改进 YOLOv7/8 网络在矿山皮带检测中,核心优势是适配井下复杂场景、平衡精度与速度、降低部署门槛,远超基础版 YOLO 和传统检测方法。一、检测精度:精准
一、传统矿山皮带巡检的困境在地下千米深处的矿山中,皮带输送机是物料运输的 "生命线"。传统巡检面临三大难题:安全风险高:工人需在粉尘多、光线
这个问题切中了工业自动化的核心痛点,皮带偏离 / 撕裂检测算法主要分为传统机器视觉算法和深度学习算法两大类,核心目标是通过图像分析实时识别皮带异常并触发预警。一
在工业场景中,皮带偏离 / 撕裂检测算法的准确率因技术路径、环境复杂度和算法优化程度而异。以下是基于最新研究和实际案例的详细分析:一、传统机器视觉算法的准确率表
皮带偏离(又称 “皮带跑偏”)是工业皮带输送系统(如矿山、港口、电力、化工等领域)中最常见的故障之一,指皮带在运行过程中偏离预设中心轨迹的现象。若未及时检测和纠
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