CN115848935A - 伸缩悬皮式自动卸料系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种伸缩悬皮式自动卸料系统，包括：卸料小车和安装在其上的皮带第一监测系统，皮带第一监测系统与其控制系统通讯连接，包括：图像采集模块用于采集卸料小车的皮带运行中空载时的监测区域实时图像；皮带检测模块用于利用预设皮带工作状态模型对图像采集模块采集的监测区域实时图像进行图像识别，确定监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息；工作状态确定模块用于基于监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息，确定监测区域实时图像存在满足预警条件的信息时，则向卸料小车的控制系统发送预警信息。本发明的系统能够及时发现伸缩悬皮式自动卸料小车皮带的缺陷特征，确保输送物品过程顺畅、避免发生安全事故，提高输送效率。
Description
技术领域
本发明属于卸料小车技术领域，涉及一种伸缩悬皮式自动卸料系统。
背景技术
带式输送机卸料小车属于带式输送机单独的一个部件，主要应用在对皮带输送机有卸料要求的场合。其作用跟卸料器相同，只是可以实现多点布料和不同地点布料。伸缩悬皮式自动卸料小车由于设置有垂直于其主体结构运动方向的横向轨道，因此可在纵、横双向多点自动卸料，具有卸料范围大，卸料点灵活等优点，多用于宽体仓库、多料仓中。皮带在输送运行过程中难免会产生磨损或者产生跑偏，若皮带发生磨损或跑偏未能及时发现，则将势必引起输送故障、不能及时输送物料或者不能及时地将长距离的皮带就行纠偏，严重地甚至将发生卸料小车失控现象，因此，本发明预解决这些技术问题。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供了一种伸缩悬皮式自动卸料系统。
为此，本发明提供的技术方案为：
一种伸缩悬皮式自动卸料系统，包括：卸料小车和安装在所述卸料小车上的皮带第一监测系统，
所述皮带第一监测系统与所述卸料小车的控制系统通讯连接，所述皮带第一监测系统包括：
图像采集模块，其用于采集所述卸料小车的皮带运行中空载时的监测区域实时图像；
皮带检测模块，其用于利用预设皮带工作状态模型对所述图像采集模块采集的所述监测区域实时图像进行图像识别，确定所监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息；
工作状态确定模块，其用于基于所述监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息，确定所述监测区域实时图像是否存在满足预警条件的信息，若所述监测区域实时图像存在满足预警条件的信息，则向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，所述预警信息包含所述监测区域实时图像；
其中，所述预设皮带工作状态模型为通过大量不同工况下皮带工作状态的皮带图像在预设深度学习模型进行特征训练得到的，所述皮带工作状态包括：皮带表面划痕、起皮、坑洼、破裂或堆叠。
优选的是，所述的伸缩悬皮式自动卸料系统中，所述图像采集模块还用于采集所述卸料小车的皮带运行中输送物品时的监测区域实时图像。
优选的是，所述的伸缩悬皮式自动卸料系统中，所述皮带工作状态还包括：输送物品特征、皮带与物品的接触状态或皮带周边环境；
若所述工作状态确定模块确定所述监测区域实时图像存在满足预警条件的信息，则向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，所述预警信息包含所述监测区域实时图像，所述控制系统控制皮带暂停物品输送，待排除故障后，再次启动皮带输送。
优选的是，所述的伸缩悬皮式自动卸料系统，还包括：
皮带第二监测部，其设置在所述卸料小车尾车皮带机的头部漏斗入口位置后方处，所述皮带第一监测部包括设置于所述卸料小车尾车皮带机的头部漏斗入口位置后方皮带上方的安装支架、固定在所述安装支架上的跑偏开关及监测板，所述监测板与所述跑偏开关的立辊通过一连接板连接，所述跑偏开关与所述控制系统通讯连接，所述监测板沿所述皮带的宽度方向设置于其上方，且所述监测板垂直于所述皮带的移动方向，所述监测板与皮带表面具有一定距离；
若所述皮带上传输的物品的高度超出所述一定距离时，所述监测板发生倾斜，从而所述跑偏开关的立辊旋转，所述控制系统收到所述跑偏开关的旋转信息，并发出皮带输送停止信号，
当所述监测板回复原位、所述跑偏开关复位后，所述控制系统收到所述跑偏开关的复位信息，发出皮带输送恢复信号。
优选的是，所述的伸缩悬皮式自动卸料系统中，所述预设深度学习模型基于Region-CNN算法训练得出。
优选的是，所述的伸缩悬皮式自动卸料系统中，所述图像采集模块通过摄像机和照相机采集所述监测区域实时图像。
优选的是，所述的伸缩悬皮式自动卸料系统，还包括：
