李 凡

（晉能控股裝備制造集團(tuán)趙莊煤業(yè)，山西 長(zhǎng)治 046600)

礦用帶式輸送機(jī)主要在煤礦運(yùn)輸系統(tǒng)使用，而阻燃鋼絲繩芯輸送帶是礦用帶式輸送機(jī)中的關(guān)鍵部件，承擔(dān)著井下各工作面礦石輸送任務(wù)，在正常運(yùn)行過(guò)程中托輥、滾筒等關(guān)鍵部件與鋼絲繩芯輸送帶克服摩擦力進(jìn)行礦石傳送，由于摩擦發(fā)熱，易發(fā)生鋼絲繩芯輸送帶外部磨損、內(nèi)部鋼絲斷絲、撕裂和鼓包等問(wèn)題，導(dǎo)致鋼絲繩芯輸送帶斷帶、撕裂、跑偏、著火等事故，影響煤礦安全生產(chǎn)。輸送帶必須進(jìn)行定期檢測(cè)，主要采取人工檢測(cè)+探傷裝置檢測(cè)方法。人工主要對(duì)鋼絲繩芯輸送帶接頭變形、抽頭位移和磨損等進(jìn)行外觀檢測(cè)。與在線檢測(cè)技術(shù)相比，人工檢測(cè)準(zhǔn)確率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大，不適合現(xiàn)代化煤礦輸送帶檢測(cè)作業(yè)[1]。探傷檢測(cè)中弱磁檢測(cè)法是利用霍爾效應(yīng)對(duì)輸送帶內(nèi)部進(jìn)行檢測(cè)，該方法檢測(cè)精度高、響應(yīng)速度快，但易受環(huán)境影響，粉塵過(guò)大會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)精度降低，并影響檢測(cè)速度[2]。激光檢測(cè)主要用于帶面磨損檢測(cè)，內(nèi)部探傷檢測(cè)效果不佳。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)對(duì)環(huán)境要求較高，不易在粉塵濃度較大的環(huán)境使用[3-6]。

針對(duì)目前檢測(cè)中存在的諸多問(wèn)題，對(duì)鋼絲繩芯輸送帶常見(jiàn)帶面磨損和內(nèi)部損毀故障類型進(jìn)行分析，提出一種采用激光掃描和X 射線檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合的礦用鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測(cè)裝置，可在輸送帶運(yùn)行過(guò)程中完成檢測(cè)工作，準(zhǔn)確識(shí)別輸送帶外部磨損、鼓包、撕邊和內(nèi)部斷絲、抽頭位移、鼓包等異常狀況，具有整部輸送帶智能缺陷和隱患診斷與預(yù)警功能，保證設(shè)備安全運(yùn)行和煤礦安全生產(chǎn)。

1 總體方案

1.1 傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)與方法對(duì)比

國(guó)外在線檢測(cè)輸送帶拉伸強(qiáng)度的方法在應(yīng)用上也尚不完善。國(guó)外研制的SPF 輸送帶檢測(cè)儀是利用目前公認(rèn)的最佳的檢測(cè)鋼絲繩的方法——磁檢測(cè)法，但是SPF 檢測(cè)儀對(duì)無(wú)限不確定長(zhǎng)、接頭復(fù)雜、多根密集并列的鋼絲繩芯輸送帶檢測(cè)數(shù)據(jù)的處理，易出現(xiàn)漏檢與誤判。國(guó)內(nèi)外專家對(duì)鋼絲繩芯輸送帶在線無(wú)損檢測(cè)作了大量的研究與測(cè)試，而國(guó)內(nèi)現(xiàn)有X 射線透視儀、電渦流檢測(cè)儀、探片預(yù)置檢測(cè)儀等檢測(cè)設(shè)備穿透力不強(qiáng)，檢測(cè)的結(jié)果不精確。這些設(shè)備都需要輸送帶停機(jī)時(shí)才可以進(jìn)行檢測(cè)，不但影響生產(chǎn)效率，而且這些技術(shù)裝備只能對(duì)鋼絲繩芯輸送帶進(jìn)行探傷檢測(cè)，不能滿足輸送帶“外識(shí)別、內(nèi)探傷”的礦井檢修作業(yè)要求。

1.2 智能探傷檢測(cè)裝置總體技術(shù)方案

鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測(cè)裝置是利用激光掃描反射和X 射線穿透輸送帶成像的原理，將激光掃描器布置于輸送帶上方和下方，可以掃描帶面進(jìn)行檢測(cè)，將X 射線發(fā)射裝置、接收裝置布置于輸送帶正下方，X 射線照射能夠直接進(jìn)入輸送帶內(nèi)部鋼絲層。控制裝置通過(guò)以太網(wǎng)將激光和X 射線數(shù)據(jù)傳送到工控機(jī)和監(jiān)控上位機(jī)。如圖1。

