1. 引言
1.1. 研究背景与意义
煤矿提升机是矿山生产的“咽喉设备”，承担着煤炭运输、人员升降、物料输送等关键任务，而提升机钢丝绳作为其核心承载构件，其结构完整性与运行稳定性直接决定矿山生产安全、人员生命保障及经济效益。在实际服役过程中，煤矿提升机钢丝绳长期处于矿井特有的恶劣工况：井下高浓度粉尘易附着于钢丝绳表面与检测设备，潮湿环境加速钢丝绳锈蚀，提升与下放过程中的高频摩擦导致表面磨损，加之交变载荷作用，极易产生断丝、表面磨损、内部锈蚀、疲劳变形等多类型损伤。此类损伤若未及时发现并干预，可能引发钢丝绳突然断裂，进而导致提升设备坠物、电梯停运、桥梁缆索失效等重大安全事故，造成不可挽回的生命财产损失与恶劣社会影响[1]-[7]。例如，2022年长沙市福区珠江好世界商业项目施工中，高处作业吊篮钢丝绳突然断裂，导致2名施工人员坠落身亡，直接经济损失超240万元；2023年12月黑龙江鸡西坤源煤矿因提升设备钢丝绳断丝超标未及时检测，最终过载断裂引发跑车事故，造成12人死亡、13人受伤，直接经济损失达2734.78万元；2025年6月，陕西小纪汗煤矿在管路维修时，同样因吊篮钢丝绳断裂导致2名作业人员坠井遇难，煤矿被责令停产整顿。这些惨痛案例充分暴露了钢丝绳损伤检测缺位带来的严重安全隐患。
当前，煤矿行业内钢丝绳传统检测以人工检测与弱磁检测为核心，二者难以适配煤矿提升机高效、精准的检测需求[3]-[11]。人工检测需通过“目视、手摸、卡尺量”近距离接触钢丝绳，单次检测1000 m矿井提升机钢丝绳需4~6小时，耗时耗力且易对受损钢丝绳造成二次刮擦，同时在矿井高湿粉尘环境中漏检率超30%，还无法识别内部隐性断丝；弱磁检测虽半自动化，但检测探头需与钢丝绳保持0.5~2 mm近距离接触，高速运行时易磨损，且受矿井防爆设备、输变电线路等电磁干扰影响，对小于1 mm小断口识别灵敏度下降，常出现误报漏报，同时单台设备检测速度小于2 m/s，难以适配煤矿提升机高频率、快节奏的运行需求。
基于视觉成像的钢丝绳视觉无损检测技术，凭借其非接触性、高效性、低成本三大核心优势，成为突破传统检测瓶颈的关键方向。该技术通过高分辨率工业相机捕捉钢丝绳表面图像，可快速识别断丝、磨损、锈蚀等细微缺陷，无需直接接触被测构件，有效规避二次损伤风险；结合计算机视觉算法，能在复杂环境下通过图像预处理消除噪声干扰，显著提升检测稳定性；同时，依托成熟的工业相机硬件与开源图像处理工具，检测系统部署成本远低于传统专用检测设备，更易实现规模化推广应用[11]-[15]。
从工程实践价值来看，该技术的研发与应用可实现对煤矿提升机钢丝绳的实时动态监测，提前预警潜在损伤风险，为设备预防性维护提供科学依据，既能降低因钢丝绳失效导致的安全事故发生率，又能减少不必要的停机检修时间，提升矿山生产效率。此外，该技术可推动煤矿行业安全监测体系向数字化升级，对保障国家矿山安全、促进煤炭工业高质量发展具有重要现实意义与战略价值。
1.2. 研究目标与方法论
本文围绕煤矿提升机钢丝绳这一矿山核心承载构件展开研究，系统梳理视觉无损检测技术相关内容：指出传统检测方法在煤矿场景中的局限，强调可见光成像技术非接触、高效、低成本的优势；从方法原理出发，剖析针对煤矿环境优化的图像采集与预处理、特征提取与缺陷识别等关键技术；探讨技术在煤矿提升机场景的应用及适配矿山需求的嵌入式、云端两类检测系统架构，分析当前技术在复杂矿井环境下的挑战与标准化产业化问题，提出多模态融合等解决方案，并展望未来研究方向，为该技术在煤矿领域的创新研发与工程应用提供全面参考。
2. 视觉成像方法的技术分类