除尘装置，其固定在所述卸料小车的车架上，且位于所述皮带的上方，所述除尘装置也与所述控制系统通讯连接。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明通过大量不同工况下皮带工作状态的皮带图像在预设深度学习模型进行特征训练得到预设皮带工作状态模型，通过图像采集模块采集卸料小车的皮带运行中的监测区域实时图像，并通过皮带检测模块利用预设皮带工作状态模型对所述图像采集模块采集的所述监测区域实时图像进行图像识别，确定所监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息，最后通过工作状态确定模块确定监测区域实时图像存在满足预警条件的信息时，向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，从而能够在皮带输送开始之前就监测到皮带的真实状况，避免在输送中发生问题，本发明的系统能够及时发现伸缩悬皮式自动卸料小车皮带的缺陷特征，确保输送物品过程顺畅、避免发生安全事故，提高输送效率。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明其中一个实施例中伸缩悬皮式自动卸料系统的连接示意图。
图2为本发明其中一个实施例中皮带第二监测部的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“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，并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。
如图1所示，本发明提供一种伸缩悬皮式自动卸料系统，包括：卸料小车和安装在所述卸料小车上的皮带第一监测系统，该卸料小车为伸缩悬皮式自动卸料小车。
所述皮带第一监测系统与所述卸料小车的控制系统通讯连接，所述皮带第一监测系统包括：
图像采集模块，其用于采集所述卸料小车的皮带运行中空载时的监测区域实时图像；
皮带检测模块，其用于利用预设皮带工作状态模型对所述图像采集模块采集的所述监测区域实时图像进行图像识别，确定所监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息；
工作状态确定模块，其用于基于所述监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息，确定所述监测区域实时图像是否存在满足预警条件的信息，若所述监测区域实时图像存在满足预警条件的信息，则向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，所述预警信息包含所述监测区域实时图像；
其中，所述预设皮带工作状态模型为通过大量不同工况下皮带工作状态的皮带图像在预设深度学习模型进行特征训练得到的，所述皮带工作状态包括：皮带表面划痕、起皮、坑洼、破裂或堆叠。
本发明通过大量不同工况下皮带工作状态的皮带图像在预设深度学习模型进行特征训练得到预设皮带工作状态模型，通过图像采集模块采集卸料小车的皮带运行中的监测区域实时图像，并通过皮带检测模块利用预设皮带工作状态模型对所述图像采集模块采集的所述监测区域实时图像进行图像识别，确定所监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息，最后通过工作状态确定模块确定监测区域实时图像存在满足预警条件的信息时，向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，从而能够在皮带输送开始之前就监测到皮带的真实状况，避免在输送中发生问题，本发明的系统能够及时发现伸缩悬皮式自动卸料小车皮带的缺陷特征，确保输送物品过程顺畅、避免发生安全事故，提高输送效率。
在上述技术方案中，作为优选，所述图像采集模块还用于采集所述卸料小车的皮带运行中输送物品时的监测区域实时图像。这样，能够便于对皮带输送物品时的工作状态进行监测。
在上述技术方案中，作为优选，所述皮带工作状态还包括：输送物品特征、皮带与物品的接触状态或皮带周边环境。同时所述皮带检测模块也是用于利用预设皮带工作状态模型对所述图像采集模块采集的所述监测区域实时图像进行图像识别，确定所监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息；所述工作状态确定模块用于基于所述监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息，确定所述监测区域实时图像是否存在满足预警条件的信息，若所述监测区域实时图像存在满足预警条件的信息，则向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，所述预警信息包含所述监测区域实时图像，控制系统可控制皮带暂停物品输送，在排除故障后，再次启动皮带输送，确保输送安全。
