在工業(yè)生產(chǎn)中，帶式輸送機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，確保能清晰捕捉皮帶運行畫面。一般每隔10-20米安裝一組，同時配置光源設(shè)備，保證在不同光照條件下都能獲取高質(zhì)量圖像。此外，配備邊緣計算設(shè)備，用于實時處理相機采集的圖像數(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，實現(xiàn)對實時圖像的快速分析。

2、圖像采集與處理

（1）實時圖像獲?。汗I(yè)相機以一定頻率（如每秒20-30幀）采集皮帶運行圖像，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)實時傳輸至邊緣計算設(shè)備。

（2）圖像預(yù)處理：邊緣計算設(shè)備對采集到的圖像進行預(yù)處理，包括灰度化、降噪、增強對比度等操作?；叶然珊喕嬎懔浚翟肽苋コ龍D像中的噪聲干擾，增強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）特征提取：AI視覺檢測軟件運用訓(xùn)練好的CNN模型對預(yù)處理后的圖像進行特征提取。模型能自動識別皮帶邊緣、中心線等關(guān)鍵特征，并計算出皮帶邊緣與預(yù)設(shè)基準位置的偏差距離。

（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)進一步分析跑偏的方向和程度，為后續(xù)預(yù)警提供準確信息。

4、自動預(yù)警實現(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?？稍诓僮鹘缑鎻棾鲂涯康膱缶崾究?，顯示跑偏位置、程度等信息；同時啟動聲光報警器，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或電腦終端，實現(xiàn)遠程監(jiān)控與管理。

（2）預(yù)警策略優(yōu)化：根據(jù)實際運行情況，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，以便操作人員及時調(diào)整；對于嚴重跑偏，則立即觸發(fā)緊急停機指令，防止事故擴大。通過持續(xù)優(yōu)化，提高預(yù)警的準確性和及時性，保障帶式輸送機安全穩(wěn)定運行。