煤矿提升机钢丝绳视觉无损检测技术依据特征提取与缺陷识别的核心逻辑差异，可划分为传统机器视觉方法与深度学习方法两大类别，两类技术在原理、性能及煤矿场景适配性上形成互补，共同满足煤矿提升机钢丝绳的检测需求。
传统机器视觉方法以手工设计特征提取算法为核心，是早期钢丝绳视觉检测的主流技术路径。其核心逻辑是通过人工构建符合钢丝绳缺陷——断丝边缘、磨损纹理、锈蚀色差特征规律的数学模型，实现缺陷信息的提取与识别，典型算法包括尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)、方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients, HOG)等[15]-[20]。这类方法的优势在于可解释性强——每个特征参数的物理意义明确，便于技术人员根据具体场景调整参数以优化检测效果；同时计算复杂度较低，对硬件算力要求不高，在光照稳定、背景单一的场景中，能保持稳定的检测性能。但受限于手工特征的泛化能力，当面对复杂工况时，其对缺陷的识别精度易下降，需大量人工干预调整特征模型，难以适配动态变化的检测环境。
深度学习方法则依托数据驱动的端到端学习机制，成为近年来推动钢丝绳视觉检测技术突破的关键方向。该方法无需人工设计特征，而是通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、YOLO (You Only Look Once)等模型，从大量标注的钢丝绳缺陷图像中自动学习多层次语义特征——从底层的像素灰度特征，到中层的缺陷轮廓特征，再到高层的缺陷类型特征，实现缺陷检测与识别的一体化。其显著优势在于鲁棒性强，能通过模型训练适应复杂环境下的图像干扰，对断丝、磨损、锈蚀等多类型缺陷的识别精度显著高于传统方法；同时，可在完成缺陷识别的同时实现定位，满足工业场景中“识别 + 定位”的双重需求。但该方法对硬件算力要求较高，需配备图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)等计算单元以支撑模型训练与实时检测，且模型性能依赖大量高质量标注数据[21]-[24]。
两类技术并非替代关系，而是需根据实际检测场景的需求进行选型：当检测环境稳定、硬件资源有限或需明确解释检测逻辑时，传统机器视觉方法更具适用性；当检测环境复杂、对精度要求高且具备一定算力支撑时，深度学习方法则更能发挥优势。
3. 关键技术分析
3.1. 图像采集与预处理技术
如图1所示，图像采集与预处理是视觉无损检测技术的基础环节，其质量直接决定后续特征提取与缺陷识别的准确性，需针对钢丝绳检测的实际工况，从采集环节的关键影响因素到预处理环节的技术优化形成完整解决方案[12]。
Figure 1. Flow chart of machine vision inspection method
图1. 机器视觉检测法流程图
在图像采集阶段，需重点把控光照条件、相机参数与采集角度三大核心要素，以获取高质量原始图像。光照方面，钢丝绳表面多为金属材质，易产生反光或阴影，需采用环形光源或漫反射光源构建均匀光照环境，避免局部强光导致的缺陷特征淹没，同时可通过光强自适应调节模块，应对矿井、户外等场景的光照波动。相机参数选择需匹配检测需求，针对细微断丝需选用200万像素以上工业相机，确保缺陷细节清晰成像，帧率则根据钢丝绳运行速度动态调整，如电梯钢丝绳高速运行时需大于30 fps (Frames Per Second，每秒帧数)以避免图像模糊。采集角度需结合钢丝绳布置形态优化，对垂直悬挂的矿井提升机钢丝绳，采用水平对称双相机拍摄以覆盖圆周表面，对桥梁缆索等倾斜布置的钢丝绳，通过角度补偿支架调整相机视角，确保图像无畸变且完整覆盖检测区域。
