CN112919050A - 输送皮带监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN112919050A CN202110154880.8A CN202110154880A CN112919050A CN 112919050 A CN112919050 A CN 112919050A CN 202110154880 A CN202110154880 A CN 202110154880A CN 112919050 A CN112919050 A CN 112919050A
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Abstract

本发明公开了一种输送皮带监控方法，通过根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。本发明通过预训练的异常识别模型，根据摄像头获取的输送带图像确定输送异常信息，所述输送异常信息包括皮带本身的损伤信息(如起层、破损或撕裂信息等)及输送异物信息，相比与现有技术单纯对于皮带穿刺的监测，扩展了监控的范围，实现了及时、快速的异常反馈，在保持较高的准确率的同时降低了监控识别的成本。本发明同时还提供了一种具有上述有益效果的输送皮带监控装置、设备及计算机可读存储介质。

Description

输送皮带监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及工业监控领域，特别是涉及一种输送皮带监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
输煤皮带机是火力发电厂燃料运输的重要设备，由于皮带机运转速度较快(正常带速在1-3m/1s)，在运输过程中时有因设备自身或者其他一些原因造成皮带损坏，一旦发生都是几十米甚至上百米，由此带来的经济损失少则几万多则十几万，与此同时还会影响机组的正常运行，因此充分做好输煤皮带防损坏工作，保证机组正常生产显得尤为重要。
而目前对输送皮带的健康状况监控方法，主要包括人工检测、棒形/弦形检测及超声波检测，其中，人工检测成本高且反馈不及时，棒形/弦形检测可靠性差，漏检率高，超声波检测检测范围小，只能检测输送带有无刺穿孔。
因此，如何找到一种响应快、成本低、可靠性高且监测范围广的输送皮带监控方法，是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种输送皮带监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中不能自动对输送皮带的破损进行监控，导致人力监控成本高、反馈不及时、可靠性差及检测范围窄的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种输送皮带监控方法，包括：
根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；
利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；
根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。
可选地，在所述的输送皮带监控方法中，在确定输送异常信息之前，还包括：
获取监听音频信息；
相应地，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
利用所述皮带图像信息及所述监听音频信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息。
可选地，在所述的输送皮带监控方法中，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
通过预训练的异常识别模型，利用所述皮带图像信息，确定皮带横坐标信息；
判断所述皮带横坐标信息是否超出预设的坐标范围；
当所述皮带横坐标信息超出所述坐标范围时，确定皮带偏移信息；
相应地，所述根据所述输送异常信息确定对应的警报信息包括：
根据所述皮带偏移信息确定对应的警报信息。
可选地，在所述的输送皮带监控方法中，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
通过预训练的异常识别模型，利用所述皮带图像信息，确定皮带宽度信息；
判断所述皮带宽度信息是否超出预设的宽度范围；
当所述皮带宽度信息超出所述宽度范围时，确定皮带切割信息；
相应地，所述根据所述输送异常信息确定对应的警报信息包括：
根据所述皮带切割信息确定对应的警报信息。
可选地，在所述的输送皮带监控方法中，在所述根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息之后，还包括：
接收加速度信息；
根据所述加速度信息及所述皮带图像信息确定修正图像信息；
相应地，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
利用所述修正图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息。
