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煤炭
Coal industry
AI+BI助力煤炭行業(yè)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(xù)受力、天氣和煤炭質量等因素影響，皮帶故障事故時有發(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，往往導致整條傳送皮帶撕裂脫落，造成重大經濟損失，影響企業(yè)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(wěn)定性。
采煤廠輸煤皮帶裂紋識別預警

1、搭建“材料表面創(chuàng)傷及裂痕識別解析系統(tǒng)”：通過現場調研總結皮帶裂紋的撕裂規(guī)律，綜合研究現場的影響環(huán)境。同時結合環(huán)境完成整個故障識別的硬件系統(tǒng)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(jiān)控，并將故障識別模型下發(fā)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(yōu)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(tài)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(yè)內尖端技術，結合業(yè)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(fā)、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(yè)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(yè)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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