在预处理阶段，则围绕“去噪–增强–校正”三步流程，消除图像干扰、强化缺陷特征，为后续分析奠定基础。噪声去除环节，针对采集图像中常见的粉尘颗粒噪声、椒盐噪声，采用高斯滤波平滑高频噪声、中值滤波保留边缘细节，实现噪声抑制与缺陷轮廓保护的平衡；图像增强环节，通过直方图均衡化改善光照不均导致的图像灰度分布失衡问题，对锈蚀区域等低对比度缺陷，采用自适应对比度拉伸算法，动态调整局部灰度范围，增强缺陷与背景的差异；几何校正环节，针对相机角度偏差或钢丝绳弯曲导致的图像形变，通过透视变换校正拍摄角度偏差，利用仿射变换修正钢丝绳拉伸变形，确保缺陷在图像中的几何尺寸与实际一致，避免因形变导致的缺陷误判。
近年来，预处理技术进一步向智能化优化方向发展：基于深度学习的图像去噪模型可通过训练学习钢丝绳图像的噪声分布规律，在复杂背景下实现更精准的噪声抑制；自适应光照补偿算法结合图像局部亮度分析，能动态调整不同区域的增强参数，避免传统全局增强导致的局部过曝或细节丢失。
3.2. 特征提取与缺陷识别
特征提取与缺陷识别是基于视觉成像的钢丝绳视觉无损检测技术的核心环节，目前主要分为传统手工特征提取与深度学习自动特征提取两大技术方向，两类方法在原理逻辑、性能表现及适用场景上存在显著差异，需结合实际检测需求选择适配方案。
在传统特征提取与缺陷识别方面，以人工设计特征描述为核心，依赖技术人员对钢丝绳缺陷视觉特征的先验认知构建检测模型。特征提取阶段常用尺度不变特征变换、方向梯度直方图、局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)及灰度共生矩阵(Gray-Level Co-Occurrence Matrix, GLCM)等算法[12]。SIFT通过检测图像中的关键点并生成特征向量，可有效捕捉断丝的边缘轮廓、锈蚀区域的纹理突变等局部特征，且具备一定的尺度与旋转不变性，适用于钢丝绳轻微形变场景。HOG则通过统计局部区域的梯度方向分布，突出磨损导致的表面灰度差异，在光照相对稳定的室内电梯钢丝绳检测中表现稳定。而针对传统LBP算法易受中心像素和噪声影响的问题，有研究通过图像分块、多尺度优化及与GLCM融合的方式，提升对缺陷细节的描述能力并抑制噪声干扰。缺陷识别环节多采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、随机森林(Random Forest, RF)等传统分类算法，其中SVM通过构建最优分类超平面区分缺陷与背景区域，对小样本数据集的适应性较强，经灰狼优化算法等智能策略优化后，其对钢丝绳损伤的识别率可提升至98.75%；RF则依托多决策树集成学习，降低单一特征误判的影响[5]。但传统方法存在明显局限：手工特征对复杂环境的抗干扰能力弱，当图像存在粉尘噪声、光影干扰时，易出现特征提取偏差；且特征设计的泛化性差，针对断丝设计的特征可能无法适配锈蚀检测，需反复调整参数，难以满足多缺陷类型同步检测需求。
基于深度学习的特征提取与缺陷识别技术，凭借数据驱动的端到端学习机制，突破了传统方法的瓶颈，成为近年来的研究热点。特征提取阶段无需人工干预，通过卷积神经网络实现多层次特征自动学习：浅层卷积层捕捉图像的像素灰度、边缘等底层特征，中层网络提取缺陷的局部轮廓、纹理等中层特征，深层网络则融合全局信息形成缺陷类型相关的高层语义特征，如残差网络(Residual Network, ResNet)通过残差连接解决深层网络梯度消失问题，能更精准地提取钢丝绳细微断丝、早期锈蚀等弱特征；移动网络(Mobile Networks, MobileNet)则通过深度可分离卷积简化网络结构，在保证特征提取能力的同时降低计算成本，适配嵌入式检测设备。缺陷识别环节分为分类与定位两大方向：分类任务中，卷积神经网络全连接层输出缺陷类别，准确率显著高于传统SVM算法；定位任务则采用YOLO等目标检测模型，可满足实时检测需求，有效识别钢丝绳断丝、磨损等缺陷。但深度学习方法也存在挑战：模型训练需大量标注样本，罕见缺陷的样本稀缺易导致模型泛化性不足；且深层网络计算复杂度高，对硬件算力要求较高，在无GPU支撑的场景中实时性难以保障。
