊協同平臺：實現邊緣端對圖像數據的實時處理與分析，將告警信息傳輸至云端，云端對邊緣端進行管理和監控，并將故障識別模型下發至邊緣端，減少現場視頻數據直接傳輸至云端造成的滯后性和高帶寬。
3、建立圖像處理框架：采用合理的數字化圖像處理技術，對待采集的圖像進行圖像預處理，增強對比度、對裂紋圖像進行優化、去噪的同時保證裂紋輪廓的特征等等。
4、輸煤異物磁場檢測：利用磁場強度檢測物體內部是否夾雜金屬異物，實現磁場參數的圖像成形，完成金屬異物檢測的直觀表達。
5、落煤筒圖像識別檢測：使用灰度拉升、直方圖均衡和空域濾波的增強方法，將處理后的圖像進行分割處理，提取出拍攝圖片中的煤炭面積，判斷是否堵料。
6、皮帶跑偏檢測技術：基于分層式深度學習的皮帶跑偏識別方法，構建基于CNN+LSTM結合殘差結構的深度神經網絡模型，實現精準、快速的皮帶運行狀態解析。
7、建立智能信息管理平臺：實現皮帶報警、聲光報警以及報警圖片上報等功能，實現對輸煤皮帶安全生產的整體管控。

三、方案亮點
1、智能化
結合深度學習、強化學習等行業內尖端技術，結合業務構建智能化模型，識別更精準。
2、自動化
通過智能模型的應用，自動識別皮帶故障問題，及時預警，釋放人力。
3、通用化
通過云邊協同平臺，可實現智能化應用快速部署，即插即用，并支持智能化應用下發、更新等。
4、低延時
邊緣計算的引入，實現了數據即時處理，可完成大量智能化模型部署和數據低延時處理。
 
四、價值成效
輸煤皮帶裂紋識別預警解決方案能夠幫助企業在生產運維管理中真正做到人力釋放、成本降低、價值最大化。某企業具體項目應用成效如下：
1、皮帶裂紋檢測誤差率低于5%。
2、可檢測出1mm大小的金屬物質。
3、落煤筒堵料檢測誤差率低于5%。
4、皮帶跑偏檢測誤差率低于10%。
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