深地+AI 落地！皮带运行检测算法让矿山输送告别"人工巡检依赖"

一、传统矿山皮带巡检的困境

在地下千米深处的矿山中，皮带输送机是物料运输的 "生命线"。传统巡检面临三大难题：

安全风险高：工人需在粉尘多、光线暗、空间窄的井下环境频繁巡查；

效率低下：人工巡检周期长 (8-12 小时一次)，故障发现滞后；

人力成本大：长距离皮带需多人分段值守，占用大量人力资源；

二、AI 算法：矿山皮带的 "智能守护者"

1. 核心技术架构

多模态感知层：

高清防爆摄像仪：捕捉皮带运行图像；

红外热成像仪：监测温度异常 (皮带撕裂前兆)；

振动 / 声纹传感器：捕捉运行异响 (托辊故障特征)；

AI 算法决策层：

改进YOLOv7/8网络 + 注意力机制 + 多尺度特征融合

执行响应层：

智能预警：分级报警 (声光 / APP / 短信)；

自动控制：联动 PLC 系统实现纠偏 / 减速 / 停机；

2. 核心算法技术突破

跑偏检测：

基于 YOLOv7 改进的轻量化网络，输入皮带边缘特征图，输出偏移量与方向；引入注意力机制强化边缘特征提取，在复杂光照下识别准确率达 98.7%；精度达厘米级，误差较传统方法降低 50%。

撕裂监测：

将皮带表面划分为数千网格，实时比对纹理与温度分布；可提前 48 小时发现 0.5 毫米级微裂纹；多方法独立采集、识别、互验，杜绝误报。

堵料与异物识别：

采用边缘增强、动态降噪技术，在粉尘环境识别准确率达 98%+；能精准分类异物 (金属 / 木块 / 石块) 并定位坐标。

创新点：多模态融合算法 ("环境感知 - 边缘建模 - 动态决策" 三阶架构)，误报率降低 76%

三、"人工巡检" 到 "AI 巡检" 的转变

1. 效率质变

2. 人力解放

减员增效：单条皮带可减少 60% 以上巡检人员；

远程管控：管理人员在中控室即可掌握全线状态；

专家 "共享"：一套 AI 系统可为多个矿区提供专业诊断；

四、落地案例：矿山的 "智能防线"

案例 1：国家能源集团 "矿用天眼" 系统

技术亮点：融合激光扫描与 AI 视觉，检测精度提升 30%；

应用效果：皮带损伤发现时间从 8 小时降至 "秒级"，年减少停机损失超百万元；

案例 2：龙煤鸡西矿业东山煤矿

系统架构：AI + 工业视觉构建井下运输 "智能防线"，集成八大核心功能；

实际效益：减少 70% 巡检人力，故障预警准确率达 99%；

案例 3：柴里煤矿 "固定值守系统"

创新点：融合高清 / 高速 / 红外摄像头与多传感器，实现 "AI 巡检"；

应用场景：选煤厂 803 矸石管带机，解决了人工巡检盲区问题；

五、价值与展望

1. 核心价值

安全升级：事故率降低 90%+，避免因皮带故障引发的停产与伤亡；

降本增效：

人力成本减少 60-70%；维护费用降低 30%+；设备寿命延长 20%。

智能跃迁：为智慧矿山建设奠定基础，推动 "少人化、无人化" 进程；

2. 未来趋势

算法进化：大模型 + 多模态融合，检测精度与泛化能力持续提升；

装备升级：智能巡检机器人 + AI 摄像头协同，实现全线路 "无死角" 监控；

边缘计算：数据本地分析 + 云端优化，响应时间降至毫秒级；

结语

深地 + AI 的融合，让矿山皮带运输从 "人工依赖" 迈向 "智能自主"。这套系统不仅解放了矿工，更打造了一条安全、高效、智能的地下运输 "高速公路"。目前该技术已在国内数十家矿山落地，成为智慧矿山建设的标配。下一步，随着 5G+AI + 物联网技术的深度融合，矿山运输将向 "无人值守、远程操控、智能决策" 的更高阶段迈进。

注：数据来源于 2024-2025 年矿山智能化技术应用报告及企业公开案例