皮带上料系统是铁矿生产中的关键运输环节,负责将井下提升的矿石输送至磨矿仓进行后续处理。然而,由于井下物料性质不稳定,常含有水分,加之爆破和支护过程中遗留的铁器,容易导致皮带压料、跑偏甚至撕裂等故障,存在严重的安全隐患。传统的人工巡检方式效率低,难以及时发现隐患。通过对智能巡检机器人系统的研究,实现了图像数据的采集与处理,结合Canny算法和红外线检测技术,实现了皮带运行状态的全面监测。结果表明,该系统能够有效提高上料系统皮带运输的可靠性,减少故障发生,提升生产效率。