一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统及方法与流程

1.本发明涉及胶带传输机监测技术领域，具体为一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统及方法。


背景技术：

2.皮带是胶带传输机的牵引和运载的关键部件，已广泛应用于煤炭、矿山、港口、电力、冶金、化工等领域。在使用过程中，由于皮带被废钢铁或矸石等异物或障碍物划伤，导致皮带老化；由于胶带传输机的安装调整不当，转载点处落料位置不正造成的负载不均匀等原因，容易产生皮带纵向撕裂、跑偏、表面损伤等故障，一旦发生故障将会造成重大断带或纵向撕裂安全事故而停产。在运输高温物料的过程中，长期的高温接触易导致皮带起火，造成烧毁运输皮带、烫伤操作工人、甚至停产等重大事故，给企业安全、稳定生产带来巨大的风险。
3.其中皮带发生跑偏时，会让载运的载物脱离皮带提前卸载，堆积在运输架上,影响胶带输送机的正常运行；皮带发生跳带、绷带时，会导致皮带上载物可能失去平衡控制而分撒到带下两旁堆积而影响运行；皮带发生断带、撕带时，均破坏了皮带的结构，降低了皮带的承载能力，导致皮带断裂卸载，严重破坏胶带传输机系统的正常运行，必须及时终止系统运行。
4.皮带故障容易造成皮带损坏、架设轨道损坏、电动机损坏等重大事故隐患，是一项极其危险的故障，因此对其进行监测以避免或提前预测故障发生，是极其必要的，在目前，尚没有一种能够基于图像识别去判断皮带故障的有效手段。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统，该系统包括图像采集模块、三维识别模块、目标分析模块、偏差校正模块、预处理警示模块；所述图像采集模块用于采集胶带传输机卸货口的图像数据信息；所述三维识别模块用于建立三维模型对三维图像数据进行识别与分析；所述目标分析模块用于根据目标分析框架建立胶带传输机皮带的寿命预测模型；所述偏差校正模块用于根据历史数据，建立胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集，对胶带传输机皮带的寿命预测模型进行偏差校正；所述预处理警示模块用于获取实时数据信息，对胶带传输机皮带的寿命进行预测，并发出报警信息，指导工作人员进行调整或替换；所述图像采集模块的输出端与所述三维识别模块的输入端相连接；所述三维识别模块的输出端与所述目标分析模块的输入端相连接；所述目标分析模块的输出端与所述偏差校正模块的输入端相连接；所述偏差校正模块的输出端与所述预处理警示模块的输入端
相连接。
7.根据上述技术方案，所述三维识别模块包括三维模型建立单元、图像识别单元；所述三维模型建立单元用于建立三维模型；所述图像识别单元用于建立图像识别规则，对图像进行识别，从而计算出皮带载物均匀率、载物的不规则率；所述三维模型建立单元的输出端与所述图像识别单元的输入端相连接；所述图像识别单元的输出端与所述目标分析模块的输入端相连接。
8.根据上述技术方案，所述目标分析模块包括目标分析框架构建单元、预测模型建立单元；所述目标分析框架构建单元用于构建目标分析框架，给出目标分析方式，对识别的三维图像进行分析；所述预测模型建立单元用于建立预测模型，对胶带传输机皮带的寿命进行预测；所述目标分析框架构建单元的输出端与所述预测模型建立单元的输入端相连接；所述预测模型建立单元的输出端与所述偏差校正模块的输入端相连接。
9.根据上述技术方案，所述偏差校正模块包括数据库、偏差处理单元、偏差校正单元；所述数据库用于提供历史数据中的预测数据与实际数据；所述偏差处理单元用于对偏差数据集进行处理，删除不规则数据；所述偏差校正单元用于对预测模型的偏差进行校正，输出新的预测模型；所述数据库的输出端与所述偏差处理单元的输入端相连接；所述偏差处理单元的输出端与所述偏差校正单元的输入端相连接；所述偏差校正单元的输出端与所述预处理警示模块的输入端相连接。
10.根据上述技术方案，所述预处理警示模块包括实时数据输入单元、警示单元；所述实时数据输入单元用于将胶带传输机的实时图像数据输入到新的预测模型中，并输出预测结果；所述警示单元用于根据预测结果对工作人员发出警示信息，指导工作人员进行调整或替换；所述实时数据输入单元的输出端与所述警示单元的输入端相连接。
