基于改进YOLOv5的矿用输送带纵向撕裂检测方法

带式输送机输送带纵向撕裂可能引发重大安全事故。针对现有输送带撕裂检测方法精度低、抗干扰能力差的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的纵向撕裂检测系统。该系统通过线性激光和高速相机实时捕获输送机胶带表面图像,使用LoG算法对图像进行预处理,提取图像关键区域、减少数据冗余,并通过多尺度特征融合神经网络进行撕裂检测。在检测算法方面,在神经网络主干网络中引入ConvNeXt特征增强模块,提高模型对细小撕裂纹理的特征提取能力,在Neck部分使用双向特征金字塔网络(BiFPN)融合浅层细节纹理特征,减少下采样过程中深层网络细节信息的丢失。实验结果表明,改进后的算法对输送带纵向撕裂故障的检测精度P和平均精度均值(mAP)分别达到了96.34%、94.36%,优于其他主流的检测方法。

基于机器视觉的矿用输送带纵向撕裂检测研究

在煤矿运输系统中,输送带经常受到煤流中片岩、矸石、锚杆等尖锐的硬杂质冲击,易发生纵向撕裂。输送带一旦发生纵向撕裂,若未及时发现并停机将会导致极大的经济损失,甚至造成人员伤亡。针对目前输送带纵向撕裂视觉检测存在的检测准确率低、智能化程度低等问题,本文研发了一套基于视觉的矿用输送带纵向撕裂检测系统。首先,基于煤矿井下实际工况,设计多线激光发射器和工业摄像仪的布置方案,突出显著化了纵向撕裂特征,并提高了纵向撕裂检测的准确率,通过实验确定了最佳布置方案;其次,提出了分段线性变换与CLAHE结合的图像增强算法,提高了采集图像的质量;再次,利用基于SIFT特征提取的图像拼接算法和帽子函数加权平均融合算法,获得了高质量且完整的输送带下表面线激光图像;从次,提出一种基于改进Otsu阈值分割算法的多线激光中心线提取算法,通过实验对比,证明了该算法提取的中心线能够精准地反映激光线条线性特征;最后,提出了一种基于形态学的矿用输送带纵向撕裂特征提取与检测算法,利用连通域的数目判断输送带是否发生纵向撕裂。为了验证算法的优越性,搭建了矿用输送带纵向撕裂检测实验台,在无尘雾和模拟尘雾的实验室环境下进行了实验对比验证。实验结果表明,在无尘雾环境下,本文提出的方法准确率达到了98.6%;在尘雾环境下,准确率达到了97.9%,证明了该方法的先进性与实用性。

基于一维双重注意力网络的输送带纵向撕裂检测算法

针对传统的基于机器视觉的带式输送机输送带撕裂检测算法需要高算力、高功耗AI模组,本安电源无法满足其用电需求的问题,提出一种基于一维双重注意力网络(DANet-1D)的输送带纵向撕裂检测算法。通过工业相机采集输送带表面线激光形成的图像;设计激光条纹特征滤波器,提取条纹特征;设计基于一维双重注意力网络的撕裂检测算法,将撕裂的二维图像数据降维,在一维空间进行神经网络检测,运行速度更快且支持高分辨率图像;研制本安型输送带撕裂检测装置,并进行验证。结果表明:该算法的准确率P为92.54%,召回率R为91.78%,每帧平均检测时间为12.40 ms。工业性试验成功检测出输送带模拟撕裂,为输送带纵向撕裂提供了一种新的检测方案。

基于多点检测的防止带式输送机皮带纵向撕扯程度扩大的保护装置

秦皇岛港煤五期卸堆线流程共有带式输送机27条,由于长年处于运转状态,其皮带因老化磨损严重,皮带自身扯边、表面漏钢丝等问题时有发生,如果不能进行有效检测,则皮带损坏程度将被扩大,严重时会使整条皮带完全损坏。针对此问题,煤五期自主设计研制了基于多点检测的新型皮带防纵向撕扯程度扩大的保护装置,从根本上解决了在原设计中皮带发生纵向撕扯时保护装置迟报警或不报警,而皮带实际无纵向撕扯,保护装置却误报警的缺陷,为公司安全稳定生产打下了坚实的设备基础。

基于虚幻引擎的输送带远程撕裂监测平台设计

针对输送带纵向撕裂远程监测、运维困难问题,采用虚幻引擎设计了输送带远程撕裂监测平台。基于电磁检测法,提出了基于距离的纵向撕裂检测方法,可有效检测输送带撕裂,以三维形态对输送机进行全面展示。使用蓝图结合插件实现低代码开发,通过像素流送方式可使用标准浏览器对输送带进行远程监测。

