科技发展迅速,工业设备日益趋向智能化发展。矿用机电设备,其与人工智能的结合越来越紧密。矿用带式输送机作为采矿行业主力运输设备,具有效率高,运输大等优点。火灾,作为采矿行业的常见灾难,破坏力之大远超想象。作为采矿行业重点防火部位,对矿用带式输送机早期火灾进行预防显得尤为重要。本文以矿用带式输送机为研究对象,分析其火灾检测研究意义。在广泛研究了火灾检测国内外研究现状、发展方向及目前在应用于火灾检测技术的基础上,重点研究了如何提高现有火灾检测技术效率,进而提出将人工蜂群算法应用于矿用输送机火灾检测中。对矿用带式输送的结构和常见火灾原因入手,分析各种火灾检测技术,重点研究了数字图像处理技术在火灾检测中的应用。对图像预处理技术进行了研究,如颜色模型、灰度化和二值化等。通过实验对几种数字图像滤波技术进行了对比研究,同时,研究了如何对数字图像进行形态学分析和基于直方图的均衡化。对数字图像分割技术和边缘检测技术进行了研究。结合矿用带式输送机早期火灾火焰形态特征和动态特征的融合,研究如何提高数字图像处理技术用于火灾检测时的效率。基于数字图像处理技术研究基础,提出将人工蜂群算法用于矿用带式输送机火灾检测中。最后,将基于人工蜂群算法的矿用带式输送机火灾检测技术进行同基于Otsu算法的常用算法进行实验仿真对比,实验仿真证明该算法在矿用带式输送机早期火灾检测中可行且高效。