11.一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测方法，该方法包括以下步骤：s1、获取实时监测数据，构建图像目标模型；s2、构建图像识别规则以及建立影响因子，并将两者同时输入目标分析框架中，其中，所述影响因子包括：能够使得胶带传输机皮带的使用寿命下降的影响因素；s3、基于所述目标分析框架，建立胶带传输机皮带的寿命预测模型；s4、获取历史数据，建立胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集；s5、基于胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集，对所述胶带传输机皮带的寿命预测模型进行预修正处理，根据修正后的模型，对胶带传输机皮带的寿命进行预测，并输出预测结果。
12.根据上述技术方案，在步骤s1-s2中，对胶带传输机的卸货口进行监测，建立图像目标模型；即设置固定间隔时间，每隔对卸货口进行一次图像选取，将获取到的图像进行存储；
所述卸货口就是指胶带传输机的皮带输送的载物进行堆积的地方，对这一位置进行监控意味着能够得到胶带传输机每一次输送过来的载物情况，设置相应的时间间隔，等同于控制时间变量，保证每一次图像选取时都具备一定的代表性。
13.获取存储后的图像，建立图像数据集，构建图像识别规则：对每张图像建立三维模型进行分析，所述三维模型以地面为平面，以竖直方向为轴；对图像在平面上进行等空间分割，空间总数为，获取分割后每空间内的载物量，对其从大到小进行排序，分别记为；根据公式，计算皮带载物均匀率：在建立了三维模型后，对每一个空间内的载物量进行获取，然后利用最大值与最小值的差值，表现在这一时间内的空间承载载物量的最大差距，然后获取载物量的平均值，最大差距与平均值之间的关系即代表了胶带传输机的皮带载物的均匀性，也就是说在皮带载物均匀率过大时，就说明皮带载物极不均匀，容易发生皮带故障，而在皮带载物均匀率低于一定阈值时，说明皮带载物均匀，而这里阈值的设置还要考虑到在实际运送过程中，载物堆积时发生散落的情况，因此阈值实际设置中不为0。
14.建立皮带载物均匀率阈值，若＞，则说明皮带存在一定故障，会对皮带寿命造成影响，将其记为影响因子；若≤，则说明皮带正常运行；获取胶带传输机的卸货口的连续图像，数量记为，对每一个三维图像在三维模型上进行定位点标注，即获取三维图像外表面上点的数量，分别记为；则根据公式，计算载物的不规则率：其中，为载物外边缘点标准值，可根据历史数据获取后系统设置；为第一调节系数，为常数值，且在＜0时，=0；建立载物的不规则率阈值，若＞，则说明皮带处于受损状态，会对皮带寿命造成影响，将其记为影响因子；若≤，则说明皮带正常运行；在这一技术方案中，主要考虑为当皮带运输的载物为不规则物体时，其在载物堆积处所形成的也必然是一个不规则形状，也即其三维图像外表面上点的数量很多，综合一段时间内的同一堆积点的连续三维图像，即可得出皮带运送的载物的不规则情况，例如，在运送煤炭的过程中，由于长距离的运输，地下的环境等综合原因，可能会导致煤炭在运输中途出现整块变成散块的情况发生，基于这样的条件，如果仅在运送输入口进行监测，并不能
保证其等同于在皮带上运输时的状态，容易产生较大误差；而对于其三维图像外表面上点的数量的监测主要是为了得知其在皮带上进行运输的过程中对皮带的划损程度，大量的划损会导致皮带出现断裂的情况发生，因此将其视为皮带寿命的重要影响因素之一。
15.则可建立影响因子、；并将其余可影响皮带寿命的影响因素加权后记为影响因子；例如在载物为高温物体时，皮带的运行温度即为一种可影响皮带寿命的影响因素等。
16.将影响因子输入到目标分析框架中，从而对胶带传输机皮带的寿命进行分析。
17.根据上述技术方案，在步骤s3中，根据目标分析框架，建立胶带传输机皮带的寿命预测模型：对应的变量分别为，根据公式：，根据公式：；则有：因其余可影响皮带寿命的影响因素加权后记为影响因子；则影响因子对应的变量为：为：代表其余可影响皮带寿命的影响因素；则进一步有：设置皮带寿命安全指标存在有等级如下：，属高安全等级；，属中安全等级；，属低安全等级；，属不安全等级；
不同等级对应皮带的不同寿命年限区间，等级越高，寿命年限越长。
18.根据上述技术方案，在步骤s4中，还包括：获取历史数据；获取皮带寿命安全指标的预测数据，进而获取对应的预测寿命年限，记为；获取皮带实际使用寿命年限，记为；计算得出预测偏差值数据集，根据公式：对预测偏差值数据集采用三倍标准差法进行数据剔除，将剩余数据记为新数据集。
19.利用三倍标准差法在一组线性波动值内排除波动值较大的值，更加有利于对线性波动的分析，使数据更加准确。