综合来看，传统方法适用于光照稳定、缺陷类型单一、硬件资源有限的场景，而深度学习方法更适配复杂环境、多缺陷检测及高精度需求场景。实际应用中，可通过“传统方法预处理 + 深度学习精检测”或“深度学习特征提取 + 传统分类器识别”的融合策略，在保证检测精度的同时平衡效率与成本，推动技术更贴合工业场景实际需求。
3.3. 核心技术对比分析
为清晰呈现不同技术路线的性能差异，以下通过表1量化对比传统视觉方法与主流深度学习模型的关键指标，所有数据均引用近5年代表性研究的实验结果，确保对比的客观性与准确性。
Table 1. Comparison of core performances between traditional machine vision and deep learning models in wire rope detection of coal mine hoists
表1. 传统机器视觉与深度学习模型在煤矿提升机钢丝绳检测中的核心性能对比
技术类型 |
代表算法/模型 |
检测精度 |
检测速度(fps) |
抗干扰能力 |
计算资源需求 |
核心局限性 |
参考文献 |
传统机器视觉 |
SIFT + SVM |
92.3% |
35 |
弱(粉尘浓度＞5 mg/m3时识别率下降至80%以下) |
低 (仅需CPU) |
手工特征泛化性差，对复合缺陷识别能力弱 |
朱海平，2023 [12] |
传统机器视觉 |
HOG + RF |
93.7% |
30 |
较弱(光照强度波动±30%时误检率上升至15%) |
低 (仅需CPU) |
对细微缺陷(<0.5 mm)敏感度过低 |
周坪，2021 [5] |
深度学习 |
ResNet50 |
97.5% |
22 |
较强(粉尘浓度≤10 mg/m3时识别率保持90%以上) |
中 (需中端GPU) |
模型参数量大，嵌入式设备部署困难 |
Zhao等，2025 [10] |
深度学习 |
MobileNetV3 |
96.2% |
45 |
较强(光照强度波动±50%时误检率＜8%) |
中低 (支持嵌入式GPU) |
对复合型缺陷拆解精度不足 |
Chen等，2024 [19] |
深度学习 |
YOLOv7 -tiny |
95.8% |
58 |
中等(粉尘 + 振动联合干扰时识别率下降至88%) |
低 (可适配嵌入式CPU + FPGA) |
小目标缺陷(<0.3 mm)漏检率较高 |
Chen等，2024 [19] |
深度学习 |
YOLOv9 |
98.1% |
38 |
强(粉尘浓度≤15 mg/m3时识别率保持92%以上) |
高 (需高端GPU) |
计算功耗大，井下长时间运行散热压力大 |
Zhao等，2025 [18] |
不同技术路线的内在局限性剖析：
传统机器视觉方法：核心局限源于手工特征依赖，其特征模型是基于特定场景缺陷规律设计，当煤矿井下粉尘、光照、振动等环境因素超出预设范围时，特征描述与实际缺陷偏差显著。例如SIFT算法的关键点提取依赖清晰的边缘轮廓，而粉尘覆盖导致的图像模糊会使关键点丢失率超30%；同时，传统方法难以处理“断丝 + 锈蚀”等复合缺陷的特征叠加，易出现单一缺陷误判[5] [12]。
