尾矿库坝面安全隐患智能巡检机器人研发及应用

作     者：孟庆胤 王浩宇 聂明哲 余小军 陈荣健 傅金阳 MENG Qingyin;WANG Haoyu;NIE Mingzhe;YU Xiaojun;CHEN Rongjian;FU Jinyang

作者机构：伊春鹿鸣矿业有限公司黑龙江铁力市152500 中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中南大学高速铁路建造技术国家工程研究中心湖南长沙410075 

出 版 物：《矿业研究与开发》 (Mining Research and Development)

年 卷 期：2024年第44卷第7期

页      面：230-238页

学科分类：081902[工学-矿物加工工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学] 

基　　金：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(L2022G003) 中南大学研究生创新项目资助项目(2022037) 

主　　题：尾矿库坝面安全 智能巡检 机器人研发 拉沟识别 注意力机制 

摘      要：拉沟、冲沟等病害的及时检测是确保尾矿坝安全性的关键。以尾矿坝为工程背景,基于履带式底盘系统、自动化控制等技术研制了一款用于坝面拉沟与冲沟检测的智能巡检机器人。针对坝面病害检测目标,提出了一种在YOLOv5m主干网络和颈部网络插入卷积块注意力模块的改进网络模型YOLOv5m-ECA,并在尾矿库坝面无人巡检作业中开展了应用研究。结果表明,改进YOLOv5m-ECA算法使模型的准确率、平均精度均值、F_(1)分数相较于改进前分别提高12个百分点,6.1%和3.6个百分点,与目前4种主流目标检测算法的性能相比,YOLOv5m-ECA的综合性能更强,且易于部署在移动检测装备,更适用于坝面拉沟病害的检测。现场应用表明,该方法能够代替人工实现尾矿库坝面的无人化作业,能够为坝面病害的快速检测提供智能化方案,所检测病害位置与实际坝面位置相符,具有很好的现实意义和应用价值。