20.根据上述技术方案，在步骤s5中，还包括：对新数据集内数据求取平均值，记为；根据公式计算对皮带寿命安全指标的影响力：其中，为第一影响系数；则新的预测模型为：获取胶带传输机的实时图像数据，带入到新的预测模型中，获取到皮带寿命安全指标，并根据皮带寿命安全指标进行相应报警，指导工作人员进行调节。
21.例如在（0.4,0.5]范围，预测结果属低安全等级；这时候会发出警示信息，通知工作人员进行检修或维护；若在（0.9,1.0]范围，预测结果属高安全等级，也会发出警示信息，但不会通知工作人员进行检修或维护。
22.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明能够根据获取到的三维图像，创建图像识别规则，建立目标分析框架，对胶带传输机的皮带寿命进行预测，建立胶带传输机皮带的寿命预测模型；同时根据历史数据，建立胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集；对所述胶带传输机皮带的寿命预测模型进行预修正处理，根据修正后的模型，对胶带传输机皮带的寿命进行预测，并输出预测结果，使得预测结果更加精准，能够保障胶带传输机的皮带的寿命，防止出现安全故障，减少事故发生率，保障人民生命财产安全。
附图说明
23.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统及方法的流程示意图；图2是本发明一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测方法的步骤示意图。
具体实施方式
24.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.请参阅图1-2，本发明提供技术方案：一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统，该系统包括图像采集模块、三维识别模块、目标分析模块、偏差校正模块、预处理警示模块；所述图像采集模块用于采集胶带传输机卸货口的图像数据信息；所述三维识别模块用于建立三维模型对三维图像数据进行识别与分析；所述目标分析模块用于根据目标分析框架建立胶带传输机皮带的寿命预测模型；所述偏差校正模块用于根据历史数据，建立胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集，对胶带传输机皮带的寿命预测模型进行偏差校正；所述预处理警示模块用于获取实时数据信息，对胶带传输机皮带的寿命进行预测，并发出报警信息，指导工作人员进行调整或替换；所述图像采集模块的输出端与所述三维识别模块的输入端相连接；所述三维识别模块的输出端与所述目标分析模块的输入端相连接；所述目标分析模块的输出端与所述偏差校正模块的输入端相连接；所述偏差校正模块的输出端与所述预处理警示模块的输入端相连接。
26.所述三维识别模块包括三维模型建立单元、图像识别单元；所述三维模型建立单元用于建立三维模型；所述图像识别单元用于建立图像识别规则，对图像进行识别，从而计算出皮带载物均匀率、载物的不规则率；所述三维模型建立单元的输出端与所述图像识别单元的输入端相连接；所述图像识别单元的输出端与所述目标分析模块的输入端相连接。
27.所述目标分析模块包括目标分析框架构建单元、预测模型建立单元；所述目标分析框架构建单元用于构建目标分析框架，给出目标分析方式，对识别的三维图像进行分析；所述预测模型建立单元用于建立预测模型，对胶带传输机皮带的寿命进行预测；所述目标分析框架构建单元的输出端与所述预测模型建立单元的输入端相连接；所述预测模型建立单元的输出端与所述偏差校正模块的输入端相连接。
28.所述偏差校正模块包括数据库、偏差处理单元、偏差校正单元；所述数据库用于提供历史数据中的预测数据与实际数据；所述偏差处理单元用于对偏差数据集进行处理，删除不规则数据；所述偏差校正单元用于对预测模型的偏差进行校正，输出新的预测模型；所述数据库的输出端与所述偏差处理单元的输入端相连接；所述偏差处理单元的输出端与所述偏差校正单元的输入端相连接；所述偏差校正单元的输出端与所述预处理警
示模块的输入端相连接。
29.所述预处理警示模块包括实时数据输入单元、警示单元；所述实时数据输入单元用于将胶带传输机的实时图像数据输入到新的预测模型中，并输出预测结果；所述警示单元用于根据预测结果对工作人员发出警示信息，指导工作人员进行调整或替换；所述实时数据输入单元的输出端与所述警示单元的输入端相连接。
