郑伟卫 王 奕

（1.河南龙宇能源股份有限公司车集煤矿；2.中国矿业大学信息与控制工程学院）

提升机是地下矿山开采过程中的核心运输系统，不仅可以高效地运输矿岩，还可以运输人员、物资及设备。由于井下的运输任务极其繁重，因此使用提升机的频率较高，在使用过程中难免出现故障。一旦发生故障，轻则导致煤矿停产，重则会造成人员伤亡。在提升机中，关键的承载构件便是钢丝绳首绳。由于钢丝绳运行的环境相当复杂，在日常维修中相当困难，一直以来，是通过人工定时检查的方法对首绳进行维护修理，工人主要依赖的是目视、手摸、卡尺量，但是这种方法可靠性差，效率低下，需要花费大量人力，还会占用运行时间。

为了解决提升机首绳自动化监测问题，本研究建立基于YOLOv5算法的视频智能分析监测系统，基于机器视觉原理，实现提升机首绳异常监测及预警功能。

1 系统总体框架

本系统包含了图像处理工作站、提升机监测系统以及补光灯，利用以太网进行设备间的数据传输，提升机的监控模型如图1所示。

系统软件的运行流程可分为预处理阶段、监测阶段、集成阶段，如图2所示。

2 图像预处理系统

首绳监测系统的原理是利用算法统计像素分布进行异常的识别，因此在白天的环境状态下，系统可以直接利用YOLOv5算法进行智能识别，但在夜晚环境下，由于光线较暗，无法精确统计像素的分布，因此对于夜间较低像素值利用双线性差值法将像素值进行放大，从而提高识别率。……