煤炭工程

作者：雷高阳,李俊杰,王凯旋,李根生,李海超

单位：1. 中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 2210002. 河南大有能源股份有限公司新安煤矿，河南 洛阳 4718423. 徐州工业职业技术学院 信息工程学院，江苏 徐州 2211404. 河南科技大学 车辆与交通工程学院，河南 洛阳 4710005. 杭州奥立达电梯有限公司，浙江 杭州 311600

关键词：矿用带式输送机,缺陷检测,决策级融合,区域融合,图像检测,

针对矿用带式输送机胶带表面缺陷识别困难、定位不准确的问题, 提出了基于可靠区域融合的矿用带式输送机胶带表面缺陷检测系统。首先, 利用迁移学习方法和公开数据集训练了YOLOv4及SSD模型, 并根据预测分数和重叠情况提出了缺陷检测结果决策级融合方法, 决策级融合YOLOv4和SSD两个模型的最大化可靠区域, 以此实现带式输送机胶带缺陷识别和定位。结合公开数据集和胶带表面缺陷数据集对所提方法的有效性和可靠性进行了测试和分析, 结果表明所提方法能够充分利用YOLOv4和SSD模型的检测结果, 取得较高的准确率、召回率和重叠率, 且在胶带表面缺陷数据集中达到超过85%的准确率和0.6 以上的重叠率, 这有利于胶带的缺陷检测和维修保养, 从而保证矿用带式输送机的安全可靠运行。

来源：2024年第8期

《煤炭工程》期刊编辑部

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