一種基于ai與激光監測技術的輸送皮帶檢測系統及方法
技術領域
1.本發明涉及輸送皮帶檢測技術領域，具體為一種基于ai與激光監測技術的輸送皮帶檢測系統及方法。
背景技術：
2.皮帶是帶式輸送機的牽引和運載的關鍵部件，已廣泛應用于煤炭、礦山、港口、電力、冶金、化工等領域，其成本占整機的40％以上，皮帶故障一直是影響原料運輸效率，生產穩定的痛點。皮帶撕裂的事故時有發生，價值幾十萬甚至上千萬的輸送皮帶，一旦發生縱向撕裂，礦石、原煤等原料通過撕裂口侵入到設備機械系統，造成設備損傷，生產停滯，甚至造成人員傷害等重大事故及巨大的經濟損失，因此，需要對皮帶進行實時監測，預警，預測，皮帶撕裂狀態，即時發現、解決生產安全隱患，應急報警、制動設備，修補、更換皮帶，保證生產穩定運行。
3.現有主流皮帶檢測方式可分為兩大類：第一類是人工巡檢，這種方法由巡檢員定時定期對皮帶進行檢查，發現皮帶跑偏或撕裂時則進行停機維護。這種檢測方法效率低，具有滯后性，不能有效降低皮帶故障造成的生產停滯和安全問題；第二類是機器視覺檢測，通過攝像頭實時監測皮帶，并運用人工智能技術實現故障的識別、預警。這種方法不需要人員巡檢，但受環境影響比較大，如灰塵阻擋，光源影響而且成本也比較高。
4.所以，人們需要一種基于ai與激光監測技術的輸送皮帶檢測系統及方法來解決上述問題。
技術實現要素：
5.本發明的目的在于提供一種基于ai與激光監測技術的輸送皮帶檢測系統及方法，以解決上述背景技術中提出的問題。
6.為了解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：一種基于ai與激光監測技術的輸送皮帶檢測系統，所述系統包括：設備狀態識別模塊、數據庫、皮帶檢測模塊和設備響應模塊。
7.所述設備狀態識別模塊用于對采集到的聲音數據進行分析，判斷設備是否發生異常；
8.所述數據庫用于存儲并管理采集到的所有數據；
9.所述皮帶檢測模塊用于對拍攝到皮帶異常圖片進行分析，判斷皮帶的狀態；
10.所述設備響應模塊用于根據皮帶的狀態，判斷設備是否發出停機指令以及判斷輸送皮帶是否需要更換或維修。
11.進一步的，所述設備狀態識別模塊包括聲音數據采集單元、聲紋識別單元和異常判斷單元；所述聲音數據采集單元的輸出端連接所述數據庫的輸入端；所述數據庫的輸出端連接所述聲紋識別單元的輸入端；所述聲紋識別單元的輸出端連接所述異常判斷單元的輸入端；
聲明：
“基于AI與激光監測技術的輸送皮帶檢測系統及方法與流程” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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編輯：中冶有色網
來源：聯通雄安產業互聯網有限公司
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2025年08月05日 ~ 07日 
