一、立项背景 黑岱沟露天煤矿有2台电铲采用单斗电铲—自卸卡车—破碎站—胶带输送机半连续工艺进行采煤作业，电铲铲斗的斗齿组件，是靠人工静态点检来确定磨损和断损情况。在电铲作业过程中，司机根本无法判断斗齿的完好情况。若出现斗齿丢失或断损，铲斗本体“斗唇”必然磨损，修复比较困难，影响电铲使用效率。特别是在采煤作业过程中，斗齿断损丢失后若发现不及时，极易进入破碎站，导致发生破碎站卡堵、破碎机损坏或输煤皮带撕裂等事故。 二、主要做法 （1）针对露天矿电铲作业现场灰尘大、能见度小和昼夜光照等的特殊性，将热像仪安装在电铲大臂顶端，让热像仪的有效监控范围最大化，电铲作业时，90%的时间段都在热像仪的监控范围内。电铲在工作过程中，斗齿会频繁与挖掘物料摩擦生热，利用热像仪采集斗齿的热像图是完全可以实现的。 （2）利用计算机视觉技术对采集到大量的斗齿图像进行智能识别，配套声光报警的方式提醒驾驶人员斗齿缺失情况，监控界面是将斗齿缺失检测的结果进行实时显示，完全能够实现电铲斗齿监控和检查智能化。 三、功能效果 电铲的智能斗齿缺失检测系统不受外界环境影响，不需要人工的介入就能做出智能分析，改变了传统监控系统中由人员进行监控和分析的方式，减轻了操作人员的负担，弥补了传统视频监控系统的缺陷，实现斗齿监测智能化，避免斗齿断损丢失后磨损铲斗本体、进入破碎站，彻底杜绝破碎站卡堵、破碎机损坏或输煤皮带撕裂等事故发生，对现场生产组织过程管控和设备维修维护具有非常重要的意义。 四、创新亮点 （1）采用热成像原理，利用红外探测器和光学成像物镜接收被测目标的红外辐射能量，并将能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图。 （2）采用计算机视觉技术代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 （3）用神经网络算法，构建数学模型，模拟人脑，对图像进行特征的学习提取和特征关联的分析，从而让计算机能够自动分析学习图像中的画面，通过不断的学习矫正，神经网络算法就能智能识别出图像中的特定图形，进而通过识别图形数目判断特定图形是否有缺失。 五、实施应用前后效果（益）情况 （1）实施前斗齿断损丢失后不能够及时发现，导致频繁发生破碎站卡堵、破碎机损坏或输煤皮带撕裂等事故。 （2）实施后避免了斗齿断损丢失后磨损铲斗本体、进入破碎站，彻底杜绝破碎站卡堵、破碎机损坏或输煤皮带撕裂等事故发生。 六、推广价值及范围。 电铲斗齿监控系统可以在煤炭、冶金露天开采矿山推广使用，特别是采用采用单斗电铲—自卸卡车—破碎站—胶带输送机半连续工艺进行开采作业露天矿山使用价值更高。 目前已与太原重工生产的WK系列电铲配套，在神华准能集团、江铜集团、俄罗斯极地黄金、俄罗斯金属投资和俄罗斯库兹巴斯煤矿等露天矿山的电铲上安装使用。