Part.01案例背景
服务单位是一家专注于煤矿开采与安全技术研究的企业，拥有的开采设备和一支高素质的技术研发团队。服务范围涵盖煤矿勘探、开采、运输以及安全监测等多个环节，确保煤矿企业的运营和安全生产。采用的煤矿开采技术，结合智谷*的智能监控系统，有效提升了煤矿开采的效率和安全性。
煤炭作为一种燃料，若参杂其它异物，不仅影响煤炭质量，在使用过程中还可能会存在一定的安全隐患。煤矿传送带作为井下煤炭运输的重要设备，其运行状态的稳定性直接关系到矿井的生产效率和安全。因此，煤炭在传送带上运输过程中，对其进行实时检测，严防异物混入，同时对传送带自身运行情况进行实时监控，防止传送带破损、跑偏等现象发生。
Part.02难点痛点
◆工作环境恶劣
井下环境狭窄、阴暗、潮湿、高温
◆人工效率低
受到时间、精力的限制
◆巡检效果受限
难以实现24小时不间断监控
Part.03解决方案
针对煤矿传送带巡检的痛点，我们设计了一款基于AI机器视觉的巡检机器人。通过集成高清摄像头等多种传感器，机器人能够实时采集传送带的图像等数据信息，并利用AI算法对这些数据进行智能分析，识别出传送带表面的破损、异物卡阻、跑偏等异常情况。一旦发现异常，机器人会立即发出报警信号，并将相关信息同步至后台监控系统，供管理人员及时处理。为了进一步提升巡检效率和准确性，我们还为巡检机器人定制了深度学习模型，通过大量样本数据的训练，使机器人能够更加地识别出传送带上的各种缺陷和异常。
Part.04应用效果
巡检机器人的引入，地减轻了工人的劳动强度，提高了巡检工作的效率和准确性。通过实时、连续的监控，机器人能够及时发现并报告传送带上的异常情况，有效预防了安全事故的发生。同时，机器人的巡检也减少了不必要的停机检修时间，提高了矿井的生产效率。
本方案支持二次定制化开发，例如，增加相关其他场景检测，增加检出数据的二次应用，衔接上下游业务流程，增加数据服务API开发，对接相关业务系统等。另外，可根据具体场景需求完善和优化模型和算法检测逻辑等。