在上述技术方案中，作为优选，如图2所示，还包括：
皮带第二监测部，其设置在所述卸料小车尾车皮带机的头部漏斗入口位置后方处，所述皮带第一监测部包括设置于所述卸料小车尾车皮带机的头部漏斗入口位置后方皮带10上方的安装支架100、固定在所述安装支架100上的跑偏开关1及监测板3，所述监测板3与所述跑偏开关1的立辊通过一连接板2连接，所述跑偏开关1与所述控制系统通讯连接，所述监测板3沿所述皮带的宽度方向设置于其上方，且所述监测板3垂直于所述皮带的移动方向，所述监测板3与皮带表面具有一定距离，所述一定距离可设置为比输送物品的最大高度高出0.5至1厘米，比如输送物品高度2厘米，该一定距离可设置为2.5厘米；跑偏开关1可选用二级跑偏开关1。
若所述皮带上传输的物品的高度超出所述一定距离时，所述监测板3发生倾斜，从而所述跑偏开关1的立辊旋转，所述控制系统收到所述跑偏开关1的旋转信息，并发出皮带输送停止信号，
当所述监测板3回复原位、所述跑偏开关1复位后，所述控制系统收到所述跑偏开关1的复位信息，发出皮带输送恢复信号。本发明的系统能够在皮带输送时，由于物品过多或过高而逐渐导致的皮带愈发跑偏现象之初就排除跑偏隐患，以免皮带跑偏过多而难以纠偏。
在本发明的其中一种技术方案中，作为优选，所述预设深度学习模型基于Region-CNN算法训练得出。
在本发明的其中一种技术方案中，作为优选，所述图像采集模块通过摄像机和照相机采集所述监测区域实时图像。
在本发明的其中一种技术方案中，作为优选，还包括：
除尘装置，其固定在所述卸料小车的车架上，且位于所述皮带10的上方，所述除尘装置也与所述控制系统通讯连接。除尘装置可采用除尘器进行，将其设置在皮带上方即可。
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，现提供如下的实施例进行说明：
一种伸缩悬皮式自动卸料系统，如图1所示，包括：卸料小车和安装在所述卸料小车上的皮带第一监测系统，
所述皮带第一监测系统与所述卸料小车的控制系统通讯连接，所述皮带第一监测系统包括：
图像采集模块，其用于采集所述卸料小车的皮带运行中空载时的监测区域实时图像；
皮带检测模块，其用于利用预设皮带工作状态模型对所述图像采集模块采集的所述监测区域实时图像进行图像识别，确定所监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息；
工作状态确定模块，其用于基于所述监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息，确定所述监测区域实时图像是否存在满足预警条件的信息，若所述监测区域实时图像存在满足预警条件的信息，则向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，所述预警信息包含所述监测区域实时图像；
其中，所述预设皮带工作状态模型为通过大量不同工况下皮带工作状态的皮带图像在预设深度学习模型进行特征训练得到的，所述皮带工作状态包括：皮带表面划痕、起皮、坑洼、破裂或堆叠。
所述图像采集模块还用于采集所述卸料小车的皮带运行中输送物品时的监测区域实时图像。这样，能够便于对皮带输送物品时的工作状态进行监测。
所述皮带工作状态还包括：输送物品特征、皮带与物品的接触状态或皮带周边环境。同时所述皮带检测模块也是用于利用预设皮带工作状态模型对所述图像采集模块采集的所述监测区域实时图像进行图像识别，确定所监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息；所述工作状态确定模块用于基于所述监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息，确定所述监测区域实时图像是否存在满足预警条件的信息，若所述监测区域实时图像存在满足预警条件的信息，则向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，所述预警信息包含所述监测区域实时图像，控制系统可控制皮带暂停物品输送，在排除故障后，再次启动皮带输送，确保输送安全。
如图2所示，还包括：皮带第二监测部，其设置在所述卸料小车尾车皮带机的头部漏斗入口位置后方处，所述皮带第一监测部包括设置于所述卸料小车尾车皮带机的头部漏斗入口位置后方皮带上方的安装支架100、固定在所述安装支架100上的跑偏开关1及监测板3，所述监测板3与所述跑偏开关1的立辊通过一连接板2连接，所述跑偏开关1与所述控制系统通讯连接，所述监测板3沿所述皮带的宽度方向设置于其上方，且所述监测板3垂直于所述皮带的移动方向，所述监测板3与皮带表面具有一定距离，所述一定距离可设置为比输送物品的最大高度高出0.5至1厘米，比如输送物品高度2厘米，该一定距离可设置为2.5厘米；跑偏开关1可选用二级跑偏开关1。
