综述：输送带损伤检测与分析：传感技术与信号处理方法综述

《Sensors》：Detection and Analysis of Conveyor Belt Damage: A Review of Sensing Technologies and Signal-Based Approaches

　　

输送带是散状物料输送系统的核心组件，其可靠运行直接影响工业场景下的流程连续性、作业安全与维护成本。随着系统可靠性与预测性维护需求的不断提升，面向输送带状态监测的先进诊断方法研发日益受到关注。本综述系统梳理了输送带损伤检测与诊断的研究进展，重点聚焦传感技术与信号分析方法。文中阐述了输送带的主要退化机制，并分析了不同传感模态所获取的诊断数据中损伤特征的表征规律。研究批判性回顾了机器视觉系统、基于漏磁通（Magnetic Flux Leakage, MFL）的磁检测方法、超声检测技术与X射线成像技术的当前发展现状，同时涵盖了信号预处理流程、特征提取策略及损伤分类方法。特别值得关注的是，诊断技术正从传统信号处理方法向机器学习与深度学习算法转变，后者可实现自动化特征表征与故障识别。分析表明，尽管传感技术与人工智能领域已取得显著进展，现有解决方案仍高度依赖单一传感器类型，且仅局限于单数据模态应用。当前研究的关键缺口包括缺乏统一的损伤表征框架、基准数据集不足以及多模态传感信息融合不充分。未来研究进展将依赖于集成诊断生态系统的构建，该系统需融合异构传感技术、先进特征表征方法与智能决策支持系统。

1. 1.
   引言
   输送带是散状物料输送系统的核心装备，广泛应用于采矿、发电、水泥生产与工业物流等需要中长距离连续运输的场景。其高运力、连续作业能力与较低的运行成本使其得到大规模应用，但同时也长期承受高强度载荷与恶劣环境作用，导致技术状态逐步退化。输送带可靠性是保障工业流程连续性的关键，其失效会引发非计划停机与重大经济损失，尤其在露天矿与矿物加工厂等大型工业设施中影响更为显著，同时还可能带来人员安全风险与环境隐患。输送带退化是机械、运行与环境多因素耦合作用的复杂现象，主要损伤机制包括物料接触导致的磨粒磨损、落料冲击损伤、循环载荷引发的疲劳退化以及跑偏导致的损伤。这些机制诱发表面磨损、撕裂与纵向撕边、穿孔、分层以及钢绳芯输送带的钢丝绳缺陷等多种退化形式，其多样性与非规则性给可靠识别带来巨大挑战。近几十年来，为满足输送带可靠运行需求，研发了多种状态监测传感技术，主要包括机器视觉系统、磁检测方法、超声技术与X射线检测系统。其中，基于工业相机与图像处理算法的视觉系统可实现表面缺陷实时检测；基于漏磁通分析的磁检测方法可评估钢丝绳状态并识别表面不可见的内部缺陷；超声技术主要用于带体厚度测量与磨损评估；X射线系统则可实现带体内部结构精细检测，但受限于高实施成本与运行要求，工业应用受限。尽管传感技术取得显著进步，诊断数据解读仍是核心挑战。不同测量系统产生的信号在物理本质、结构与维度上存在显著差异，图像数据、一维信号与厚度轮廓需要不同的分析方法，因此催生了大量信号处理与特征提取技术，涵盖经典统计度量、频域分析、小波变换、时频分析以及机器学习方法。近年来，人工智能尤其是深度学习在输送带缺陷自动检测与分类中的应用日益广泛，虽可实现高精度检测，但通常需要大规模训练数据集且存在可解释性不足的问题，同时多数方法严格绑定特定输入数据类型，限制了跨传感系统的适用性。现有方法普遍缺乏统一的损伤表征与诊断特征提取框架，多针对特定传感技术开发，未形成一致的解读框架，阻碍了不同方法诊断性能的对比与通用损伤分类算法的开发。已有综述多聚焦于无损检测技术与传感硬件，较少关注物理损伤机制、其在诊断数据中的表征规律以及用于损伤解读的信号处理与人工智能方法，导致相关研究呈现碎片化，各传感模态通常被独立分析，缺乏支撑多测量系统诊断信息对比的通用框架。为此，本综述超越单纯的传感技术描述，聚焦物理损伤向诊断信息的转化过程，从信号表征、特征提取与智能解读层面比较不同传感模态，识别数据融合、诊断模型迁移性以及统一损伤表征框架构建等方面的共性挑战，旨在为统一且泛化性更强的输送带监测框架发展提供参考。
2. 2.
