一种改进的无锚框式金属矿带式输送机异物检测方法

异物检测是保障金属矿带式输送机安全稳定生产的重要前提.针对现有基于机器视觉的异物检测方法存在特征提取能力不足、正负样本不均衡而导致检测精度差的问题,提出一种改进的无锚框式金属矿带式输送机异物检测方法.该方法在池化层引入空洞卷积以增加特征提取的感受野,加强提取异物图像特征细节信息的能力.通过优化训练过程中正负样本的比例,降低算法整体损失函数值,保证异物识别的准确率.最后,对样本数据集进行增强、标注后训练改进模型.试验结果表明,提出的方法对钻根、铲牙和工字钢的检测精度(AP)分别达到80％,95％,98.3％,异物检测的平均精准度均值(MAP)为91.1％,优于现有方法,可为金属矿带式输送机异物检测提供新方法.