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龙图腾网获悉南京北新智能科技有限公司申请的专利基于巡检机器人的皮带健康监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120449074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510965029.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于巡检机器人的皮带健康监测方法是由雷凌;徐晨鑫;朱恩东;杨伟忠设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于巡检机器人的皮带健康监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于巡检机器人的皮带健康监测方法，属于工业检测和人工智能领域，通过布设巡检机器人、多个监控相机以及传感器，获取现场视频和传感器数据，并进行数据预处理；利用AI算法实时分析进行皮带状态检测，将皮带实时的启停状态、偏移系数、料流占比数据发送到后台服务器进行储存，并及时推送监测到的异常情况；读取数据库存储的实时数据和报警数据，利用LSTM模型和统计学方法，对皮带的历史数据进行建模分析，判断皮带当前的健康状态。

本发明授权基于巡检机器人的皮带健康监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于巡检机器人的皮带健康监测方法，其特征在于：具体包含如下步骤； 步骤1，通过布设巡检机器人、多个监控相机以及传感器，获取现场视频和传感器数据，并进行数据预处理； 步骤2，AI识别检测：利用AI算法实时分析进行皮带状态检测，将皮带实时的启停状态、偏移系数、料流占比数据发送到后台服务器进行储存，并及时推送监测到的异常情况； 步骤3，读取数据库存储的实时数据和报警数据，利用LSTM模型和统计学方法，对皮带的历史数据进行建模分析，判断皮带当前的健康状态； 在步骤2中，AI识别检测包含MobileU-Net分割模型、YOLO识别模型、K-Means聚类； 其中，MobileU-Net分割模型：用于皮带偏移检测、料流占比检测；利用MobileU-Net网络模型实现皮带偏移和料流占比实时检测； YOLO识别模型：用于异物识别、人员识别、烟火识别；利用利用YOLOV7进行异常识别检测； K-Means聚类：用于撕裂识别检测；利用K-Means聚类算法进行撕裂识别检测，对图像进行聚类分析，得到一个连通域重新着色的新图像，进行连通域标记提取分析，提取出具有撕裂特征的异常区域，结合皮带区域掩膜进行运算，去除皮带外区域干扰，实现皮带撕裂异常检测。

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