若所述皮带上传输的物品的高度超出所述一定距离时，所述监测板3发生倾斜，从而所述跑偏开关1的立辊旋转，所述控制系统收到所述跑偏开关1的旋转信息，并发出皮带输送停止信号，
当所述监测板3回复原位、所述跑偏开关1复位后，所述控制系统收到所述跑偏开关1的复位信息，发出皮带输送恢复信号。本发明的系统能够在皮带输送时，由于物品过多或过高而逐渐导致的皮带愈发跑偏现象之初就排除跑偏隐患，以免皮带跑偏过多而难以纠偏。
所述预设深度学习模型基于Region-CNN算法训练得出。
所述图像采集模块通过摄像机和照相机采集所述监测区域实时图像。
除尘装置，其固定在所述卸料小车的车架上，且位于所述皮带的上方，所述除尘装置也与所述控制系统通讯连接。除尘装置可采用除尘器进行，将其设置在皮带上方即可。
需要说明的是，上述各流程和各系统结构中，不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际需要忽略某些步骤和单元。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行确定。上述各实施例中的描述的装置结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构。某个模块或单元可能由同一物理实体实现，某个模块或单元可能由多个物理实体分别实现，某个模块或单元还可以由多个独立设备中的多个部件共同实现。
这里说明的模块数量和处理规模是用来简化本发明的说明的。对本发明的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (7)
1.一种伸缩悬皮式自动卸料系统，其特征在于，包括：卸料小车和安装在所述卸料小车上的皮带第一监测系统，
所述皮带第一监测系统与所述卸料小车的控制系统通讯连接，所述皮带第一监测系统包括：
图像采集模块，其用于采集所述卸料小车的皮带运行中空载时的监测区域实时图像；
皮带检测模块，其用于利用预设皮带工作状态模型对所述图像采集模块采集的所述监测区域实时图像进行图像识别，确定所监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息；
工作状态确定模块，其用于基于所述监测区域实时图像中的皮带的工作状态信息，确定所述监测区域实时图像是否存在满足预警条件的信息，若所述监测区域实时图像存在满足预警条件的信息，则向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，所述预警信息包含所述监测区域实时图像；
其中，所述预设皮带工作状态模型为通过大量不同工况下皮带工作状态的皮带图像在预设深度学习模型进行特征训练得到的，所述皮带工作状态包括：皮带表面划痕、起皮、坑洼、破裂或堆叠。
2.如权利要求1所述的伸缩悬皮式自动卸料系统，其特征在于，所述图像采集模块还用于采集所述卸料小车的皮带运行中输送物品时的监测区域实时图像。
3.如权利要求2所述的伸缩悬皮式自动卸料系统，其特征在于，所述皮带工作状态还包括：输送物品特征、皮带与物品的接触状态或皮带周边环境，
若所述工作状态确定模块确定所述监测区域实时图像存在满足预警条件的信息，则向所述卸料小车的控制系统发送预警信息，所述预警信息包含所述监测区域实时图像，所述控制系统控制皮带暂停物品输送，待排除故障后，再次启动皮带输送。
4.如权利要求3所述的伸缩悬皮式自动卸料系统，其特征在于，还包括：
皮带第二监测部，其设置在所述卸料小车尾车皮带机的头部漏斗入口位置后方处，所述皮带第一监测部包括设置于所述卸料小车尾车皮带机的头部漏斗入口位置后方皮带上方的安装支架、固定在所述安装支架上的跑偏开关及监测板，所述监测板与所述跑偏开关的立辊通过一连接板连接，所述跑偏开关与所述控制系统通讯连接，所述监测板沿所述皮带的宽度方向设置于其上方，且所述监测板垂直于所述皮带的移动方向，所述监测板与皮带表面具有一定距离；
若所述皮带上传输的物品的高度超出所述一定距离时，所述监测板发生倾斜，从而所述跑偏开关的立辊旋转，所述控制系统收到所述跑偏开关的旋转信息，并发出皮带输送停止信号，
当所述监测板回复原位、所述跑偏开关复位后，所述控制系统收到所述跑偏开关的复位信息，发出皮带输送恢复信号。
5.如权利要求1所述的伸缩悬皮式自动卸料系统，其特征在于，所述预设深度学习模型基于Region-CNN算法训练得出。
6.如权利要求1所述的伸缩悬皮式自动卸料系统，其特征在于，所述图像采集模块通过摄像机和照相机采集所述监测区域实时图像。
7.如权利要求1所述的伸缩悬皮式自动卸料系统，其特征在于，还包括：
除尘装置，其固定在所述卸料小车的车架上，且位于所述皮带的上方，所述除尘装置也与所述控制系统通讯连接。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20230328 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |