【摘 要】
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矿井下传送带的稳定运转是保证安全生产的重要前提,但煤矿井下环境复杂,由于煤料中混有矸石、细杆状物等尖锐物体,长时间运行极易造成传送带表面的破损,严重时甚至导致撕裂。若采用传统的机器视觉方法对传送带运行状况进行检测,为增强图像的破损目标而进行的预处理往往增加了检测前期的计算耗时;同时,由于算法提取的破损特征缺乏位置信息,无法实现对破损区域的位置定位。因此,本文基于区域卷积神经网络对特征提取模块和特征
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矿井下传送带的稳定运转是保证安全生产的重要前提,但煤矿井下环境复杂,由于煤料中混有矸石、细杆状物等尖锐物体,长时间运行极易造成传送带表面的破损,严重时甚至导致撕裂。若采用传统的机器视觉方法对传送带运行状况进行检测,为增强图像的破损目标而进行的预处理往往增加了检测前期的计算耗时;同时,由于算法提取的破损特征缺乏位置信息,无法实现对破损区域的位置定位。因此,本文基于区域卷积神经网络对特征提取模块和特征融合方式进行改进,提出了改进的轻量化区域卷积神经网络的传送带破损检测方法,不仅在实时性方面,通过采用轻量级卷积神经网络实现快速识别破损目标,还在检测精度方面,通过多尺度特征融合和注意力机制提高微小破损的学习能力。本文的创新性工作如下:（1）鉴于网上开源公布的传送带破损数据集较少,本文通过对现有的传送带数据集整理分类,并拍摄了灰尘、光线昏暗等复杂场景下的传送带图像样本。同时,为有效增加数据集中样本的数量,采用数据扩充方法对整个实验数据集进行扩增,并对其中的有效样本进行标注,形成了一个完备的传送带破损数据集,为基准模型的选择和后续算法的研究奠定了基础。（2）针对传统检测算法对破损目标检测精度不足和检测效率低下的问题,提出了改进的轻量化区域卷积神经网络。原网络模型在特征提取时,因其卷积层次较深导致计算复杂度高。因此,本文引入了轻量化卷积神经网络（Mobile Net V2）,使用深度可分离卷积保留特征表征能力,减少模型参数,提高网络的检测效率。其次,为避免网络卷积尺度较小导致模型感受野不足的问题,在特征提取阶段采用大尺度卷积核扩大网络感受野,增强模型的特征提取能力。（3）针对原有轻量化区域卷积神经网络的卷积特征图并未有效结合特征信息,导致微小破损检测精度不高的问题,本文引入特征金字塔结构,通过多尺度特征融合学习深层和浅层的特征信息,有助于增强微小破损的检测能力。同时,在特征融合阶段,由于特征尺度变换易导致特征信息损失的问题,采用注意力机制对特征权重进行调整,使网络可以有效选择重要的通道信息,突出特征的目标区域。
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