一、客戶需求
某鋼鐵公司煉鐵燒結(jié)礦槽上 2條成品皮帶需要安裝皮帶防撕裂監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。成1皮帶長(zhǎng) 160 米，寬 650mm，速度 1.6m/s；成 2皮帶長(zhǎng) 365 米，寬 650mm，速度1.6m/s；需在皮帶運(yùn)行時(shí)，判斷是否損壞并發(fā)送報(bào)警信號(hào)提醒。
二、解決方案
某鋼鐵公司煉鐵燒結(jié)礦槽上 2 條成品皮帶需要安裝皮帶防撕裂監(jiān)測(cè)系統(tǒng)?，F(xiàn)場(chǎng)成 1皮帶的 6 個(gè)下料口相連（6 個(gè)下料口在 20 米以內(nèi)），我們?cè)谙铝峡谇懊嬷蛔鲆唤M監(jiān)測(cè)點(diǎn)；成 2皮帶在下料口前面做一組監(jiān)測(cè)點(diǎn)?，F(xiàn)場(chǎng)溫度比較高要在攝像頭、激光發(fā)射器等設(shè)備增加水冷降溫。
針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的惡劣環(huán)境，我司為當(dāng)前項(xiàng)目提供 HD-AITT 輸送皮帶撕裂檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)是以當(dāng)前市面上最為先進(jìn)的人工智能作為檢測(cè)核心，由工業(yè)級(jí)高清攝像機(jī)將實(shí)時(shí)視頻傳輸給人工智能 AI 系統(tǒng)，再由 AI 系統(tǒng)將接收到的視頻通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式進(jìn)行智能分析，最后判斷皮帶是否損壞并發(fā)送報(bào)警信號(hào)提醒。此人工智能系統(tǒng)通過(guò)我司近數(shù)年以來(lái)不斷的給予皮帶撕裂的相關(guān)視頻及圖片進(jìn)行分析學(xué)習(xí)，對(duì)于皮帶撕裂相關(guān)畫(huà)面判斷準(zhǔn)確性目前已經(jīng)高達(dá) 99%以上。可以及時(shí)、準(zhǔn)確檢測(cè)皮帶撕裂狀態(tài)、減少事故損失、提高工作效率、保障生產(chǎn)工作運(yùn)行。
三、HD-AITT 皮帶撕裂檢測(cè)系統(tǒng)介紹
3.1系統(tǒng)功能及特點(diǎn)
本系統(tǒng)為基于AI 智能分析的輸送皮帶撕裂檢測(cè)系統(tǒng)。功能包括：機(jī)器視覺(jué)識(shí)別， 高功率激光線掃描皮帶表面，人工智能深度學(xué)習(xí)+邊緣計(jì)算檢視覺(jué)測(cè)皮帶撕裂狀態(tài)并輸出報(bào)警信號(hào)。
① 皮帶撕裂檢測(cè)功能。利用 AI 智能終端通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)分析皮帶是否撕裂，一旦輸送皮帶發(fā)生撕裂，將在第一時(shí)間聲光報(bào)警并發(fā)出聯(lián)動(dòng)控制信號(hào)。視頻截圖保存，記錄皮帶撕裂點(diǎn)位置距離，時(shí)間；
② 報(bào)警查詢功能?？梢愿鶕?jù)查詢歷史報(bào)警記錄，查看報(bào)警位置、時(shí)間、當(dāng)時(shí)視頻截圖（歷史記錄保留 3 個(gè)月以上）。
③ 高清圖像采集功能、實(shí)時(shí)播放、歷史回放；
④ 可以再次學(xué)習(xí)完善故障模型。AI 終端具備升級(jí)功能，可以根據(jù)新的需求不斷升級(jí)完善識(shí)別內(nèi)容；
⑤ 自定義報(bào)警級(jí)別，分級(jí)報(bào)警并帶有聯(lián)動(dòng)信號(hào)輸出，方便聯(lián)動(dòng)其他設(shè)備；
⑥ 智能系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)節(jié)功能。系統(tǒng)自動(dòng)完成 PID 計(jì)算，攝像頭模糊自動(dòng)清洗，水箱缺水自動(dòng)提示，攝像頭照度，補(bǔ)光燈自動(dòng)調(diào)節(jié)開(kāi)啟。
⑦ 具備自身檢測(cè)、自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)報(bào)警。（攝像頭，碼盤(pán)、LED 燈、AI 模塊、水箱等）系統(tǒng)自身設(shè)備一旦發(fā)生故障立即報(bào)警，顯示系統(tǒng)內(nèi)部的故障
⑧ 在報(bào)警同時(shí)，將輸送帶撕裂情況的圖像抓拍保存到固定文件夾內(nèi)，方便用戶查看、分析具體問(wèn)題以及修補(bǔ)（歷史記錄保留 3 個(gè)月以上）；
⑨ AI 傳感器采用畸變攝像機(jī)，具有寬廣的測(cè)量區(qū)域、106 度角。適合在在狹小空間可以安裝。
⑩ 測(cè)量精度高,可識(shí)別最小撕裂寬度：5mm，現(xiàn)場(chǎng)采用 300 萬(wàn)高清采集， 分析圖片分辨率 1920*1080，存儲(chǔ)和傳輸分辨率 640*480，低碼流運(yùn)行速度快， 高碼流特征碼采集精度高不會(huì)出現(xiàn)誤動(dòng)作。
