联想AI视觉赋能煤矿数字化转型，助力中煤华晋集团降本增效

我国煤炭以井工开采为主，据行业数据显示，截至2022年，井工煤矿数量占比92%，产能占比82%。井工煤矿需要在井下开掘大量巷道，每年掘进巷道长度相当于地球直径。

煤炭企业在新一轮科技革命与产业变革下，正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。王家岭煤矿被称为中国煤炭华晋集团“皇冠上的明珠”，正在推进智能化转型。

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必不可少，煤炭需要通过刮板输送机从井下运送到地面。每台输送机可能长达20公里，由一系列3、4公里长的链条组成。

由于持续高负荷运转，刮板链会变形甚至断裂，这将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。

更换变形的链条需要30分钟，但如果链条断裂了，拆卸和重新组织整个输送系统，需要20个小时或更长时间。如果能够在链条尚处于变形而未断裂的状态时就能发现问题，及时更换，将极大地缩短维修耗时，提高生产效率。

以前，王家岭煤矿一直采用手动的方法检查刮板输送机，需要专业产线检修人员下井巡检，团队人数多达200人。这不仅导致公司人力成本高企，更增加了员工安全风险。同时，刮板输送机检测对员工技术要求较高，定期培训也加重了公司负担。

实现刮板输送机巡检自动化，提升矿井刮板输送机的可靠性，达到智能化技术支撑下的降本增效，成为王家岭煤矿智能化转型的重要课题。

随着AI视觉识别技术的不断成熟，中国煤炭华晋集团看到了刮板输送机自动化巡检的可能。经过广泛、深入地了解，王家岭煤矿最终选择与联想合作，共同打造3D刮板输送机智能视觉识别系统，大幅减少了停机时间，提升了巡检自动化水平。

现在，王家岭煤矿的每台刮板输送机上方多出了几台高分辨率3D相机，它们随时捕捉链条外观，并实时识别刮板输送机运行状况。一旦出现异常，工作人员可以立刻获知准确的故障位置，极大提升了刮板机维修效率。

联想为王家岭煤矿打造的煤矿刮板输送机3D智能视觉检测系统以AI图像识别为核心，不仅可以实时精准监测刮板输送机工况，还能降低了更换刮板链条作业的难度。在提升工作效率40倍以上的同时，实现巡检人力成本下降90%。

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。

据介绍，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，算法精度可达1毫米。

不仅有云端算法，联想刮板输送机智能视觉识别系统还给王家岭煤矿开发了桌面端和移动端应用，维护团队可以通过移动和桌面终端实时查看检查结果和地图，从而及时、准确地确定缺陷位置并有效组织维修。

在硬件部署方面，联想也为维护团队提供了一体化工具箱设计，可以简单拆卸及携带，方便检修班部署。同时为了适应矿井下高粉尘环境，联想还在3D相机中内置了清扫装置，延长使用周期，提升运维效率。

此项目中，联想发挥自身软硬一体的全栈优势，不仅为王家岭煤矿开发了高可用的智能视觉识别系统，更一站式提供了强劲算力。目前，王家岭煤矿的计算机视觉应用程序运行于由六台联想ThinkSystem SR590 V2服务器组成的本地服务器集群上。

据介绍，自从应用联想智能视觉检测方案以来，王家岭煤矿维护作业的准确性、效率和安全性获得了大幅提升。

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。同时，联想3D智能视觉识别系统与业务形成联动机制，将异常处理响应时间缩短了80%，因产线异常停滞平均时间由10分钟/天降低到2分钟/天，使煤矿生产率大幅提升。

此外，通过自动化检查流程，维护团队井下的时间减少了90%。工人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%降低到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。

当前，在煤炭行业智能化建设中，联想作为中国主力智能解决方案提供商之一，持续深耕智能技术，结合自身全栈算力优势，正在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。