安科高新院基于机器视觉原理，研发的AI煤流智能监测控制系统，通过智能化手段实现了煤流状态的实时识别与胶带输送机速度的精准调控，助力煤矿实现安全、高效、绿色发展。

胶带输送机作为煤矿生产系统的主要运输设备，直接影响着煤矿安全生产。传统的胶带输送机运行多采用恒定速度或人工调控开停，难以根据煤流量变化做出精准响应，既浪费能耗，又增加了设备磨损与维护成本。

系统通过安装在胶带输送机上方的工业摄像头，实时采集煤流视频画面，利用深度学习模型对煤流量进行AI智能识别及运算，自主生成“空、少、多、满”四个等级。系统依据生成等级动态调整胶带输送机运行速度，实现“煤多快走、煤少慢走、无煤停机”的智能控制系统，精准调控胶带输送机运行速度。

在煤矿现场，我们选取主胶带输送机作为试点，进行生产全过程的数据实时采集。通过多角度、多时段的拍摄，真实还原煤流在不同工况下的运行状态。采集的数据经过专业标注与模型训练，最终形成了具备高识别准确率和鲁棒性的煤流识别模型。

实验结果表明，系统在不同光照、粉尘干扰、空间潮湿等环境下，依然能够稳定识别煤流状态，为胶带输送机精准调速提供可靠依据。

节能降耗：通过智能调速，避免胶带输送机空转或低效运行，显著降低电耗与机械磨损。

提升效率：实现煤流与胶带输送机速度的匹配，减少运输卡堵与撒煤现象，提高运输效率。

降低人工依赖：减少人工巡检与手动调节，降低劳动强度，提升作业安全性。

助力智能化转型：为煤矿智能化建设提供关键技术支撑，推动煤矿向数字化、自动化迈进。

持续优化识别模型，提升在不同矿井、不同煤种下的适应能力。将煤流识别系统与胶带输送机集控系统、调度系统融合，实现“识别—分析—控制—反馈”的闭环管理，从单一识别到系统联动，构建更加智能、高效的矿山安全生产运输体系。

煤流识别系统的应用，不仅提升了煤矿生产的智能化水平，更为煤矿安全高效生产提供了新思路。我们将持续深耕矿山智能感知与控制技术，助力矿山高质量发展。

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