科技风2025，Issue(3) ：59-61.DOI:10.19392/j.cnki.1671-7341.202503020

基于语义分割的输送带跑偏智能检测方法

李南雁 廖辉 赵龙 苏金辉 蓝武生 陈夕松
科技风2025，Issue(3) ：59-61.DOI:10.19392/j.cnki.1671-7341.202503020
✕
  • 维普
  • 万方数据

基于语义分割的输送带跑偏智能检测方法

李南雁 1廖辉 2赵龙 1苏金辉 2蓝武生 2陈夕松1
扫码查看

作者信息

  • 1. 东南大学自动化学院 江苏 南京 210096
  • 2. 福建龙净环保智能输送工程有限公司 福建 龙岩 364000
  • 折叠

摘要

受设备老化与表面受力不均匀的影响,带式输送机易跑偏,导致故障和物料撒落.传统监测方法成本高且安装复杂,为此,本研究提出基于深度学习的智能检测方法,构建皮带线语义分割数据集并标注;使用Unet模型检测皮带线,并通过MiT编码器优化;引入像素位置感知损失强化训练;利用概率霍夫变换提取皮带线的直线位置,定量分析偏移程度.试验结果显示,本模型在皮带线预测上IoU达 61.34%,仅占 12.93GFlops,具备高效实时性,适用于多种输送带场景.

关键词

深度学习/语义分割/MiT/Encoder/机器视觉

引用本文复制引用

出版年

2025
科技风
河北省科技咨询服务中心

科技风

影响因子：0.049
ISSN：1671-7341
段落导航相关论文