摘要：管带输送机作为物流运输、矿山开采和港口装卸等领域的关键设备，其安全运行至关重要。本文设计并实现了一种基于先进视觉与传感技术的管带输送机巡检系统，该系统融合了机器视觉、深度学习、听诊光纤、热成像等多种技术手段，实现了对管带撕裂、跑偏、异物、托辊异常及温度异常等安全隐患的实时监测和预警。

关键词：管带输送机；安全监测；机器视觉；深度学习；听诊光纤；热成像

一、引言

管带输送机是一种广泛应用于港口、矿山、电力、冶金、化工等行业的连续输送设备，具有运输量大、距离长、效率高等优点。然而，由于管带输送机的运行环境恶劣，负载重，速度快，加之连续工作的特性，使得其故障率较高，安全问题突出。传统的管带输送机安全监测主要依赖于人工巡检和定期维护，存在巡检不及时、不全面、效率低下等缺点，难以满足现代化工业生产的安全需求。

随着科技的不断进步，机器视觉、深度学习、光纤传感、红外热成像等先进技术的应用为管带输送机的安全监测提供了新的解决方案。本文设计了一种基于先进视觉与传感技术的管带输送机巡检系统，旨在实现对管带撕裂、跑偏、异物、托辊异常及温度异常等安全隐患的实时监测和预警，提高管带输送机的运行安全性和稳定性。

二、管带输送机运行现状与安全隐患分析

管带输送机在运行过程中面临多种安全隐患，如管带撕裂、跑偏、异物、托辊异常、温度异常等。这些隐患如果不及时发现和处理，不仅会影响设备的正常运行，还可能导致严重的安全事故。

管带撕裂：管带在运行过程中，由于各种原因（如尖锐异物刺入、管带内部应力集中等）可能发生撕裂，造成物料泄漏和停机损失。传统的撕裂检测方法主要依赖于人工巡检，但受限于巡检周期和人员技能，难以及时发现和处理。

跑偏：管带在运行过程中可能因滚筒安装误差、物料分布不均等原因偏离预定轨迹，造成管带磨损和撒料。长时间的跑偏还可能导致管带边缘与机架摩擦，引发火灾等安全事故。

异物：在物料输送过程中，可能混入石块、铁块等异物，这些异物可能对管带、滚筒等设备造成损坏，甚至引发停机事故。

托辊异常：托辊是管带输送机的关键部件，其运行状态直接影响管带的平稳运行。托辊异常（如卡死、断裂等）可能导致管带磨损加剧，甚至引发安全事故。

温度异常：管带在运行过程中，由于摩擦、过载等原因可能导致温度升高。过高的温度不仅会加速管带老化，还可能引发火灾等安全事故。传统的温度监测方法主要依赖于接触式测温，但受限于测点数量和位置，难以实现全面监测。

三、综合安全监测系统设计

针对管带输送机的运行现状和安全隐患，本文设计了一种基于先进视觉与传感技术的综合安全监测系统。该系统主要由数据采集层、数据传输层、数据处理层和数据展示层四个部分组成。

数据采集层：负责实时采集管带输送机的运行状态信息。通过在管带输送机的关键部位安装高清摄像头、红外热像仪、听诊光纤传感器等设备，实时采集管带图像、温度、声音等数据。这些数据为后续的安全隐患识别和分析提供了基础。

数据传输层：负责将采集到的数据传输到数据处理层。采用有线或无线方式（如以太网、4G/5G等）将数据传输到数据中心或云服务器，确保数据的实时性和完整性。

数据处理层：对接收到的数据进行处理和分析。利用机器视觉、深度学习等算法对图像数据进行处理，识别管带撕裂、跑偏、异物等安全隐患；利用听诊光纤技术对声音数据进行分析，识别托辊异常；利用红外热成像技术对温度数据进行分析，识别温度异常。同时，结合历史数据和专家经验，对安全隐患进行综合评估，生成预警信息。

