[发明专利]一种输送带表面缺陷检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种输送带表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：

获取输送带监控视频；

从所述输送带监控视频中提取至少一个输送带帧图片；

针对各个所述输送带帧图片，基于图片识别模型处理所述输送带帧图片，以确定输送带表面是否存在缺陷。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当确定输送带表面存在缺陷时，所述方法还包括：

基于所述图片识别模型，确定所述缺陷的位置；

根据所述缺陷的位置，在所述输送带帧图片中添加标注框。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图片识别模型包括区域生成网络模块和Fast R-CNN网络模块，其中所述基于图片识别模型处理所述输送带帧图片，以确定输送带表面是否存在缺陷，包括：

基于所述区域生成网络模块，确定所述输送带帧图片中是否存在缺陷；以及

基于所述基于区域的卷积神经网络网络模块，确定所述缺陷的位置。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当确定输送带表面存在缺陷时，所述方法还包括：

发送输送带缺陷告警通知至预设的至少一个巡检员客户端。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括针对所述图片识别模型的训练过程，具体包括：

获取训练样本集，所述训练样本集中的每一所述训练样本分别具有相应的缺陷标签；针对各个所述第一训练样本，将所述训练样本中的缺陷标签按照预设的缺陷属性变化规则进行转化处理，以生成第二训练样本；

基于各个所述第一训练样本和各个所述第二训练样本，对所述图片识别模型进行训练。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述第一训练样本和各个所述第二训练样本，对所述图片识别模型进行训练，包括：

基于批规范化模块，对各个所述第一训练样本和所述第二训练样本进行分块白化处理；

基于经分块白化处理的各个所述第一训练样本和所述第二训练样本，对所述图片识别模型进行训练。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述针对各个所述输送带帧图片，基于图片识别模型处理所述输送带帧图片，以确定输送带表面是否存在缺陷之后，所述方法还包括：

在连续的预设数量个输送带帧图片中，判断是否存在目标输送带帧图片所对应的缺陷检测结果与前一帧的输送带帧图片和后一帧的输送带帧图片所对应的缺陷检测结果均不相同；

当存在所述目标输送带帧图片时，过滤所述目标输送带帧图片所对应的缺陷检测结果。

8.一种输送带表面缺陷检测装置，其特征在于，包括：

视频获取单元，被配置为获取输送带监控视频；

图片提取单元，被配置为从所述输送带监控视频中提取至少一个输送带帧图片；

缺陷确定单元，被配置为针对各个所述输送带帧图片，基于图片识别模型处理所述输送带帧图片，以确定输送带表面是否存在缺陷。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。