基于YOLOv5的刮板输送机断链监测技术

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中文摘要：为进一步提升刮板输送机链条的运行状态监测水平,提出了一种基于机器视觉的刮板输送机断链监测系统,利用YOLOv5 算法对刮板输送机运行视频流中的链条图像特征进行学习,并对链条的区域图像进行分割展现,实现刮板输送机断链的有效监测.实验表明,对于实际工况下的链条运行状态,YOLOv5 算法的监测表现优异,损失值低于 0.005421,且联动报警器,可实现链条异常运行状态的报警.

作者：

翟伟、陈鹏飞、王李进

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作者单位：

华晋焦煤有限责任公司,山西吕梁 033000

关键词：

刮板输送机断链监测 YOLOv5算法图像分割

出版年：

2024

山西焦煤科技

山西焦煤集团有限责任公司

山西焦煤科技

影响因子：0.223

ISSN：1672-0652

年,卷(期)：2024.48(6)

参考文献量1