CN115755677A - 一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统包括，根据发电厂中燃料输煤系统中各个犁煤器易溢煤位置，获取参数信息；根据参数信息建立煤量与皮带变形程度以及皮带横截长度的数量关系，根据工作过程中图像识别判断出的皮带变形程度与皮带横截长度，反演此时煤量，结合犁煤器逻辑判断，实现煤量的精准分配；结合传感器与图像识别信息，对溢煤、落煤以及返程煤量后进行监控，控制犁煤器实现完全清理。解决了犁煤器运行过程中的常有的溢煤铺煤问题，摆脱了传统人工监测的低效模式，使得犁煤器在运行工作时拥有自主监测功能，不仅减轻了煤仓间因铺煤溢煤所导致的清理任务，也大大提高了无人值守，远程监测的高效性与安全性。
Description
技术领域
本发明涉及犁煤器状态监测与控制技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统。
背景技术
目前在火力发电厂的燃料输煤系统中，设备的动态监测主要依靠人工巡检和各类保护开关来进行监测。然而燃料输煤系统的现场环境较差，在设备运行过程中现场无人值守，其中针对犁煤器的状态监测主要通过现场高清摄像机与工业电视远程人为监控，存在人为疏忽大意的漏洞，常常容易出现煤流通过犁煤器从皮带工作面溢至皮带返程与地面，犁煤器铺煤溢煤的情况，十分不易清理并可能造成燃煤自燃，大大提高了人力成本。
特别在运行生产方式为三班倒连续生产的模式下，长期监盘与夜间监盘造成的人工疲劳使得铺煤溢煤问题越发容易产生。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明提供了一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统，能够解决犁煤器铺煤溢煤以及工人疲劳等问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法，包括：
根据发电厂中燃料输煤系统中各个犁煤器易溢煤位置，获取所述易溢煤位置煤量、流速、皮带变形程度以及皮带横截长度参数信息；
根据所述参数信息建立煤量与皮带变形程度以及皮带横截长度的数量关系；
根据工作过程中图像识别判断出的皮带变形程度与皮带横截长度，反演此时煤量，结合犁煤器逻辑判断，实现煤量的精准分配；
结合传感器与图像识别信息，对溢煤、落煤以及返程煤量后进行监控，控制犁煤器实现完全清理。
一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据传输模块、数据分类模块、图像识别模块、显示与控制模块以及服务器，
数据采集模块，用于通过摄像头与无线传感器获取犁煤器各种实时信息，并将获取的信息通过数据传输模块传递给数据分类模块，
数据传输模块，用于传输系统内部产生的所有数据；
数据分类模块，用于将数据采集模块所采集到的数据进行分类；
图像识别模块，用于对数据采集模块中的影像信息进行识别，将所获取到的有效影像信息进行处理；
显示与控制模块，用于接受来自数据采集模块与图像识别模块的信息，显示实时犁煤器监测信息以及图像识别的结果，并按照结果实现对不同犁煤器精准控制；
服务器，用于支持各个模块对数据逻辑运算处理，并且支持图像识别模块与数据采集模块中无线传感器采集到的数据进行再处理。
作为本发明所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统的一种优选方案，其中：所述图像识别模块包括，建立图像识别神经网络，并根据所述易溢煤位置煤量、流速、皮带变形程度以及皮带横截长度参数信息实现最优神经网络模型获取，
获取系统工作前十天的参数信息，将参数信息按类存储于服务器中，并按照7：3将不同类数据分为训练集于测试集，用训练集对模型进行训练，并依靠测试集对模型进行优化检测，实现对皮带长度以及变形程度的精准识别。
作为本发明所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统的一种优选方案，其中：所述图像识别模块还包括使用yolov4进行图像识别，设显示与控制模块未运行时皮带长度未原始皮带长度，所述皮带长度为显示器中固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度；
当系统工作，皮带满煤状态运行时，皮带横截长度变为原始皮带长度的85％，此时皮带长度记作第一皮带长度，所述满煤状态为皮带最大携带量的80％；
