一种皮带鼓包检测系统技术方案

一种皮带鼓包检测系统，检测系统包括数据采集模块、5G传输模块、视频服务模块、云端模型训练模块、本地模型识别模块、告警决策模块。通过采用防尘摄像相机采集现场图像，用一种CV预训练大模型训练皮带正常和鼓包的图像，通过输出实时图像对目标图像进行鼓包识别。本实用新型专利技术的有益效果是：对皮带鼓包进行精准识别，并对其变化进行持续监测，提醒工作人员进行及时处理，减小因皮带鼓包对生产过程造成的影响。减小因皮带鼓包对生产过程造成的影响。减小因皮带鼓包对生产过程造成的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种皮带鼓包检测系统


[0001]本技术属于皮带运输机
，涉及一种皮带鼓包检测系统，特别是一种基于5G和CV预训练大模型的皮带鼓包检测系统。

技术介绍

[0002]皮带运输机是港口、冶金、矿山、化工、石油、电厂、建材等诸多领域企业运输物料的重要运输设备。由于技术的进步，皮带运输机在速度、规模和传输距离等方面不断提高。现在的钢铁企业在生产的散料运输过程中有大量物品需要皮带输送机长时间、高负载的运送，涉及范围很广。因此输送带的鼓包成为衡量输送机皮带安全与否的重要指标，研究一种可以持续检测皮带鼓包状态和变化的检测系统，精确及时的发出报警，最大程度的降低因皮带鼓包对生产过程造成的影响，具有巨大的经济效益和社会效益。
[0003]第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Communication Technology，简称5G）是新一代宽带移动通信,具有高速率、低时延和大连接特点;不仅解决人与人通信，而且解决人与物、物与物通信问题，满足工业控制和智能制造等领域的通讯需求。5G的峰值速率当前可以达到11Gbit/s以上，满足高清视频等大数据量传输，空中接口时延低至1ms，满足实时监测和控制的需求；同时具备百万连接/平方公里的设备连接能力，满足物联网通信的需求。针对港口、冶金、矿山、化工等复杂环境，5G通讯的使用比传统布线方式极大地降低了部署难度，缩短了时间。
[0004]AI大模型就是Foundation Model（基础模型），指通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型。预训练大模型的出现，是人工智能与大数据、大算力结合的必然结果，是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。AI大模型面向实际任务，建模前在海量通用数据上进行预先训练，基于有监督类神经网络和自监督类神经网络自动从通用数据中学习知识，然后再针对具体场景，基于少量专用数据进行，解决工业领域AI模型通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾，大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。CV预训练大模型是基于海量图像数据训练的视觉AI大模型。