   综述方法学
   本文采用结构化叙述性综述形式，遵循透明文献检索与筛选策略，参考PRISMA 2020推荐意见并进行适应性调整，但未开展正式的系统综述或荟萃分析。文献检索依托Scopus、Web of Science、Google Scholar以及ScienceDirect、SpringerLink、IEEE Xplore、MDPI等出版平台资源，同时使用Publish or Perish软件比对不同关键词组合的检索结果，识别高被引文献并辅助初步相关性评估。检索策略基于“输送带”与“损伤/缺陷/故障”“诊断/检测/监测”相关的关键词组合，采用AND、OR等逻辑运算符构建检索式。初始检索共获得542条记录，去重后保留504条进行进一步筛选。纳入标准限定为经同行评审的英文期刊论文与综述论文，主题直接关联输送带损伤、状态监测、传感技术、信号处理、特征提取或诊断算法；会议论文、专利、非英文文献及与输送带诊断无直接关联的研究被排除。最终纳入59项研究用于定性综合，分析维度涵盖损伤类型、传感技术、输入数据特征、信号处理与特征提取方法以及缺陷检测与分类策略，遵循定性批判性叙述综述原则，在系统整理文献的基础上进行比较与批判性评估，识别核心研究缺口。
3. 3.
   输送带损伤机制
   输送带损伤是多因素耦合作用的复杂工程问题，区别于运输系统其他部件的核心特征是其与输送物料的持续接触，导致累积载荷与作用性能逐步退化。从诊断视角看，区分不同损伤机制至关重要，因其直接决定退化形式及其在诊断数据中的表征规律。本文采用基于物理机制的退化分析框架，系统阐释观测到的损伤形式、诊断信号与适宜检测方法间的关联。主要退化机制包括覆盖胶磨粒磨损、加载区物料冲击引发的灾难性损伤、撕裂与纵向撕边、材料疲劳以及内部结构退化，且各机制常同时发生、相互作用，加速整体损伤进程。磨粒磨损由输送物料与带面的长期接触引发，其强度取决于物料粒度分布、硬度、颗粒形状以及带速、转载点几何参数等运行条件，会导致覆盖层厚度逐渐减薄与表面结构改变，提升后续损伤易感性。冲击损伤则取决于冲击能量与物料特性，可能引发局部变形、穿孔或裂纹萌生，尤其当冲击载荷集中于小面积区域时，易超过材料强度极限。表面缺陷主要包括磨粒磨损、划伤与局部变形，多可通过视觉系统或厚度测量监测，但在特定工况下可能演化为纵向撕边——这类损伤最具危害性，可在拉伸载荷作用下沿带体轴向动态扩展，导致运输系统即时停机，其萌生常与尖锐物料颗粒或异物卡阻相关。除材料相关退化机制外，输送带还面临可能引发或加速物理损伤的运行故障，典型包括胶带松弛或打滑与跑偏。胶带松弛源于张力不足、带轮相互作用异常或载荷条件变化，会导致运动失稳、滑差增大、振动加剧、覆盖胶磨损加速与运输效率下降，其动态行为会改变电机电流信号特征，可通过电机电流特征分析（Motor Current Signature Analysis, MCSA）间接诊断，但需区分载荷波动、驱动动力学、齿轮箱状态等其他因素的干扰。跑偏指胶带横向偏离预设路径，若未及时检测，会引发边缘磨损、与输送机结构接触、局部过热、物料撒落乃至渐进式损伤或失效。内部结构退化则主要涉及多层输送带的分层、增强层损伤与接头劣化，钢绳芯输送带还可能出现断丝、变形与腐蚀，这类缺陷通常无法从表面直接观测，主要与循环载荷、局部过载及环境影响相关，长期发展会降低带体承载能力并提升灾难性失效风险。不同损伤机制在诊断数据中呈现差异化表征：磨粒磨损表现为带厚渐减与表面结构改变，灾难性损伤引发局部变形与结构不连续，纵向撕边产生显著几何异常，而钢丝绳缺陷则在磁信号或X射线图像中显现。深入理解损伤机制与信号表征的关联，是选择适宜传感技术、正确解读数据与识别有效诊断特征的基础，也为开发弱依赖特定传感技术的通用分析方法提供了可能。
4. 4.
