電源模塊1769-OB8 AB羅克韋爾 優勢供應

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礦山安全生產重要的是皮帶檢測,一條輸送皮帶的價值,少則幾十萬,多則百萬甚至千萬,是一種非常昂貴的企業資產。隨著帶式輸送機朝著高速度,大規模、超長距離、大傾角的方向發展,對輸送帶在運行過程中的損傷監測變得愈發重要。

通過大量的行業實踐反饋,皮帶傳輸機的皮帶跑偏、撕裂、異物、鼓包、鋼芯祼漏其實生產運營中很常見的問題。特別是長距離傳輸中,一旦發生皮帶傳輸機的皮帶撕裂或鋼芯祼漏等損傷時,往往會造成嚴重的直接經濟損失,發生損傷以后需要人工和時間來修補、替換,極大的影響企業的正常生產,甚至可能會造成人員傷亡事故。

對礦帶損傷的監控監測,不僅是只在發生突發性的明顯損傷時,才發出預警,還要當礦帶已經呈現出損傷、部分磨損的跡象時,也能及時預警和監控,這是因為很多損傷發生順序之間,本身也存在一定的因果關系。比如,當皮帶出現鼓包、皮帶掉皮、皮帶啃邊時,在高強度的運作磨損下,它下一步很可能就會出現裂縫和斷帶等缺陷。

行業研究表明,皮帶的損傷檢測,其實是一個全生命周期的實時監測、歸因分析、實時預警的完整過程,它包括了皮帶完整性分析、皮帶漸變性損傷分析、皮帶突發性損傷分析、皮帶損傷三維模型展示(展示缺陷的長、寬、高三維數據及3D圖像)。

因此對皮帶的監測預警,必須實現對輸送機皮帶損傷全生命周期的監測和預警,才能真正提高煤礦輸送皮帶的使用率,方能真正提高對皮帶監測整體水平,從而大幅降低皮帶的維護成本。

實踐表明,實施皮帶生命周期全方位面監測以后,將會有效降低30%的維護成本。

由于對輸送皮帶監測具有很高的經濟價值和生產意義,數十年來,人們一直在不斷嘗試不同的檢測技術,力圖提高對皮帶損傷的檢測能力。

礦用皮帶缺陷檢測走過以下五個階段:

階段:人工時代

這個時期礦帶檢測技術不成熟,主要有方式就是人工巡檢,和定期停機檢測,主要是目測來觀察皮帶的損傷情況。但人工檢測,效率極低,已經完全跟不上時代的發展。目前,只有少數小型煤礦還在采用該方法。

第二階段:接觸式和嵌入式傳感時代

為了提高檢測效率,這個時期,人們試著為礦帶周邊或里面裝上各種傳感裝置,通過傳感器來檢測皮帶運動狀態來判斷是否發生了損傷。

該階段,比較典型的產品有:托輥、金屬線圈型檢測器、金屬導線、漏料檢測器、棒型檢測器、弦線式裝置、壓敏傳感器等。該類產品優缺點都明顯。優點就是:便宜。缺點:存在較明顯的檢測盲區、識別能力有限主要只能測縱撕裂和橫向斷帶、安裝維護也不方便。

該階段,通常會借助攝像機不間斷對礦帶進行錄像,當傳感器發現損傷以后,再調用錄像來通過人工或計算機圖像分析來觀察缺陷的情況。

第三階段:非接觸式時代

這個時期,技術可以說是一次巨大的飛躍,將檢測從接觸式升級為了非接觸式。非接觸式的明顯的好處就是,因為不需要和皮帶進行接觸,所以它的安裝方式,安裝數量,都會非常靈活,可以有更好觀察空間和觀察位置,同時對皮帶的檢測靈敏度由于結合光電技術相比接觸式檢測有了本質的提升,從而可以更方便,更快速的檢測。

