一、项目背景与行业痛点

矿山皮带运输系统的安全稳定运行，直接关系到生产连续性与人员安全。传统人工巡检方式在应对早期裂纹、划伤等微小损伤时，存在明显短板：

• 巡检盲区：受限于巡检频次、路径与恶劣环境，难以实现皮带全程覆盖。
• 识别精度低：粉尘、光照干扰下，肉眼无法发现毫米级早期裂纹。
• 响应滞后：发现隐患后需上报、处置，往往错过最佳干预时机。

为解决上述问题，我们设计了一套基于机器视觉的 AI 监测系统，通过防爆前端采集、深度学习算法与边缘计算架构，实现皮带损伤的 24 小时自动化识别与预警。

二、系统整体架构设计

系统分为三层，实现从图像采集到告警闭环的全流程处理：

┌─────────────┐      ┌─────────────────┐      ┌─────────────────┐
│  前端采集层  │──────>│  边缘计算/算法层 │──────>│  应用服务与告警层 │
└─────────────┘      └─────────────────┘      └─────────────────┘

1. 前端采集层：工业级图像采集方案

• 硬件选型：采用防爆工业相机，搭配全局快门传感器，适应粉尘、低光照、强震动的矿山环境。
• 安装布局：沿皮带机架多节点部署，实现皮带上下表面无死角覆盖。
• 数据传输：通过工业以太网将图像数据实时传输至边缘计算节点。

2. 边缘计算 / 算法层：深度学习模型推理

• 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强、畸变校正，过滤粉尘、水渍等干扰。
• 目标检测算法：基于 YOLOv8 模型进行二次开发，训练皮带裂纹、划伤、撕裂等多类目标检测模型。
• 推理优化：通过模型量化、剪枝等手段，将模型部署在边缘端，实现毫秒级实时推理。
• 逻辑判断：结合皮带运行速度、损伤位置与形态，综合判断是否触发告警。

3. 应用服务与告警层：业务闭环实现

• 实时监控：多画面展示皮带运行状态与识别结果，支持缩放、回放。
• 告警推送：识别到危险损伤后，通过声光、短信、平台推送等方式告警。
• 数据存储：所有监测数据、告警记录自动存储，支持回溯查询与报表导出。
• 系统对接：提供标准 API 接口，可与矿山现有 DCS、SCADA 系统集成。

基于上述架构设计，系统在实际矿山场景中实现了稳定运行，以下为实时识别效果演示视频：

三、关键技术实现细节

1. 数据集构建与模型训练

• 采集不同光照、粉尘、损伤程度下的皮带图像样本数千张，标注裂纹、划伤、撕裂等类别。
• 使用 Mosaic 数据增强、自适应锚框计算等技术提升模型泛化能力。
• 针对矿山场景优化损失函数，降低误报率，提高对微小裂纹的识别精度。

2. 边缘端部署优化

• 模型转换为 ONNX 格式，使用 TensorRT 进行推理加速。
• 多线程处理图像采集、预处理、推理、告警全流程，确保系统稳定运行。
• 实现断网续传、故障自愈等工业级可靠性设计。

四、系统应用效果与优势

五、总结与展望

该 AI 视觉监测系统通过技术手段，有效解决了矿山皮带撕裂的早期识别难题，推动了矿山安全管理从 “被动处置” 向 “主动预防” 的转变。后续我们将继续优化算法模型，提升对复杂场景的适应性，并探索与预测性维护系统的结合，实现设备健康状态的全生命周期管理。

如需了解更多技术细节，欢迎在评论区交流探讨。

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