   输送带诊断传感技术
   传感技术的选择取决于目标损伤类型、运行条件及所需诊断信息属性，当前监测系统可分为表面缺陷检测、内部结构评估以及几何尺寸、厚度或材料特性变化监测三类。主流技术包括机器视觉系统、磁检测方法、超声技术与X射线成像，辅以热成像、声学检测及多传感融合系统。机器视觉系统因可实现运行中非接触表面检测且易于集成至现有工业基础设施而应用最广，主要用于磨粒磨损、划伤、纵向撕边与局部几何异常的识别。基础系统多采用线扫描或RGB相机结合阈值分割、边缘检测与几何特征提取等传统图像处理技术，近年激光扫描、立体成像、三维重建与空间数据分析技术快速发展，同时正从传统计算机视觉向深度学习驱动的自动特征表征方法转变。但视觉系统难以评估内部损伤，且易受粉尘、表面污染、光照变化与结构振动影响。其诊断信息编码于图像纹理、几何不连续、边缘结构与局部表面形貌中：磨粒磨损对应纹理渐变，撕裂与划伤则产生可通过分割、轮廓分析或深度学习目标检测识别的几何特征。基于漏磁通现象的磁检测技术是钢绳芯输送带诊断的核心手段，通过磁化钢丝绳并采集材料不连续处产生的局部磁场扰动来识别断丝、截面损失与退化过程。现代系统采用多通道传感器阵列实现缺陷空间定位与随带位变化的信号分析，优势在于对内部增强层缺陷的高灵敏度与运行中的在线检测能力，但信号解读受磁化条件、测量系统几何参数及传感器与带面间距（提离效应）影响，且仅适用于钢绳芯输送带，无法直接获取表面损伤信息。磁检测数据通常表现为一维或多通道磁信号，断丝对应高幅值峰值，腐蚀相关退化则表现为幅值较低的宽缓信号畸变，预处理常包含滤波、基线校正、提离补偿以及基于幅值、能量、空间范围或频谱特征的特征提取。超声技术主要用于带厚测量、材料退化评估与覆盖胶磨损监测，通过布置在运行带体两侧的换能器阵列实现连续局部厚度测量与横截面轮廓构建，为磨损速率评估、维护规划与运行决策提供支持，但需保障适宜的测量条件，且测量质量高度依赖系统几何稳定性。超声测量数据以厚度轮廓或回波信号形式呈现，诊断信息蕴含于信号幅值、传播时间、衰减特性与局部不连续中，可通过统计、频谱或时频分析方法量化材料退化与磨损进程。电机电流特征分析作为间接监测手段，无需沿输送线部署额外传感器，通过采集驱动电机或齿轮电机电流信号识别异常运行载荷。研究表明，该方法可有效检测跑偏、松弛等运行故障：跑偏会增大胶带与结构间的摩擦，在电流信号中产生高阶谱特征变化；松弛则通过改变带-驱动相互作用特性，在电流信号中留下可识别的特征印记，可作为表面检测方法的补充，但需注意分离载荷波动、驱动动态、齿轮箱状态等因素的干扰。X射线成像系统可直接观测钢绳芯输送带的内部结构，识别增强层缺陷与特定结构不连续，近年深度学习在X射线图像自动解读中的应用提升了自动化诊断潜力，但设备成本、辐射安全要求与安装复杂性限制了其广泛应用。X射线生成的图像化内部结构表征中，缺陷表现为局部结构异常、增强元件缺失或接头不规则，因此图像增强、分割、目标检测与深度学习特征提取成为诊断流程的核心环节。各类传感技术呈现显著互补性：视觉系统主导表面缺陷检测，磁检测方法专攻钢绳芯增强层状态评估，超声技术侧重材料退化与磨损监测，X射线成像提供最直观的内部结构信息。当前发展趋势并非单一技术替代，而是多数据模态集成与基于多传感器融合策略的综合监测系统构建。
5. 5.
