中伟视界：设计揭秘，基于工业相机与边缘AI分析盒的堵料检测硬件方案

——基于双模式AI视觉与多模态预警平台的综合施策

1. 项目背景与核心痛点

在矿山、水泥、冶金及电力等行业，皮带输送机是物料输送的命脉。其转运下料口作为最易发生故障的瓶颈点，堵料问题频发，导致生产中断、设备损坏，甚至引发安全事故。

传统检测方式的局限：

人工巡检：响应滞后、人力成本高、夜间及恶劣环境下效率低下。

机械挡板/行程开关：与物料直接接触，易损坏、误动作率高、检测精度低。

普通视频监控：被动监视，依赖人员时刻关注，无法实现主动预警。

为彻底解决以上痛点，我们推出集成了两种AI视觉检测模式的智慧堵料解决方案，旨在实现对堵料风险的早感知、早预警、早处置，构建主动型安全保障体系。

2. 解决方案总览：双模式AI视觉检测

本方案的核心是提供两种基于AI视觉的检测路径，以适应不同的现场工况，确保在任何环境下都能找到最优解。

方案核心：

模式一：下料口直视AI检测系统

原理：在下料口内部或正前方安装高清防尘工业摄像机，通过深度学习图像识别算法直接监控物料下落状态。

特点：直观精准、可视化管理，能够直接“看到”堵塞的发生。

模式二：皮带流量AI差异检测系统

原理：在封闭式下料口的上游（供料皮带）和下游（接料皮带） 各安装一台AI摄像机，通过算法实时计算并比较两条皮带的相对物料流量。

特点：非接触、抗干扰，适用于无法直接观察下料口的恶劣封闭环境。

两种模式对比与选型指南：

3. 方案一：下料口直视AI检测系统（针对开放式环境）

3.1 系统构成

感知层：耐高温、防尘防水工业相机，工业级LED补光灯，自动清洁阀。

分析层：嵌入式AI分析盒，内置优化的下料口堵塞识别算法。

执行层：声光报警器，同时将信号接入集控系统。

3.2 核心算法与技术

算法基于改进的YOLO目标检测框架，并针对工业场景进行了专项优化：

多特征融合识别：不仅识别静态的物料堆积，更通过分析物料流的下落轨迹、速度来判断是否发生缓慢性堵塞。

动态抗干扰机制：集成数字降噪、动态曝光调整算法，有效抑制粉尘、水汽、光照突变带来的影响。

自适应学习能力：系统能够持续学习不同物料、不同季节的运行画面，不断提升识别精度。

3.3 实施部署要点

安装位置：选择能完整覆盖下料口物料通过区域的最佳视角，通常位于下料口斜上方。

环境保障：为确保成像质量，必须配备强光补光灯和自动吹扫系统，防止镜面积尘。

4. 方案二：皮带流量AI差异检测系统（针对封闭/恶劣环境）

4.1 系统构成

感知层：分别在供料皮带和接料皮带的合适位置安装两台AI视觉采集单元。

分析层：中央分析服务器（或边缘计算网关），运行视觉流量分析算法。

执行层：输出差异报警信号至预警平台。

4.2 核心算法与技术

此方案的技术关键在于视觉流量计算，而非简单的物体识别。

物料分割：使用语义分割模型（如U-Net）精准识别图像中的“物料”区域，排除皮带和背景干扰。

流量特征提取：同步计算以下关键参数：

装载率：物料在皮带上的覆盖面积。

堆积高度：通过阴影分析或立体视觉技术估算物料的相对体积。

带速：通过跟踪物料特征点计算皮带的实际运行速度。

综合流量计算：将上述特征融合，生成一个综合的相对流量指数（RFI）。

堵料判断：持续比较上游RFI₁与下游RFI₂。当 (RFI₁ - RFI₂) / RFI₁ > 设定阈值 并持续一定时间，即判定为堵料。

4.3 实施部署要点

对称安装：两台相机的安装高度、角度和光照条件应尽量一致，以保证流量计算的基准公平。

模型校准：系统需在正常工况下进行初始校准，学习正常流量波动的范围，设定合理的报警阈值。

5. 与“矿山多模态预警平台”的深度融合

本方案不仅是独立的检测系统，更是矿山多模态预警平台的一个重要感知单元。

5.1 数据融合与集中管理

统一接入：两种检测模式的数据（实时视频、报警信号、流量曲线）通过标准协议（如MQTT/OPC UA）统一接入预警平台。

态势综合感知：平台可将堵料报警与电机电流、设备振动、激光雷达点云等多模态数据关联分析，交叉验证，极大降低误报。

5.2 智能预警与闭环处置

分级预警：平台根据风险等级启动“蓝-黄-橙-红” 四级预警。

处置闭环：报警产生后，平台自动生成工单并推送至巡检人员移动端，处理完毕后需反馈结果并拍照确认，形成 “报警->处置->反馈->销警” 的管理闭环。

5.3 三维可视化与决策支持

数字孪生：在平台的三维可视化场景中，精准定位报警皮带机及下料口，并以高亮色彩显示报警等级。

数据分析：平台提供多维报表，分析堵料发生规律（如高发时段、常见诱因），为优化上料工艺、制定预防性维护计划提供数据支撑。

6. 实施预期与效益分析

7. 结论

本《智慧皮带堵料解决方案》为您提供了两条清晰、可靠且经过验证的技术路径：

当您的下料口环境开放、可视条件良好时，模式一（下料口直视AI检测） 是直接高效的选择。

当您的下料口环境封闭、粉尘弥漫、光学条件恶劣时，模式二（皮带流量AI差异检测） 则展现出其强大的适应性和可靠性。

两种模式均可无缝集成至矿山多模态预警平台，构成企业智能运维与安全管理体系的关键一环。我们建议可根据现场不同皮带机的实际工况，混合选用两种模式，以实现最佳的成本效益与防护效果。

矿山版分析服务器、AI盒子、IPC包含的算法有：皮带跑偏、皮带​异物、皮带撕裂、皮带划痕、皮带运行状态识别（启停状态）、运输带有无煤识别、煤流量检测、运输带坐人检测、行车不行人、罐笼超员、静止超时、摇台是否到位、入侵检测、下料口堵料、运输带空载识别、井下堆料、提升井堆煤检测、提升井残留检测、瓦斯传感器识别、猴车长物件检测、佩戴自救器检测、风门监测、运料车通行识别、工作面刮板机监测、掘进面敲帮问顶监控、护帮板支护监测、人员巡检、入侵检测、区域超员预警、未戴安全帽检测、未穿工作服识别、火焰检测、离岗睡岗识别、倒地检测、摄像机遮挡识别、摄像机挪动识别等等算法。

我们期待与您携手，共同打造更安全、更高效、更智能的现代化工业现场。

审核编辑 黄宇