可选地，在所述的输送皮带监控方法中，在所述根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息之后，还包括：
通过所述皮带图像信息确定皮带速度信息；
根据所述皮带速度信息调整所述拍摄频率信息。
一种输送皮带监控装置，包括：
获取模块，用于根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；
识别模型模块，用于利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；
警报模块，用于根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。
一种输送皮带监控设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述的输送皮带监控方法的步骤。
可选地，在所述的输送皮带监控设备中，所述输送皮带监控设备通过夹扣或膨胀螺丝固定于支撑结构上。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的输送皮带监控方法的步骤。
本发明所提供的输送皮带监控方法，通过根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。本发明通过预训练的异常识别模型，根据摄像头获取的输送带图像确定输送异常信息，所述输送异常信息包括皮带本身的损伤信息(如起层、破损或撕裂信息等)及输送异物信息，相比与现有技术单纯对于皮带穿刺的监测，扩展了监控的范围，实现了及时、快速的异常反馈，在保持较高的准确率的同时降低了监控识别的成本。本发明同时还提供了一种具有上述有益效果的输送皮带监控装置、设备及计算机可读存储介质。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的输送皮带监控方法的一种具体实施方式的流程示意图；
图2为本发明提供的输送皮带监控方法的另一种具体实施方式的流程示意图；
图3为本发明提供的输送皮带监控方法的又一种具体实施方式的流程示意图；
图4为本发明提供的输送皮带监控装置的一种具体实施方式的结构示意图；
图5为本发明提供的输送皮带监控设备的一种具体实施方式的安装位置示意图；
图6为本发明提供的输送皮带监控设备的一种具体实施方式的正面截面图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。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。
本发明的核心是提供一种输送皮带监控方法，其一种具体实施方式的流程示意图如图1所示，称其为具体实施方式一，包括：
S101：根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息。
S102：利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息。
作为一种优选实施方式，采集到的皮带图像信息回传到所述识别模型中进行推理，分为两步，第一步先判断皮带当前的状态，分为三种状态：静止，空转，输煤，当判断皮带为静止状态的时候，不做任何处理，此时系统处于休眠状态；当判断为空转的时候，通过深度学习SSD算法或其他能达到图像识别的算法检测皮带本身的异物及健康状况，发现皮带上的异物、裂纹、起层、破损及皮带跑偏、宽度变化后，根据破损的重要程度，确定不同的输送异常信息，如按照预设的异常严重程度对所述输送异常信息进行分类，举例说明，对于程度较轻的皮带破损，采取记录破损位置的策略，即所述输送异常信息只记录破损位置，不会主动提醒工作人员；对于较为严重的情况，发送报警音及报警短信；如果皮带更进一步受到严重伤害，或者发现皮带上运输有会严重影响设备工作的异物时，发送皮带紧急停止信号这三种不同程度的报警策略；当皮带处于输煤状态时，通过深度学习SSD算法检测皮带上的异物及皮带跑偏、宽度变化，根据破损的重要程度(破损区域或异物的尺寸)采用以上的三种不同程度的报警策略。
当然，也可将执行本发明提供的方法的设备的开关与所述输送皮带的开关绑定在一起，即当皮带运转时，设备才工作，皮带不运转时，设备也处于断电状态。
S103：根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。
进一步地，所述警报信息可使对应的警报组件发出声光警报。
更进一步地，在确定输送异常信息之前，还包括：
获取监听音频信息；
相应地，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
利用所述皮带图像信息及所述监听音频信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息。
在上述改进的具体实施方式中，所述监听音频信息可与所述皮带图像信息通过同意设备获取，当然，所述监听音频信息未遂事件的连续信息，并非同皮带图像信息一样的间隔一段时间才采取一瞬间的片段信息。
在获取所述监听音频信息后，传输至所述异常识别模型，所述异常识别模型可通过残差网络或其他网络模型进行音频信号的分类，如归类至异常声音并确定所述输送异常信息，通知报警模块进行报警。
