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基于机器视觉的输送带纵向撕裂检测系统设计
  • 72
  • 作者

    贾文琪

  • 单位

    中煤科工集团常州研究院有限公司天地（常州）自动化股份有限公司

  • 摘要
    针对当前传统输送带纵向撕裂检测装置智能化程度低、触发机制易导致漏检和误检的情况，设计了一种基于深度学习的纵向撕裂检测系统，其以YOLOv5s模型为深度学习模型，以低功耗边缘计算模块为载体。使用工业级本安相机获取图像，传入边缘计算模块进行撕裂特征检测，融合输送带速度传感器数据计算出纵向撕裂长度，最终对外输出检测结果。该系统提高了煤矿主运输输送带纵向撕裂检测的智能化水平，保障了煤炭生产过程的安全性，提高了生产效率，降低了经济损失。
  • 关键词

    深度学习机器视觉YOLOv5s纵向撕裂检测智能化煤矿

  • 基金项目(Foundation)
    天地（常州）自动化股份有限公司科研项目（2024GY2003）；
  • 文章目录

    0 引言
    1 输送带纵向撕裂检测系统架构
    2 深度学习模型
    3 系统功能及实现
    (1）纵向撕裂长度检测
    (2）视频处理及显示
    (3）报警数据
    4 结语
  • DOI
    10.13436/j.mkjx.202409055
  • 引用格式
    [1]贾文琪.基于机器视觉的输送带纵向撕裂检测系统设计[J].煤矿机械,2024,45(09):179-181.
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