30.一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测方法，该方法包括以下步骤：s1、获取实时监测数据，构建图像目标模型；s2、构建图像识别规则以及建立影响因子，并将两者同时输入目标分析框架中，其中，所述影响因子包括：能够使得胶带传输机皮带的使用寿命下降的影响因素；s3、基于所述目标分析框架，建立胶带传输机皮带的寿命预测模型；s4、获取历史数据，建立胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集；s5、基于胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集，对所述胶带传输机皮带的寿命预测模型进行预修正处理，根据修正后的模型，对胶带传输机皮带的寿命进行预测，并输出预测结果。
31.在步骤s1-s2中，对胶带传输机的卸货口进行监测，建立图像目标模型；即设置固定间隔时间，每隔对卸货口进行一次图像选取，将获取到的图像进行存储；获取存储后的图像，建立图像数据集，构建图像识别规则：对每张图像建立三维模型进行分析，所述三维模型以地面为平面，以竖直方向为轴；对图像在平面上进行等空间分割，空间总数为，获取分割后每空间内的载物量，对其从大到小进行排序，分别记为；根据公式，计算皮带载物均匀率：建立皮带载物均匀率阈值，若＞，则说明皮带存在一定故障，会对皮带寿命造成影响，将其记为影响因子；若≤，则说明皮带正常运行；获取胶带传输机的卸货口的连续图像，数量记为，对每一个三维图像在三维模型上进行定位点标注，即获取三维图像外表面上点的数量，分别记为；则根据公式，计算载物的不规则率：其中，为载物外边缘点标准值，可根据历史数据获取后系统设置；为第一调节
系数，为常数值，且在＜0时，=0；建立载物的不规则率阈值，若＞，则说明皮带处于受损状态，会对皮带寿命造成影响，将其记为影响因子；若≤，则说明皮带正常运行；则可建立影响因子、；并将其余可影响皮带寿命的影响因素加权后记为影响因子；将影响因子输入到目标分析框架中，从而对胶带传输机皮带的寿命进行分析。
32.在步骤s3中，根据目标分析框架，建立胶带传输机皮带的寿命预测模型：设置皮带寿命安全指标，设置影响因子、、对应的变量分别为、、；对进行变换，记为，根据公式：，根据公式：为模型的回归参数；则有：因其余可影响皮带寿命的影响因素加权后记为影响因子；则影响因子对应的变量为：为：代表其余可影响皮带寿命的影响因素；则进一步有：设置皮带寿命安全指标存在有等级如下：，属高安全等级；，属中安全等级；，属低安全等级；，属不安全等级；不同等级对应皮带的不同寿命年限区间，等级越高，寿命年限越长。
33.在步骤s4中，还包括：获取历史数据；
获取皮带寿命安全指标的预测数据，进而获取对应的预测寿命年限，记为；获取皮带实际使用寿命年限，记为；计算得出预测偏差值数据集，根据公式：对预测偏差值数据集采用三倍标准差法进行数据剔除，将剩余数据记为新数据集。
34.在步骤s5中，还包括：对新数据集内数据求取平均值，记为；根据公式计算对皮带寿命安全指标的影响力：其中，为第一影响系数；则新的预测模型为：获取胶带传输机的实时图像数据，带入到新的预测模型中，获取到皮带寿命安全指标，并根据皮带寿命安全指标进行相应报警，指导工作人员进行调节。
35.在本实施例中：对胶带传输机的卸货口进行监测；设置固定间隔时间，=10分钟，每隔对卸货口进行一次图像选取，将获取到的图像进行存储；获取存储后的图像，建立图像数据集，构建图像识别规则：对每张图像建立三维模型进行分析，所述三维模型以地面为平面，以竖直方向为轴；对图像在平面上进行等空间分割，空间总数为6，获取分割后每空间内的载物量，对其从大到小进行排序，分别记为；对应载物量分别为80、75、70、35、30、20；根据公式，计算皮带载物均匀率：：，则说明皮带存在一定故障，会对皮带寿命造成影响，将其记为影响因子；获取胶带传输机的卸货口的连续图像，数量记为4，对每一个三维图像在三维模型
上进行定位点标注，即获取三维图像外表面上点的数量，分别记为；对应点数分别为200、220、235、260；为载物外边缘点标准值，记为210；为第一调节系数，为1.2；且在＜0时，=0；则根据公式，计算载物的不规则率：建立载物的不规则率阈值=0.1，则＞，则说明皮带处于受损状态，会对皮带寿命造成影响，将其记为影响因子；则可建立影响因子、；本实施例中胶带传输机运送的为煤炭，存在高温摩擦，因此将其余可影响皮带寿命的影响因素加权后记为影响因子；将影响因子输入到目标分析框架中，从而对胶带传输机皮带的寿命进行分析。
