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作者：于庆;罗明华;向亮;游磊;朱兴林;
单位：煤矿灾害防控全国重点实验室;中煤科工集团重庆研究院有限公司;
摘要：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方法精度低、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。该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中引入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，改进后的算法对输送带纵向撕裂故障的检测精度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。
关键词：带式输送机;;输送带;;纵向撕裂;;目标检测;;YOLOv5;;特征融合
基金资助：中煤科工集团重庆研究院自立重点研发科研项目(2023ZDYF01)
