基于红外图像的矿石传送带托辊异常检测
Gold Science and Technology（2023）
Abstract
为了解决传统的传送带托辊异常检测方法效率低、实时性差等问题,提出一种基于红外图像识别的托辊异常检测模型.通过现场采集并使用标签平滑和Mosaic数据增强处理对托辊红外图像数据集进行扩充,降低模型的训练成本.在特征提取模块提出使用GhostNet骨干特征提取网络,能够有效地降低特征提取所需成本.在特征融合模块,提出使用SPP-Net模块优化PaNet特征融合网络,增加模型的感受野.通过深度可分离卷积块简化模型结构,降低模型的计算量和参数量,并通过LeakyReLU激活函数提高模型的学习能力.试验结果表明:该检测模型能够有效识别托辊异常.在实际检测中,该方法在托辊检测中平均准确率达到94.9％,检测速度达到39.2 FPS,为矿山传送带托辊的准确高效巡检提供了保障.
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