該階段的產品的采用的技術路線,典型的有:x射線、弱磁檢測、線掃及面掃激光、紅外熱感等

其中X射線可以探查皮帶內部的斷裂和損傷。但是也有缺點,對人體和環境均有一定的輻射和傷害。

其它的幾類技術產品雖然原理不同,但檢測的差異性不大。主要檢測的缺陷損傷還是縱撕和橫向斷帶兩類損傷,對皮帶表面的其它缺陷,如:表面鼓包、龜裂、鋼芯裸漏、鋼芯斷裂、邊緣缺損、接頭拉開、橫向斷帶、表面起皮等,顯得力不從心。

在這個階段,用戶也只能觀察2D維度的缺陷。如果用戶想看3D的缺陷模型,則需要單獨進行3D建模,這是一筆非常昂貴的費用。

第四階段:機器視覺時代

在非接觸式基礎上,又發展出了以人工智能AI為代表,結合攝像鏡頭,通過對圖像的采集和訓練,形成一套自我成長的模型,從而提高檢測的準確性。機器視覺又是一個重大的進步,對皮帶損傷的類型識別和檢測精度又有一次更大的提升可以檢測大部分皮帶缺陷。但是該階段仍然有一定局限性,對皮帶表面的損傷識別,仍然有許多檢測盲區,比如:鼓皮、皮帶龜裂等識別起來相當困難,同時機器視覺AI只能出2D的缺陷,不能自動生成 3D圖像,同樣無法為用戶提供更立體、更**的預警分析和決策。

第五階段:3D智能檢測時代

新一代的檢測技術,該技術以3D立體視覺原理為基礎開發的。新一代檢測設備,由于技術原理本身具有3D光路設計方案,因此可以全方位檢測出皮帶表面所有缺陷和損傷,自動生成缺陷3D形貌和缺陷的三維信息數據,長、寬、高信息,可以更加直觀,**的分析缺陷,為用戶預警決策提供強大幫助。

圖1 3D礦帶缺陷智能識別系統

這些檢測技術的進化在昭示著什么呢?

據重慶跡量科技公司首席光電檢測工程師王金玉博士介紹,縱觀礦帶檢測方法的演變進化,其中蘊含著兩大重大發展趨勢:

一是從接觸式進化到非接觸式。隨著科技進步,以及對輸送皮帶檢測要求的不斷提升,特別是智慧礦山,智能煤礦大勢所趨,中型和大型的煤礦現在均已經升級為非接觸式的皮帶檢測設備,接觸式的檢測設備逐漸退出歷史舞臺。

二是從2D智能檢測進化到3D智能檢測。人們摸索中逐漸感受到,皮帶檢測從2D智能檢測改為3D智能檢測,有更好的效果。從2D智能產品來看,包括人工智能AI,它們都是有兩個明顯的缺陷,一是都無法生成缺陷的3D圖像,其次,老一代智能產品受限于技術特性,一般都是只能檢測皮帶表面少量損傷類型,如:縱撕和橫向斷帶這兩類缺陷,而對更多類別的缺陷,如:鼓包、皮帶啃邊、皮帶掉皮、鋼芯祼漏等均缺乏有效的識別精度,在實際運用中表現得并不理想。而3D智能檢測剛好圓滿解決上述的兩個痛點。從工業產品發展的歷史規律來看,新品類往往是出現在解決老品類的痛點上。

3D礦帶缺陷智能檢測帶來的好處是顯而易見的:經濟性價比更高!比如礦帶檢測中,如果采用老一代的產品,絕大多數的解決方案是測縱向撕裂要配一個測縱撕的設備,測橫向斷帶又要配一個橫向斷帶檢測設備,但是如果你采用3D礦帶損傷智能檢測設備,那么你只需要一臺3D智能設備就可以檢測皮帶表面所有的表面缺陷和損傷了(諸如:表面鼓包、龜裂、鋼芯裸漏、鋼芯斷裂、邊緣缺損、接頭拉開、橫向斷帶、表面起皮)。因此無論是從設備的檢測效果、維護成本、時間成本來看,3D礦帶智能檢測設備都有巨大的優勢和前景。

王金玉博士認為,3D礦帶損傷智能檢測技術的巨大優勢和高性價比使其在未來的輸送帶檢測設備市場上擁有更高的接受度和占有率,并將引領新一輪的中國礦帶智能檢測發展趨勢。

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