作为一种优选实施方式，在所述根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息之后，还包括：
接收加速度信息；
根据所述加速度信息及所述皮带图像信息确定修正图像信息；
相应地，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
利用所述修正图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息。
上述具体实施方式中的加速度信息指安装在用来采集所述皮带图像信息的图像采集设备(如摄像头)上，用于检测图像采集设备的加速度的加速传感器得到的图像采集设备由于振动或其他原因引起的加速度的信息，通过所述加速度信息可确定所述图像采集设备本身的运动状态，在出现设备轻微移动或画面振动时校正图像拍摄的画面区域。
作为一种优选实施方式，在所述根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息之后，还包括：
通过所述皮带图像信息确定皮带速度信息；
根据所述皮带速度信息调整所述拍摄频率信息。
上述具体实施方式，换句话说，即是拍摄的图像的频率由计算机进行实时设置更新，而更新的依据就是通过所述皮带图像信息确定的皮带速度，当皮带速度很快时，提高拍摄频率，保证拍摄的皮带图像信息无遗漏，当皮带速度很慢时，降低拍摄频率，避免过度重复区域的图像造成能源及算力的浪费。
本发明所提供的输送皮带监控方法，通过根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。本发明通过预训练的异常识别模型，根据摄像头获取的输送带图像确定输送异常信息，所述输送异常信息包括皮带本身的损伤信息(如起层、破损或撕裂信息等)及输送异物信息，相比与现有技术单纯对于皮带穿刺的监测，扩展了监控的范围，实现了及时、快速的异常反馈，在保持较高的准确率的同时降低了监控识别的成本。
在具体实施方式一的基础上，进一步改进所述输送异常信息的识别对象，得到具体实施方式二，其流程示意图如图2所示，包括：
S201：根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息。
S202：通过预训练的异常识别模型，利用所述皮带图像信息，确定皮带横坐标信息。
S203：判断所述皮带横坐标信息是否超出预设的坐标范围。
S204：当所述皮带横坐标信息超出所述坐标范围时，确定皮带偏移信息。
上述S202、S203及S204均是所述异常识别模型内部的处理，所述皮带偏移信息为一种具体的输送异常信息，但异常识别模型可以同时检测除所述皮带偏移信息之外的其他异常信息。
S205：根据所述皮带偏移信息确定对应的警报信息。
现有技术中输送皮带在运行中很可能会发生横向偏移，导致卷带、脱轨、运输货物洒落等意外事故，而且，若不及时发现或阻止，输送皮带可能进一步横向偏移，最终导致皮带割裂，而本具体实施方式中通过所述皮带图像信息在输送皮带发生大幅度横向偏移前就及时发现并提醒工作人员，避免了事故的发生，提高了生产安全性。
在具体实施方式一的基础上，进一步给出一种另一种输送异常信息的识别对象，得到具体实施方式三，其流程示意图如图3所示，包括：
S301：根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息。
S302：通过预训练的异常识别模型，利用所述皮带图像信息，确定皮带宽度信息。
S303：判断所述皮带宽度信息是否超出预设的宽度范围。
S304：当所述皮带宽度信息超出所述宽度范围时，确定皮带切割信息。
S305：根据所述皮带切割信息确定对应的警报信息。
本具体实施方式中的所述皮带切割信息与具体实施方式二中的皮带偏移信息均属于具体一种的所述输送异常信息，当皮带横向偏移过多时，输送皮带可能与位于边缘的护栏接触，使得高速运转的输送皮带被护栏切割，若不能及时发现，则会在几分钟内造成上百米的皮带报废，经济损失巨大，而本具体实施方式中，对所述输送皮带的宽度进行了监控，一旦发现皮带宽度有变，立刻发出警报，或者直接关停输送皮带工作，避免损失进一步扩大，变相节约了成本。
下面对本发明实施例提供的输送皮带监控装置进行介绍，下文描述的输送皮带监控装置与上文描述的输送皮带监控方法可相互对应参照。
图4为本发明实施例提供的输送皮带监控装置的结构框图，参照图4输送皮带监控装置可以包括：
获取模块100，用于根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；
识别模型模块200，用于利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；
警报模块300，用于根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。
作为一种优选实施方式，所述获取模块100，还包括：
音频获取单元，用于获取监听音频信息；
相应地，所述识别模型模块200包括：
音频识别单元，用于利用所述皮带图像信息及所述监听音频信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息。
作为一种优选实施方式，所述识别模型模块200包括：
