[发明专利]一种基于深度学习的皮带跑偏检测方法在审
| 申请号： | 202310253744.3 | 申请日： | 2023-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN116477308A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 刘铭皓;夏天鹏;刘进波;施海庆 | 申请（专利权）人： | 南京科远智慧科技集团股份有限公司;南京闻望自动化有限公司 |
| 主分类号： | B65G43/02 | 分类号： | B65G43/02 |
| 代理公司： | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 | 代理人： | 裴咏萍;陈扬 |
| 地址： | 211102 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的皮带跑偏检测方法，该方法利用摄像头捕获皮带运输过程中的图像，把原始图像根据指定的四个点坐标转为鸟瞰图并送入到训练好的神经网络检测模型，得到皮带在图像中坐标位置信息，然后根据等比例原理，换算得出皮带实际精确的位置，对该位置进行判断是否存在跑偏，如果有则计算出跑偏的方向和距离，反馈给纠偏控制系统，实现原料厂皮带的智能跑偏检测过程。本发明旨在利用深度学习检测皮带跑偏问题，并对皮带运行过程可能出现的跑偏现象及时发现和报警，适用于各种皮带运输场景，减少现场人力、时间浪费，保证作业的安全有效性，具备检测精度高、速度快、效果好、鲁棒性强等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 皮带 检测 方法 | ||
【主权项】：
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