? 當(dāng)皮帶撕裂長(zhǎng)度達(dá)到 1m（可以自由設(shè)置）以上時(shí),系統(tǒng)立即切斷電機(jī)電源,使皮帶機(jī)停機(jī)（一般情況<1m 以下撕裂不會(huì)漏料，只報(bào)警不輸出停機(jī)信號(hào)）。
? 結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 AI 智能圖像分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)可以檢測(cè)各種皮帶撕裂狀況（撕裂，跑偏，漏洞等）；
3.2 HD-AITT 智能的學(xué)習(xí)原理及優(yōu)勢(shì)
1.機(jī)器視覺(jué)采樣。
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和分析：通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)可以檢測(cè)各種皮帶撕裂特征碼， 通過(guò)特征碼來(lái)識(shí)別撕裂狀態(tài)。
3.邊緣計(jì)算：由 AI 芯片組成的 AI 智能終端能獨(dú)立完成分析和識(shí)別、無(wú)需服務(wù)器運(yùn)算。
運(yùn)用人工智能中的“深度學(xué)習(xí)”與“機(jī)械視覺(jué)”兩大分支技術(shù)，功能豐富的機(jī)器視覺(jué)軟件，系統(tǒng)可不斷內(nèi)部校優(yōu)，實(shí)現(xiàn)“模板學(xué)習(xí)-檢測(cè)-模板豐富-檢測(cè)更精準(zhǔn)-模板更豐富-檢測(cè)更精準(zhǔn)”的良性循環(huán)。借助客觀的大數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整前端工藝，提供生產(chǎn)效率。
3.3系統(tǒng)組成
HD-AITT 輸送皮帶撕裂檢測(cè)系統(tǒng)由前端專用**頭，AI 智能分析終端，系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)輸出裝置，激光輔助裝置，皮帶定位裝置，現(xiàn)場(chǎng)上位機(jī)等組成。
3.3.1專用攝像頭
專用攝像頭配備智能清洗功能：AI 終端根據(jù)屏幕清晰程度自動(dòng)控制清洗系統(tǒng)對(duì)鏡頭進(jìn)行清洗，利用玻璃水清洗攝像頭，干凈徹底。支持玻璃水缺水報(bào)警功能。
3.3.2激光線輔助裝置
在皮帶上打出一條激光線輔助機(jī)器視覺(jué)分析撕裂情況。分析精確度高、減少誤報(bào)。
3.3.3 AI 智能分析終端
（1）該設(shè)備可以通過(guò)AI 學(xué)習(xí)掌握事物特征對(duì)現(xiàn)場(chǎng)視頻進(jìn)行檢測(cè)分析。
（2）采用先進(jìn)的 AI 技術(shù)完成視頻分析、邊緣計(jì)算；
（3）TPU 支持RISC-V 生態(tài)；
（4）支持 DNN/CNN/RNN/LSTM 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析；
（5）編譯和調(diào)整在邊緣設(shè)備中進(jìn)行實(shí)時(shí)推理；
（6）快速部署現(xiàn)有的主流模型或訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
3.3.4皮帶定位裝置
皮帶定位采用定位編碼器方式。并且在皮帶上增加定位標(biāo)簽，通過(guò)讀卡器識(shí)別定位標(biāo)簽給定位編碼器的結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)。
3.3.5現(xiàn)場(chǎng)上位機(jī)
現(xiàn)場(chǎng)上位機(jī)與AI 終端一起放置于主機(jī)柜之中。配合專用軟件對(duì)設(shè)置數(shù)據(jù)調(diào)整、模糊分析定義、報(bào)警級(jí)別分類等操作。
3.3.6遠(yuǎn)端服務(wù)器（選配）
遠(yuǎn)端服務(wù)器可以集中觀看各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)視頻，集中報(bào)警信息，遠(yuǎn)程修改各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的參數(shù)等功能。具體功能可以按照客戶要求進(jìn)行修改完善。
3.4HD-AITT 系統(tǒng)設(shè)備安裝
攝像頭，激光發(fā)射器，補(bǔ)光燈安裝于上托輥的下方（上下皮帶之間）,距皮帶被測(cè)面一米左右； AI 智能分析終端，輸出控制器，都安裝在皮帶通廊附近。檢測(cè)點(diǎn)一般安裝于下料口前 10 米以內(nèi)的位置（這個(gè)位置發(fā)生撕裂的幾率比較大）。
