基于改进YOLOv7的带式输送机输送带破损检测

摘要

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。

关键词

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