36.在步骤s3中，根据目标分析框架，建立胶带传输机皮带的寿命预测模型：设置皮带寿命安全指标，设置影响因子、、对应的变量分别为、、；对进行变换，记为，根据公式：，根据公式：；则有：因其余可影响皮带寿命的影响因素加权后记为影响因子；则影响因子对应的变量为：为：代表其余可影响皮带寿命的影响因素；则进一步有：设置皮带寿命安全指标存在有等级如下：，属高安全等级；
，属中安全等级；，属低安全等级；，属不安全等级；最终获得预测数据=0.45，为低安全等级；获取历史数据；计算得出预测偏差值数据集，对预测偏差值数据集采用三倍标准差法进行数据剔除，将剩余数据记为新数据集。
37.对新数据集内数据求取平均值，记为=0.7；设置为第一影响系数，为0.1；根据公式计算对皮带寿命安全指标的影响力：则新的预测模型为：则新的预测模型为：；属于中安全等级；对工作人员发出警示，提醒其进行查看检修。
38.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
39.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统，其特征在于：该系统包括图像采集模块、三维识别模块、目标分析模块、偏差校正模块、预处理警示模块；所述图像采集模块用于采集胶带传输机卸货口的图像数据信息；所述三维识别模块用于建立三维模型对三维图像数据进行识别与分析；所述目标分析模块用于根据目标分析框架建立胶带传输机皮带的寿命预测模型；所述偏差校正模块用于根据历史数据，建立胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集，对胶带传输机皮带的寿命预测模型进行偏差校正；所述预处理警示模块用于获取实时数据信息，对胶带传输机皮带的寿命进行预测，并发出报警信息，指导工作人员进行调整或替换；所述图像采集模块的输出端与所述三维识别模块的输入端相连接；所述三维识别模块的输出端与所述目标分析模块的输入端相连接；所述目标分析模块的输出端与所述偏差校正模块的输入端相连接；所述偏差校正模块的输出端与所述预处理警示模块的输入端相连接。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统，其特征在于：所述三维识别模块包括三维模型建立单元、图像识别单元；所述三维模型建立单元用于建立三维模型；所述图像识别单元用于建立图像识别规则，对图像进行识别，从而计算出皮带载物均匀率、载物的不规则率；所述三维模型建立单元的输出端与所述图像识别单元的输入端相连接；所述图像识别单元的输出端与所述目标分析模块的输入端相连接。3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统，其特征在于：所述目标分析模块包括目标分析框架构建单元、预测模型建立单元；所述目标分析框架构建单元用于构建目标分析框架，给出目标分析方式，对识别的三维图像进行分析；所述预测模型建立单元用于建立预测模型，对胶带传输机皮带的寿命进行预测；所述目标分析框架构建单元的输出端与所述预测模型建立单元的输入端相连接；所述预测模型建立单元的输出端与所述偏差校正模块的输入端相连接。4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统，其特征在于：所述偏差校正模块包括数据库、偏差处理单元、偏差校正单元；所述数据库用于提供历史数据中的预测数据与实际数据；所述偏差处理单元用于对偏差数据集进行处理，删除不规则数据；所述偏差校正单元用于对预测模型的偏差进行校正，输出新的预测模型；所述数据库的输出端与所述偏差处理单元的输入端相连接；所述偏差处理单元的输出端与所述偏差校正单元的输入端相连接；所述偏差校正单元的输出端与所述预处理警示模块的输入端相连接。5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统，其特征在于：所述预处理警示模块包括实时数据输入单元、警示单元；所述实时数据输入单元用于将胶带传输机的实时图像数据输入到新的预测模型中，并输出预测结果；所述警示单元用于根据预测结果对工作人员发出警示信息，指导工作人员进行调整或替换；所述实时数据输入单元的输出端与所述警示单元的输入端相连接。