   信号表征与处理
   诊断系统的有效性不仅取决于传感技术，更依赖于数据的表征与处理方式。不同诊断技术并非直接检测损伤，而是记录其物理后果，如表面纹理改变、局部几何变形、磁场扰动、厚度变化或内部结构异常，同一退化机制在不同传感技术下会呈现差异化诊断表征。例如纵向撕边在视觉系统中表现为几何异常，在超声测量中体现为厚度变化，在X射线成像中则为结构不连续；钢绳芯缺陷在漏磁信号中产生特征扰动，却无法通过光学检测观测。诊断流程通常包含数据采集、预处理、特征提取、降维以及诊断分类或解读等环节，近年正从手工设计特征向深度学习驱动的自动表征学习转变。核心挑战在于缺乏统一的损伤表征框架以实现跨传感技术结果的直接对比，各系统记录的同一退化的不同物理表现，导致诊断表征存在显著差异。视觉系统中缺陷表征基于纹理、几何与光学表面特性分析；磁检测方法通过钢丝绳不连续引发的局部磁场扰动表征损伤；超声技术利用材料厚度局部变化、回波幅值与波传播时间；X射线成像则直接呈现内部结构特征。信号处理方法的选择需匹配传感技术与缺陷物理表现：局部不连续类缺陷（如断丝、纵向撕边）需采用时频分析或几何分析技术捕捉局部信号变化，而渐进式退化过程（如磨粒磨损）则适合采用统计、纹理或趋势分析特征。预处理是诊断流程的关键环节，视觉系统中主要包括噪声滤波、亮度归一化、对比度增强、阈值分割与图像分割，以降低变光照、粉尘与表面污染的影响；一维信号（如漏磁信号、厚度轮廓、超声测量值）则需进行平滑、中值滤波与归一化处理。时频分析方法（如傅里叶变换FFT、短时傅里叶变换STFT、小波变换、经验模态分解EMD）在非平稳信号分析中尤为重要，可识别与损伤发展相关的局部信号特征变化。
   5.1 诊断特征提取
   特征提取是将原始数据转化为可支撑缺陷识别的表征的过程。常用统计特征包括均值、标准差、均方根（RMS）、方差、偏度与峰度，广泛应用于状态监测与一维信号诊断。视觉系统中几何特征（如撕边长度、划伤宽度、损伤面积）应用广泛，纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP、熵值度量）则用于描述局部表面结构。信号分析还采用频域与时频特征（如频带能量、主频、小波系数）。特征有效性高度依赖退化机制：统计描述符足以监测渐进磨损，而局部缺陷（如划伤、撕边、断丝）则需要能够捕捉局部信号变化的几何、纹理或时频特征，因此特征选择策略需适配预期损伤形态而非统一套用。
   5.2 习得特征表征
   传统诊断方法依赖手工设计特征，其有效性受限于专家知识与参数选择。深度学习通过直接从原始数据中学习特征表征，突破了这一限制。卷积神经网络（CNN）因可自动检测局部空间模式并构建层次化数据表征而被广泛应用，涵盖表面缺陷分类、纵向撕边检测与磨损识别等任务。迁移学习、自编码器与多模态数据融合方法也正获得越来越多的关注。
   5.3 数据表征相关挑战
   尽管诊断方法取得显著进展，跨传感技术的统一损伤表征框架仍未建立，多数方法仅针对单一数据模态开发，限制了结果可比性与方案迁移性。标准化基准数据集的匮乏也阻碍了客观方法评估与通用分类算法开发。未来重要研究方向是构建共享特征表征空间，实现异源传感数据的整合与通用诊断系统开发。这一框架需区分传感器特定数据表征与诊断级损伤表征：不同传感技术生成RGB图像、三维点云、漏磁信号、超声厚度轮廓或X射线图像等异构原始数据，但经预处理与特征提取后可映射至包含损伤类别、沿带/跨带位置、严重程度、空间范围、时间演化、数据质量与诊断不确定度的公共诊断描述符空间。这种统一表征不要求不同传感系统产生相同的原始数据，而是将其输出转化为可对比的诊断描述符，支撑基准测试、多模态融合与面向维护的决策制定，为从物理损伤机制到诊断决策的转化提供概念框架。
6. 6.
