基于线结构光的矿用输送带纵向撕裂检测技术

TD67%TP751; 针对传统的输送带纵向撕裂检测系统存在光照抗干扰能力差、运算效率低及泛化能力弱的问题,研究了一种基于线结构光的纵向撕裂检测技术.以线结构光作为图像采集系统,应用Topk完成图像预处理,减少数据冗余和内存使用量;对YOLOv5 网络的基础算子进行降维,减少模型参数量和浮点运算量;将该检测技术移植到嵌入式设备中,研制了速度快、精确度高的矿用本安型纵向撕裂检测系统.实验结果表明:降维YOLOv5 的运算量和参数量均低于传统方法,在输入特征图分辨率为 640 px×2 592 px时,F1score 为 0.951 1,优于其他方法;仿真实验中检测的精确度 P 为 95.14%,...

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Published in矿业安全与环保 Vol. 52; no. 1; pp. 180 - 186
Main Authors 游磊, 向兆军, 孙柳军
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 煤矿灾害防控全国重点实验室,重庆 400037 01.02.2025
中煤科工集团重庆研究院有限公司,重庆 400039
Subjects
计算机视觉
目标检测
纵向撕裂
object detection
longitudinal tear
line structure
conveying belt
dimensionality reduction
输送带
降维
computer vision
带式输送机
belt conveyor
线结构
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ISSN1008-4495
DOI10.19835/j.issn.1008-4495.20230744

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Summary:TD67%TP751; 针对传统的输送带纵向撕裂检测系统存在光照抗干扰能力差、运算效率低及泛化能力弱的问题,研究了一种基于线结构光的纵向撕裂检测技术.以线结构光作为图像采集系统,应用Topk完成图像预处理,减少数据冗余和内存使用量;对YOLOv5 网络的基础算子进行降维,减少模型参数量和浮点运算量;将该检测技术移植到嵌入式设备中,研制了速度快、精确度高的矿用本安型纵向撕裂检测系统.实验结果表明:降维YOLOv5 的运算量和参数量均低于传统方法,在输入特征图分辨率为 640 px×2 592 px时,F1score 为 0.951 1,优于其他方法;仿真实验中检测的精确度 P 为 95.14%,召回率 R 为92.63%;工业试验中成功检测出输送带的纵向撕裂.
ISSN:1008-4495
DOI:10.19835/j.issn.1008-4495.20230744