基于改进YOLOv7的带式输送机输送带破损检测OA
针对目前带式输送机输送带破损检测存在准确率低、可靠性差等问题,提出了基于改进YOLOv7的带式输送机输送带破损检测方法。改进YOLOv7网络结构,在Backbone和Head中间引入基于通道和空间的卷积注意力机制(CBAM),抑制不相关细节,降低漏检率;在Head部分引入坐标卷积(CoordConv),改善对空间关系的理解,提高对于小目标特征的提取能力;在Head的E-ELAN中引入可切换的空洞卷积(SAConv),丰富感受野,提高处理不同尺寸破损的能力;设计了带式输送机输送带破损检测系统,将训练好的改进YOLOv7模型部署到Jetson Nano,并进行试验验证该系统的检测性能。结果表明:改进YOLOv7模型检测召回率均值为88.7%,精确率均值为92.8%,平均准确率均值为93.8%,与原模型相比分别提高了3.4、1.4、1.8个百分点;对裂纹、磨损、鼓泡、孔洞4种故障检测的召回率分别为94.0%、84.1%、82.2%、94.5%,与原模型相比分别提高了1.0、5.4、1.7、5.5个百分点;带式输送机输送带破损检测系统对4种破损的识别速度约为15帧/s,能够有效检测输送带破损。
李杰;庄子悦;苗长云;李现国;刘意
天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387天津工业大学工程教学实习训练中心,天津300387
信息技术与安全科学
带式输送机输送带破损检测改进YOLOv7网络模型可切换的空洞卷积Jetson Nano嵌入式系统
《天津工业大学学报》 2026 (1)
P.70-78,84,10
天津市重点研发计划科技支撑重点项目(18YFZCGX00930)。
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