   损伤检测与分类方法
   诊断系统的效能取决于数据解读方法，流程通常包括异常检测、特征提取与损伤类别判定，正从规则驱动方法向自动表征学习技术转变。现有方法可分为五类：传统信号与图像处理、监督式经典机器学习、无监督与单类异常检测、深度学习以及混合与多模态系统。
   6.1 传统信号与图像处理方法
   早期方案以经典图像与信号处理技术为主，优势在于计算需求低与结果可解释性强。视觉系统中常用阈值分割、边缘检测、形态学操作与轮廓分析，纵向撕边检测算法多基于损伤几何与局部纹理变化分析，例如基于三维点云处理的撕边检测通过提取疑似缺陷点、聚类筛选、主成分分析表征撕边方向与最大宽度，实现了99.2%的正确识别率与低于0.04 ms的识别时间。边缘检测（如Sobel、Prewitt、Canny算子）广泛用于划伤、撕边与局部变形的识别。一维信号分析中，阈值法、幅值分析、频谱分析与时频技术占据主导，漏磁信号诊断尤为关注与钢丝绳缺陷相关的局部幅值变化与频率特征。但传统方法对环境波动鲁棒性有限，且高度依赖分析参数的选择。
   6.2 机器学习驱动的损伤分类
   经典机器学习方法在状态监测中的应用日益广泛，流程通常为数据预处理、手工特征提取与分类算法应用。常用算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、k近邻（k-NN）与传统人工神经网络（ANN）。SVM在小样本场景下表现优异，随机森林则对噪声测量具有更强鲁棒性。这类方法在有限数据集下即可实现有效分类，但性能高度依赖特征提取质量。无监督与单类异常检测方法因适配工业场景中故障样本稀缺的现实而具有重要价值：单类支持向量机仅需健康状态特征向量训练，即可识别偏离正常数据边界的样本；自编码器通过学习正常输入数据的重构，以重构误差作为异常评分，卷积自编码器适配图像或空间数据，全连接或序列自编码器适用于信号与轮廓数据；长短期记忆（LSTM）网络及其自编码器则可建模连续监测数据的时间依赖性，检测异常载荷、跑偏、打滑等偏差。这类方法的优势在于贴合工业实际，但仅能指示异常而非直接识别损伤类型或物理原因，且易受运行条件变化（如载荷波动、带速变化、环境干扰、传感器漂移）影响产生误报，需配合鲁棒的阈值选择、工况归一化与定期模型更新，作为监督分类的补充用于早期预警与新奇检测。
   6.3 深度学习方法
   深度学习通过自动特征提取实现了诊断性能的显著提升。卷积神经网络是图像数据局部空间结构分析的主流工具，目标检测架构（如YOLO系列）实现了实时缺陷定位，U-Net等分割架构则提供精细的损伤区域划分。近年研究呈现出从通用CNN分类向任务定制架构发展的趋势：针对纵向撕边检测的YOLOX-BTFPN通过偏置纹理特征金字塔网络提升检测可靠性；面向磨损评估的DSCANet结合多光谱成像与轻量化网络设计，引入深度可分离坐标注意力模块聚焦不规则磨损区域；改进FCOS检测器通过CIoU损失与自适应特征融合路径优化钢绳芯输送带X射线图像中细长损伤的识别；MCC-CycleGAN框架通过双生成器、双判别器与ResNet-34批评网络的生成式数据增强策略缓解训练数据不足问题；融合知识蒸馏的CenterNet轻量化检测器实现了精度与推理速度的平衡；改进YOLOv7结合激光扫描系统在72小时连续运行与低光照工业部署中验证了鲁棒性。尽管深度学习模型常取得最优分类精度，但其部署仍面临诸多挑战：需大规模标注数据集与高算力支撑，训练与应用工况差异易导致性能退化，目标检测依赖图像质量与代表性样本，分割任务需像素级标注且成本高昂。迁移学习、自监督学习、Transformer模型与基于重构的异常检测方法正成为缓解小样本局限的重要方向。
   6.4 混合与多模态方法
   多数现有诊断系统仍依赖单一传感技术，而融合视觉、磁检测与几何测量等多源信息的混合方法可提升诊断鲁棒性并降低误分类风险。多模态数据融合已实现视觉信息与几何测量、漏磁信号或厚度轮廓的结合，但现有研究多集中于实验室验证，大规模工业应用仍少见。典型案例包括红外与可见光图像融合的双目视觉撕裂检测、视听融合的撕裂识别以及视觉与声信号的Dempster-Shafer理论决策融合，证实了多模态融合通过整合互补的空间、光学、热与声学信息提升诊断鲁棒性的潜力，但全面整合机器视觉、漏磁检测、超声测量与运行数据的异构系统仍属空白，是亟待突破的研究方向。
   6.5 边缘人工智能、可解释人工智能与数字孪生诊断框架
   诊断系统的实际部署需兼顾精度、实时处理、决策透明与维护集成。边缘人工智能将预处理、特征提取与诊断推理下沉至测量端，降低传输延迟与网络依赖，适配长距离输送线的分布式监测需求，轻量化模型、知识蒸馏与目标检测优化是支撑边缘部署的核心技术。可解释人工智能通过Grad-CAM、显著性图（视觉诊断）、SHAP、LIME（信号诊断）等方法揭示模型决策依据，验证检测焦点是否位于真实损伤区域，提升运维人员对安全关键系统的信任度，支撑审计与维护决策。数字孪生技术构建了融合传感数据、退化模型与维护决策的动态虚拟镜像，涵盖传感层（图像、磁信号、超声轮廓、运行参数）、边缘处理层（滤波、特征提取、轻量推理）、诊断层（缺陷类型、位置、严重度估计）、数字孪生层（虚拟状态更新、退化建模）与决策支持层（报警、维护建议、巡检计划），推动诊断从被动损伤检测向预测性维护规划转型。
   6.6 局限性与实践挑战
   诊断方法的工业落地仍面临多重制约：标注训练数据集匮乏、环境与运行条件多变、深度学习模型可解释性不足、跨工业场景迁移性差以及缺乏标准化评估流程。尤为关键的是，现有研究多报告准确率、mAP等算法指标，却鲜少涉及端到端检测延迟、误报率、漏检率、校准周期、传感器维护成本、长期运行鲁棒性等工程部署指标。未来研究需同时报告算法性能指标与部署导向指标，全面评估实时性、误报控制、维护需求与长期工业运行稳定性。
7. 7.