技术实现思路

[0005]本技术旨在提供一种皮带鼓包检测系统，特别是基于5G和CV预训练大模型的皮带鼓包检测系统，提高鼓包的识别精准度，从而准确的识别皮带的鼓包，并及时告警和提示工作人员操作。
[0006]本技术通过以下技术方案来实现上述目的：
[0007]一种皮带鼓包检测系统，包括：
[0008]数据采集模块，采用防尘摄像模块，获取皮带机现场图像数据；
[0009]5G传输模块，采用5G进行大带宽无线快速图像传输至视频服务模块进行图像处理和存储；
[0010]视频服务模块，提供对前端摄像模块的接入、管理和数据存储的功能，支持对摄像
模块进行统一分组管理，包括接入、重启等。通过摄像模块分组管理，可以大大提升工作效率；并基于流媒体的连续性、实时性、时序性提供容错机制，保障数据存储的高可靠；
[0011]云端模型训练模块，创建皮带正常和鼓包状态数据集，通过CV预训练大模型训练皮带鼓包识别模型；
[0012]本地模型识别模块，使用在模型训练模块得到的皮带鼓包识别模型对实时皮带图像进行鼓包状态识别，并对得出的结果进行相关决策：决策结果为鼓包则发送异常消息，决策结果为否则不发送；
[0013]告警决策模块，通过对新发送异常消息中鼓包数据与原有鼓包数据的比较，对是否为无变化原有鼓包进行决策，若是无变化原有鼓包则不发送告警提示，否则则通过报警器发出警报。
[0014]数据采集模块通过有线网络连接到5G传输模块；5G传输模块将数据通过无线网络传输到5G基站；5G基站通过有线网络与视频服务模块进行连接；视频服务模块、本地模型识别模块、云端模型训练模块和告警决策模块之间通过网络进行连接。
[0015]本技术的有益效果：通过训练得到的皮带鼓包识别模型可以自动区分是否为正常皮带，学习皮带鼓包的特征，并通过系统的决策机制实时更新、迭代模型，提高鼓包的识别精准度，从而准确的识别皮带的鼓包，并及时告警和提示工作人员操作。
附图说明
[0016]图1为本技术流程示意图。
[0017]图2为本技术系统模块示意图。
[0018]图3为本技术现场结构示意图。
[0019]图中：1.皮带机，2.防尘摄像模块，3.视频服务模块，4.模型识别模块，5.告警模块，6.云端训练模块。
具体实施方式
[0020]下面结合附图对本技术专利作进一步说明：
[0021]参阅图1～图3，一种基于5G和CV预训练大模型的皮带鼓包检测系统，包括：
[0022]数据采集模块，采用防尘摄像模块2，获取皮带机1现场图像数据；
[0023]5G传输模块，采用5G进行大带宽无线快速图像传输至视频服务模块3进行图像处理和存储；
[0024]视频服务模块3，提供对前端摄像模块的接入、管理和数据存储的功能，支持对摄像模块进行统一分组管理，包括接入、重启等。通过摄像模块分组管理，可以大大提升工作效率；并基于流媒体的连续性、实时性、时序性提供容错机制，保障数据存储的高可靠。
[0025]云端模型训练模块6，创建皮带正常和鼓包状态数据集，通过CV预训练大模型训练皮带鼓包识别模型。
[0026]本地模型识别模块4，使用在模型训练模块得到的皮带鼓包识别模型对实时皮带图像进行鼓包状态识别，并对得出的结果进行相关决策：决策结果为鼓包，则发送异常消息，决策结果为否，则不发送。
[0027]告警决策模块5，通过对新发送异常消息中鼓包数据与原有鼓包数据的比较，对是
否为无变化原有鼓包进行决策；若是无变化原有鼓包，则不发送告警提示；否则，则通过报警器发出警报。
[0028]数据采集模块通过有线网络连接到5G传输模块；5G传输模块将数据通过无线网络传输到5G基站；5G基站通过有线网络与视频服务模块进行连接；视频服务模块、本地模型识别模块、云端模型训练模块和告警决策模块之间通过网络进行连接；各模块间通过TCP/IP标准协议进行通信；
[0029]工作原理：通过采用防尘摄像相机采集现场图像，用一种CV预训练大模型训练皮带正常和鼓包的图像，通过输出实时图像对目标图像进行鼓包识别。
[0030]参阅图1～图 3，使用本技术皮带鼓包检测系统的检测方法，包括以下步骤:
[0031]S1:打开防尘摄像模块2，获取皮带面1现场图像数据；
[0032]S2:通过5G传输模块将图像传输至视频服务模块3进行视频处理和存储；
[0033]S3:模型识别模块4拉取实时视频流，并按照设定频率进行取帧，送至皮带鼓包检测模型，进行检测识别；
[0034]S4:系统基于抽取图像，循环智能判别检测结果是否为鼓包；若检测结果为鼓包，则发送鼓包异常消息，包括异常图片、鼓包坐标、大小等到告警模块5； 若检测结果不为鼓包，则不发送鼓包异常消息；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种皮带鼓包检测系统，其特征在于，该检测系统包括：数据采集模块，采用防尘摄像模块，获取皮带机现场图像数据；5G传输模块，采用5G进行大带宽无线快速图像传输至视频服务模块进行图像处理和存储；视频服务模块，提供对前端摄像模块的接入、管理和数据存储的功能，支持对摄像模块进行统一分组管理，包括接入、重启；云端模型训练模块，创建皮带正常和鼓包状态数据集，通过CV预训练大模型训练皮带鼓包识别模型；本地模型识别模块，使用在模型训练模块得到的皮带鼓包识别模型对实时皮带图像进行鼓包状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻维纲，郭理宏，冯波涌，何炜，彭敦向，龙忠义，王博，江一兵，
申请(专利权)人：湖南华菱湘潭钢铁有限公司，
类型：新型
国别省市：