一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法与流程

本发明涉及皮带监测，尤其涉及一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法。

背景技术：

1、在煤矿皮带的使用和维护阶段，要定期对皮带进行巡检，及时发现并处理皮带运行中出现的问题。巡检内容包括皮带的磨损情况、张力是否均匀、接头是否牢固、托辊、滚筒等部件是否正常等。对于发现的问题，要及时进行维修或更换，确保皮带输送机的稳定运行。此外，还要注意对皮带进行定期润滑，以延长皮带的使用寿命。同时，要定期对电气设备进行维护，保证控制系统的稳定性和可靠性。

2、其中在对皮带的磨损情况进行检测时，目前主要是采用的人工视觉检测的方式，这样主观性较大，检测精度较低。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，旨在可以采用机器视觉自动对皮带的磨损情况进行检测，从而可以提高工作效率和准确度。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，包括采集矿井皮带的全生命周期的皮带工作图像；对采集的图像进行预处理，得到处理图像；使用基于处理图像生成的随机森林模型识别图像中的皮带磨损特征；对图像中的皮带磨损特征面积进行量化，得到皮带磨损面积；根据皮带磨损面积与预设的寿命阈值比较评估皮带的寿命。

3、其中，所述采集矿井皮带的全生命周期的皮带工作图像的具体步骤包括：

4、在矿井皮带系统中确定关键监测点；在监测点设置高清摄像头；根据皮带的运动速度和监测需求设置高清摄像头的工作参数，并根据工作参数进行皮带工作图像采集；存储所有采集的全生命周期皮带工作图像。

5、其中，在高清摄像头的周围还设置有照明设备以提供照明亮度。

6、其中，所述对采集的图像进行预处理，得到处理图像的具体步骤包括：使用滤波算法来减少皮带工作图像中的噪声；对去噪后的皮带工作图像的对比度和清晰度进行增强；将增强后的皮带工作图像分割成不同的区域并进行编号。

7、其中，所述使用基于处理图像生成的随机森林模型识别图像中的皮带磨损特征的具体步骤包括：利用边缘检测算法提取皮带磨损特征；通过主成分分析方法对提取的磨损特征进行降维以减少计算量，得到降维特征数据集；基于降维特征数据集使用随机森林模型来识别图像中的磨损特征。

8、其中，所述利用边缘检测算法提取皮带磨损特征的具体步骤包括：应用sobel算法对预处理后的图像进行边缘检测以标识出皮带表面的磨损边缘；在检测到的边缘点上提取图像特征。

9、其中，所述通过主成分分析方法对提取的磨损特征进行降维以减少计算量，得到降维特征数据集的具体步骤包括：对磨损特征进行z-score标准化处理；在标准化后的特征数据上计算特征之间的协方差矩阵；求解协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；根据特征值的大小降序排列特征值，并选取前k个最大的特征值对应的特征向量；将选取的k个特征向量组合成一个投影矩阵；使用投影矩阵来转换原始数据集，得到降维后的特征数据集。

10、其中，所述基于特征数据集使用随机森林模型来识别图像中的磨损特征的具体步骤包括：将数据集分割为训练集和测试集；使用训练集对随机森林模型进行训练；使用测试集评估模型的性能；根据模型评估的结果对模型进行调整和优化；使用训练后的随机森林模型来识别图像中的磨损特征。

11、其中，所述对图像中的皮带磨损特征面积进行量化，得到皮带磨损面积的具体步骤包括：使用图像分割技术将图像中的磨损特征与背景分离；对于分割出的磨损特征区域，采用边缘检测算法提取其轮廓；对提取的轮廓线进行多边形拟合；根据拟合后的轮廓采用多边形面积计算方法计算磨损特征的面积；对计算出的面积进行标准化处理。

12、其中，所述根据皮带磨损面积与预设的寿命阈值比较评估皮带的寿命的具体步骤包括：根据磨损面积预设对应皮带的寿命阈值；当通过图像识别得出的磨损特征面积达到寿命阈值时，系统发出警告信号。

13、本发明的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，为了确保图像质量，可以使用高清晰度摄像头对皮带进行持续监测。这样可以获取皮带在不同工作阶段的真实状态，为后续分析提供基础数据。对采集的图像进行预处理。预处理过程包括去噪、灰度化、图像增强等操作。这些处理方法可以消除图像中的干扰因素，提高图像质量，为后续皮带磨损特征的识别奠定基础。使用基于处理图像生成的随机森林模型识别图像中的皮带磨损特征。随机森林模型是一种基于决策树的集成学习方法，具有较高的分类准确率和泛化能力。通过对处理后的图像进行分析可以准确地识别出皮带磨损的位置和程度。对图像中的皮带磨损特征面积进行量化。通过对磨损特征面积的量化可以得到一个衡量皮带磨损程度的指标。这一指标有助于我们更加直观地了解皮带的磨损状况，为后续的寿命评估提供依据。根据皮带磨损面积与预设的寿命阈值比较评估皮带的寿命。通过比较皮带实际磨损面积与预设阈值可以对皮带的剩余寿命进行评估。若磨损面积超过阈值，则需及时对皮带进行更换，以确保矿井生产的安全稳定。从而能够实现对皮带磨损状况的实时监测和评估，为矿井生产提供有力保障。通过对皮带寿命的有效管理可以降低矿井生产风险，提高生产效率。

技术特征：

1.一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

2.如权利要求1所述的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

3.如权利要求2所述的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

4.如权利要求3所述的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

5.如权利要求4所述的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

6.如权利要求5所述的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

7.如权利要求6所述的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

8.如权利要求7所述的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

9.如权利要求8所述的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

10.如权利要求9所述的一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，其特征在于，

技术总结本发明涉及皮带监测技术领域，具体涉及一种基于视觉大模型的煤矿皮带全生命周期监测方法，包括：采集矿井皮带的全生命周期的皮带工作图像；对采集的图像进行预处理，得到处理图像；使用基于处理图像生成的随机森林模型识别图像中的皮带磨损特征；对图像中的皮带磨损特征面积进行量化，得到皮带磨损面积；根据皮带磨损面积与预设的寿命阈值比较评估皮带的寿命。从而能够实现对皮带磨损状况的实时监测和评估，为矿井生产提供有力保障。通过对皮带寿命的有效管理可以降低矿井生产风险，提高生产效率。技术研发人员：高圣哲,袁智受保护的技术使用者：西安圣瞳科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29