   批判性分析与研究缺口
   现有研究已从传统检测向先进传感、机器学习与集成诊断框架演进，但从传感器特异性检测向鲁棒、可迁移、工业可扩展监测系统的转型尚未完成。核心瓶颈并非缺乏单一传感技术或分类算法，而是跨传感模态、运行条件与维护决策层的诊断信息整合不足。关键研究缺口包括：统一损伤表征框架缺失、公开基准数据集匮乏、多模态融合工业验证不足、运行故障模式与物理损伤诊断的整合欠缺以及部署导向的性能评估体系空白。未来系统需从孤立的检测算法转向集成诊断生态系统，融合异构传感数据、鲁棒特征表征、可解释人工智能、多模态融合与部署性能评估，同时统筹结构状态评估与张力、带速、载荷分布、驱动响应等运行指标的关联分析。
8. 8.
   未来方向与新兴展望
   输送带诊断正从单传感技术系统向集成化、智能化、自主化诊断框架转型，推动维护模式从定期检修与被动响应向连续监测、大数据分析驱动的预测性维护转变。多模态数据融合将成为核心方向，整合图像、磁信号、几何测量与运行参数，提升环境抗扰性、分类性能并降低误判风险，尤其需实现工作面损伤与承载性能相关的内部缺陷的同步监测。人工智能方法将持续演进，迁移学习、自监督学习与通用诊断数据表征技术将缓解数据稀缺问题，无监督异常检测支撑早期预警；边缘人工智能推动诊断计算下沉，降低延迟并提升通信鲁棒性；可解释人工智能的发展将破解深度学习黑箱难题，提升工业场景接受度；数字孪生技术通过融合监测数据、退化模型与运行仿真，支撑损伤演化预测与维护优化。最根本的突破将来自通用诊断框架的构建，打破传感模态壁垒，实现异源数据的整合与诊断信息的跨场景迁移。未来进展将依赖于集成诊断生态系统的构建，融合多数据模态、先进信息表征与智能决策支持，为复杂工业环境下可靠、可扩展的状态监测系统奠定基础。
9. 9.
   结论
   输送带是散状物料输送基础设施的核心组件，其可靠性直接影响流程安全、运行效率与工业系统经济效益。本综述系统梳理了输送带损伤检测与分析方法，涵盖传感技术与诊断信号处理，阐释了主要退化机制及其在多源诊断数据中的表征规律，分析了机器视觉、磁检测、超声与X射线技术的现状、适用场景与局限性。研究表明，诊断系统效能取决于传感技术、数据表征、信号处理与特征提取的协同优化，机器学习与深度学习的引入显著提升了自动检测与分类能力，但现有方案仍高度绑定特定传感技术与单数据模态。核心研究挑战包括跨传感技术的统一损伤表征缺失、公开基准数据集不足、工业实景验证不充分以及多模态数据融合应用有限。未来诊断系统将趋向多传感技术集成、人工智能赋能、数字孪生融合以及从被动诊断向预测性维护转型，尤其需要发展通用的诊断数据表征方法以实现异源信息整合。最终进展将依赖于集成诊断生态系统的构建，融合先进传感、智能数据分析与决策支持工具，为工业智能化维护与工业4.0基础设施转型提供支撑。