一种基于深度学习的捞渣机断链检测系统及检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的捞渣机断链检测系统及检测方法，系统包括图像采集装置、图像处理单元、判断单元和报警单元；使用图像采集装置捕捉捞渣机运行过程中的刮板图像，并建立数据集，在建立好的数据集上训练YOLOV5神经网络，使用训练好的YOLOV5神经网络模型对刮板进行检测以获取其位置数据，根据不同帧之间的刮板位置来判断刮板是否移动，进而判断捞渣机是否正常工作，从而得出其链条是否断裂。本发明通过深度学习神经网络对捞渣机运行过程中的刮板进行检测来判断其是否正常运行，解决了人工巡检的效率低、位置传感器方法的误报率高的问题。