矿业安全与环保

作者：于庆, 罗明华, 向亮, 游磊, 朱兴林

关键词：带式输送机, 纵向撕裂, 目标检测, YOLOv5, 特征融合

带式输送机输送带纵向撕裂可能引发重大安全事故。针对现有输送带撕裂检测算法精度低、抗干扰能力差的问题, 提出了一种基于多尺度特征融合的纵向撕裂检测系统。系统通过线性激光和高速相机实时捕获输送机胶带表面图像, 使用LoG算法对图像进行预处理, 提取图像关键区域、减少数据冗余, 并通过多尺度特征融合神经网络进行撕裂检测。在检测算法方面, 在神经网络主干网络引入ConvNeXt特征增强模块, 提高模型对细小撕裂纹理的特征提取能力, 在Neck部分使用双向特征金字塔网络(BiFPN)融合浅层细节纹理特征, 减少下采样过程中深层网络细节信息的丢失。实验结果表明, 改进后的算法对纵向撕裂故障检测的检测精度 P和平均精度均值mAP分别达到了96. 34%、94. 36%, 优于其他主流的检测方法。

来源：2024年第4期

《矿业安全与环保》期刊编辑部

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