圖1 總體技術(shù)方案

1.3 工作原理

當(dāng)X 射線穿過(guò)輸送帶內(nèi)部鋼絲繩芯后會(huì)產(chǎn)生不同程度的衰減，X 射線信號(hào)經(jīng)過(guò)X 射線接收裝置轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，電信號(hào)通過(guò)控制裝置進(jìn)行降噪處理后傳輸至工控機(jī)。工控機(jī)將電信號(hào)進(jìn)行處理后在監(jiān)控上位機(jī)中可以顯示輸送帶帶面橡膠、內(nèi)部鋼絲繩芯、內(nèi)部損傷的各種狀態(tài)，從而能夠獲取輸送帶內(nèi)部斷絲、帶面鼓包、抽頭位移等缺陷和隱患。上位機(jī)識(shí)別到內(nèi)部缺陷或帶面異常的位置并及時(shí)發(fā)出報(bào)警。

圖2 為X 射線照射原理圖，通過(guò)接收端對(duì)穿透輸送帶的X 射線進(jìn)行收集，將信號(hào)傳送至控制裝置進(jìn)行降噪處理后，利用上位機(jī)圖像顯示軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，可以判斷輸送帶內(nèi)部是否發(fā)生斷絲、鼓包、抽頭位移等缺陷和隱患，可有效避免輸送帶事故發(fā)生。

圖2 X 射線檢測(cè)原理圖（mm）

2 裝置硬件與軟件關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)發(fā)

2.1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測(cè)裝置主要由多個(gè)檢測(cè)設(shè)備組成，包括激光掃描器、X 射線發(fā)射裝置、X 射線探測(cè)裝置、控制裝置等。

1）激光掃描器。分別在裝置上方和下方各放置兩個(gè)激光掃描器，采用4 臺(tái)激光掃描儀對(duì)運(yùn)行的鋼絲繩芯輸送帶上下表面實(shí)時(shí)進(jìn)行掃描。激光掃描器將激光照射在輸送帶上下帶面進(jìn)行掃描，當(dāng)照射到帶面損傷時(shí)，激光發(fā)射強(qiáng)度會(huì)發(fā)生改變，通過(guò)接收反射激光的強(qiáng)度，可以準(zhǔn)確檢測(cè)鋼絲繩芯輸送帶帶面情況。激光掃描器發(fā)射功率≤150 mW。

2）X 射線發(fā)射裝置。采用1 臺(tái)X 射線發(fā)射箱對(duì)運(yùn)行的鋼絲繩芯輸送帶進(jìn)行實(shí)時(shí)內(nèi)部探傷掃描。該裝置（產(chǎn)生和控制X 射線）發(fā)射出的X 射線能夠穿透目前煤礦使用的鋼絲繩芯輸送帶，輸送帶內(nèi)部有斷絲、鼓包、抽頭位移等缺陷和隱患時(shí)，X 射線強(qiáng)度會(huì)發(fā)生不同程度衰減。X 射線出現(xiàn)數(shù)束扇形束，管電壓不低于90 kV，連續(xù)工作時(shí)間大于120 min。

3）X 射線探測(cè)裝置。X 射線探測(cè)裝置可以探測(cè)穿透過(guò)輸送帶的X 射線，將接收到的各種衰減X射線信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將射線信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)后傳輸至控制裝置。該裝置能承受X 射線發(fā)射裝置直接照射的能量，并能夠在輸送帶正常運(yùn)行時(shí)準(zhǔn)確識(shí)別輸送帶內(nèi)部鋼絲繩芯斷絲、抽頭位移、帶面鼓包、破損等缺陷和隱患，在監(jiān)控上位機(jī)可顯示輸送帶內(nèi)部清晰的成像。

4）控制裝置?？刂蒲b置是鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測(cè)裝置的硬件核心，包括控制模塊、信號(hào)降噪處理模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊等。通過(guò)控制模塊可遠(yuǎn)程控制激光掃描器和X 射線發(fā)射裝置啟動(dòng)信號(hào)檢測(cè)的開(kāi)關(guān)，通過(guò)信號(hào)降噪處理模塊、

數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)傳輸模塊可對(duì)激光和X 射線采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并發(fā)送至工控機(jī)。

2.2 算法軟件開(kāi)發(fā)