带式输送机的输送带破损隐患治理方案

为了有效防治带式输送机的输送带纵向撕裂和横向断带故障,系统分析了其打滑、跑偏等显性故障,输送带内伤、附属设备设施等潜在隐性风险,并综合评估所有直接、间接及随机潜在致险因素。结果表明:绝大多数已知且无法有效消除的危险源,或经评估后能够构成风险源的风险点,均可以加装对应的较为成熟的探测和保护手段,做到提前预判、干预及保护;而针对不可预见的随机危险源,则只能通过较为综合的措施和方法来加以预防、防治,或采用事后补救手段防止其事故的扩大。

带式输送机纵撕断带断丝监测系统研究

为提高煤矿安全生产效率,设计了一种基于红外光谱分析的输送带纵撕断带断丝预警监测系统。该系统通过红外热成像技术反映输送带纵撕断带断丝过程。结果表明,带式输送机纵撕断带断丝过程可以通过特征参数(T)来定量表征该过程红外辐射场的变化,当特征参数值为0.6~1.6时,带式输送机的输送带处于完全贯通状态,可视为输送带断带断丝的前兆。该监测系统可为带式输送机纵撕断带断丝的识别和预测提供新思路。

带式输送机“T”型纵撕保护装置设计

为了防止带式输送机发生纵向撕裂,满足煤矿的多搭接点应用需求并适应斜井和平巷胶带机的2种布置方式,设计了一种新型的带式输送机“T”字型纵撕保护装置。通过分析“L”型纵撕保护的动作原理和实际应用中的缺点,结合斜井布置胶带机安装纵撕保护后频繁误动作的现场实际情况,设计出“T”字型的结构配合使用双点动作传感器,同时满足承接2种落料效果和触发方式,从结构上和动作方式上提高胶带机纵撕保护的可靠性、稳定性、灵敏性,有效降低保护的误动作率,不仅可以提高胶带机开机率也可有效减少带面发生纵向撕裂后造成的损失。该装置在神东煤炭集团石圪台煤矿主斜井胶带机投入使用后,保护效果能够满足设计预期和应用需求。

便携式高精度输送带纵向撕裂视觉检测系统

针对带式输送机纵向撕裂检测便携式高精度需求,设计了一种基于边缘计算的便携式高精度输送带纵向撕裂检测系统。系统包括输送带纵向撕裂图像数据采集终端和中央控制平台2个部分,采集终端为FPGA及外接器件,终端和中央控制平台经由5G网络实现数据云端通信。文中阐述了系统框架和视觉检测方法,并详细展示了硬件选择与检测结果。利用文中改进的算法,降低了数据计算与传输负载,提高了检测效率。实验结果表明:系统对采样点的检测误差率小于2.8%,满足高精度的检测需求。

改进YOLOv4的输送带纵向撕裂检测

输送带纵向撕裂检测是煤矿安全生产的重要问题之一.针对矿用输送带纵向撕裂检测存在因数据量不足、损伤形态多样化、极致宽高比而导致的检测精度不足、存在误检与漏检等问题,本文提出一种改进YOLOv4的输送带纵向撕裂检测算法.首先,通过数据增强的方式扩充现有数据,构建输送带纵向撕裂数据集.其次,在主干网络之中添加可变形卷积,增强模型对多样化损伤形态的特征提取能力.最后,在特征融合阶段,引入跨阶段局部网络(CSPNet)结构,提升模型对极致宽高比的纵向撕裂检测性能,进一步降低模型的漏检与误检.实验结果表明,输送带纵向撕裂检测准确率达到92.5%, F1分数达到93.1%,基本满足输送带纵向撕裂检测要求.

视觉识别技术在输送带纵向撕裂故障中的应用研究

针对输送带纵向撕裂问题,提出了一种基于机器视觉的双目视觉检测方法。利用Python语言设计了基于OpenCV库的图像处理方法。通过对图像进行预处理,得到了图像的算子处理结果,并对其进行了轮廓检测,最后实现撕裂报警。该方法不仅可以对输送带纵向撕裂进行实时监测,而且可以大幅度提高检测的准确度和可信度,为企业的安全生产提供了可靠的在线实时监测手段。

智能化矿用摄像仪测试方法中约束条件的研究

矿用摄像仪智能化发展迅速,普通的智能化摄像仪的测试方案中缺少与井下特殊环境相关的关键条件。针对这个问题,进行智能化矿用摄像仪测试方法中约束条件的研究。首先,介绍智能化矿用摄像仪的软件、硬件功能,对其分别进行矿井约束条件下的测试及分析研究。软件功能测试结果表明:环境照度及距离(约束条件)对纵撕检测功能的测试结果均存在较大影响,距离(约束条件)对井下人脸识别功能的测试结果存在较大影响。硬件功能方面,分析其与约束条件的相关性,结合产品防爆性能进行综合评价后得到测试关注点。最后,通过加入矿井约束条件及关注点,优化智能化矿用摄像仪的测试方法。根据实例结果表明:可提高检验有效性与可靠性。该研究对建立矿用摄像仪智能化评测标准和矿用摄像仪设计等提供有效的参考。

