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矿用输送机巡检机器人_煤矿皮带机巡检机器人

来源：互联网 2022-02-07 21:26:14

新疆乌鲁木齐五彩湾的露天矿附近矿用输送机巡检机器人，有一条长约3.5公里的输煤胶带。刚刚开采出的新鲜的黑色煤块矿用输送机巡检机器人，被均匀地堆放在胶带上，高速地运往当地发电厂。在有序的、持续滚动的胶带旁边，跟随着由华夏天信研发的AI巡检机器人，一天之内，它要在这条长长的胶带旁来来回回巡检多次，检查设备使用状况、统计分析各类信息，并进行火灾、故障等事故预警。

此前，这份又苦又累的工作，是由煤矿巡检人员徒步巡线完成的。然而，边疆的气候较为恶劣，最炎热时气温高达五十度，最寒冷时又骤降至零下四十度左右，并时常伴有风雪、大雨等恶劣天气。为了输煤胶带的正常工作，巡检人员不得不常常在极端天气里冒险工作，有时还会因误看漏看而造成工作事故。

如今，巡检员不必再冒着风沙、严寒、高温冲在第一线，只需在集控室中通过语音交互对机器人下达指令，即可完成巡检工作。借助于百度飞桨，巡检机器人学会了“自己思考”，能够自动识别出“危险信号”及时通报，成为一线工作人员的“最佳智慧助手”。

在中国近万座矿山的生产环节中，输煤用带式输送机是一种重要的煤炭运输设备，矿区用量可达十几台至上百台不等，是整体产业链中重要的一环。目前，大量煤矿企业现有监控方式均为人工巡检和安装固定摄像头定点监视。但是固定摄像头定点监视的范围有限，功耗大，维护任务艰巨，而人工巡检一天频率为2到3次，有时2人每组，重要的皮带设备还需6人实施3班倒，导致人力资源的浪费。此外，由于工作条件恶劣，工作人员还存在被卷入皮带的工作风险，对整体施工造成巨大的安全风险。

AI智能化识别与交互，成为解决煤带巡检难问题的出口。基于百度飞桨深度学习开源开放平台的视觉工具套件，华夏天信开发出的输煤胶带智能巡检机器人，不仅能实现高频次、无间歇巡检，还能通过摄像仪将实时视频回传并智能识别分析，一次性解决了工作效率、恶劣环境、作业安全等多项难题。

“我们的机器人在胶带巡检时，如果发现有拖轨异常高温，就会语音播报诸如‘某条胶带旁第几号拖轨发现异常高温’等信息，工作人员接收信息后，会通过语音的方式给维护工人下发异常处理消息，维护人员即可进行现场处理，这是最简单的一种交互形式。另外一种交互方式，则是操作人员根据播报的异常温度，衡量是否是在可接受范围，依据情况选择是否进行忽略处理。”据华夏天信（北京）机器人有限公司软件总监刘毅介绍，AI机器人可在多种场景下，辅助人工巡检或者代替人工巡检，实现生产运行系统信息交互、图像展示、数据展示、预警、辅助决策、信息统计分析等功能，有效提升煤矿企业的安全管理。

与其他巡检场景相比，煤带巡检在硬件、场景、需求等方面均有着较高的差异化要求。从硬件上看，由于煤矿对于安全性要求高，巡检机器人必须通过严格的火花实验认证；从场景看，煤矿作业场景大多在荒郊野外，环境较为恶劣，对于可靠性稳定性要求更高；从需求上看，机器人需针对巡检目标进行定制化设计，如对红外和可见光的分辨率和识别度设计、对胶带机裂纹/脱煤/撒煤/堆煤的形态判断，对于拖轨异音的识别等。如何才能在如此复杂的需求下，用AI赋能巡检流程，实现输煤环节的智能化质变矿用输送机巡检机器人？

从早期探索开始，华夏天信（北京）机器人有限公司便通过持续的更迭，利用飞桨简易的算法工具和产业级模型库实现了开发与系统设计。巡检过程中，机器人成为在集控室内工作人的“眼镜”，对视觉识别的依赖约占总体分析的5到6成；而语音交互则成为连接人与机器的纽带，贯穿井下、地面下达指令等多个工作场景。基于飞桨目标检测工具套件PaddleDetection，有效提升了机器人的视觉识别方案，解决了之前难以检测或检测速度慢、容易漏报和误报等情况，识别准确率大幅提高。而且用飞桨开发部署的学习难度低，工程师得以更快上线业务，开发时间缩短70%以上。“创客北京2021”百度飞桨人工智能产业创新应用专项赛决赛中，华夏天信的“输煤胶带智能巡检机器人系统”还荣获了大赛特别奖，排名第一。

“煤炭矿区工作环境艰辛且恶劣，我们希望用机器人的替换，赋予行业新的生产力。第一步选定的目标便是胶带机巡检这一工种，通过研发与生产胶带巡检机器人，将更多一线人员从苦、脏、累、险的工作环境中解放出来。”华夏天信（北京）机器人有限公司总经理高强表示。

除了输煤胶带巡检，煤炭行业的其他作业场景也有待依靠智能化技术，实现质变的“纵身一跃”。“现在井下大部分也已经自动化了，自动化的设备掘进机、采煤机都已经有了，但是需要好多人操作这些设备。自动化实现了，智能化还在路上，百度飞桨可以在这个领域助力我们做很多事，在设备的智能化、互通互联互操作上都将大有作为。”高强博士说到，“我们希望把那些单价上亿的自动采煤机，都通过百度AI大脑升级成智能机器人。”华夏天信将继续携手百度通过成熟可靠的AI解决方案打造智慧煤矿，实现传统行业与设备智能化、物联网的转型升级，这就是行业的未来。（李静）

来源：光明网

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