横坐标单元，用于通过预训练的异常识别模型，利用所述皮带图像信息，确定皮带横坐标信息；
坐标判断单元，用于判断所述皮带横坐标信息是否超出预设的坐标范围；
偏移单元，用于当所述皮带横坐标信息超出所述坐标范围时，确定皮带偏移信息；
相应地，所述警报模块300包括：
偏移警报单元，用于根据所述皮带偏移信息确定对应的警报信息。
作为一种优选实施方式，所述识别模型模块200包括：
宽度单元，用于通过预训练的异常识别模型，利用所述皮带图像信息，确定皮带宽度信息；
宽度判断单元，用于判断所述皮带宽度信息是否超出预设的宽度范围；
切割单元，用于当所述皮带宽度信息超出所述宽度范围时，确定皮带切割信息；
相应地，所述警报模块300包括：
切割警报单元，用于根据所述皮带切割信息确定对应的警报信息。
作为一种优选实施方式，所述获取模块100，还包括：
加速度单元，用于接收加速度信息；
修正单元，用于根据所述加速度信息及所述皮带图像信息确定修正图像信息；
相应地，所述识别模型模块200包括：
修正模型单元，用于利用所述修正图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息。
作为一种优选实施方式，所述获取模块100，还包括：
速度确定单元，用于通过所述皮带图像信息确定皮带速度信息；
频率调整单元，用于根据所述皮带速度信息调整所述拍摄频率信息。
本实施例的输送皮带监控装置用于实现前述的输送皮带监控方法，因此输送皮带监控装置中的具体实施方式可见前文中的输送皮带监控方法的实施例部分，例如，获取模块100100，识别模型模块200200，警报模块300300，分别用于实现上述输送皮带监控方法中步骤S101，S102和S103，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。
本发明所提供的输送皮带监控装置，通过获取模块100，用于根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；识别模型模块200，用于利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；警报模块300，用于根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。本发明通过预训练的异常识别模型，根据摄像头获取的输送带图像确定输送异常信息，所述输送异常信息包括皮带本身的损伤信息(如起层、破损或撕裂信息等)及输送异物信息，相比与现有技术单纯对于皮带穿刺的监测，扩展了监控的范围，实现了及时、快速的异常反馈，在保持较高的准确率的同时降低了监控识别的成本。
一种输送皮带监控设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述的输送皮带监控方法的步骤。
作为一种优选实施方式，在所述的输送皮带监控设备中，所述输送皮带监控设备通过夹扣或膨胀螺丝固定于支撑结构上。具体地，所述输送皮带监控设备通过夹扣固定于喷淋管道及钢结构屋顶上，或通过膨胀螺丝固定于混凝土屋顶上，当然，也可采用其他固定组件。设备自带电源、体积小，可在输煤系统的各种场合进行灵活的安装，不受输煤系统的现场环境及光线限制。所述输送皮带监控设备与所述输送皮带的位置关系示意图请见图5。
作为一种优选实施方式，所述输送皮带监控设备通过锂电池进行设备供电，并可进行220V电源及锂电池的切换。
另外，所述输送皮带监控设备还可包括闪光灯，所述闪光灯联动图像采集组件，只在图像采集组件采集图片时启动同步闪光，其闪光时间为微秒量级，可抓拍到任何光环境下清晰静止的皮带照片，所述输送皮带监控设备的正面截面图请见图6。
所述输送皮带监控设备通过4G及5G，或其他可选的物联网协议，发送皮带异常状态，并实时传递视音频信号至用户的人机交互界面，包括用户大屏、手机短信、网络平台等。
下面给出一种所述输送皮带监控设备的具体安装实施例，包括：
在输煤皮带正上方，以一定间隔吊装本设备，设备的安装位置所采集的图像可覆盖皮带的两侧边缘。安装连接件通过卡扣方式固定在皮带上方的天花板、喷淋装置等区域。
安装完成后，设备接通电源后进行初始化，图像采集组件开启闪光灯模块，自动调节闪光灯亮度，进行图像抓拍，直至拍摄到皮带所在的区域位置，完成初始化。
计算模块通过拍摄的区域，通过图像处理方法自动筛选皮带区域，并进行算法变换，投影为一块规整的皮带图像。因此，本设备不需要以特定角度进行安装，具备安装的灵活性。
拍摄模块初始化后进行间隔为10s的拍摄，同步启动闪光灯模块，如拍摄的区域出现连续变化，自动判断皮带启动。计算模块得到前后两张图片的重合区域判断皮带运行速度，从而实时调整拍摄间隔时间(从1/6s到120s不等)，以平衡拍摄所带来的的电池能量消耗。
如各模块出现工作异常，如供电模块的电量低，由计算模块控制信号发射模块进行信号报警。
设备选用整体性防爆外壳，外壳材料耐高温，耐火，耐腐蚀。
设备的计算模块具备数据库功能，记录设备使用过程中的皮带运行速度，皮带运行的各类异常状态及设备本体的运行状态。