深度学习方法：其局限性集中在数据依赖与算力依赖的双重约束。煤矿钢丝绳缺陷样本存在类别不平衡问题，罕见缺陷样本占比不足5%，导致模型训练出现过拟合，跨矿山应用时泛化性下降10%~15%；此外，轻量化模型为提升速度牺牲了部分深层语义特征提取能力，对细微缺陷与背景纹理的区分度不足，而高精度模型则面临井下设备算力与散热的矛盾[10] [19]。
4. 面向煤矿特有环境的视觉技术适应性改造
煤矿井下高粉尘、强振动、光照波动大的特有环境，是制约视觉检测技术应用的核心障碍。针对这些问题，现有图像预处理与采集优化技术通过针对性改造，显著提升了技术的环境适配性，具体优化方向如下。
4.1. 煤尘干扰下的图像去噪技术优化
煤尘对成像的干扰主要表现为表面附着导致的图像模糊与噪声叠加，现有技术通过“物理防护 + 算法去噪”双重策略实现优化。
物理防护优化：采用防尘密封镜头与自动吹扫装置，通过高压氮气定时吹扫镜头表面，配合疏水防污涂层减少煤尘附着，使镜头清洁周期从2小时延长至8小时(石晟等，2017) [20]；
算法针对性优化：传统高斯滤波与中值滤波的融合算法，通过区分粉尘噪声与缺陷边缘的灰度变化规律，在平滑噪声的同时保留断丝、锈蚀等关键特征，使粉尘浓度10 mg/m3环境下的图像信噪比提升 40% (王红尧等，2021) [13]；
深度学习去噪模型：基于U-Net改进的去噪网络，通过训练学习煤尘噪声的空间分布特征，实现噪声的精准分离，在粉尘浓度15 mg/m3场景下，缺陷区域清晰度提升50%，断丝识别率从传统算法的75% 提升至90% (Wei等，2025) [9]。
4.2. 振动导致的图像去模糊技术优化
煤矿提升机运行振动引发的运动模糊，尤其在钢丝绳速度>8 m/s时更为严重，现有优化技术聚焦“动态补偿 + 模糊复原”。
硬件防抖优化：采用高帧率工业相机(≥120 fps)结合全局快门技术，缩短曝光时间至1 ms以内，减少振动导致的拖影；同时，将相机固定于阻尼减震支架，降低振动传递效率，使图像模糊程度降低60%；
算法复原优化：基于运动模糊核估计的复原算法，通过分析钢丝绳运动轨迹，构建自适应模糊核函数，对模糊图像进行逆变换处理，在钢丝绳速度10 m/s场景下，可使缺陷边缘清晰度恢复至稳定状态的85% (Bao等，2024) [23]；
多帧融合技术：采集连续多帧图像，通过特征匹配对齐缺陷区域，融合多帧信息消除单帧模糊干扰，使细微断丝的识别率提升25% (Yao等，2021) [15]。
4.3. 光照变化下的光照归一化技术优化
井下光照波动(强光直射、局部昏暗、光影交替)导致的图像对比度失衡，通过以下技术实现优化。
光源自适应调节：采用环形LED光源搭配光强传感器，实时检测环境光照强度，动态调整光源输出功率，使钢丝绳表面照度保持在500~800 lux的稳定范围，避免过曝或欠曝(朱海平，2023) [12]；
传统光照归一化算法：基于Retinex理论的多尺度Retinex算法，分离图像的光照分量与反射分量，增强局部细节对比度，使阴影区域锈蚀缺陷的灰度差异提升3倍(王济广，2022) [6]；
深度学习光照补偿：基于生成对抗网络的光照补偿模型，通过训练学习不同光照条件下的图像映射关系，实现暗区增强与过曝抑制的自适应调节，在光照强度波动±60%的场景下，图像亮度均匀性提升70%，缺陷误检率下降至5%以下(Tian等，2025) [17]。
4.4. 潮湿环境下的成像优化技术
井下潮湿导致的镜头起雾与钢丝绳表面锈蚀加速，优化技术主要包括。