当系统工作，皮带横截长度变为原始皮带长度的100％时，此时皮带长度记作第二皮带长度，此时皮带煤量携带率需要通过图像识别模块与数据采集模块中无线传感器采集到的数据再处理求解；
当系统工作，皮带横截长度变为原始皮带长度的85％-100％时，皮带煤量携带率与此时皮带横截长度线性相关，且按照斜率为80％最大携带量/15％原始皮带长度；
当系统工作，显示器中固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度突然前部变窄后部变长时，认定犁煤器落料口出现溢煤，所述前部为靠近犁煤器位置。
作为本发明所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统的一种优选方案，其中：所述犁煤器精准控制包括，所述犁煤器包括第一犁煤器、第二犁煤器、第三犁煤器、第四犁煤器、第五犁煤器以及第六犁煤器，
当系统运行时，所述全部犁煤器闭合，此时皮带上的煤通过第一犁煤器的落料口落下，通过皮带上煤量的截面积与图像识别的流速可获得落料口煤炭加仓量；
当显示器中犁煤器的落料口处出现固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度突然前部变窄后部变长时，控制系统立即打开相应位置犁煤器，避免溢煤。
作为本发明所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统的一种优选方案，其中：所述犁煤器精准控制还包括，
当第一犁煤器落料口加仓量达到98％，且第一犁煤器处不存在溢煤时，完全打开第一犁煤器，对第二犁煤器落料口进行加仓，直至第六犁煤器落料口加仓量为98％时，停止卸煤，此时完全打开所有犁煤器；
通过此时皮带横截长度与皮带流速来确定剩余在皮带上的携煤量，计算出停止卸煤后皮带携煤量，若此时携煤量小于第一犁煤器落料口加仓量2％，则闭合第一犁煤器，等待皮带上全部煤量落入所述第一犁煤器落料口后根据剩余所需加仓量进行二次加煤；
若此时携煤量大于第一犁煤器落料口加仓量2％，则闭合第一犁煤器与第二犁煤器，等待所述第一犁煤器落料口加仓量100％时，完全打开所述第一犁煤器，等待剩余煤量完全加入所述第一犁煤器落料口时，根据剩余所需加仓量进行二次加煤；
加煤期间可根据加仓量的紧急程度通过显示与控制模块调整犁煤器的升降，达到精确控制的目的；
当加仓结束后，通过图像识别与无线传感器获得的数值进行剩余煤量的监测，此时同时闭合所有犁煤器，使皮带运行一周，若一周后显示器中还可判别有煤存在，则此时为犁煤器和犁煤器损坏，此时监控人员通知巡检人员进行核查与修复。
作为本发明所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统的一种优选方案，其中：还包括，烟雾报警模块、液位开关模块、称重开关模块、光电开关模块、接近开关模块以及液晶触控屏，
所述烟雾报警模块与所述显示与控制模块，共同判断画面中是否为黑色煤流的铺煤溢煤情况所导致的报警信号。
作为本发明所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统的一种优选方案，其中：所述溢煤包括，
当系统工作，显示器中固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度突然前部变窄后部变长时，认定犁煤器落料口出现溢煤，控制系统自动打开溢煤位置犁煤器；
当打开溢煤处犁煤器后仍出现溢煤情况超过2s时，传感器进行报警，系统自动停止工作，巡检人员在系统停止后立马对故障部位进行处理。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明提出一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统，解决了犁煤器运行过程中的常有的溢煤铺煤问题，摆脱了传统人工监测的低效模式，使得犁煤器在运行工作时拥有自主监测功能，不仅减轻了煤仓间因铺煤溢煤所导致的清理任务，也大大提高了无人值守，远程监测的高效性与安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例提供的一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统的方法流程图；
图2为本发明一个实施例提供的一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统的系统模块图；
