在工業(yè)生產(chǎn)中，帶式輸送機(jī)皮帶跑偏易致物料灑落、設(shè)備損壞等問題。借助AI視覺檢測實(shí)現(xiàn)自動預(yù)警，可有效預(yù)防此類故障。

1、系統(tǒng)架構(gòu)搭建

（1）硬件部署：在輸送帶兩側(cè)關(guān)鍵位置安裝高清工業(yè)相機(jī)，確保能清晰捕捉皮帶運(yùn)行畫面。一般每隔10-20米安裝一組，同時(shí)配置光源設(shè)備，保證在不同光照條件下都能獲取高質(zhì)量圖像。此外，配備邊緣計(jì)算設(shè)備，用于實(shí)時(shí)處理相機(jī)采集的圖像數(shù)據(jù)，減輕網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力。

（2）軟件系統(tǒng)構(gòu)建：開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的AI視覺檢測軟件。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法，對大量皮帶正常與跑偏狀態(tài)圖像進(jìn)行訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)皮帶跑偏的特征模式。訓(xùn)練好的模型集成到檢測軟件中，實(shí)現(xiàn)對實(shí)時(shí)圖像的快速分析。

2、圖像采集與處理

（1）實(shí)時(shí)圖像獲?。汗I(yè)相機(jī)以一定頻率（如每秒20-30幀）采集皮帶運(yùn)行圖像，通過高速數(shù)據(jù)傳輸接口（如千兆以太網(wǎng)）將圖像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至邊緣計(jì)算設(shè)備。

（2）圖像預(yù)處理：邊緣計(jì)算設(shè)備對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括灰度化、降噪、增強(qiáng)對比度等操作?；叶然珊喕?jì)算量，降噪能去除圖像中的噪聲干擾，增強(qiáng)對比度使皮帶邊緣等特征更明顯，便于后續(xù)分析。

3、跑偏檢測與分析

（1）特征提?。篈I視覺檢測軟件運(yùn)用訓(xùn)練好的CNN模型對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征提取。模型能自動識別皮帶邊緣、中心線等關(guān)鍵特征，并計(jì)算出皮帶邊緣與預(yù)設(shè)基準(zhǔn)位置的偏差距離。

（2）數(shù)據(jù)分析與判斷：將提取的特征數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定的正常閾值范圍進(jìn)行對比。若偏差距離超出閾值，表明皮帶出現(xiàn)跑偏傾向。系統(tǒng)進(jìn)一步分析跑偏的方向和程度，為后續(xù)預(yù)警提供準(zhǔn)確信息。

4、自動預(yù)警實(shí)現(xiàn)

（1）預(yù)警方式：一旦檢測到皮帶跑偏，系統(tǒng)立即通過多種方式發(fā)出預(yù)警。可在操作界面彈出醒目的報(bào)警提示框，顯示跑偏位置、程度等信息；同時(shí)啟動聲光報(bào)警器，引起現(xiàn)場操作人員注意。此外，還能將預(yù)警信息通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至管理人員的手機(jī)或電腦終端，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理。

（2）預(yù)警策略優(yōu)化：根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況，不斷優(yōu)化預(yù)警策略。例如，對于輕微跑偏，可先發(fā)送預(yù)警信息但不立即停機(jī)，以便操作人員及時(shí)調(diào)整；對于嚴(yán)重跑偏，則立即觸發(fā)緊急停機(jī)指令，防止事故擴(kuò)大。通過持續(xù)優(yōu)化，提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，保障帶式輸送機(jī)安全穩(wěn)定運(yùn)行。