基于机器视觉的带式输送机智能巡检与异物识别方法研究

摘要

带式输送机作为工业生产领域的关键输送装备，在煤矿、电力、港口及冶金行业应用广泛，其运行稳定性
直接影响生产效率与安全水平。传统人工巡检模式存在效率低、识别准确率不稳定、对作业环境依赖强等问题，难
以适应数字化智能工厂的发展需求。随着人工智能技术和计算机视觉算法的发展，基于机器视觉的智能巡检系统逐
渐成为行业研究重点。本文围绕输送带巡检场景中的异物识别、撕裂检测、跑偏检测及结构磨损识别等任务展开分
析，重点探讨视觉采集系统构建、算法模型选择、复杂背景下特征提取与识别机制优化等方面方法，并设计适用于
工业环境的模型训练策略与系统集成方案。研究结果表明，融合深度学习、自动标注与视觉增强的识别系统能够有
效提升检测准确率和实时性，为带式输送机智能运维提供技术支撑，具有应用推广价值。