礦用鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測裝置設計

李 凡

（晉能控股裝備制造集團趙莊煤業，山西 長治 046600)

礦用帶式輸送機主要在煤礦運輸系統使用，而阻燃鋼絲繩芯輸送帶是礦用帶式輸送機中的關鍵部件，承擔著井下各工作面礦石輸送任務，在正常運行過程中托輥、滾筒等關鍵部件與鋼絲繩芯輸送帶克服摩擦力進行礦石傳送，由于摩擦發熱，易發生鋼絲繩芯輸送帶外部磨損、內部鋼絲斷絲、撕裂和鼓包等問題，導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。輸送帶必須進行定期檢測，主要采取人工檢測+探傷裝置檢測方法。人工主要對鋼絲繩芯輸送帶接頭變形、抽頭位移和磨損等進行外觀檢測。與在線檢測技術相比，人工檢測準確率低、勞動強度大，不適合現代化煤礦輸送帶檢測作業[1]。探傷檢測中弱磁檢測法是利用霍爾效應對輸送帶內部進行檢測，該方法檢測精度高、響應速度快，但易受環境影響，粉塵過大會導致檢測精度降低，并影響檢測速度[2]。激光檢測主要用于帶面磨損檢測，內部探傷檢測效果不佳。機器視覺檢測對環境要求較高，不易在粉塵濃度較大的環境使用[3-6]。

針對目前檢測中存在的諸多問題，對鋼絲繩芯輸送帶常見帶面磨損和內部損毀故障類型進行分析，提出一種采用激光掃描和X 射線檢測技術相結合的礦用鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測裝置，可在輸送帶運行過程中完成檢測工作，準確識別輸送帶外部磨損、鼓包、撕邊和內部斷絲、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警功能，保證設備安全運行和煤礦安全生產。

1 總體方案

1.1 傳統檢測技術與方法對比

國外在線檢測輸送帶拉伸強度的方法在應用上也尚不完善。國外研制的SPF 輸送帶檢測儀是利用目前公認的最佳的檢測鋼絲繩的方法——磁檢測法，但是SPF 檢測儀對無限不確定長、接頭復雜、多根密集并列的鋼絲繩芯輸送帶檢測數據的處理，易出現漏檢與誤判。國內外專家對鋼絲繩芯輸送帶在線無損檢測作了大量的研究與測試，而國內現有X 射線透視儀、電渦流檢測儀、探片預置檢測儀等檢測設備穿透力不強，檢測的結果不精確。這些設備都需要輸送帶停機時才可以進行檢測，不但影響生產效率，而且這些技術裝備只能對鋼絲繩芯輸送帶進行探傷檢測，不能滿足輸送帶“外識別、內探傷”的礦井檢修作業要求。

1.2 智能探傷檢測裝置總體技術方案

鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測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，可以掃描帶面進行檢測，將X 射線發射裝置、接收裝置布置于輸送帶正下方，X 射線照射能夠直接進入輸送帶內部鋼絲層。控制裝置通過以太網將激光和X 射線數據傳送到工控機和監控上位機。如圖1。

圖1 總體技術方案

1.3 工作原理

當X 射線穿過輸送帶內部鋼絲繩芯后會產生不同程度的衰減，X 射線信號經過X 射線接收裝置轉換為電信號，電信號通過控制裝置進行降噪處理后傳輸至工控機。工控機將電信號進行處理后在監控上位機中可以顯示輸送帶帶面橡膠、內部鋼絲繩芯、內部損傷的各種狀態，從而能夠獲取輸送帶內部斷絲、帶面鼓包、抽頭位移等缺陷和隱患。上位機識別到內部缺陷或帶面異常的位置并及時發出報警。

圖2 為X 射線照射原理圖，通過接收端對穿透輸送帶的X 射線進行收集，將信號傳送至控制裝置進行降噪處理后，利用上位機圖像顯示軟件進行實時分析，可以判斷輸送帶內部是否發生斷絲、鼓包、抽頭位移等缺陷和隱患，可有效避免輸送帶事故發生。