数据展示层：将处理结果和预警信息通过人机交互界面展示给操作人员。采用图形化界面展示管带输送机的运行状态、安全隐患位置和类型等信息，方便操作人员及时了解和处理。同时，将预警信息通过声光报警、短信通知等方式及时通知相关人员。

四、关键技术实现

管带撕裂检测：采用基于深度学习的图像识别技术，对管带图像进行实时处理和分析。通过训练深度神经网络模型，使其能够准确识别管带撕裂特征，如撕裂口形状、颜色变化等。同时，结合图像增强、噪声抑制等技术提高识别准确率和鲁棒性。

管带跑偏检测：利用图像处理技术对管带边缘进行检测和跟踪。通过提取图像中的边缘特征，计算管带中心线与预定轨迹之间的偏移量。当偏移量超过预设阈值时，判定为跑偏并发出预警信息。同时，结合历史数据和机器学习算法对跑偏趋势进行预测和分析。

管带异物检测：采用基于机器视觉的异物识别技术。通过对比分析当前图像与历史图像或标准图像的差异，检测并识别出混入物料中的异物。利用形态学处理、滤波降噪等手段提高异物检测的准确性和稳定性。

托辊异常检测：利用听诊光纤传感器对托辊的运行声音进行采集和分析。通过提取声音信号中的特征参数（如频率、幅值、波形等），结合机器学习算法对托辊状态进行识别分类。当检测到异常声音时，及时发出预警信息并通知操作人员处理。

管带温度异常检测：采用红外热成像技术对管带表面温度进行实时监测。通过分析红外图像中的温度分布和变化趋势，识别出异常高温区域并发出预警信息。同时，结合管带负载、运行速度等因素对温度异常进行综合评估和分析。

五、系统实现与效益分析

本文所述的综合安全监测系统已在某港口管带输送机上进行了实际应用和测试。测试结果表明，该系统能够实时准确地监测管带撕裂、跑偏、异物、托辊异常和温度异常等安全隐患，并及时发出预警信息，大大提高了管带输送机的运行安全性和稳定性。同时，该系统的实施还带来了以下效益：

降低了人工巡检的工作强度和频率，提高了巡检效率和质量。系统能够24小时不间断地监测管带输送机的运行状态，及时发现并处理安全隐患，避免了因巡检不及时导致的安全事故。

减少了停机损失和维护成本。通过实时监测和预警，操作人员可以在第一时间发现并处理安全隐患，避免了因故障停机造成的损失。同时，系统的智能化分析功能还可以为设备的维护提供科学依据，延长设备的使用寿命。

提高了企业的安全生产管理水平和形象。该系统的实施体现了企业对安全生产的重视和投入，增强了企业的社会责任感和信誉度。同时，通过与其他管理系统（如生产管理系统、设备管理系统等）的集成和交互，实现了企业信息化管理的全面提升。

六、结论与展望

本文设计并实现了一种基于先进视觉与传感技术的管带输送机巡检系统。该系统融合了机器视觉、深度学习、听诊光纤、红外热成像等多种技术手段，实现了对管带撕裂、跑偏、异物、托辊异常及温度异常等安全隐患的实时监测和预警。实际应用测试表明，该系统具有较高的准确性和实时性，能够显著提高管带输送机的运行安全性和稳定性。同时，该系统的实施还带来了降低人工巡检成本、减少停机损失和维护成本以及提高企业安全生产管理水平和形象等效益。

展望未来，随着科技的不断进步和工业智能化的发展趋势，管带输送机的安全监测将迎来更多的创新和应用。未来研究方向包括但不限于以下几个方面：一是进一步优化和完善现有算法模型，提高识别准确率和鲁棒性[1]；二是探索更多新型传感技术的应用，如激光雷达、超声波等；三是加强与其他管理系统的集成和交互，实现信息化管理的全面提升。

参考文献：

[1]向颖刚;彭华建; - 《第十七届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集》- 2023- 10-26