采煤廠輸煤皮帶裂紋識(shí)別預(yù)警解決方案
2021-09-27 18:15:37
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一、項(xiàng)目背景
采煤廠通常選用輸煤皮帶作為遠(yuǎn)距離煤炭運(yùn)輸?shù)年P(guān)鍵機(jī)械設(shè)備。在生產(chǎn)傳輸過(guò)程中，由于輸煤皮帶長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)轉(zhuǎn)、皮帶持續(xù)受力、天氣和煤炭質(zhì)量等因素影響，皮帶故障事故時(shí)有發(fā)生。例如皮帶撕裂故障、皮帶異物故障、皮帶跑偏故障，一旦發(fā)生故障，往往導(dǎo)致整條傳送皮帶撕裂脫落，造成重大經(jīng)濟(jì)損失，影響企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。
二、解決方案
美林?jǐn)?shù)據(jù)利用人工智能算法、圖像識(shí)別與邊緣計(jì)算技術(shù)，采用云邊協(xié)同模式構(gòu)建輸煤皮帶裂紋識(shí)別預(yù)警解決方案，確保輸煤皮帶工作的安全性、可靠性及穩(wěn)定性。
2、搭建云邊協(xié)同平臺(tái)：實(shí)現(xiàn)邊緣端對(duì)圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與分析，將告警信息傳輸至云端，云端對(duì)邊緣端進(jìn)行管理和監(jiān)控，并將故障識(shí)別模型下發(fā)至邊緣端，減少現(xiàn)場(chǎng)視頻數(shù)據(jù)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(shù)字化圖像處理技術(shù)，對(duì)待采集的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，增強(qiáng)對(duì)比度、對(duì)裂紋圖像進(jìn)行優(yōu)化、去噪的同時(shí)保證裂紋輪廓的特征等等。
4、輸煤異物磁場(chǎng)檢測(cè)：利用磁場(chǎng)強(qiáng)度檢測(cè)物體內(nèi)部是否夾雜金屬異物，實(shí)現(xiàn)磁場(chǎng)參數(shù)的圖像成形，完成金屬異物檢測(cè)的直觀表達(dá)。
5、落煤筒圖像識(shí)別檢測(cè)：使用灰度拉升、直方圖均衡和空域?yàn)V波的增強(qiáng)方法，將處理后的圖像進(jìn)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(cè)技術(shù)：基于分層式深度學(xué)習(xí)的皮帶跑偏識(shí)別方法，構(gòu)建基于CNN+LSTM結(jié)合殘差結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、快速的皮帶運(yùn)行狀態(tài)解析。
7、建立智能信息管理平臺(tái)：實(shí)現(xiàn)皮帶報(bào)警、聲光報(bào)警以及報(bào)警圖片上報(bào)等功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸煤皮帶安全生產(chǎn)的整體管控。
三、方案亮點(diǎn)
1、智能化
結(jié)合深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等行業(yè)內(nèi)尖端技術(shù)，結(jié)合業(yè)務(wù)構(gòu)建智能化模型，識(shí)別更精準(zhǔn)。
2、自動(dòng)化
通過(guò)智能模型的應(yīng)用，自動(dòng)識(shí)別皮帶故障問(wèn)題，及時(shí)預(yù)警，釋放人力。
3、通用化
通過(guò)云邊協(xié)同平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用快速部署，即插即用，并支持智能化應(yīng)用下發(fā)、更新等。
4、低延時(shí)
邊緣計(jì)算的引入，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)即時(shí)處理，可完成大量智能化模型部署和數(shù)據(jù)低延時(shí)處理。
四、價(jià)值成效
輸煤皮帶裂紋識(shí)別預(yù)警解決方案能夠幫助企業(yè)在生產(chǎn)運(yùn)維管理中真正做到人力釋放、成本降低、價(jià)值最大化。某企業(yè)具體項(xiàng)目應(yīng)用成效如下：
1、皮帶裂紋檢測(cè)誤差率低于5%。
2、可檢測(cè)出1mm大小的金屬物質(zhì)。
3、落煤筒堵料檢測(cè)誤差率低于5%。
4、皮帶跑偏檢測(cè)誤差率低于10%。
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