在煤矿生产过程中，皮带运输系统作为物料搬运的核心环节，其稳定、高效运行对整个生产流程起着至关重要的作用。然而，传统的皮带监控方式依赖人工巡检，效率低下且难以做到实时监控，存在诸多安全隐患。皮带跑偏与堆煤问题是皮带运输系统中常见的故障，不仅影响运输效率，还可能引发严重的安全事故，如皮带撕裂、火灾等。因此，开发一种能够实时监测皮带跑偏与堆煤状况的系统具有重要的现实意义。AI视觉技术的出现，为解决这一难题提供了有效的途径。

　　AI视觉的皮带跑偏与堆煤实时监测系统主要基于图像识别算法和深度学习模型。通过在皮带正上方安装高清摄像机，系统能够实时捕捉皮带的运行状态。与传统监控系统不同，该系统将人工智能识别算法前置至摄像机前端，大大提高了实时分析的效率，实现了现场快速识别、分析与预警。

　　对于皮带跑偏监测，系统通过分析图像数据，识别皮带的边缘位置，以此判断皮带是否偏离了预定轨道。具体来说，系统会标记出皮带正常运行的四边形区域作为检测区域，若皮带与检测区域侧边线有交点，则判定为皮带跑偏并产生告警。同时，系统还能根据交点位置判断跑偏程度，为工作人员提供更详细的信息。这种实时监测与预警功能，能够让相关人员在第一时间发现皮带跑偏问题并及时采取措施进行调整，有效避免因皮带长时间跑偏导致的皮带磨损、撕裂等严重后果。

　　在堆煤监测方面，系统利用智能算法对皮带上的煤量进行实时分析。当检测到皮带上的煤量超过一定阈值，或者出现煤堆积的异常情况时，系统会立即发出警报。系统还能够精准识别大煤块、传输带异物等情况，防止因这些问题导致的皮带故障。一旦系统检测到异常情况，如皮带跑偏、堆煤或异物卡阻等，会立即触发报警机制，并通过声光报警器发出警报，同时将预警信息实时传送至安全监管办公室，确保相关人员能够迅速采取应对措施。

　　与传统的皮带监控方式相比，AI视觉的皮带跑偏与堆煤实时监测系统具有显著优势。该系统能够实现 24 小时不间断实时监控，克服了人工巡检时易出现的疲劳、疏忽等问题，确保安全监管无死角。其基于深度学习算法的智能识别技术，能够准确识别皮带的边缘位置和运行状态，以及皮带上的煤量和异物等情况，即使在复杂多变的煤矿井下工况环境下也能保持高精度和高稳定性。系统还能对皮带跑偏和堆煤数据进行实时采集、存储和分析，生成直观的报表和图表，为管理人员提供科学的决策依据，有助于优化生产流程和设备维护计划。

　　目前，AI视觉的皮带跑偏与堆煤实时监测系统在多个煤矿得到了成功应用。例如，某煤矿在安装该系统后，成功预警了多次皮带跑偏和堆煤故障，避免了生产中断和物料损失。通过实时监控皮带运行状态，及时发现并处理皮带跑偏和物料堆积问题，该煤矿的皮带运输系统运行效率得到了显著提升，设备故障率大幅降低。系统对人员安全行为的监管功能，也进一步增强了矿山的安全管理能力。

　　AI视觉的皮带跑偏与堆煤实时监测系统为煤矿皮带运输系统的安全、稳定运行提供了有力保障。通过实时监测、精准识别和及时预警，该系统能够有效减少皮带运输过程中的安全事故，提高生产效率，降低运营成本，为煤矿行业的可持续发展注入了新的活力。