摘要
本发明提供了一种输送带损伤检测方法和系统,涉及人工智能领域,包括:采集输送带损伤图像制作成训练用数据集;基于YOLO模型,利用C2PSA_ACmix模块增强YOLO模型的全局特征和局部特征的提取能力,利用iRMB模块优化YOLO模型的信息流传递机制,以得到输送带损伤检测模型;将待检测的输送带图像输入训练后的输送带损伤检测模型,得到分割结果;基于分割结果,确定损伤类别为表皮磨损、孔洞或断裂;利用椭圆拟合算法对输送带断裂方向进行判定;根据分割结果的检测框确定损伤区域以及损伤像素以进行量化分析,根据量化分析的结果确定输送带的损伤程度和/或断裂扩展趋势。本发明能够自动识别并评估不同类型的输送带损伤,减少了人工干预和操作错误的可能性。
技术关键词
损伤检测方法
YOLO模型
损伤类别
拟合算法
前馈神经网络
注意力机制
损伤检测系统
像素
边缘检测算法
存储程序指令
孔洞
混合模块
学习特征
图像分割
关注点
金字塔
数据