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申请/专利权人：河南大有能源股份有限公司新安煤矿;中国矿业大学;河南科技大学

摘要：本发明涉及皮带表面缺陷检测技术领域，尤其是涉及一种基于最大化可靠区域决策级融合的矿用皮带表面缺陷检测方法，包括以下步骤：将热轧钢带表面缺陷数据集分成训练集测试集，将训练集样本输入到YOLOv4和SSD神经网络预训练模型，得到训练后的YOLOv4和SSD神经网络模型；利用训练后的YOLOv4和SSD神经网络模型检测采集的矿用皮带表面图像，得到初始检测结果；本发明可根据检测结果的预测分数收缩处理得到最大化可靠区域，通过在决策级融合YOLOv4模型和SSD模型的检测结果实现对矿用皮带表面缺陷检测，避免了传统方法检测皮带表面缺陷准确率不足，提高了矿用皮带表面缺陷检测的可靠性。

主权项：1.一种基于最大化可靠区域决策级融合的矿用皮带表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将热轧钢带表面缺陷数据集中6种缺陷分成训练集和测试集样本两部分，即210*6个训练样本，90*6个测试样本；S2、对上述S1中的训练样本输入到YOLOv4和SSD神经网络预训练模型中进行训练，得到训练好的YOLOv4和SSD神经网络模型，并将所述测试样本输入到所述训练好的YOLOv4和SSD神经网络模型中测试模型性能；S3、采集矿用皮带表面图像，并将采集的矿用皮带表面图像分割成200dpi*200dpi大小，将分割后的彩色图像转化为灰度图像，使用样本扩充方法扩充矿用皮带表面缺陷样本数量；S4、利用S2中训练好的YOLOv4和SSD神经网络模型检测矿用皮带表面缺陷样本，得到初始检测结果，包括检测框和检测分数；S5、根据S4中的初始检测结果的检测分数缩小初始结果的检测框，得到YOLOv4和SSD模型的最大化可靠区域；S6、根据S5中YOLOv4和SSD模型的最大化可靠区域的位置关系进行决策级融合，得到决策级融合结果，实现矿用皮带表面缺陷检测。

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权利要求：

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