中伟视界：告别人工巡检，基于AI视觉的港口皮带机异物检测完整解决方案

港口皮带异物检测项目方案

一、项目背景与必要性

港口运输系统中，皮带输送机作为关键设备，其安全运行直接关系到整个港口的作业效率与运营安全。在矿石、煤炭等运输过程中，金属杂物（如铲齿、钢筋）、大型异物（如木材、废弃轮胎）以及异常物料（如冻块、超大石块）混入运输物料的情况时有发生。这些异物可能导致皮带纵向撕裂、托辊损坏甚至电机过载故障，造成每小时高达数万元的生产停滞损失。传统检测主要依赖人工巡检和机械式传感器，存在识别率低（<60%）、误报率高及响应延迟等问题，尤其在夜间、雾天等能见度低下工况时表现更为突出。

近年来的技术发展为解决这一难题提供了可能。人工智能视觉识别和边缘计算的突破性进展，配合服务端预警平台的及时联动，使高精度实时异物检测成为可能。智能化系统可将故障停机时间减少40%以上，同时降低70%的巡检人力成本。本方案旨在整合先进技术，构建一套全覆盖、高精度、快响应的皮带异物智能检测系统，为港口的安全生产增效降本，减少安全隐患，预防安全事故，提供可靠的技术保障。

二、系统总体设计

2.1 系统架构

本方案采用三级分布式架构（感知层、决策层、执行层），构建完整的“检测-分析-处置”闭环系统。系统通过前端传感网络实时采集数据，边缘节点进行初步处理，服务端平台执行深度分析和策略制定，最终通过控制系统执行相应动作，实现全流程智能化管理。

感知层： 由黑光全彩超级宽动态变焦高清摄像机（200万像素以上，帧率≥25fps）。设备以间距≤50米的密度部署于皮带沿线，重点覆盖转运站、卸料口等高风险区域，实现运输全过程无死角监控。

决策层： 采用边缘计算、模块化部署、服务端协同计算架构。边缘侧部署轻量化推理模型，实现毫秒级实时响应，采用模块化部署，各模板独立运行，且与皮带控制系统PLC直接连接，第一时间联动PLC系统；服务端建立深度神经网络模型，通过持续学习机制提升识别准确率。系统支持动态阈值调整，可根据物料类型（矿石/煤炭/粮食）、环境条件（白天/夜晚/雨雾）优化检测参数。

执行层： 整合皮带机PLC控制系统和急停模块，支持分级响应机制：异物预警→声光报警→自动减速→紧急停机，实现精准化、梯度化处置，并通过短信、电话联动平台，对不同等级事件自动通知相关人员。

三、核心模块实现

3.1 基于AI视觉的异物检测

图像采集优化： 系统配置黑光全彩超级宽动态变焦高清摄像机（200万像素以上，帧率≥25fps），解决逆光、光线不佳、粉尘干扰问题。采用主动红外补光技术（波长850nm），有效提升夜间和隧道区域的图像质量，使全天候识别准确率保持稳定。针对港口高粉尘环境，特别设计自清洁防护罩，配备自动雨刮，确保持续获得清晰图像。

深度学习识别： 采用改进的YOLOv8-MSA模型，针对典型异物进行专项优化：

主干网络引入MobileViT轻量化设计，减少计算量40%

添加注意力机制模块（CBAM），提升小目标识别能力

输出层采用自适应锚框技术，适应不同形状异物

模型训练采用合成数据增强技术，生成10万+标注样本（涵盖金属、木材、绳索等20类异物），结合迁移学习（基于COCO数据集预训练），在测试集上达到98.2%的mAP值。

3.2 边缘计算部署

为实现实时响应，系统采用边缘计算、模板化部署、服务端协同计算架构：

边缘节点： 搭载国产化海思芯片模组，运行轻量化推理模型，执行实时异物检测（处理延时<50ms）。当检测到高风险异物（如金属长杆）时，可在极短时间内触发紧急停机。

模块化部署： 各模块独立运行，独立部署，也可集中部署和控制，与PLC系统直接连接，可输出MODBUS协议，第一时间与PLC系统互动，减少延时。

服务端平台： 基于宝塔容器化部署，提供即时预警、报警联动、模型训练、大数据分析及预测性维护功能。系统分析历史数据，建立故障预测模型，提前发现潜在风险点。

4.系统集成与联动控制

检测系统与港口现有PLC控制网络深度集成，通过MODBUS协议实现安全通信。设计分级响应机制，实现精准化处置：

一级预警（低风险）： 如发现小型塑料、纸屑等无害异物，系统记录位置并后台告警，皮带维持正常运行

二级响应（中风险）： 检测到可能造成卡堵的异物（如木块、橡胶），自动触发料流调整（降低带速至50%）并发出声光报警

三级急停（高风险）： 识别到金属异物、尖锐物等高风险物体时，200ms内触发急停回路，同时联动上游设备停机，避免事故扩大

四、整体实现流程图

五、分步骤详解

步骤1：数据采集与标注（核心基础）

数据源：

真实场景： 港口皮带固定点位摄像头（分辨率≥1080P，帧率25fps）

覆盖条件： 晴/雨/雾/昼/夜、各种异物在不同物料、不同位置

标注要求：

检测标注： 异物、皮带有料、皮带无料

分类标注： 不同异物分类标注名称

困难样本标注： 异物不同程度被物料覆盖，显露出不同形状及颜色，尽量多的覆盖已知物料

数据量要求： 初始数据集 ≥ 5000张图像

步骤2：模型训练与调优

状态分类：

输入： 检测模型输出已知物料

关键技巧：

局部特征增强： 对皮带区域位置做局部放大

多尺度特征融合： 将浅层细节（边缘/纹理）与深层语义特征拼接

边缘端部署：

步骤3：实时推理与反馈机制

动态阈值处理： 当分类置信度 < 0.9时，触发多帧验证机制（连续3帧结果一致才输出）

多目标分层次检测： 物料、异物多目标分层次检测，先检测到皮带上有无物料，确定皮带上有物料的状态下再检测有无异物，当检测到有异物后上报港口系统和多模态预警平台；当检测到有物料的情况下，发现与物料有较大状态和颜色区别时，而且不为已知物料，则上报港口系统和多模态预警平台为未知异物。

步骤4：系统集成与闭环控制

与港口系统对接：

识别到 “异物”→ 触发PLC系统，根据不同异物等级联动不同功能

多模态预警平台

检测到 “异物” → 现场声光报警 + 中控台弹窗

短信、电话自动通知相关人员

自学习闭环：

边缘设备收集低置信度样本 → 增量训练模型 → 推送更新至边缘端

实现流程的核心要点

数据为先： 覆盖极端场景的工业数据集是模型鲁棒性的根基

模型轻量化： 边缘端部署必须平衡精度与速度

闭环设计： 从识别→控制→自学习的全链路自动化

最终目标： 实现“无人干预”的皮带异物感知-决策-执行闭环，推动港口真正迈向“黑灯工厂”。

六、总结

本方案通过AI视觉检测和智能联动控制技术创新，构建了港口皮带运输异物检测的完整解决方案。

未来技术演进将聚焦以下方向：

多模态大模型应用 ：探索基于GPT-4o架构的港口通用视觉模型，实现更精准的异常推理

跨设备协同： 实现无人机-巡检机器人-固定监控的“空天地”一体化监测，覆盖100%盲区

港口皮带运输异物智能检测系统不仅是技术升级，更是推动港口安全绿色转型的核心引擎。通过持续技术创新与数据积累，该系统将为构建“零事故、零排放”的智慧港口提供坚实保障。

审核编辑 黄宇