♠ 冶金(jīn)企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)使用(yòn↔>≥g)皮帶機(jī)作(zuò)為(wèi)礦石運輸的(de)主要(yà©$o)設備，在生(shēng)産使用(yòng)中存在劃傷、撕裂、異物(wù)等ελ故障。給安全生(shēng)産造成巨大(dà)的(de)影(yǐn₽♦g)響。
      φ♣ 目前的(de)解決辦法是(shì)人(rén)工(gōng★☆)巡檢加各種傳感器(qì)進行(xíng)預防，但(dàn)效果相(xi∞£ àng)差甚遠(yuǎn)，時(shí)☆¥δ♦有(yǒu)重大(dà)事(shì)故發生(shēng)。∞$不(bù)僅難以發現(xiàn)或預防皮帶的(de)重大(dà)**，也(★★§yě)無法及時(shí)避免撕裂堵料等情況的(&¶←≠de)發生(shēng)，而且巡檢人(rén)員(yuán)現(xiàn)☆≠™σ場(chǎng)作(zuò)業(yè)具有(yǒu)很(hěn)‌↕ε∏大(dà)的(de)人(rén)身(shēn)安全隐患。如(rú)何減少(s&ε♠↓hǎo)、杜絕重大(dà)皮帶事(shì£φ✘)故的(de)發生(shēng)是(shì)安全生(shēng)産迫切需要(y→‌ào)解決的(de)。我司通(tōng)過核心的(de)人(rén)工♣₩₹ε(gōng)智能(néng)算(suàn)法和(hé)應用(yòng>&)算(suàn)法，結合業(yè)界領先的(de)邊緣計(jì)算(suà¶✔×n)AI神經網絡芯片硬件(jiàn)方案，針對(d®"♥uì)冶金(jīn)行(xíng)業(yè)皮₽♣帶機(jī)運行(xíng)結構，通(tōng)過科&®(kē)技(jì)手段和(hé)過硬技(♠•≈≤jì)術(shù)來(lái)歸類數(shù)據**、建立研發模型、深度訓¥‍練學習(xí)，将徹底解決皮帶機(jī)撕裂等運輸事( ∏♥δshì)故的(de)發生(shēng)。

“深度學習(xí)+機(jī)器(qìγ☆∏ )視(shì)覺”

    ¶↑€;運用(yòng)人(rén)工(gōng)智能(néng)中的(de)“深度 ε學習(xí)”與“機(jī)器(qì)視(shì)覺”兩大(d 'à)分(fēn)支技(jì)術(shù)，功能(néng)豐富的(↑&de)機(jī)器(qì)視(shì)覺軟件(jià¥β δn)，系統可(kě)不(bù)斷內(nèi)部校(xiào)優↓✘，實現(xiàn)“模闆學習(xí)→檢測→模闆豐富​ →檢測更精準→模闆更豐富→檢測更精準”的(de)良性循環"☆φ。借助客觀的(de)大(dà)數(shù)據來(láiε¥)調整前端工(gōng)藝，提高(gāo)生(s"↑hēng)産效率。

Al智能(néng)分(fēn)析終端介紹

     ✔ γ AI智能(néng)分(fēn)析終端是(shì)本套系統★§&★的(de)核心設備。該設備可(kě)以通(tōng)過AI學習↔®β(xí)掌握事(shì)物(wù)特征對(duì)現(xiàn)場(chǎn₩γ∏g)**進行(xíng)檢測分(fēn)‌​λ∏析。

   &nb•®§sp; ● 高(gāo)清圖像采集功≈ש≥能(néng)、實時(shí)播放(fàng)、曆史回放(fànα☆☆♠g)；
      ≈● 結合神經網絡的(de)AI智能(néng)圖像 α 分(fēn)析。通(tōng)過深度學習(xí)可(kě)以檢測各∑♣♣種皮帶撕裂狀況（撕裂，跑偏， 漏洞等）
   &nbs∏σλ×p; ● 可(kě)以再→‍σ♥次學習(xí)完善故障模型
     ● 可(k©φ£≠ě)以定義**曆史報(bào)警狀況，對€→$(duì)可(kě)容忍漏洞、撕裂不(bù)報(bào)警；
     ● 自•‌Ω(zì)定義報(bào)警級别，分(fēn)級報(bào)警；
   &nbs→→☆p; ● 聯動信号輸出，方便聯動其§€他(tā)設備；
      ±∏ ● 具備自(zì)動檢測、自(zì)動識别。$∏λ 自(zì)動報(bào)警。一(yī) 旦輸送帶發生(sh≤λ¶‍ēng)撕裂，将在第一(yī)時(shí)間(j&☆₩δiān)聲光(guāng)報(bào)警并發出聯動控制₹¶₹♣(zhì)信号；
     ●§₹ 在報(bào)警同時(shí)，将輸送帶₩✔<₽撕裂情況的(de)圖像抓拍(pāi)保存到(dào)固定文(wén)α"↔↓件(jiàn)夾內(nèi)，方便用(yòng)戶查看(kàn)。σε分(fēn)析具體(tǐ)問(wèn)題 €γ♦以及修補（曆史記錄保留3個(gè)月(yuè)以上(shàng)）。

現(xiàn)場(chǎng)使用(yòng)圖片

設備**