AI 视觉视觉技术在干燥设备中的应用

物料状态监测

• 实时含水量检测：AI 视觉系统通过分析物料在干燥过程中的图像特征，如颜色、纹理等变化，建立与物料含水量的对应关系模型。例如，在木材干燥过程中，利用近红外视觉技术可以穿透木材表面一定深度，准确检测木材内部的水分分布情况，从而实时掌握物料整体的含水量变化，为干燥工艺的调整提供准确依据。

• 物料形态变化监测：在干燥过程中，物料的形态可能会发生改变，如收缩、变形、开裂等。AI 视觉技术可以对物料的形态进行实时监测，及时发现这些变化。以陶瓷坯体干燥为例，通过高清摄像头采集坯体图像，利用 AI 算法分析坯体表面的裂纹情况，一旦发现裂纹扩展或新的裂纹产生，系统会立即发出警报，以便操作人员及时采取措施，避免产品报废。

干燥过程优化

• 干燥均匀性检测：AI 视觉系统可以通过对干燥设备内物料的图像采集和分析，判断物料干燥的均匀性。例如，在谷物干燥中，通过安装在干燥仓内的多个视觉传感器，获取不同位置谷物的图像信息，利用 AI 算法分析谷物颜色和光泽的一致性，从而确定干燥均匀性。如果发现局部区域干燥不均匀，系统可以自动调整热风分布或延长干燥时间，以确保所有物料都能达到理想的干燥效果。

• 干燥参数调整：基于视觉系统获取的物料状态信息，AI 可以自动调整干燥设备的参数。例如，在药品干燥过程中，根据视觉检测到的药品颗粒的干燥程度和结块情况，AI 系统可以智能调整干燥温度、风速和时间等参数，以实现最佳的干燥效果，同时保证药品的质量和稳定性。

设备故障诊断

• 设备部件磨损检测：AI 视觉技术可以对干燥设备的关键部件进行实时监测，检测部件的磨损情况。例如，对于干燥设备中的输送带、风机叶轮等部件，通过安装在设备内部的视觉传感器，定期采集部件的图像，利用 AI 算法分析部件表面的磨损痕迹、变形等特征，提前发现部件的潜在故障，及时进行维护和更换，避免设备因部件损坏而发生故障停机。

• 异物检测：在干燥设备运行过程中，可能会有异物进入设备内部，影响干燥效果甚至损坏设备。AI 视觉系统可以实时监测设备内部的情况，及时发现异物。例如，在食品干燥设备中，通过视觉检测系统可以检测到混入物料中的杂质、金属碎片等异物，系统会立即发出警报并停止设备运行，以防止异物对产品质量造成影响。