圖2 X 射線檢測原理圖（mm）

2 裝置硬件與軟件關鍵技術開發

2.1 硬件系統設計

鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測裝置主要由多個檢測設備組成，包括激光掃描器、X 射線發射裝置、X 射線探測裝置、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激光掃描器，采用4 臺激光掃描儀對運行的鋼絲繩芯輸送帶上下表面實時進行掃描。激光掃描器將激光照射在輸送帶上下帶面進行掃描，當照射到帶面損傷時，激光發射強度會發生改變，通過接收反射激光的強度，可以準確檢測鋼絲繩芯輸送帶帶面情況。激光掃描器發射功率≤150 mW。

2）X 射線發射裝置。采用1 臺X 射線發射箱對運行的鋼絲繩芯輸送帶進行實時內部探傷掃描。該裝置（產生和控制X 射線）發射出的X 射線能夠穿透目前煤礦使用的鋼絲繩芯輸送帶，輸送帶內部有斷絲、鼓包、抽頭位移等缺陷和隱患時，X 射線強度會發生不同程度衰減。X 射線出現數束扇形束，管電壓不低于90 kV，連續工作時間大于120 min。

3）X 射線探測裝置。X 射線探測裝置可以探測穿透過輸送帶的X 射線，將接收到的各種衰減X射線信號強度進行轉換，將射線信號轉換為電信號后傳輸至控制裝置。該裝置能承受X 射線發射裝置直接照射的能量，并能夠在輸送帶正常運行時準確識別輸送帶內部鋼絲繩芯斷絲、抽頭位移、帶面鼓包、破損等缺陷和隱患，在監控上位機可顯示輸送帶內部清晰的成像。

4）控制裝置。控制裝置是鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測裝置的硬件核心，包括控制模塊、信號降噪處理模塊、數據采集模塊、數據傳輸模塊等。通過控制模塊可遠程控制激光掃描器和X 射線發射裝置啟動信號檢測的開關，通過信號降噪處理模塊、

數據采集模塊和數據傳輸模塊可對激光和X 射線采集數據進行處理并發送至工控機。

2.2 算法軟件開發

1）輸送帶故障預警算法

深度學習屬于機器學習的一個分支，是運用算法從原始數據中提取信息，并用某種類型的模型進行表示，然后使用該模型對一些尚未用模型表示的其他數據進行推斷，并通過神經網絡“訓練”的方式進行學習。該系統利用了深度學習的卷積神經網絡開發了輸送帶故障預警算法。系統實時采集X 射線和激光掃描圖像信號，圖像信號經過小波變換降噪處理后進行深度學習。首先，系統對輸入的圖像應用卷積，得到像素的組合作為輸出。假設輸出是邊緣，再次應用卷積，輸出將是邊緣或線的組合。然后，再次應用卷積，此時的輸出將是線的組合，以此類推。卷積神經網絡算法相當于在每一層尋找一個特定的模式，再利用特征提取器在深度卷積神經網絡中的每一層逐步建立起越來越高層次的輸送帶圖像特征表征，特征經過分類器將對圖像進行故障分類，實現輸入的是輸送帶原始圖像信息，輸出的是該圖像預警情況。

2）輸送帶帶面三維重構算法

激光掃描儀能夠獲取輸送帶表面圖像的點云數據，其掃描資料以點的三維坐標形式進行記錄。三維重建算法流程圖是利用機器視覺和線激光掃描，系統將實時采集到的輸送帶表面圖像點云數據進行預處理、點云計算、點云匹配和數據融合后，再通過紋理映射，三維重構算法能夠重構輸送帶三維紋理幾何模型。系統通過重構完成的輸送帶表面三維紋理幾何模型，能夠對帶面磨損區域體積和磨損面積進行分析計算，并將計算結果與設定磨損閾值比對，實現預警功能。

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

② 特征點檢測與匹配。特征點主要包括磨損、撕邊、鼓包特征點的提取與匹配，基于SIFT 算子的特征提取算法，尺度不變特征轉換用來偵測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，并提取出其位置、尺度、面積等參數。該算子具有能夠對實時采集的圖像旋轉、縮放、光照變化和仿射變換保持不變性的特點。