镜头防雾处理：采用加热型光学镜头，通过内置加热丝将镜头温度维持在环境露点以上5℃，避免水汽凝结起雾；同时，镜头表面镀防雾涂层，降低水汽附着能力(石晟等，2017) [20]；
锈蚀缺陷增强：针对潮湿环境下锈蚀与钢丝绳本色对比度低的问题，采用色彩空间转换算法，分离饱和度通道进行增强，使锈蚀区域与正常区域的区分度提升40% (周坪等，2024) [16]。
5. 在线检测系统架构设计
如图2所示，在线检测系统的架构设计是实现钢丝绳视觉无损检测技术工程化应用的核心环节[20]。其设计需综合考虑硬件选型、软件框架和数据处理流程的协同优化，以满足不同应用场景对实时性、扩展性和成本效益的要求。当前主流的系统实现方案可分为嵌入式系统和云端处理系统两大类，各自在性能与应用场景上展现出显著差异。
Figure 2. Visual wire rope online non-destructive testing architecture diagram
图2. 视觉钢丝绳在线无损检测架构图
嵌入式系统以其高实时性和低延迟特性，成为矿井提升机等严苛工业环境中的首选方案。这类系统通常采用高性能嵌入式处理器搭配专用图像采集模块，通过本地化部署实现毫秒级响应。然而，嵌入式系统的扩展性相对受限，难以适应大规模多节点的分布式检测需求。
云端处理系统则通过将计算任务迁移至云端服务器，实现了资源的弹性调度和数据的集中管理。这类系统特别适用于电梯和桥梁等需要长期监测的场景，能够支持多终端接入和历史数据分析。基于微服务架构的设计进一步提升了系统的模块化和可维护性。但云端系统的实时性受网络带宽和延迟影响较大，尤其在偏远地区或高并发场景下可能面临性能瓶颈。
数据处理流程的优化是系统架构设计的另一关键环节。从图像采集到缺陷识别的全流程中，数据的高效传输和存储直接影响系统的整体性能。采用边缘计算策略，在数据源附近完成初步筛选和压缩，可有效减轻云端或中心服务器的负载。同时，结合轻量化模型设计，能够在牺牲部分精度的前提下显著降低计算资源消耗。这些优化措施为系统在资源受限环境中的部署提供了可行性。
未来，随着5G通信技术和边缘计算设施的普及，混合架构——嵌入式与云端协同有望成为主流趋势。通过动态分配计算任务，在保证实时性的同时，充分利用云端的大规模数据处理能力。
6. 近5年代表性研究工作归纳
为系统呈现煤矿提升机钢丝绳视觉无损检测领域的最新研究进展，以下表2对近5年(2021~2025)部分煤矿提升机钢丝绳视觉无损检测研究工作进行梳理，涵盖核心方法、数据集特征、性能指标及创新点，为后续研究提供参考。
7. 技术挑战
煤矿提升机钢丝绳视觉无损检测技术虽已在部分矿山试点应用，但在煤矿复杂环境适配性、实时检测性能保障及细微缺陷识别等方面，仍面临多重技术瓶颈，这些挑战直接制约着技术在煤矿领域的规模化推广与深度应用。
Table 2. Summary of representative research works in the field of visual non-destructive testing for wire ropes of coal mine hoists (2021~2025)
表2. 2021~2025年煤矿提升机钢丝绳视觉无损检测领域代表性研究工作汇总
年份作者 |
核心方法 |
数据集情况 |
检测性能 |
核心创新点 |
2021 周坪[5] |
HOG + SVM + 多尺度LBP融合 |
实验室搭建数据集，含断丝等样本共3000张 |
识别率93.7%，检测速度30 fps |
提出多尺度LBP与灰度共生矩阵融合的特征提取方法，提升磨损缺陷识别精度 |
2021 王红尧[13] |
自适应加权滤波 + SIFT特征匹配 |
煤矿现场采集数据集，含断丝等粉尘、潮湿环境2500张 |
