视觉识别设备在金矿生产中发挥的作用-智驱力

“科技赋能，耳聪目明。”国家矿山安全监察局副局长张昕指出，要提升科技兴安、科技赋能、科技管理、科技监管能力和水平，逐步建成全国矿山安全风险监测“一张网”，加强矿山多灾种和灾害链综合监测、风险早期识别和预警预报能力建设，加快露天矿边坡、尾矿库在线监测系统建设，推动入井人员唯一性检查技术应用，推广井下所有作业地点“无监控不作业”，实现从“人防”到与“技防”并重转变。（摘自2023年9月18日国新办新闻发布会）

作为AI边缘设备以及AI视觉集成解决方案供应商，2024年智驱力直接或间接支撑了8个矿山AI视觉项目的落地，这个数字目前呈现持续上涨趋势。

2024年6月，应某金矿要求，智驱力交付团队赶赴金矿现场协助施工队完成设备安装以及第一期项目交付。由于是首次在生产环境中使用AI技术，矿上在第一期项目中投用的算法并不多，除了班组人员计数、未佩戴安全帽检测、穿戴反光衣检测、明火检测、烟雾检测、积水检测等常规算法之外，矿上还重点定制了锚杆检测算法，锚杆检测算法的效果也是本次项目验收的一个重要指标。

锚杆的产生与危害

锚杆在金矿等地下矿山中是一种常见的支护设备，用于稳定围岩和巷道，防止坍塌。但是在矿石的开采过程中，锚杆也会随着矿石被一起爆破和运输，在运输过程中锚杆很容易划伤皮带，并且也存在损坏分拣设备的风险。

技术难点

锚杆特征不够明显，锚杆在运输的过程中往往会附着一层泥沙，导致锚杆在颜色特征上与矿石很接近，再加上爆破强度的不可预知性，导致锚杆的形状也是五花八门。
摄像头选型困难，正常生产中皮带一直处于运动状态，受矿井空间限制摄像头一般离皮带都很近，这很容易导致采集的图像中产生较严重的拖影。
采集环境复杂，由于矿井下环境的复杂性，摄像头往往不能够架设在合适的角度，再加上矿石运输过程产生的灰尘很容易就遮挡了摄像头的视野从而导致画面模糊。
光照条件的明暗不一，也是干扰识别结果的一个很大因素。

解决方案

锚杆识别的难点其实说白了就是数据质量很差从而导致识别难度大，在前期数据采集、标注、训练上没有什么太好的捷径，只能是大力出奇迹以量取胜。

在技术实现上除了AI视觉算法之外，传统视觉算法也必不可少，同时还必须结合一些经验性的trick才能达到较好的效果。

色域位姿随机扰动下的前后景图像合成增强方法

样本多样性直接影响模型性能，结合锚杆形状动态多变，特别是与背景相似性强等特点，采用色域位姿随机扰动下前后景图像合成增强方法。

色域变换，为模拟不同光照条件下的拍摄图像，对图像通道进行拆分，并对每个通道随机添加扰动系数，得到色域变换图像。
刚体变换，为模拟摄像头在不同位置、不同角度下获取的拍摄图像，对图像进行缩放、平移、旋转、透视变换等刚体变换操作。
图像拼接，为提升对锚杆小目标的检测，利用拼图方式将四张图随机缩放，拼接为一张图，提升小目标占比，进而提升小目标检测能力。
随机贴图，为提升锚杆正样本的多样性与数量占比，采用随机贴图方式，将色域、刚体变换后的前景图像随机粘贴至样本图像背景，目标在图像中的位置是随机的、形状是随机的、光照是随机的。工业场景中实践验证，该方法能有效提升目标检测准召率。

注意力机制下的关键特征增强与识别模型设计

CBAM注意力机制，基于锚杆形状多变与背景成分干扰大的特点，在检测模型中引入CBAM注意力机制，分别从空间与通道上计算注意力特征图，并与原始特征图进行融合。利用注意力模块使网络更加聚焦有效区域，突出关键特征，抑制冗余特征，完成语义特征在空间位置上的聚焦与增强。

损失矫正与标签平滑优化训练技术

EIOU损失函数，为解决预测框与真实框只考虑长宽比差异引起的模型难收敛，引入EIOU损失函数，从预测框与真实框之间的重叠、中心距离、宽高距离度量损失。目的是加快收敛速度，提升回归精度与目标检测准召率。
标签平滑技术的正则化策略，为提升模型性能，通过软标签引入噪声，减少真实样本在计算损失时的权重，抑制过拟合，同时提升模型泛化能力。
预训练预热，模型权重是随机初始化的，此时若选择较大学习率，可能带来模型的振荡，选择余弦预热，在前特定轮数学习率线性增加，次后保持学习率以余弦方式下降。

系统架构

考虑到矿井下复杂的环境，加上多条生产线分属不同矿区相隔很远，为方便多套设备统一管理，决定使用智驱力晓知精灵ks968-m1边缘设备结合晓知精灵上位机的“云管边端”部署模式。

项目交付

由于是井下500~1000米作业，施工队下井成本很高，为防止设备安装出现纰漏，智驱力交付团队随施工队一起下井协助安装，十几套设备竟足足安装了一个星期......

作为日产金矿一万吨，年产黄金达10吨的大型金矿，矿上自然是不缺资金，在一众大牌知名供应商中，业主放最终选择了实用效果最好的新兴品牌智驱力，这既是对智驱力的信任，同时业主方也承担了不小的压力。智驱力没有辜负这份信任，项目最终顺利通过了验收，常规算法的效果自然是稳稳当当，锚杆识别的准确率竟也达到了97%，着实给了业主方不小的惊喜。第二期项目现也稳步推进中。