图3为本发明一个实施例提供的一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统的显示示意图；
图4为本发明一个实施例提供的一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1-4，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法，包括：
步骤102，根据发电厂中燃料输煤系统中各个犁煤器易溢煤位置，获取易溢煤位置煤量、流速、皮带变形程度以及皮带横截长度参数信息；
步骤104，根据参数信息建立煤量与皮带变形程度以及皮带横截长度的数量关系；
步骤106，根据工作过程中图像识别判断出的皮带变形程度与皮带横截长度，反演此时煤量，结合犁煤器逻辑判断，实现煤量的精准分配；
步骤108，结合传感器与图像识别信息，对溢煤、落煤以及返程煤量后进行监控，控制犁煤器实现完全清理。
一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统，其特征在于：包括数据采集模块201、数据传输模块202、数据分类模块203、图像识别模块204、显示与控制模块205以及服务器206；
数据采集模块201，用于通过摄像头与无线传感器获取犁煤器各种实时信息，并将获取的信息通过数据传输模块202传递给数据分类模块203，
数据传输模块202，用于传输系统内部产生的所有数据；
数据分类模块203，用于将数据采集模块201所采集到的数据进行分类；
图像识别模块204，用于对数据采集模块201中的影像信息进行识别，将所获取到的有效影像信息进行处理；
显示与控制模块205，用于接受来自数据采集模块201与图像识别模块204的信息，显示实时犁煤器监测信息以及图像识别的结果，并按照结果实现对不同犁煤器精准控制；
服务器206，用于支持各个模块对数据逻辑运算处理，并且支持图像识别模块204与数据采集模块201中无线传感器采集到的数据进行再处理。
其中，图像识别模块204包括，建立图像识别神经网络，并根据易溢煤位置煤量、流速、皮带变形程度以及皮带横截长度参数信息实现最优神经网络模型获取。
更进一步的，获取系统工作前十天的参数信息，将参数信息按类存储于服务器中，并按照7：3将不同类数据分为训练集于测试集，用训练集对模型进行训练，并依靠测试集对模型进行优化检测，实现对皮带长度以及变形程度的精准识别。
应说明的是，图像识别模块204还包括使用yolov4进行图像识别，设显示与控制模块205未运行时皮带长度未原始皮带长度，皮带长度为显示器中固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度；
更进一步的，当系统工作，皮带满煤状态运行时，皮带横截长度变为原始皮带长度的85％，此时皮带长度记作第一皮带长度，满煤状态为皮带最大携带量的80％；
更进一步的，当系统工作，皮带横截长度变为原始皮带长度的100％时，此时皮带长度记作第二皮带长度，此时皮带煤量携带率需要通过图像识别模块204与数据采集模块201中无线传感器采集到的数据再处理求解；
更进一步的，当系统工作，皮带横截长度变为原始皮带长度的85％-100％时，皮带煤量携带率与此时皮带横截长度线性相关，且按照斜率为80％最大携带量/15％原始皮带长度；
更进一步的，当系统工作，显示器中固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度突然前部变窄后部变长时，认定犁煤器落料口出现溢煤，前部为靠近犁煤器位置。
应说明的是，犁煤器精准控制包括，犁煤器包括第一犁煤器、第二犁煤器、第三犁煤器、第四犁煤器、第五犁煤器以及第六犁煤器，
更进一步的，当系统运行时，全部犁煤器闭合，此时皮带上的煤通过第一犁煤器的落料口落下，通过皮带上煤量的截面积与图像识别的流速可获得落料口煤炭加仓量；
更进一步的，当显示器中犁煤器的落料口处出现固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度突然前部变窄后部变长时，控制系统立即打开相应位置犁煤器，避免溢煤。
应说明的是，犁煤器精准控制还包括，当第一犁煤器落料口加仓量达到98％，且第一犁煤器处不存在溢煤时，完全打开第一犁煤器，对第二犁煤器落料口进行加仓，直至第六犁煤器落料口加仓量为98％时，停止卸煤，此时完全打开所有犁煤器；
通过此时皮带横截长度与皮带流速来确定剩余在皮带上的携煤量，计算出停止卸煤后皮带携煤量，若此时携煤量小于第一犁煤器落料口加仓量2％，则闭合第一犁煤器，等待皮带上全部煤量落入第一犁煤器落料口后根据剩余所需加仓量进行二次加煤；
