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m AP分别达到了96.34%、94.36%,优于其他主流的检测方法。
矿业安全与环保
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