粉尘环境下识别率89.2%，误检率10.5% |
设计针对煤尘噪声的自适应滤波算法，提升复杂环境下的特征提取稳定性 |
2022 王济广[6] |
改进YOLOv5 + 图像增强 |
现场采集数据集，含不同运行速度4000张样本 |
识别率95.3%，检测速度42 fps |
优化YOLOv5的颈部特征融合模块，增强小目标断丝的检测能力 |
2023 朱海平[12] |
环形光源优化 + SIFT + SVM |
矿井现场数据集，含粉尘、振动干扰样本3800张 |
识别率92.3% |
提出基于环形漫反射光源的采集方案，结合透视变换校正，降低振动导致的形变干扰 |
2024 Chen等[19] |
YOLOv7-tiny |
公开数据集 + 自制数据集，共不同规格5000张样本 |
识别率95.8%，检测速度58 fps |
通过深度可分离卷积与注意力机制结合，实现模型轻量化，适配井下嵌入式系统 |
2024 Zhou等[16] |
改进U-Net + 超分辨率重建 |
煤矿现场采集数据集，共4200张样本 |
细微缺陷识别率91.5%，整体识别率96.8% |
引入超分辨率重建模块，提升微小锈蚀与微裂纹的图像清晰度，增强弱特征提取能力 |
2025 Zhao等[18] |
YOLOv9 + 磁光图像融合 |
磁光联合检测数据集，含6000张样本，涵盖单一缺陷与复合缺陷 |
识别率98.1%，复合缺陷拆解准确率93.2% |
将磁通量泄漏图像与视觉图像融合，提升内部缺陷与表面缺陷的协同检测精度 |
7.1. 井下复杂环境下的成像质量干扰
煤矿井下环境的特殊性是影响成像质量的核心挑战。一方面，井下高浓度粉尘会持续附着于相机镜头与钢丝绳表面，导致图像出现雾蒙蒙的“粉尘噪声”，掩盖断丝、早期锈蚀等细微缺陷特征——当粉尘浓度超过10 mg/m3时，图像清晰度下降，断丝识别率降低；潮湿环境还会引发镜头起雾、钢丝绳表面锈蚀加速，进一步降低图像对比度，使锈蚀缺陷与钢丝绳本色难以区分。另一方面，井下光照条件恶劣且波动大：井口附近存在强光直射导致钢丝绳表面反光，井下深处依赖局部灯光照明，传统光照补偿算法难以实时适配动态光影变化，易出现“过曝区域断丝漏检”或“阴影区域锈蚀误判”的问题。此外，煤矿提升机运行过程中不可避免的振动会导致图像出现运动模糊，尤其当钢丝绳运行速度超过8 m/s时，模糊程度显著加剧，缺陷边缘轮廓模糊，直接影响后续特征提取的准确性，漏检率上升[23]-[26]。
7.2. 实时检测与算力资源的矛盾
煤矿提升机对检测系统的实时性要求与井下硬件算力资源的限制形成突出矛盾。一方面，深度学习算法是提升缺陷识别精度的关键，但主流目标检测模型计算复杂度较高，即使经过轻量化处理，在井下嵌入式设备上仍难以满足高帧率检测需求——例如在提升机钢丝绳运行速度8 m/s，轻量化YOLOv10模型的实际运行帧率常低于20 fps，存在检测延迟风险，可能错过快速移动的缺陷；另一方面，部分大型煤矿有多台提升机需并行检测，需同时处理多路图像数据，进一步加剧了算力消耗，若采用云端算力支撑，又会受井下与地面网络带宽和延迟影响，导致实时检测性能不稳定，无法及时触发报警。
7.3. 细微与复合型缺陷的识别瓶颈
当前技术对钢丝绳细微缺陷与复合型缺陷的识别能力仍有待提升。对于直径小于0.5 mm的微裂纹、深度小于0.1 mm的早期磨损等细微缺陷，其在视觉图像中与背景的灰度差异极小，即使通过图像增强算法，也易与钢丝绳表面的自然纹理、润滑脂残留混淆，导致漏检率较高。而在实际工况中，钢丝绳损伤多为“断丝 + 锈蚀”“磨损 + 疲劳变形”的复合型缺陷，不同缺陷特征相互叠加干扰，传统单缺陷检测模型难以精准区分各缺陷类型与严重程度——例如锈蚀区域的深色纹理会掩盖断丝的边缘特征，导致模型误将“断丝 + 锈蚀”缺陷仅判定为单一锈蚀，影响损伤评估的准确性。