1）輸送帶故障預(yù)警算法

深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，是運(yùn)用算法從原始數(shù)據(jù)中提取信息，并用某種類型的模型進(jìn)行表示，然后使用該模型對(duì)一些尚未用模型表示的其他數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷，并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“訓(xùn)練”的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。該系統(tǒng)利用了深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)了輸送帶故障預(yù)警算法。系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集X 射線和激光掃描圖像信號(hào)，圖像信號(hào)經(jīng)過(guò)小波變換降噪處理后進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。首先，系統(tǒng)對(duì)輸入的圖像應(yīng)用卷積，得到像素的組合作為輸出。假設(shè)輸出是邊緣，再次應(yīng)用卷積，輸出將是邊緣或線的組合。然后，再次應(yīng)用卷積，此時(shí)的輸出將是線的組合，以此類推。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相當(dāng)于在每一層尋找一個(gè)特定的模式，再利用特征提取器在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層逐步建立起越來(lái)越高層次的輸送帶圖像特征表征，特征經(jīng)過(guò)分類器將對(duì)圖像進(jìn)行故障分類，實(shí)現(xiàn)輸入的是輸送帶原始圖像信息，輸出的是該圖像預(yù)警情況。

2）輸送帶帶面三維重構(gòu)算法

激光掃描儀能夠獲取輸送帶表面圖像的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其掃描資料以點(diǎn)的三維坐標(biāo)形式進(jìn)行記錄。三維重建算法流程圖是利用機(jī)器視覺(jué)和線激光掃描，系統(tǒng)將實(shí)時(shí)采集到的輸送帶表面圖像點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、點(diǎn)云計(jì)算、點(diǎn)云匹配和數(shù)據(jù)融合后，再通過(guò)紋理映射，三維重構(gòu)算法能夠重構(gòu)輸送帶三維紋理幾何模型。系統(tǒng)通過(guò)重構(gòu)完成的輸送帶表面三維紋理幾何模型，能夠?qū)婺p區(qū)域體積和磨損面積進(jìn)行分析計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果與設(shè)定磨損閾值比對(duì)，實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能。

① 圖像預(yù)處理。圖像預(yù)處理的目的在于改善圖像的視覺(jué)效果，提高掃描輸送帶區(qū)域的清晰度，有選擇地突出磨損、撕邊、鼓包等異常圖像信息。

② 特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配。特征點(diǎn)主要包括磨損、撕邊、鼓包特征點(diǎn)的提取與匹配，基于SIFT 算子的特征提取算法，尺度不變特征轉(zhuǎn)換用來(lái)偵測(cè)與描述輸送帶圖像中的局部性特征，在空間尺度中尋找極值點(diǎn)，并提取出其位置、尺度、面積等參數(shù)。該算子具有能夠?qū)?shí)時(shí)采集的圖像旋轉(zhuǎn)、縮放、光照變化和仿射變換保持不變性的特點(diǎn)。

③ SIFI 算子。首先建立高斯差分金字塔表征，然后將每個(gè)像素點(diǎn)與它周圍的8 個(gè)點(diǎn)，以及上下相鄰層的18 個(gè)領(lǐng)域點(diǎn)，總共26 個(gè)點(diǎn)作比較。當(dāng)識(shí)別到的故障特征點(diǎn)與正常點(diǎn)不一致時(shí)，即認(rèn)定該點(diǎn)是特征點(diǎn)，計(jì)算出該特征點(diǎn)的主方向，由此可以將特征點(diǎn)提取出來(lái)。利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)三維技術(shù)定位并重構(gòu)出輸送帶表面的三維形貌，使輸送帶表面磨損檢測(cè)的實(shí)施和維護(hù)變得更為容易，大幅降低了煤礦生產(chǎn)自動(dòng)化的成本。

2.3 軟件算法流程圖

圖3 為系統(tǒng)軟件控制流程圖。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)輸送帶表面磨損和內(nèi)部鋼絲的準(zhǔn)確檢測(cè)，并將檢測(cè)信號(hào)實(shí)時(shí)傳送至工控機(jī)進(jìn)行故障診斷分析，需要通過(guò)軟件算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。監(jiān)控上位機(jī)軟件需要顯示整條皮帶表面圖形和內(nèi)部透視圖，對(duì)所有檢測(cè)到的外部磨損和內(nèi)部損傷進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和定位，對(duì)缺陷位置和故障類型進(jìn)行智能分析和診斷，精確檢測(cè)輸送帶表面和內(nèi)部運(yùn)行情況，異常數(shù)據(jù)會(huì)存入歷史數(shù)據(jù)，便于后期進(jìn)行查詢。

