带式输送机托辊故障算法研究

为解决当前带式输送机托辊故障检测主要依赖于人工巡检,标准不明确、效率较低的问题,采用数据统计分析、人工智能定位算法及图像匹配技术,研究带式输送机托辊故障检测。通过统计分析托辊异常情况产生的类型,发现托辊异常的主要形式为晃动导致与固定架之间发生角度偏差,进而影响作业安全。为此提出一种检测托辊位置偏转算法,采用基于YOLOv7模型的旋转目标检测,检测托辊位置及托辊角度。并使用采集的历史图像与实时采集图像匹配,对比判断托辊丢失状态及偏转角度,判断托辊视觉异常情况。结果表明:托辊检测精度为99.7%;在弱光拍摄条件下,托辊丢失故障检出率为99.8%,托辊角度变化大于5°的故障检出率为94.5%。