③ SIFI 算子。首先建立高斯差分金字塔表征，然后將每個像素點與它周圍的8 個點，以及上下相鄰層的18 個領域點，總共26 個點作比較。當識別到的故障特征點與正常點不一致時，即認定該點是特征點，計算出該特征點的主方向，由此可以將特征點提取出來。利用點云數據三維技術定位并重構出輸送帶表面的三維形貌，使輸送帶表面磨損檢測的實施和維護變得更為容易，大幅降低了煤礦生產自動化的成本。

2.3 軟件算法流程圖

圖3 為系統軟件控制流程圖。為了實現對輸送帶表面磨損和內部鋼絲的準確檢測，并將檢測信號實時傳送至工控機進行故障診斷分析，需要通過軟件算法來實現。監控上位機軟件需要顯示整條皮帶表面圖形和內部透視圖，對所有檢測到的外部磨損和內部損傷進行自動識別和定位，對缺陷位置和故障類型進行智能分析和診斷，精確檢測輸送帶表面和內部運行情況，異常數據會存入歷史數據，便于后期進行查詢。

圖3 系統軟件控制流程圖

如圖3 所示，控制裝置需要對系統程序進行初始化，對鋼絲繩芯輸送外部和內部鋼絲的接頭、鋼絲端頭等情況進行記錄，建立基礎數據庫。隨后通過采集激光掃描信號和X 射線信號分析輸送帶表面和內部鋼絲工況，包括表面磨損、鼓包、撕邊和內部鋼絲斷絲、鼓包、抽頭位移等缺陷和隱患，將實時采集的數據與基礎數據庫進行比對，判斷缺陷和隱患類型，并進行缺陷和隱患定位與報警。對于檢測到非基礎數據庫中的狀況，系統會自動生成新的數據庫，以標準數據庫的特征信號作為比對基礎，通過相似度分析得出最終的判定結果，對異常位置進行定位，通過監控上位機發出預警信息，便于值班人員快速掌握輸送帶工況，減少了人為檢測的不確定性。

3 實驗驗證

為驗證礦用鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測裝置的有效性，制作了裝置樣機，搭建了實驗平臺。該平臺采用1 m 寬、11 m 長的鋼絲繩芯輸送帶進行檢測實驗驗證，將輸送帶穿過檢測裝置，在輸送帶運行情況下進行在線檢測。

如圖4 所示，采用該裝置對鋼絲繩芯輸送帶帶面進行檢測，能夠準確識別輸送帶帶面磨損圖4（a）、鼓包圖4（b）、撕邊圖4（c）等常見損傷，并對缺陷和隱患位置定位。通過缺陷和隱患記錄查詢，能夠直觀觀測到輸送帶帶面的缺陷和位置，便于輸送帶檢修時對缺陷和隱患進行處理，避免事故發生。

圖4 輸送帶帶面檢測

如圖5 所示，采用該裝置對運行的鋼絲繩芯輸送帶進行實時內部探傷檢測，能夠準確識別輸送帶內部橫向撕裂、斷絲、彎曲變形、抽頭斷裂等常見內部損傷，并且可以定位缺陷和隱患位置，直觀觀測到輸送帶內部的缺陷，及時對輸送帶內部缺陷和隱患進行處置，消除事故風險，有效避免事故發生。

圖5 輸送帶內部檢測

4 結語

礦用鋼絲繩芯輸送帶是煤礦煤流運輸系統中的關鍵部件，針對鋼絲繩芯輸送帶日常檢修維護存在人工勞動強度大、準確度低、效率低、盲區多等問題，通過分析和總結鋼絲繩芯輸送帶常見外部磨損、內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方案。該套智能探傷檢測裝置可以準確識別輸送帶外部磨損、鼓包、撕邊和內部斷絲、抽頭位移、鼓包等異常狀況，并對整部輸送帶進行缺陷和隱患診斷與預警。

礦用鋼絲繩芯輸送帶智能探傷檢測裝置基于激光和X 射線檢測技術，開發了測試平臺和監控系統。實驗結果表明，該裝置可有效實現對鋼絲繩芯輸送帶外部磨損、內部斷絲、抽頭、扭曲、接頭長度變化等失效特征檢測，并可準確判斷鋼絲繩芯輸送帶的外部和內部缺陷和隱患點。該裝置的識別準確率≥98%，為及時消除缺陷和隱患提供技術和數據支撐，可有效避免輸送帶事故，保障煤礦安全生產。