通常工厂内会有散料输送设备，尤其是长距离皮带机，设备分散、旋转设备居多，长期以来散料输送行业作业环境恶劣，尤其是皮带机运行时巡检，一般采用人工巡检的方式为肉眼勘测，但是一般而言肉眼只能观察出皮带表面是否存在裂缝，关于裂缝的深浅并没有较好的方式经行检查。所以对于皮带使用情况的判断在工业上存在缺陷。一旦出现皮带寿命耗尽但是未能及时更换的情况，就有可能导致皮带断裂，轻则导致材料的浪费以及损耗，重则则会导致人身安全风险。另一方面，皮带的使用范围较广，许多行业都使用皮带来运输物料。为了实现全天候、全方位、多维度、远程智能监控，为无人值守提供技术保障；智能实现数据收集、分析、挖掘、预警，变被动巡视为主动维护，提高生产作业可靠性。最终，通过团队的不断研发与市场研究，终于在2021年成功研发一套“深度学习下的机器视觉铁前皮带智能检测系统”。使用我们研发的设备可大大提升散料输送行业的设备智能化水平，最大化的减少了因皮带断裂而导致的损失，并且尽可能保护工人的人身安全。并与相关企业进行合作，完成了价值百万的订单，为我们项目的下一步运营奠定了基础。