本项目需要针对选煤厂刮板输送机存在的跳、断链以及堆煤问题，解决传统视觉算法模型及船通过传感器鲁棒性和准确率不足等问题，探索基于深度学习目标检测算法的智能检测与识别方法。在刮板机长期运行过程中，能够实时监测铁链磨损及故障状态变化，具备链条寿命预测及刮板异常状态预警功能。本AI视觉检测系统应采用完全自主可控的软硬件平台进行开发，在足量分析样本的基础上，能够实现跳、断链以及堆煤等状态检测，识别准确率达到95%以上。