在工業生產中，帶式輸送機皮帶跑偏易致物料灑落、設備損壞等問題。借助AI視覺檢測實現自動預警，可有效預防此類故障。

1、系統架構搭建

（1）硬件部署：在輸送帶兩側關鍵位置安裝高清工業相機，確保能清晰捕捉皮帶運行畫面。一般每隔10-20米安裝一組，同時配置光源設備，保證在不同光照條件下都能獲取高質量圖像。此外，配備邊緣計算設備，用于實時處理相機采集的圖像數據，減輕網絡傳輸壓力。

（2）軟件系統構建：開發基于深度學習的AI視覺檢測軟件。利用卷積神經網絡（CNN）算法，對大量皮帶正常與跑偏狀態圖像進行訓練，讓模型學習皮帶跑偏的特征模式。訓練好的模型集成到檢測軟件中，實現對實時圖像的快速分析。

2、圖像采集與處理

（1）實時圖像獲取：工業相機以一定頻率（如每秒20-30幀）采集皮帶運行圖像，通過高速數據傳輸接口（如千兆以太網）將圖像數據實時傳輸至邊緣計算設備。

（2）圖像預處理：邊緣計算設備對采集到的圖像進行預處理，包括灰度化、降噪、增強對比度等操作。灰度化可簡化計算量，降噪能去除圖像中的噪聲干擾，增強對比度使皮帶邊緣等特征更明顯，便于后續分析。

3、跑偏檢測與分析

（1）特征提取：AI視覺檢測軟件運用訓練好的CNN模型對預處理后的圖像進行特征提取。模型能自動識別皮帶邊緣、中心線等關鍵特征，并計算出皮帶邊緣與預設基準位置的偏差距離。

（2）數據分析與判斷：將提取的特征數據與預先設定的正常閾值范圍進行對比。若偏差距離超出閾值，表明皮帶出現跑偏傾向。系統進一步分析跑偏的方向和程度，為后續預警提供準確信息。

4、自動預警實現

（1）預警方式：一旦檢測到皮帶跑偏，系統立即通過多種方式發出預警。可在操作界面彈出醒目的報警提示框，顯示跑偏位置、程度等信息；同時啟動聲光報警器，引起現場操作人員注意。此外，還能將預警信息通過網絡發送至管理人員的手機或電腦終端，實現遠程監控與管理。

（2）預警策略優化：根據實際運行情況，不斷優化預警策略。例如，對于輕微跑偏，可先發送預警信息但不立即停機，以便操作人員及時調整；對于嚴重跑偏，則立即觸發緊急停機指令，防止事故擴大。通過持續優化，提高預警的準確性和及時性，保障帶式輸送機安全穩定運行。