CN117068692B 输送带健康诊断方法、装置、服务器及存储介质 （无锡宝通智能物联科技有限公司）

带上Xray检测器上传的皮带数据并进行分类筛距小于设定阈值的异常检测区域进行聚类合并2通过MQTT协议接收输送带上无损Xray检测器采集上传的皮带数据，对同一输送带上相邻异常检测区域进行聚类检测，计算各个异常检测区计算所述合并异常区域中异常缺陷面积和数量，并根据获取相邻两个异常检测区域中矩形对角线端点两个坐标值，第二异常检测区域c2的对角线坐标值为c(x2,y2)和d(x2,,y2,)根据两个异常检测区域的对角线坐标值和中心点之间的轴向距离区域判断区域间距3出所述合并异常区域；所述合并异常区域包含区域间距小于设定阈值的两个异常检测区根据所述合并异常区域包含的坐标信息从数据库中匹配输送带的目标异常缺陷区域；根据所述合并异常区域和历史异常缺陷区域的重叠区域计算缺基于两矩形区域的对角线坐标值计算宽高相似比aspectRatioSimilarity、位置重合度positionSimilarity以及角度差异angleDiffaspectRatioSimilarity表示两个矩形xOverlap＝max(0,min(xa+|xa,_xa|,xb,))_maxyOverlap＝max(0,min(yb+|yb,_yb|,yb,))_ma4ty-⃞示重叠区域的面积，aArea和bArea分别表示合并异常检测区域和目标异常区域的面积，minArea表示两矩形中面积较小的部分，positionSimilarity表示重叠区域占其中面积较7.根据权利要求6所述的输送带健康诊断方法，其特征在于，计算aArea与bArea前后两次区块面积差值，以及aArea与bArea中包含的缺陷区块数根据前后两次区块面积差值变化速度，以及缺陷区块数量变化速度筛选模块，用于通过MQTT协议接收输送带上无损Xray检测检测模块，用于对同一输送带上相邻异常检测区域进行聚类检测，聚类模块，用于将区域间距小于设定阈值的异常检测区代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的输送带健康10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有至少一条指5指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所6[0002]输送带是又称运输带，是用于皮带输送带中起承载和运送物料作用的橡胶与纤[0012]筛选模块，用于通过MQTT协议接收输送带上无损Xray检测器采集上传的皮带数7代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述方面所述的[0018]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：在输送带上安装无损8o4分别以可视化方式列出了4个标定的矩形异常检测区域，其原理是根据实际缺陷数据构从图2中C1描述的左上角a点和右下角b点9数量确定皮带健康等级，在皮带磨损低于健康等级阈值时向皮带目标检测器下发告警指[0047]无损Xray检测器采集皮带数据时会根据皮带传动速度和时间来上传带有坐标信一操作方式可以实现云端统一处理，精准测量特定时间内相同磨损区域内的皮带磨损情[0059]B，根据两个异常检测区域的对角线坐标值和中心点之间的轴向距离区域判断区[0064]width表示两个异常检测区域矩形框的宽度平均值，height则表示两个矩形高度根据上传数据定位的磨损区块需要和昨天的10处磨损进行匹配，找到目标异常缺陷区域，[0078]图5是将合并异常检测区域CA(粗线)和数据中心的候选异常缺陷区域CB(细线)的置重合度positionSimilarity以及角度差异angleDioverlapArea表示重叠区域的面积(BC对角线的小矩形面积)，aArea和bArea分别表示CA和minArea为CB矩形)，positionSimilarity表示重叠区域占其中面积较小区域的比重(BC对角线的小矩形面积与CB矩形面积的比值)。positionSimilarity用于表征当前重叠与上一[0096]angleDifference数值表征为余弦值差值，差值越小说明矩形对角线和边长夹角[0097]c，根据宽高相似比、位置重合度以及角度差异的均值计算获得缺陷相似度[0101]当similarity数值大于设定阈值(例如设定[0118]上述几种判断方式都可以对皮带磨损健康程度进行合理评估，适时触发预警机[0120]图6示出了本申请实施例提供的输送带健康诊断装置的结构示意图，所述装置包[0121]筛选模块610，用于通过MQTT协议接收输送带上无损Xray检测器采集上传的皮带码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述方面所述的输送[0128]需要说明的是，本申请实施例中提供的输送带健康诊断述功能分配由不同的功能模块/功能单元完成，即将输送带健康诊断装置的内部结构划分例提供的输送带健康诊断方法的实施方式与本实施例提供的输送带健康诊断装置的实施[0129]图7示出了本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构框图。该服务器可以包SpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field_ProgrammableGate入式神经网络处理器(Neural_networkProcessingUnit，NPU)或者其他专用的深度学习需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器还可以包括AI(Artificial过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，光盘、只读存储记忆体(Read_OnlyMemory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAcc