矿用芳纶带传送设备在长期运输过程中会产生划伤、砸伤等损伤.芳纶带表面缺陷需要及时的检测,而传统机器视觉检测精度低、受背景干扰比较大、漏检率和误检率较高,因此,本文提出运用深度学习神经网络检测,查看一次统一的实时对象检测(you only look once unified real-time object detection,YOLO).在现场的测试中,YOLOV3算法对小目标的识别精度比较低,敏感度不够,本文优化了YOLOV3算法,网络信息的传输过程,由ResNet(残差网络)替换为特征表述更为完整的DenseNet(密集连接网络),同时运用了卷积降维进行优化,减少检测时间.在现场经过比对,优化后的YOLOV3算法相较于通过频域变换和Otsu算法,检测精度提高了26％,对比没有优化的YOLOV3算法,检测精度提高了15 ％,通过在现场的实验,该方法有效地改善了对于芳纶带小目标的瑕疵检测.
表面缺陷 YOLOV3算法 密集连接网络(DenseNet) 卷积降维