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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种改进区域卷积神经网络的传送带撕裂检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：CN114926733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210523702.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种改进区域卷积神经网络的传送带撕裂检测方法是由郝晓丽;薛晋东;生鹏飞;陈芃州设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进区域卷积神经网络的传送带撕裂检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种改进区域卷积神经网络的传送带撕裂检测方法，将特征提取模块设置为轻量化卷积网络MoblieNetV2有效降低模型参数，并采用大尺度卷积核扩大网络感受野，增强模型特征提取能力；引入特征金字塔结构融合不同层次的特征信息，优化模型对微小破损的识别效果；结合注意力机制对特征权重进行调整，突出破损目标的特征信息。实验结果表明，所提算法对传送带破损目标的平均检测精度提高了2.78％，检测速度提高了22.9％，具有良好的实时检测效果。

本发明授权一种改进区域卷积神经网络的传送带撕裂检测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进区域卷积神经网络的传送带撕裂检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过CCD工业相机采集带有区域光源的传送带图像，对传送带图像中存在的破损部位进行破损类型标注，形成传送带破损数据集，破损类型包括划痕、划伤和撕裂； S2：构建基于区域方法的轻量级网络Light-HeadR-CNN，包括特征提取模块、多尺度特征融合模块、注意力模块和分类回归模块； 所述特征提取模块设置为轻量的卷积网络MoblileNetV2，使用深度卷积对特征逐通道分解，采用点卷积改变特征维度； 所述多尺度特征融合模块，引入特征金字塔结构，采用自上而下和横向连接两种方式来融合不同层次的特征信息； 所述注意力模块，计算特征通道的权重信息，并对特征图相应的特征通道进行加权，完成权重的调整； 所述分类回归模块，获取特征信息，并对特征图像进行分类； S3：将传送带破损数据集输入到Light-HeadR-CNN网络进行训练，直至损失值下降到最低并趋于稳定；在训练过程中，获得划痕、划伤、撕裂部位的特征信息，并预测传送带图像的破损类型； S4：实时获取传送带图像，将传送带图像输入到训练好的Light-HeadR-CNN网络中； 若图像特征包含撕裂，则控制传送带立即停止； 若图像特征包含划伤，则发出警告，不控制传送带停止； 若图像特征包含划痕，则传送带正常运行。

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