山西某煤矿公司，日产煤炭量约为1.2万吨，年产煤炭量可达450万吨。随着煤炭市场的竞争不断加剧，该公司积极布局煤矿智能化建设，以提高生产效率和降低成本。

煤矿公司在新一轮科技革命与产业变革下，正积极推进智能化转型。根据行业数据，煤炭产量占比92%，产能占比82%，因此煤炭企业亟需提高产能和降低成本。为了满足这一需求，煤矿公司决定改进刮板输送机的巡检和维护流程，以提高设备可靠性。

在过去，刮板输送机的巡检工作一直由专业检修人员手动进行，他们需要下井检查每个链条，这不仅消耗了大量的人力资源，还增加了员工的安全风险。同时，刮板输送机的巡检对员工的技术要求较高，需要定期培训，增加了公司的培训负担。为了解决这一问题，煤矿公司决定引入智能化技术，以改进刮板输送机的巡检和维护流程。零一三科技针对客户需求开发了一套刮板输送机智能视觉识别系统，旨在提高维护效率和降低成本。

现在，在煤矿公司的每台刮板输送机上方装有高分辨率3D相机，这些相机随时捕捉链条的外观，并实时识别刮板输送机的运行状况。一旦出现异常，工作人员可以迅速获知准确的故障位置，从而极大提高了刮板机维修效率。

这一智能视觉识别系统以AI图像识别为核心，不仅可以实时监测刮板输送机的工况，还能降低更换刮板链条的难度。通过这一系统，煤矿公司成功提高了工作效率30倍以上，实现了巡检人力成本的下降80%。

此系统采用3D深感相机来拍摄刮板机运行视频，并实时上传到云端，同步输出灰度地图与3D点云图像。这一系统的算法经过精确的训练，精度可达毫米级。

此外，这套智能视觉巡检系统还提供了桌面端和移动端应用，煤矿公司的维护团队可以通过这些应用实时查看检查结果和地图，从而及时、准确地确定缺陷位置并有效组织维修。系统还具备人员行为检测功能，有助于提高员工的安全性。

通过引入智能化技术，这家煤矿公司取得了显著的成果。单个链环缺陷的检测覆盖率提高到了90%以上，每日维护的覆盖率增加到了95%以上。系统将异常处理响应时间缩短了80%，平均产线异常停滞时间从8分钟/天降低到2分钟/天，生产效率得到显著提升。

这一智能视觉识别系统不仅提高了生产效率，还降低了人力成本和安全风险，为煤矿公司的智能化转型提供了有力支持。