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大型原料基地皮带机 AI 智能视觉巡检项目
钢铁冶金 · 原料场皮带输送
某钢铁集团｜原料场皮带输送廊道 AI 智能视觉检测项目
针对该集团原料场多条长距离皮带输送廊道粉尘较多、巡检点位分散、人工定点巡检存在观察盲区的情况，MILE米乐沿皮带线路布置多组适配粉尘工况的视觉采集设备（每条皮带设置一处固定采集点位，并辅以线激光扫描），依托机器视觉算法对皮带运行图像进行分析，识别皮带撕裂、表层破损、跑偏、大块异物、托辊异常等缺陷并按类型分级告警；系统可对接厂区 PLC 与生产监控平台，异常发生后支持现场声光告警与平台消息推送，并配置 WEB 管理后台用于查看实时画面、历史告警与设备运行报表，为原料输送系统的巡检与设备维护提供数据支撑。
廊道线路长、点位分散，人工巡检存在观察盲区
原料场皮带输送线路较长、巡检点位分散，依靠人工定点巡检会存在部分观察盲区；廊道内部粉尘较多、湿度偏高，视线条件对巡检效果存在影响。
皮带早期缺陷不易发现，撕裂故障影响产线运行
皮带撕裂、表面破损、跑偏、异物侵入、托辊运行异常等问题在早期不易被发现。一旦发生皮带撕裂故障，可能出现物料外泄，进而造成产线停机与相应的经济损失。
巡检频次受限于人力，廊道作业存在安全风险
人工巡检频次存在上限，巡检效果受人员状态与现场视线条件影响；廊道内作业存在安全方面的风险，人工巡检也会带来持续的人力投入。
每条皮带设置一处固定采集点位，辅以线激光扫描
每条皮带设置一处固定采集点位，配置适配粉尘工况的视觉采集单元并辅以线激光扫描，用于连续采集皮带运行图像与带面轮廓信息；多条皮带合计布置多组采集设备。
机器视觉识别多类缺陷，按类型分级告警
依托机器视觉算法对采集画面进行分析，识别皮带撕裂、表层破损、跑偏、大块异物、托辊异常等缺陷；按缺陷类型设置分级告警，并留存缺陷图片与对应视频资料。
对接 PLC 与监控平台，配备 WEB 管理后台
系统可对接厂区 PLC 与生产监控平台，异常发生后支持现场声光告警与平台消息推送；配置 WEB 管理后台，可查看实时画面、历史告警、设备运行报表，辅助开展设备维护工作。
为补充人工巡检盲区提供支撑
沿皮带线路形成自动化监测，对人工定点巡检的观察盲区形成补充，识别皮带早期缺陷并发出告警，为降低皮带撕裂类故障引发停机的可能性提供支撑。
为减少人员进入高危廊道提供条件
可减少人员进入廊道开展巡检的频次，为降低现场作业安全风险提供条件，同时为减少巡检相关人力投入提供支撑。
设备运行数据积累，为预防性维护提供参考
持续积累皮带设备运行数据，协助运维由故障后抢修向预防性维护转变，辅助备品备件管理，为原料输送系统的运行稳定性提供数据参考。
廊道粉尘较多、湿度偏高，视觉采集设备如何适应？
方案针对原料场粉尘工况对视觉采集设备进行防护设计，每条皮带设置一处固定采集点位并辅以线激光扫描，多条皮带合计多组设备，用于连续采集皮带运行图像与带面轮廓信息；具体防护方式与安装位置需结合廊道现场条件确定。
系统可识别哪些皮带缺陷，告警如何分级？
系统识别皮带撕裂、表层破损、跑偏、大块异物、托辊异常等缺陷，按缺陷类型设置分级告警，并留存缺陷图片与对应视频资料，便于后续复核。
能否与厂区现有 PLC、生产监控平台对接？
系统可对接厂区 PLC 与生产监控平台，异常发生后支持现场声光告警与平台消息推送；同时配置 WEB 管理后台，可查看实时画面、历史告警与设备运行报表。
系统上线后，人工巡检是否还需要保留？
系统定位于对人工巡检形成补充，用于覆盖部分观察盲区并提供缺陷早期告警信息；现场巡检制度与缺陷处置流程仍按厂区既有规程执行。
本页为项目案例介绍，所示配置为该项目适配方案，实际配置以现场工况与合同约定为准
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