基于目标检测的输送带损伤检测方法

作者：陈云; 吴敬兵; 叶涛

来源：自动化与仪表, 2022, 37(11): 64-69.

DOI：10.19557/j.cnki.1001-9944.2022.11.013

• 深度学习
• 目标性检测
• 矿用输送带
• 损伤类型
• Yolov3

目前，对矿用输送带损伤检测的研究主要是针对输送带的撕裂，为了更精确地对输送带进行检测，将损伤类型分为击穿、破损、撕裂、表面划伤4种，并提出了一种基于目标性检测的矿用输送带损伤检测方法。通过Yolov3(you only look once)目标检测网络对输送带损伤类型进行识别分类。实验结果表明，Yolov3目标检测网络与其他目标性检测网络相比，检测精度高且检测速度快，在矿用输送带损伤数据集上，对定义的4种损伤类型检测的平均精度值达到92.3%，帧率达101帧/s。

• 单位
  武汉理工大学; 机电工程学院