熵奕信息：行业首创AI智慧港口皮带未知异物检测识别算法

港口散货码头，皮带输送系统如同“动脉”一般，承担着粮食、化肥、矿石、煤炭等多种物料的转运任务。作业场景复杂多样、物料特性千差万别，传统基于固定样本训练的AI视觉检测技术，难以适应如此动态多变的检测需求。面对形态未知、出现随机、材质各异的皮带异物，港口长期以来缺乏一种能够真正实现“智能适应”的检测手段。

一、传统AI检测困扰：难以应对港口作业多种问题

港口散货运输涉及多种物料，其颜色、粒度、反光特性、落料形态均不相同。传统AI异物检测通常依赖大量标注数据训练，只能识别已知类别的异物，对于未曾出现在训练集中的异物形态往往“视而不见”。此外，同一码头可能交替运输煤炭与粮食，背景物料的变化进一步干扰检测稳定性，导致误报率高、适应性差，无法满足现代港口全天候、多货种、高效率的作业需求。

二、三合一特征的 “未知检测”

本算法提出一种不依赖先验样本的未知异物检测方法，通过融合多维度特征分析，构建自适应检测机制。其核心在于实时生成三种特征掩码，实现对异常特征的实时捕捉：

1、颜色差异分析掩码

基于当前物料主流色彩分布建立动态颜色模型，识别出色彩显著偏离的像素区域。该模型随物料变化自动更新，避免因货种切换导致误判。

2、形状纹理分析掩码

通过局部纹理对比度与结构一致性计算，捕捉异物与背景物料在微观纹理上的不一致性——如编织袋碎片在矿砂上的纹理反差、铁件在粮食中的边缘凸显等。

3、局部标准差掩码

统计像素邻域内的标准差，有效突显与周边均匀物料显著不同的局部离散区域，对颗粒度差异大或嵌埋型异物尤为敏感。

三、动态处理与决策机制

三大特征掩码并非独立工作，而是经过加权融合与形态学优化，形成综合异常概率图。后续流程包括：

• 形态学处理：消除细小噪声、连接相邻异常区域，提升掩码的物理连贯性；
• 轮廓检测与提取：精准定位异常区域边界，输出候选异物轮廓集；
• 动态面积筛选：根据当前物料流量与皮带速度自适应调整面积阈值，过滤非关键干扰；

系统输出带有置信度评级的异物报警，并实时标注于监控画面，支持人工复核与自动停机联动。

四、港口皮带智能检测算法

港口皮带AI未知异物算法场景中实现了无需预先标注、跨物料通用的未知异物检测，解决了传统AI模型“见所未见则不能识”的根本局限。通过多特征融合与动态自适应机制，系统不仅适用于煤炭、矿石等应用于散货，也同样胜任粮食、化肥等精细化物料的检测任务，解决了“一算法多场景”的智慧化应用。

皮带输送系统的安全、稳定、高效运行是保障港口重要领域。不仅将异物检测从“已知”推向“未知”，更为散货码头提供了全天候、全货种的智能安防