7.4. 模型泛化性与样本依赖的限制
深度学习模型的泛化能力受限于训练样本的多样性与代表性，这一问题在煤矿提升机钢丝绳检测中尤为突出。一方面，不同煤矿的提升机钢丝绳规格、材质、服役工况差异显著，基于某一煤矿钢丝绳样本训练的模型，在跨煤矿应用时识别精度会下降，难以适配不同矿山的需求；另一方面，煤矿提升机钢丝绳检测目前缺乏统一的标准数据集，现有样本多为单一矿山的局部数据，缺陷类型覆盖不全，数据标注标准不统一，导致模型无法大规模训练，难以满足煤矿场景对“全缺陷类型覆盖”的检测需求。此外，矿井中部分罕见缺陷样本稀缺，模型难以学习其特征，易出现漏检。
8. 结论与展望
8.1. 研究结论
本文系统梳理煤矿提升机钢丝绳视觉无损检测技术，得出以下结论：其一，该技术以非接触、高效、低成本为核心优势，能有效规避传统接触式检测对钢丝绳的二次损伤问题，适配煤矿井下粉尘、潮湿、振动等复杂环境，弥补传统检测效率低、环境适应性差的短板，可满足煤矿提升机实时、精准的检测需求。其二，技术体系已形成“图像采集–预处理–特征提取–缺陷识别–系统部署”完整链条，传统机器视觉与深度学习方法互补——传统方法适配井下算力有限、缺陷单一的场景，深度学习方法适配复杂环境、多缺陷检测场景；嵌入式与云端架构各有侧重，嵌入式系统满足井下实时检测，云端系统支持多台提升机集中管理与历史数据分析，可覆盖煤矿不同检测场景需求。其三，当前技术仍面临井下复杂环境成像干扰、实时性与算力矛盾、细微复合型缺陷识别难、模型泛化性不足等瓶颈，为后续技术优化明确了方向。
8.2. 未来展望
结合当前技术发展趋势与煤矿提升机安全检测需求升级方向，煤矿提升机钢丝绳视觉无损检测技术可从以下方向展开深入研究，推动技术迭代与产业化落地[20]-[29]：
1) 多模态传感融合，提升复杂环境适配性：未来可将视觉成像与红外成像、激光扫描、微磁检测等技术融合，构建多模态检测系统。例如，利用红外成像捕捉钢丝绳内部损伤引发的温度差异，结合视觉图像的表面缺陷特征，实现“表面 + 内部”损伤的同步检测；通过激光扫描获取钢丝绳三维轮廓数据，弥补视觉成像在几何尺寸测量上的不足，进一步提升缺陷定量评估的准确性，从而应对粉尘、光照波动、振动等复杂环境干扰。
2) 轻量化与智能化算法优化，平衡精度与实时性：针对算力与实时性的矛盾，一方面可通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，进一步压缩深度学习模型参数量，使其适配低算力嵌入式设备；另一方面可探索“边缘计算 + 联邦学习”模式，在边缘端完成实时缺陷初步判定，通过联邦学习在不共享原始数据的前提下实现多场景模型协同训练，提升模型精度的同时降低云端数据传输压力，满足高速煤矿提升机钢丝绳的实时检测需求。
3) 细微与复合型缺陷检测技术突破：针对细微缺陷识别难的问题，可引入超分辨率重建技术，提升图像中微裂纹、早期磨损等特征的清晰度；结合注意力机制优化深度学习模型，增强对细微缺陷特征的提取能力。对于复合型缺陷，可构建多标签分类模型，通过多任务学习实现对“断丝 + 锈蚀”“磨损 + 变形”等复合损伤的精准拆解与定量分析，为煤矿提升机钢丝绳健康状态评估提供更全面的数据支撑。
4) 标准化与产业化协同推进：建立行业技术标准，构建标准数据库，明确数据格式等规范；加强产学研合作开发模块化设备与开源平台，降低应用门槛；探索“检测 + 运维”一体化服务，结合检测数据与寿命预测模型提供预防性维护方案，助力行业安全智能化转型。