更进一步的，若此时携煤量大于第一犁煤器落料口加仓量2％，则闭合第一犁煤器与第二犁煤器，等待第一犁煤器落料口加仓量100％时，完全打开第一犁煤器，等待剩余煤量完全加入第一犁煤器落料口时，根据剩余所需加仓量进行二次加煤；
更进一步的，加煤期间可根据加仓量的紧急程度通过显示与控制模块205调整犁煤器的升降，达到精确控制的目的；
更进一步的，当加仓结束后，通过图像识别与无线传感器获得的数值进行剩余煤量的监测，此时同时闭合所有犁煤器，使皮带运行一周，若一周后显示器中还可判别有煤存在，则此时为犁煤器和犁煤器损坏，此时监控人员通知巡检人员进行核查与修复。
应说明的是，系统还包括，烟雾报警模块207、液位开关模块208、称重开关模块209、光电开关模块210、接近开关模块211以及液晶触控屏212，
更进一步的，烟雾报警模块207与显示与控制模块205，共同判断画面中是否为黑色煤流的铺煤溢煤情况所导致的报警信号。
更进一步的，溢煤包括，当系统工作，显示器中固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度突然前部变窄后部变长时，认定犁煤器落料口出现溢煤，控制系统自动打开溢煤位置犁煤器；
应说明的是，当打开溢煤处犁煤器后仍出现溢煤情况超过2s时，传感器进行报警，系统自动停止工作，巡检人员在系统停止后立马对故障部位进行处理。
上述各单元模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据发电厂中燃料输煤系统中各个犁煤器易溢煤位置，获取易溢煤位置煤量、流速、皮带变形程度以及皮带横截长度参数信息；
根据参数信息建立煤量与皮带变形程度以及皮带横截长度的数量关系；
根据工作过程中图像识别判断出的皮带变形程度与皮带横截长度，反演此时煤量，结合犁煤器逻辑判断，实现煤量的精准分配；
结合传感器与图像识别信息，对溢煤、落煤以及返程煤量后进行监控，控制犁煤器实现完全清理。
实施例2
参照图1-4，为本发明的一个实施例，提供了一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法及系统，为了验证本发明的有益效果，通过对比实验进行科学论证。
表1传统技术手段与本发明申请的区别特征
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制方法，其特征在于：包括，
根据发电厂中燃料输煤系统中各个犁煤器易溢煤位置，获取所述易溢煤位置煤量、流速、皮带变形程度以及皮带横截长度参数信息；
根据所述参数信息建立煤量与皮带变形程度以及皮带横截长度的数量关系；
根据工作过程中图像识别判断出的皮带变形程度与皮带横截长度，反演此时煤量，结合犁煤器逻辑判断，实现煤量的精准分配；
结合传感器与图像识别信息，对溢煤、落煤以及返程煤量后进行监控，控制犁煤器实现完全清理。
2.一种基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统，其特征在于：包括数据采集模块(201)、数据传输模块(202)、数据分类模块(203)、图像识别模块(204)、显示与控制模块(205)以及服务器(206)，
数据采集模块(201)，用于通过摄像头与无线传感器获取犁煤器各种实时信息，并将获取的信息通过数据传输模块(202)传递给数据分类模块(203)，
数据传输模块(202)，用于传输系统内部产生的所有数据；
数据分类模块(203)，用于将数据采集模块(201)所采集到的数据进行分类；
图像识别模块(204)，用于对数据采集模块(201)中的影像信息进行识别，将所获取到的有效影像信息进行处理；
显示与控制模块(205)，用于接受来自数据采集模块(201)与图像识别模块(204)的信息，显示实时犁煤器监测信息以及图像识别的结果，并按照结果实现对不同犁煤器精准控制；
服务器(206)，用于支持各个模块对数据逻辑运算处理，并且支持图像识别模块(204)与数据采集模块(201)中无线传感器采集到的数据进行再处理。
3.如权利要求2所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统，其特征在于：所述图像识别模块(204)包括，建立图像识别神经网络，并根据所述易溢煤位置煤量、流速、皮带变形程度以及皮带横截长度参数信息实现最优神经网络模型获取，