本发明所提供的输送皮带监控方法，通过根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。本发明通过预训练的异常识别模型，根据摄像头获取的输送带图像确定输送异常信息，所述输送异常信息包括皮带本身的损伤信息(如起层、破损或撕裂信息等)及输送异物信息，相比与现有技术单纯对于皮带穿刺的监测，扩展了监控的范围，实现了及时、快速的异常反馈，在保持较高的准确率的同时降低了监控识别的成本。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的输送皮带监控方法的步骤。本发明所提供的输送皮带监控方法，通过根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。本发明通过预训练的异常识别模型，根据摄像头获取的输送带图像确定输送异常信息，所述输送异常信息包括皮带本身的损伤信息(如起层、破损或撕裂信息等)及输送异物信息，相比与现有技术单纯对于皮带穿刺的监测，扩展了监控的范围，实现了及时、快速的异常反馈，在保持较高的准确率的同时降低了监控识别的成本。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
需要说明的是，在本说明书中，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。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的输送皮带监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种输送皮带监控方法，其特征在于，包括：
根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；
利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；
根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。
2.如权利要求1所述的输送皮带监控方法，其特征在于，在确定输送异常信息之前，还包括：
获取监听音频信息；
相应地，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
利用所述皮带图像信息及所述监听音频信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息。
3.如权利要求1所述的输送皮带监控方法，其特征在于，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
通过预训练的异常识别模型，利用所述皮带图像信息，确定皮带横坐标信息；
判断所述皮带横坐标信息是否超出预设的坐标范围；
当所述皮带横坐标信息超出所述坐标范围时，确定皮带偏移信息；
相应地，所述根据所述输送异常信息确定对应的警报信息包括：
根据所述皮带偏移信息确定对应的警报信息。
4.如权利要求1所述的输送皮带监控方法，其特征在于，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
通过预训练的异常识别模型，利用所述皮带图像信息，确定皮带宽度信息；
判断所述皮带宽度信息是否超出预设的宽度范围；
当所述皮带宽度信息超出所述宽度范围时，确定皮带切割信息；
相应地，所述根据所述输送异常信息确定对应的警报信息包括：
根据所述皮带切割信息确定对应的警报信息。
5.如权利要求1所述的输送皮带监控方法，其特征在于，在所述根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息之后，还包括：
接收加速度信息；
根据所述加速度信息及所述皮带图像信息确定修正图像信息；
相应地，所述利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息包括：
利用所述修正图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息。
6.如权利要求1所述的输送皮带监控方法，其特征在于，在所述根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息之后，还包括：
通过所述皮带图像信息确定皮带速度信息；
根据所述皮带速度信息调整所述拍摄频率信息。
7.一种输送皮带监控装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于根据预设的拍摄频率信息获取皮带图像信息；
识别模型模块，用于利用所述皮带图像信息，通过预训练的异常识别模型，确定输送异常信息；
警报模块，用于根据所述输送异常信息确定对应的警报信息。
8.一种输送皮带监控设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的输送皮带监控方法的步骤。
9.如权利要求8所述的输送皮带监控设备，其特征在于，所述输送皮带监控设备通过夹扣或膨胀螺丝固定于支撑结构上。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的输送皮带监控方法的步骤。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113378952A (zh) * 2021-06-22 2021-09-10 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 一种皮带机跑偏检测方法、系统、介质和终端