6.一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：s1、获取实时监测数据，构建图像目标模型；s2、构建图像识别规则以及建立影响因子，并将两者同时输入目标分析框架中，其中，所述影响因子包括：能够使得胶带传输机皮带的使用寿命下降的影响因素；s3、基于所述目标分析框架，建立胶带传输机皮带的寿命预测模型；s4、获取历史数据，建立胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集；s5、基于胶带传输机皮带的寿命预测偏差数据集，对所述胶带传输机皮带的寿命预测模型进行预修正处理，根据修正后的模型，对胶带传输机皮带的寿命进行预测，并输出预测结果。7.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测方法，其特征在于：在步骤s1-s2中，对胶带传输机的卸货口进行监测，建立图像目标模型；即设置固定间隔时间，每隔对卸货口进行一次图像选取，将获取到的图像进行存储；获取存储后的图像，建立图像数据集，构建图像识别规则：对每张图像建立三维模型进行分析，所述三维模型以地面为平面，以竖直方向为轴；对图像在平面上进行等空间分割，空间总数为，获取分割后每空间内的载物量，对其从大到小进行排序，分别记为；根据公式，计算皮带载物均匀率：建立皮带载物均匀率阈值，若＞，则说明皮带存在一定故障，会对皮带寿命造成影响，将其记为影响因子；若≤，则说明皮带正常运行；获取胶带传输机的卸货口的连续图像，数量记为，对每一个三维图像在三维模型上进行定位点标注，即获取三维图像外表面上点的数量，分别记为；则根据公式，计算载物的不规则率：其中，为载物外边缘点标准值，可根据历史数据获取后系统设置；为第一调节系数，为常数值，且在＜0时，=0；建立载物的不规则率阈值，若＞，则说明皮带处于受损状态，会对皮带寿命造成影响，将其记为影响因子；若≤，则说明皮带正常运行；则可建立影响因子、；并将其余可影响皮带寿命的影响因素加权后记为影响因子
；将影响因子输入到目标分析框架中，从而对胶带传输机皮带的寿命进行分析。8.根据权利要求7所述的一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测方法，其特征在于：在步骤s3中，根据目标分析框架，建立胶带传输机皮带的寿命预测模型：设置皮带寿命安全指标，设置影响因子、、对应的变量分别为、、；对进行变换，记为，根据公式：，根据公式：；则有：因其余可影响皮带寿命的影响因素加权后记为影响因子；则影响因子对应的变量为：为：代表其余可影响皮带寿命的影响因素；则进一步有：设置皮带寿命安全指标存在有等级如下：，属高安全等级；，属中安全等级；，属低安全等级；，属不安全等级；不同等级对应皮带的不同寿命年限区间，等级越高，寿命年限越长。9.根据权利要求8所述的一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测方法，其特征在于：在步骤s4中，还包括：获取历史数据；获取皮带寿命安全指标的预测数据，进而获取对应的预测寿命年限，记为；获取皮带实际使用寿命年限，记为；计算得出预测偏差值数据集，根据公式：
对预测偏差值数据集采用三倍标准差法进行数据剔除，将剩余数据记为新数据集。10.根据权利要求9所述的一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测方法，其特征在于：在步骤s5中，还包括：对新数据集内数据求取平均值，记为；根据公式计算对皮带寿命安全指标的影响力：其中，为第一影响系数；则新的预测模型为：获取胶带传输机的实时图像数据，带入到新的预测模型中，获取到皮带寿命安全指标，并根据皮带寿命安全指标进行相应报警，指导工作人员进行调节。

技术总结
本发明公开了一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测系统及方法，属于胶带传输机监测技术领域。本系统包括图像采集模块、三维识别模块、目标分析模块、偏差校正模块、预处理警示模块；所述图像采集模块的输出端与所述三维识别模块的输入端相连接；所述三维识别模块的输出端与所述目标分析模块的输入端相连接；所述目标分析模块的输出端与所述偏差校正模块的输入端相连接；所述偏差校正模块的输出端与所述预处理警示模块的输入端相连接；同时提供一种基于图像识别的胶带传输机皮带监测方法，用以预测胶带传输机皮带的寿命安全等级，保障胶带传输机的运行安全，防止出现皮带断裂卸载，影响胶带传输机系统的正常运行，造成巨大的安全事故。全事故。全事故。


技术研发人员：戴良春 严春娟 杨振华
受保护的技术使用者：江苏科比泰智能科技有限公司
技术研发日：2022.04.24
技术公布日：2022/5/25