摘要：本文设计了一种基于AI 智能摄像仪利用线型激光标定光源，通过图像边缘检测法、阈值分割法等多种算法对图像进行识别处理，结合皮带的宽度，计算皮带上煤的横截面积，再根据皮带的运行速度和运行时间以及密度，通过积分算法计算出皮带上的煤量。运行时间需要进行离散采样，同时为减少煤量突变带来的影响，需要取多个时间间隔。可以实现自动保护停机、调速，达到减少设备磨损和降低能耗的目的。

关键词：AI 智能摄像仪；图像边缘检测法；积分算法；煤量；降低能耗

引言

我国煤炭资源十分丰富，中国煤炭主要来自于地下煤炭开采，煤炭皮带运输是地下煤炭开采过程的核心。皮带运输虽然方便快捷，但是耗能大。为了避免来料后，煤炭运输皮带被堵料，煤矿通常让皮带一直处于长时间高速运行状态，特别是具有长运输皮带（几公里甚至几十公里）的大型煤矿，长时间空转的皮带不仅造成大量的电费浪费，同时增加了皮带自身的损耗。

随着目前视频图像识别技术、AI智能技术的不断发展成熟，通过图像识别计算煤量的精度可接近皮带秤的精度，同时可有效解决皮带秤安装复杂、投入成本高、磨损大、维修复杂的问题。

一、煤量检测与自动调速的系统组成

基于AI图像识别的皮带煤量测算与自动调速系统结构，系统由AI摄像仪、皮带自动化控制器（如西门子PLC等）、计算机等组成。AI摄像仪：内置 AI 智能处理芯片，采用 AI 智能算法图像语义分割技术，对皮带、煤矸石进行 边缘提取，找出各类物体的区域，从而进行智能识别。具备报警开关量输出功能，具备 RS485 串口通讯功能，支持标准的 Modbus 协议。皮带自动化控制器：带式输送机驱动控制器采用西门子S7-200系列PLC（付村煤矿采用此型号），该PLC接入至井下环网内，可以在地面通过以太网访问此PLC。

二、系统基本工作原理

（一）瞬时煤量数据获取原理

在井下带式输送机上方分别安装激光仪器和数字AI摄像仪。激光仪器垂直照射于带式输送机上，AI摄像仪以一定的角度照射带式输送机，使激光仪器和数字AI摄像仪照射区域汇合，使上位机获取的图像达到最优处理条件。上位机软件基于实时激光线扫描结构，提取带式输送机上散煤堆放轮廓线；结合空载时输送机皮带的凹槽结构，提取出固定照射角度下煤的截面图形；再根据皮带的运行速度和运行时间以及散煤密度，通过积分算法计算出皮带上的煤量。

（二） 如何通过瞬时煤量值调控皮带运行速度

利用 AI 智能摄像仪配合专用线型激光标定光源方式，可以精确识别计算出皮带上的煤量，对皮带的运量进行统计。 AI 智能摄像仪具备报警开关量输出接口，自带 RS-485 及以太网通信接口，根据设定的规则发出信号给ST30模块或者皮带控制主机，可以实现自动保护停机、调速，达到减少设备磨损和降低能耗的目的。

三、煤量检测调速工作流程及实例数据

（一）煤量检测调速工作流程

系统的主要工作流程是通过网络获取井下摄像头的数据到调度室计算机；对获取的视频数据通过算法进行处理后，根据图像处理的结果和调速策略计算出井下运输皮带的速度；最后通过网络将速度发送给井下 PLC；PLC控制器接收速度数据后控制变频器调速，使运输皮带按指定的速度运行。

（二）实例数据

2、1实例系统的主要性能指标

1）煤流量检测：经过深度学习后能够对视频画面进行实时分析，煤流量统计误差 不大于 8％。

2）自动记录事件视频：无需用户干涉，系统可以自动进行事件信息记录。

3）系统联动：系统具备通信接口，可向控制系统提供煤流量大小数据、皮带空载 过久或重载过久报警信号等数据。

2、2核心设备技术指标

1） AI 智能摄像仪：内置AI智能处理芯片，采用AI智能算法图像语义分割技术，对皮带、煤矸石进行边缘提取，找出各类物体的区域，从而进行智能识别。具备报警开关量输出功能，具备 RS485 串口通讯功能，支持标准的 Modbus 协议。GPU： NVIDIA CUDA 核心；内存： 8G 128 位LPDDR4；分辨率：不低于200万；

2） 矿用隔爆型直流稳压电源：额定供电电压：AC127V/AC660V ；额定输出电压：第1路：DC12V（为摄像仪及分析主板供电），第2 路：DC12V（为激光灯源供电）；单路额定输出电流：1.4A；电源具有过流、过压保护功能，故障排除自恢复功能。

2、3实例应用实现过程及数据图像

在待测皮带处安装一台AI智能摄像机及线性激光灯源，用于煤流量检测，为此皮带智能调速提供依据。通过上述原理计算出皮带上的煤量。 AI 智能摄像仪具备报警开关量输出接口，自带RS-485及以太网通信接口，根据设定的规则发出通信协议信号或开关量点给ST30模块或者皮带控制主机，可以实现自动保护停机、调速。

2、4实例应用实验结果

该AI识别煤量调速系统在付村选煤厂地面501精煤皮带进行了应用，结果表明：该系统简单易实施，煤宽识别误差在5%以内，可实现被调速带式翰送机平均速度降低10%。与现场皮带秤测煤量方式相比，AI识别煤量检测方式可提高带式输送机瞬时煤量检测的实时性和准确性，实现带式输送机上散煤输送量的快速、准确、连续、稳定测量。

四、市场需求及前景

截止目前提出需求的用户包括：同煤集团（下属40多个矿）、枣庄矿业陈田矿、华亭煤业集团（下属11个矿）、酒钢集团、翼中能源；客户包括：精英科技、科达自控等山西煤矿行业有影响力的集成商。具体需求包括：需求（1）统计空转时间，计算浪费电量。煤矿集团需求：作为集团，有监管下属煤矿、提升煤矿信息化智能化水平的职能，多个煤矿集团希望统计皮带空转时间，计算电费浪费量，推动煤矿作节能改造，比此方式只统计不要求做控制；需求（2）皮带机调速集成商需求：皮带速度与耗电量成正比，在没有煤或是少量煤得情况下，可以降低皮带运行速率或是怠速进行节能。

结语

针对于根据皮带实时煤量进行调速问题，提出了一种有效的AI图像识别煤量调速，介绍了其系统组成、理论依据和实例分析。煤炭从综采面到井下煤仓皮带输送是煤炭开采中一个重要环节。为了在生产中节能降耗，依据皮带上煤量对皮带输送机进行实时变频调速成为一种发展趋势。本文提出了一种降低增加硬件成本的基于AI图像处理的皮带上煤量动态识别方法，无须对皮带生产线进行改造，易于维护。为提升煤场企业的社会经济效益提供科学的技术手段。具有很好的应用前景。

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作者简介：袁千军（1990.10-），江苏徐州 汉族 本科 项目经理 中级工程师 目前主要从事煤矿、电厂的综合自动化、信息化系统调研、设计、建设。

通讯地址：江苏徐州 华洋通信科技股份有限公司，