CN113762163A (zh) * 2021-09-09 2021-12-07 杭州澳亚生物技术股份有限公司 一种gmp车间智能化监控管理方法及系统
CN114044325A (zh) * 2021-11-15 2022-02-15 华能汕头海门发电有限责任公司 输煤皮带故障检测系统
CN114751206A (zh) * 2022-04-24 2022-07-15 广东天太机器人有限公司 一种全角度的识别系统
CN114988050A (zh) * 2022-07-19 2022-09-02 山东科技大学 一种气垫输送机皮带监测系统
CN115760685A (zh) * 2022-09-23 2023-03-07 北京珞安科技有限责任公司 一种工业生产的隐蔽威胁感知系统及方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0840531A (ja) * 1994-07-29 1996-02-13 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ベルトコンベヤの高温部検知装置
CN102673979A (zh) * 2012-06-12 2012-09-19 青岛科技大学 输送带跑偏判断方法及判断装置
CN103051872A (zh) * 2012-12-18 2013-04-17 青岛科技大学 基于图像边缘提取的输送带跑偏检测方法
CN104240433A (zh) * 2013-06-08 2014-12-24 浙江大华技术股份有限公司 一种摄像机监测报警方法及装置
CN108298273A (zh) * 2018-01-24 2018-07-20 孙成梁 皮带机智能巡检系统
CN109969736A (zh) * 2019-01-17 2019-07-05 上海大学 一种大型运载皮带跑偏故障智能检测方法
CN110171691A (zh) * 2019-06-20 2019-08-27 天津市三特电子有限公司 带式传输机皮带撕裂状态检测方法及检测系统
CN110980192A (zh) * 2019-12-10 2020-04-10 安徽银河物联通信技术有限公司 一种皮带撕裂检测方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0840531A (ja) * 1994-07-29 1996-02-13 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ベルトコンベヤの高温部検知装置
CN102673979A (zh) * 2012-06-12 2012-09-19 青岛科技大学 输送带跑偏判断方法及判断装置
CN103051872A (zh) * 2012-12-18 2013-04-17 青岛科技大学 基于图像边缘提取的输送带跑偏检测方法
CN104240433A (zh) * 2013-06-08 2014-12-24 浙江大华技术股份有限公司 一种摄像机监测报警方法及装置
CN108298273A (zh) * 2018-01-24 2018-07-20 孙成梁 皮带机智能巡检系统
CN109969736A (zh) * 2019-01-17 2019-07-05 上海大学 一种大型运载皮带跑偏故障智能检测方法
CN110171691A (zh) * 2019-06-20 2019-08-27 天津市三特电子有限公司 带式传输机皮带撕裂状态检测方法及检测系统
CN110980192A (zh) * 2019-12-10 2020-04-10 安徽银河物联通信技术有限公司 一种皮带撕裂检测方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113378952A (zh) * 2021-06-22 2021-09-10 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 一种皮带机跑偏检测方法、系统、介质和终端
CN113762163A (zh) * 2021-09-09 2021-12-07 杭州澳亚生物技术股份有限公司 一种gmp车间智能化监控管理方法及系统
CN114044325A (zh) * 2021-11-15 2022-02-15 华能汕头海门发电有限责任公司 输煤皮带故障检测系统
CN114751206A (zh) * 2022-04-24 2022-07-15 广东天太机器人有限公司 一种全角度的识别系统
CN114988050A (zh) * 2022-07-19 2022-09-02 山东科技大学 一种气垫输送机皮带监测系统
CN114988050B (zh) * 2022-07-19 2024-04-09 山东科技大学 一种气垫输送机皮带监测系统
CN115760685A (zh) * 2022-09-23 2023-03-07 北京珞安科技有限责任公司 一种工业生产的隐蔽威胁感知系统及方法

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