随着采煤指令下达，中煤华晋集团王家岭煤矿的切割滚筒正式开始工作，数百米深处的地下，厚厚的煤壁被轻松破成小块，刮板输送机井然运转，滚滚“乌金”奔向地表……
与普通矿井相比略显不同的是，王家岭煤矿的每台刮板输送机上方多出了几台高分辨率的3D相机，它们正在捕捉链条外观，并实时识别刮板输送机运行状况。一旦出现异常，工作人员会立刻获知准确的故障位置，极大提升了刮板机维修效率。
这正是联想为王家岭煤矿量身打造的煤矿刮板输送机3D智能视觉检测系统。该系统以AI图像识别为核心技术，不仅帮助王家岭煤矿实时精准监测刮板输送机工况，还降低了更换刮板链条作业的难度，提升工作效率40倍以上的同时，实现巡检人力成本下降90%。
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检修团队高达200人
刮板机人力巡检费时费力
新一轮科技革命与产业变革下，煤炭企业正在积极布局煤矿智能化建设。根据国家矿山安全监察局数据，目前全国煤矿智能化采掘工作面已超1300个。作为中国煤炭华晋集团“皇冠上的明珠”，王家岭煤矿更是积极应用智能技术，推进智能化转型。
王家岭煤矿位于山西省境内，日产焦煤约16000吨，年产焦煤量可达600万吨。在日常煤矿开采过程中，刮板输送机是必不可少的一环。煤炭在井下被切割后，通过刮板输送机从井下运送到地面。这些刮板输送机可以长达20公里，由一系列较短的3至4公里长的链条组成。
由于持续高负荷运转中的磨损和损坏，随着时间的推移，刮板链会产生变形甚至断裂，导致整个输送系统停止运行，严重影响生产。因此对刮板机的定期巡检与及时维护非常重要。
中国煤炭华晋集团的技术主管周松云表示：
我们的目标是在链条断裂之前识别和更换变形的链条，更换变形的链条是一个相对简单的过程，大约需要30分钟。但如果链条断裂了，我们就不得不拆卸和重新组织整个输送系统，这可能需要20个小时或更长时间。
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联想3D视觉刮板机智能巡检方案
算法精度可达1毫米
在煤炭生产场景中，刮板链变形与断裂是运输系统停机的主要原因，因此及时识别并预警刮板链条的形变与断裂，是刮板机自动化巡检的首要任务。联想以AI图像识别与处理技术为核心，通过3D深感相机拍摄刮板机运行视频，并实时上传到云端，同步输出灰度地图与3D点云图像。值得一提的是，联想3D深感相机具备低照度感知能力，可以适应矿井中无光照暗黑环境下的图像数据采集。联想基于3D深度图像的形状分析检测异常链环长度和异常报警信息，最终实现自动化识别刮板链输送机上的磨损和损伤迹象。
在谈到联想3D视觉识别算法时，周松云说道：
联想团队花费了四个月时间开发和训练算法，确保链环长度计算和故障检测的准确性。该算法精度可达1毫米，我们对此非常满意。”
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大幅提升巡检覆盖率
人力成本下降90%
周松云进一步解释道：
单个链环缺陷检测的覆盖率增加到了95%以上，而每日维护覆盖率则增加到了99%以上。这意味着我们能及早发现缺陷，并在链条破裂之前更换变形的链环，避免了会影响生产的昂贵停机。
此外，通过自动化检查流程，维护团队井下的时间减少了90%。他们不必再进行刮板输送机的定期检查，只有在需要维修时才下去。同时智能视觉识别系统的人员行为检测功能，还将员工工装违规比例从原来的3%隆低到0.1%，在减少危险区域停留时间的同时大大提高了工人的安全性。
周松云表示：
联想在智能制造方面处于领先地位，我们希望利用这种创新来支持我们矿山的智能转型，联想在这个项目中投入了很多精力。我们对团队的奉献精神以及他们能够快速开发和部署解决方案印象深刻。
当前，煤炭行业智能化建设与升级画卷正在缓缓铺开，联想作为中国主力智能解决方案提供商，将持续深耕智能技术，结合自身全栈算力优势，为煤炭行业企业带来更多智能化解决方案，助力中国矿业高质量发展。