获取系统工作前十天的参数信息，将参数信息按类存储于服务器中，并按照7：3将不同类数据分为训练集于测试集，用训练集对模型进行训练，并依靠测试集对模型进行优化检测，实现对皮带长度以及变形程度的精准识别。
4.如权利要求3所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统，其特征在于：所述图像识别模块(204)还包括使用yolov4进行图像识别，设显示与控制模块(205)未运行时皮带长度未原始皮带长度，所述皮带长度为显示器中固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度；
当系统工作，皮带满煤状态运行时，皮带横截长度变为原始皮带长度的85％，此时皮带长度记作第一皮带长度，所述满煤状态为皮带最大携带量的80％；
当系统工作，皮带横截长度变为原始皮带长度的100％时，此时皮带长度记作第二皮带长度，此时皮带煤量携带率需要通过图像识别模块(204)与数据采集模块(201)中无线传感器采集到的数据再处理求解；
当系统工作，皮带横截长度变为原始皮带长度的85％-100％时，皮带煤量携带率与此时皮带横截长度线性相关，且按照斜率为80％最大携带量/15％原始皮带长度；
当系统工作，显示器中固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度突然前部变窄后部变长时，认定犁煤器落料口出现溢煤，所述前部为靠近犁煤器位置。
5.如权利要求4所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统，其特征在于：所述犁煤器精准控制包括，所述犁煤器包括第一犁煤器、第二犁煤器、第三犁煤器、第四犁煤器、第五犁煤器以及第六犁煤器，
当系统运行时，所述全部犁煤器闭合，此时皮带上的煤通过第一犁煤器的落料口落下，通过皮带上煤量的截面积与图像识别的流速可获得落料口煤炭加仓量；
当显示器中犁煤器的落料口处出现固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度突然前部变窄后部变长时，控制系统立即打开相应位置犁煤器，避免溢煤。
6.如权利要求5所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统，其特征在于：所述犁煤器精准控制还包括，
当第一犁煤器落料口加仓量达到98％，且第一犁煤器处不存在溢煤时，完全打开第一犁煤器，对第二犁煤器落料口进行加仓，直至第六犁煤器落料口加仓量为98％时，停止卸煤，此时完全打开所有犁煤器；
通过此时皮带横截长度与皮带流速来确定剩余在皮带上的携煤量，计算出停止卸煤后皮带携煤量，若此时携煤量小于第一犁煤器落料口加仓量2％，则闭合第一犁煤器，等待皮带上全部煤量落入所述第一犁煤器落料口后根据剩余所需加仓量进行二次加煤；
若此时携煤量大于第一犁煤器落料口加仓量2％，则闭合第一犁煤器与第二犁煤器，等待所述第一犁煤器落料口加仓量100％时，完全打开所述第一犁煤器，等待剩余煤量完全加入所述第一犁煤器落料口时，根据剩余所需加仓量进行二次加煤；
加煤期间可根据加仓量的紧急程度通过显示与控制模块(205)调整犁煤器的升降，达到精确控制的目的；
当加仓结束后，通过图像识别与无线传感器获得的数值进行剩余煤量的监测，此时同时闭合所有犁煤器，使皮带运行一周，若一周后显示器中还可判别有煤存在，则此时为犁煤器和犁煤器损坏，此时监控人员通知巡检人员进行核查与修复。
7.如权利要求6所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统，其特征在于：还包括，烟雾报警模块(207)、液位开关模块(208)、称重开关模块(209)、光电开关模块(210)、接近开关模块(211)以及液晶触控屏(212)，
所述烟雾报警模块(207)与所述显示与控制模块(205)，共同判断画面中是否为黑色煤流的铺煤溢煤情况所导致的报警信号。
8.如权利要求7所述的基于图像识别的犁煤器状态监测与控制系统，其特征在于：所述溢煤包括，
当系统工作，显示器中固定像素下的同位置下皮带两边缘横截长度突然前部变窄后部变长时，认定犁煤器落料口出现溢煤，控制系统自动打开溢煤位置犁煤器；
当打开溢煤处犁煤器后仍出现溢煤情况超过2s时，传感器进行报警，系统自动停止工作，巡检人员在系统停止后立马对故障部位进行处理。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述的方法的步骤。
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