中伟视界：智能化皮带异物检测技术在矿业中的创新应用

一、皮带异物检测的行业应用场景

皮带异物检测技术是工业生产与物流运输中重要的质量控制和安全保障环节，主要应用于以下行业：

1. 矿业开采与加工

煤矿、金属矿、非金属矿开采中，皮带输送系统易混入雷管、金属碎片、石块、木块等异物。

矿石破碎、筛分过程中可能掺杂设备零件（如螺栓、焊渣）或包装材料（如编织袋、塑料膜）。

2. 粮食与农产品加工

谷物、油料作物运输中易混入植物残体、种子、动物尸体、塑料碎片等检疫类夹杂物。

食品加工厂需检测包装材料（如金属罐、橡胶手套）及生产废弃物。

3. 化工与制造业

原料输送带需排除易燃易爆物（如残留雷管）、腐蚀性物质。

生产线上需监控金属零件脱落（如螺丝、焊条）或异物污染。

4. 物流与仓储

港口、铁路货运中集装箱装卸可能混入石块、纤维绳、纸箱碎片等。

自动化立体仓库需防止异物卡堵输送设备。

5. 垃圾处理与回收

垃圾分拣皮带需识别危险废物（如电池、化学品容器）和可回收物中的异物。

在这些行业中，又怎么根据危害程度对皮带异物及夹杂物进行等级分类，进行分级报警呢？

二、皮带异物的分类与典型种类

在开采、生产、加工、装卸、堆放、运输等过程中混入的某一矿产品的非原矿物质(含其他矿产品),根据其影响安全、卫生、健康、环保的程度,可分为A、B、C三类：

下面根据类别、定义与危害、典型异物示例进行详细介绍：

A类（危险性夹杂物）：威胁安全、环保的易燃易爆、毒性物质。如：未引爆雷管、引线、腐蚀性化学品、放射性碎片、电池、废弃医疗用品等等

B类（检疫类夹杂物）：可能传播疫病的动植物源性物质。如：木块、植物种子、动物尸体、土壤、昆虫卵、霉变有机物等等

C类（一般夹杂物）：非危险但影响产品质量的杂物。如：金属碎片（铁丝、螺栓）、塑料包装、橡胶制品、石块、纤维绳、纸板等等

既然皮带异物及夹杂物种类有这么多，又有哪些AI识别技术来识别这些异物呢?

三、AI算法在异物检测中的核心技术

传统检测依赖人工或简单传感器，检测种类非常有限，而且耗资巨大，识别还不精准，而AI技术通过多模态数据融合实现高精度识别，安装部署可以利旧原来监控，投入不大，效果佳，下面先看核心技术点：

1. 基于形态与颜色的基础识别

(1)形态分析：通过边缘检测（Canny算法）、轮廓匹配识别异形物体（如雷管的圆柱体特征）。

(2)颜色空间分割：在HSV/YUV空间分离异物与背景（如绿色植物残体与黑色煤块）。

2. 多维度特征增强识别

(1) 纹理与材质分析**

灰度共生矩阵（GLCM）：量化异物表面粗糙度（如金属与塑料的反光差异）。

频域小波变换：区分纤维编织袋与矿石的纹理特征。

(2) 光谱与热成像技术

近红外（NIR）光谱：检测有机物（B类）的化学键特征（如纤维素吸收峰）。

热成像：识别发热异物（如未完全燃烧的引线）。

(3) 动态行为分析

运动轨迹建模：通过光流法检测异物在皮带上的异常位移（如卡滞石块）。

振动信号分析：结合加速度传感器数据识别金属碰撞的高频震动。

（4) 多传感器融合

电磁感应+视觉：金属探测器定位后由摄像头二次确认。

X射线透射成像：识别密度异常物体（如雷管内部结构）。

(5) 声学特征识别

麦克风阵列采集皮带运行声音，通过MFCC特征提取检测异物摩擦异响。

3. 深度学习模型优化方案

目标检测网络：YOLOv8+注意力机制（CBAM模块）提升小目标（如雷管）检出率。

多任务学习：联合训练分类（A/B/C类）与分割（异物轮廓）任务。

少样本学习：基于Siamese网络解决稀有异物（如特殊化学品容器）样本不足问题。

前面讲了能识别的异物和夹杂物的分类和可以实现的AI算法技术点，下面讲解一下实现的整体架构设计。

四、系统架构设计

1. 数据采集层

工业相机（2000万像素，120fps）+ 多光谱传感器 + X光机。

声振传感器（采样率≥50kHz）与金属探测仪联动。

2. 数据处理层

FPGA实时预处理（降噪、图像增强）。

边缘计算节点运行轻量化模型（TensorRT加速）。

3. AI识别层

分级检测：一级粗筛（ResNet50）→ 二级精分类（Vision Transformer）。

动态阈值调整：根据皮带速度自适应敏感度。

4. 反馈控制层

气动喷阀剔除A类危险物，机械臂分拣B/C类。

MES系统联动记录异物来源（如某批次原料问题）。

最后来看一下典型应用案例：

五、典型应用案例

1. 煤矿输送带雷管检测

采用X射线+YOLOv5检测雷管金属外壳，准确率99.2%，误报率<0.1%。

热成像辅助识别未燃烧引线的局部高温点。

2. 粮食加工厂检疫物筛查

高光谱成像（900-1700nm）区分霉变种子与正常谷物。

声学检测定位动物尸体（低频共振特征）。

3. 锂电池生产线金属管控

电磁传感器+3D视觉定位微米级金属屑，防止电池短路。

审核编辑 黄宇