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作者：袁媛;赵鹏举;孟文俊;王航;
单位：太原科技大学车辆与交通工程学院;
摘要：针对输送带在长期运转过程中易出现划伤、撕裂和破裂的损伤问题，提出了一种改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测方法。该检测方法在Faster-R-CNN神经网络的基础上，首选MobileNet网络进行图像轻量化特征提取，然后在RPN模块中引入anchor原始特征与卷积相融合的背景分类，以加强输送带的损伤特征信息；最后构建输送带表面损伤的数据集进行数据试验，并分别采用VGG-19,ResNet-18骨干网络进行试验对比，结果表明改进的Faster-R-CNN的算法，针对输送带划伤、撕裂和破损的损伤状态均能够有效识别。
关键词：输送带;;损伤检测;;Faster-R-CNN;;MobileNet
基金资助：国家自然科学基金（52075356）;; 山西省科技成果转化引导专项（202204021301060）
