[发明专利]一种基于深度学习的传送带缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202110942647.6 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113658136B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 李海滨;陈明宇;张岩松 | 申请（专利权）人： | 燕山大学;秦皇岛燕大滨沅科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京恒创益佳知识产权代理事务所(普通合伙) 11556 | 代理人： | 付金豹 |
| 地址： | 066099 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的传送带缺陷检测方法，包括以下步骤：A1：采用一字线激光扩大传送带缺陷特征，高清工业相机采集视频数据；A2：模拟撕裂积累深度学习所需数据集，为深度学习算法积累数据集；A3：激光条纹中心线偏移分析算法检测传送带跑偏缺陷；A4：采用Yolov4深度学习算法判断传送带撕裂缺陷；A5：通过相邻帧判断策略确认缺陷；A6：当确认发生缺陷后，发出报警并连锁传送带停机，同时存储真实或误报撕裂图片，扩充深度学习数据集，进行不断学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 传送带 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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