【项目背景】
上周三夜里，伊金霍洛旗一家煤矿的主运皮带被溜槽掉落的一根锚杆卡住托辊，纵向划开三米多长的口子，停产检修十一个小时，当天的产量任务直接泡汤。矿长说得很直白：皮带沿线二十几个监控点位，调度室就两个人盯几十块屏幕，撕裂就发生在换班的空当。上 AI 皮带识别，矿上是认真的。
【咨询设计】
很多厂家宣传 AI 就是装几个摄像头，实际上井下皮带识别的难点在环境和误报率——煤尘大、照度低，普通算法一晚上能报几百次假警，用不了三天调度室就把告警当背景音了。我们给的方案分三层：前端用井下本安型摄像机，Ex d I Mb 防爆认证，配红外补光，照度低到 0.01lux 也能成像；识别侧在硐室部署边缘计算盒子，NPU 算力 16TOPS，跑撕裂、大块煤堵塞、堆煤、异物四类算法，模型用该矿自己的场景数据训练了两千张标注样本；告警联动 PLC，发现撕裂直接触发急停，从识别到停机实测 1.8 秒，比人眼快两个数量级。
【施工规划】
施工按井下作业规程来：设备入井前全部做防爆检验备案；供电就近取自皮带配电点，信号线与动力线分桥架敷设，间距留足 30 厘米；四类算法逐点位调阈值，头三天只告警不联动，误报率压到每天三次以下才启用急停联动——这步不能省，谁也不敢让 AI 第一天就拉停主运皮带。
【安全补丁】
井下网络这次一并整改：原先摄像头视频流直接进调度室交换机，没有任何隔离。我们划了工业环网独立 VLAN，与办公网之间过防火墙；边缘盒子改掉默认密码、关闭多余端口，固件升级只允许从指定服务器拉取；录像保留 90 天，用双盘位 NAS 阵列存储——事故追溯全靠它，也让勒索病毒进不来这个网。
【验收交付】
试运行一个月的实测数据：撕裂识别准确率 97.2%，大块煤堵塞识别 96.5%，平均误报每天 1.4 次，急停联动成功率 100%。带式输送机保护装置整定记录、点位图、模型版本说明移交机电科，后续加点位直接按架构扩。
【售后承诺】
算法质保一年，每季度用新样本迭代一次模型，误报只降不升。鄂尔多斯境内 24 小时到场，模型升级走专线远程推，不耽误生产班次。
【不舍昼夜技术 · 呼包鄂巴乌全生命周期IT服务】
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