下料口堵塞识别-领感具身智能科技

下料口堵塞识别

基于AI视觉识别算法的技术，对图像进行分析和处理，从而精确识别下料口是否堵塞，以及堵塞的程度和位置

快速、精准地识别下料口的堵塞情况

实时监控系统能够24小时不间断地监控下料口的情况。

准确识别动态识别传送带上的物料流动情况，监测下料口的顺畅。

告警通知

系统会将告警信息发送给后台工作人员，提醒处理。

数据记录与分析记录和分析数据，为企业的生产管理提供参考依据。

物料输送和储存的生产现场

物料输送系统生产线中，物料通过输送设备传送，一旦下料口堵塞，将影响物料正常输送。

储存设备物料储存时若下料口堵塞，会影响正常出料，如混凝土搅拌站堵塞将阻碍泵送作业。

自动化控制系统

下料口堵塞报警装置可接入PLC等自动化系统，实现物料输送与储存的自动控制，降低人工成本与风险。

特定物料处理粘性大、易结块等特性的物料易堵塞下料口，如煤矿、水泥、粮食、石渣等，堵塞问题尤为常见。

下料口堵塞的危害

导致生产停滞下料口堵塞会导致物料积压、无法进料，造成生产停滞，影响效率与计划执行，甚至导致订单延误和经济损失。

引发设备故障下料口堵塞可能引发设备故障。堵塞的物料可能对设备造成额外的压力和磨损，长期积累可能导致设备部件损坏，甚至需要停机维修。这不仅会增加维修成本，还可能因停机时间而影响生产进度。

存在安全隐患，增加生产成本

因停产、故障和安全隐患，企业需投入更多资源应对，除维修与停工损失外，还可能承担违约金和客户流失等额外成本，因此需重视并有效防范下料口堵塞。

基于传感器技术和先进的图像识别技术

下料口堵塞识别的原理：

压力传感器

下料口堵塞会引起料斗压力变化，压力传感器将信号传至控制器，触发声光报警提醒。机器视觉技术摄像头结合图像识别算法实时监测物料流动与下料口状态，堵塞或断料时立即报警。

AI人工智能机器视觉分析识别技术

利用现场摄像头与AI技术，对下料口进行全天候监控，精准识别石料堵塞并及时告警。深度学习框架模型基于YOLOv5深度学习框架，可以实现下料口堵塞检测，准确识别堵塞并触发告警。

下料口堵塞可视化大屏

基于深度学习和计算机视觉技术

鱼眼摄像机网续传功能保证录像不丢失

AI摄像机（2.8-12mm）识别速度<300ms

AI布控摄像机120dB超宽动态

AI盒子支持云平台报警推送和视频浏览

AI摄像机烟火+抽烟+下料口堵塞

智能化监控设备

基于神经网络视觉技术和AI视觉识别算法

技术原理

下料口堵塞智，能识别摄像机利用高分辨率传感器捕捉清晰的图像信息，并通过内置的图像识别算法对监控场景中的图像进行实时分析

智能识别

摄像机能够自动识别下料口的堵塞或断料情况，避免了传统人工检查容易漏检和误判的问题

实时告警

一旦检测到下料口堵塞，系统会立即进行告警，并将告警信息发送给后台工作人员，提醒其及时处理。

远程监控

支持网络连接，管理人员可以通过手机、电脑等终端设备远程查看监控画面，实现远程监控和管理

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实时监测下料口的物料流动情况

神经网络机器视觉技术

系统通过AI视觉识别算法或神经网络机器视觉技术，这些数据包括物料的流动速度、堆积情况、以及是否存在异常堵塞等。

实时监测下料口的物料流动情况

立即生成告警数据

一旦系统检测到下料口堵塞，会立即生成告警数据，并通过告警信号或通知发送给后台工作人员