胶带输送机保护装置优化设计及应用

胶带输送机作为煤矿井下重要的煤炭输送设备,在运行过程中极易出现跑偏、撕裂等问题,极易受到煤矸岩块的干扰造成误判现象,通过在胶带面两侧加装保护装置的方式对现有胶带面保护装置进行优化改进。现场测试应用表明:优化后的保护装置结构简单、检测效果更为精确,现场实测效果较好。

基于机器视觉的煤矿输送带防纵撕系统研究

针对当前煤矿输送带防纵撕检测速度慢、准确率低等问题,设计了一种基于机器视觉的煤矿输送带防纵撕系统,对系统的硬件结构、视觉检测和定位原理行了研究,设计了系统软件,实验测试证明,系统的检测速度和准确率都相对提高,起到了煤矿输送带防纵撕保护作用。

皮带输送机输送带纵向撕裂保护研究

3503运输巷掘进距离较长、掘进区域内地质构造复杂,皮带输送机受地质构造复杂、运输矸石量大、运输距离长及运输负载大等影响导致故障发生率较高,其中纵向撕裂问题较为突出。为给3503运输巷掘进创造良好条件,确保皮带输送机平稳、可靠运行,将基于图像识别技术的纵向撕裂保护系统应用到皮带输送机运行监控中,通过CCD相机获取皮带图像、KJD127矿用隔爆型主机及ZZS127-Z纵撕识别装置主机对图像进行识别分析、实现纵向撕裂判别及预警。经现场应用后,该纵向撕裂保护系统可适应3503运输巷恶劣环境需要,提高皮带输送机纵向撕裂故障影响及预警能力。

煤矿胶带输送机防纵撕事故的研究

分析了煤矿胶带输送机发生纵撕事故的主要原因,即锚杆、钎子等硬件,矸石或托辊等将胶带撕裂;提出了加强巡检、尽量使用带防撕裂网的胶带、安设防纵撕保护传感器等预防胶带运输机纵撕事故的方法。文章对预防胶带运输机纵撕事故具有一定的指导作用。

基于线激光和ARM的输送带纵向撕裂监控系统设计

针对输送带运行过程中易发生纵向撕裂的问题,研究了基于机器视觉的纵向撕裂检测方法,设计了一种基于线激光和ARM的输送带纵向撕裂监控系统。采用"一"字线激光器向输送带下表面投射激光条纹,利用嵌入式处理终端S3C2440控制面阵CMOS摄像头采集图像,并进行图像处理和分析,检测到纵向撕裂时将纵向撕裂图像和报警信号通过Wi-Fi发送给PC机监控软件和手机监控软件显示。设计了监控系统硬件、嵌入式处理终端软件、故障检测算法、PC机监控软件和手机监控软件。测试结果表明:该系统能够远程在线监测输送带纵向撕裂过程,具有图像处理效率高、实时性好、布线简便、可远程监控等优点。

基于ARM9的输送带纵向撕裂检测系统研究

针对带式输送机输送带纵向撕裂故障,提出了一种基于ARM9的嵌入式图像处理技术进行输送带撕裂检测的新方法。利用Linux操作系统下线程互斥的方式,使图像采集和图像识别分别进行而互不干扰,而且在处理线程中直接将正常输送带图像剔除,从而不会发生内存容量增大的现象。此输送带纵向撕裂检测系统在唐山开滦东欢坨煤矿取得了良好的试验效果。与使用PC机相比,图像处理的效率和实时性都得到了很大提高,且大幅简化了系统结构,易于实现防爆,具有速度快、功耗低、体积小等特点。

矿用带式输送机纵向撕裂检测方法研究

目前国内输送带纵向撕裂检测在精度和可靠性方面不能满足要求,随着数字图像处理技术的不断发展其已被广泛应用于工业检测中,文章提出一种应用数字图像处理技术对输送带纵向撕裂检测的方法并使用蚁群算法对canny算子进行优化。实验结果表明优化的边缘检测是一种有效的输送带纵向撕裂检测方法。

带式输送机纵向撕裂数字图像检测系统设计研究

带式输送机是煤矿生产中重要的运输设备,其纵向撕裂事故会造成巨大经济损失。因此,设计了一种数字图像自动识别系统,通过CCD工业摄像机对输送带实时拍摄并转化为数字图像信号,传输给计算机,针对撕带图像的特征对图像进行帧间差分、线性点运算、中值滤波、边缘检测及Otsu算法阈值分割,并基于裂缝特点设计了一种自适应的裂缝识别算法,实验证明,系统具有良好的实时性及鲁棒性。