煤炭工程

作者：刘晓磊,吴国群,阚哲

单位：1. 晋能控股煤业集团, 山西 大同 0360002. 中煤科工集团沈阳研究院有限公司, 辽宁 沈阳 1131123. 辽宁石油化工大学 信息控制工程学院, 辽宁 抚顺 113001

关键词：钢丝绳,深度学习,缺损检测,图像,检测精度,

为了解决煤矿用钢丝绳缺损在线实时检测问题, 进一步提高矿用钢丝绳缺损检测的灵活性及准确度, 开展了图像法矿用钢丝绳缺损检测的研究。利用摄像机对钢丝绳入井前段采样, 提出一种基于YOLO v5的物体表面小缺陷检测模型, 实现了钢丝绳外部小缺陷的精准检测。引入迁移学习方法, 进一步提升了小样本训练的模型精度。经过大量实验表明, 在钢丝绳缺损检测中, 该模型的平均正确率及准确率均值较修改前有明显提升, 且能够保证检测速度保持在实时水平。

来源：2023年第11期

《煤炭工程》期刊编辑部

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