[发明专利]基于机器视觉和深度学习的皮带撕裂检测的方法与系统在审
| 申请号： | 202110992454.1 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113682762A | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 刘新华;吴乐群;华德正;张晓光;郝敬宾;刘晓帆;周皓;路和;刘浩;梁斌;冀连权;王勇 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | B65G43/02 | 分类号： | B65G43/02 |
| 代理公司： | 徐州先卓知识产权代理事务所(普通合伙) 32555 | 代理人： | 于浩 |
| 地址： | 221000 江苏省徐*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的皮带撕裂检测的方法与系统，包括打开CCD工业相机，获取皮带机现场图像数据；将图像传输至皮带撕裂识别检测模型，进行检测识别；系统自主判别检测结果是否为撕裂；若检测结果为撕裂，则向控制器发送制动和报警指令，并更新模型；若检测结果为不撕裂，则返回打开CCD工业相机，获取皮带机现场图像数据，继续对皮带撕裂状态进行检测。通过循环检测的方法进行皮带机撕裂状态判别，未出现撕裂状态则持续循环，直至检测出撕裂状态，循环状态终止。本发明的有益效果是：精确及时的发出报警并停机，最大程度的降低皮带撕裂长度，减小因皮带纵撕对生产过程造成的影响，具有较大的社会意义和巨大的经济效益。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 视觉 深度 学习 皮带 撕裂 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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