圖3 系統(tǒng)軟件控制流程圖

如圖3 所示，控制裝置需要對(duì)系統(tǒng)程序進(jìn)行初始化，對(duì)鋼絲繩芯輸送外部和內(nèi)部鋼絲的接頭、鋼絲端頭等情況進(jìn)行記錄，建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。隨后通過(guò)采集激光掃描信號(hào)和X 射線信號(hào)分析輸送帶表面和內(nèi)部鋼絲工況，包括表面磨損、鼓包、撕邊和內(nèi)部鋼絲斷絲、鼓包、抽頭位移等缺陷和隱患，將實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，判斷缺陷和隱患類型，并進(jìn)行缺陷和隱患定位與報(bào)警。對(duì)于檢測(cè)到非基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中的狀況，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成新的數(shù)據(jù)庫(kù)，以標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的特征信號(hào)作為比對(duì)基礎(chǔ)，通過(guò)相似度分析得出最終的判定結(jié)果，對(duì)異常位置進(jìn)行定位，通過(guò)監(jiān)控上位機(jī)發(fā)出預(yù)警信息，便于值班人員快速掌握輸送帶工況，減少了人為檢測(cè)的不確定性。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證礦用鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測(cè)裝置的有效性，制作了裝置樣機(jī)，搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。該平臺(tái)采用1 m 寬、11 m 長(zhǎng)的鋼絲繩芯輸送帶進(jìn)行檢測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，將輸送帶穿過(guò)檢測(cè)裝置，在輸送帶運(yùn)行情況下進(jìn)行在線檢測(cè)。

如圖4 所示，采用該裝置對(duì)鋼絲繩芯輸送帶帶面進(jìn)行檢測(cè)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別輸送帶帶面磨損圖4（a）、鼓包圖4（b）、撕邊圖4（c）等常見(jiàn)損傷，并對(duì)缺陷和隱患位置定位。通過(guò)缺陷和隱患記錄查詢，能夠直觀觀測(cè)到輸送帶帶面的缺陷和位置，便于輸送帶檢修時(shí)對(duì)缺陷和隱患進(jìn)行處理，避免事故發(fā)生。

圖4 輸送帶帶面檢測(cè)

如圖5 所示，采用該裝置對(duì)運(yùn)行的鋼絲繩芯輸送帶進(jìn)行實(shí)時(shí)內(nèi)部探傷檢測(cè)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別輸送帶內(nèi)部橫向撕裂、斷絲、彎曲變形、抽頭斷裂等常見(jiàn)內(nèi)部損傷，并且可以定位缺陷和隱患位置，直觀觀測(cè)到輸送帶內(nèi)部的缺陷，及時(shí)對(duì)輸送帶內(nèi)部缺陷和隱患進(jìn)行處置，消除事故風(fēng)險(xiǎn)，有效避免事故發(fā)生。

圖5 輸送帶內(nèi)部檢測(cè)

4 結(jié)語(yǔ)

礦用鋼絲繩芯輸送帶是煤礦煤流運(yùn)輸系統(tǒng)中的關(guān)鍵部件，針對(duì)鋼絲繩芯輸送帶日常檢修維護(hù)存在人工勞動(dòng)強(qiáng)度大、準(zhǔn)確度低、效率低、盲區(qū)多等問(wèn)題，通過(guò)分析和總結(jié)鋼絲繩芯輸送帶常見(jiàn)外部磨損、內(nèi)部損傷等缺陷和隱患類型后，提出了基于激光和X射線的鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測(cè)方案。該套智能探傷檢測(cè)裝置可以準(zhǔn)確識(shí)別輸送帶外部磨損、鼓包、撕邊和內(nèi)部斷絲、抽頭位移、鼓包等異常狀況，并對(duì)整部輸送帶進(jìn)行缺陷和隱患診斷與預(yù)警。

礦用鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測(cè)裝置基于激光和X 射線檢測(cè)技術(shù)，開(kāi)發(fā)了測(cè)試平臺(tái)和監(jiān)控系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該裝置可有效實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼絲繩芯輸送帶外部磨損、內(nèi)部斷絲、抽頭、扭曲、接頭長(zhǎng)度變化等失效特征檢測(cè)，并可準(zhǔn)確判斷鋼絲繩芯輸送帶的外部和內(nèi)部缺陷和隱患點(diǎn)。該裝置的識(shí)別準(zhǔn)確率≥98%，為及時(shí)消除缺陷和隱患提供技術(shù)和數(shù)據(jù)支撐，可有效避免輸送帶事故，保障煤礦安全生產(chǎn)。