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申请/专利权人：深圳泰豪信息技术有限公司
摘要：本发明涉及皮带纵向撕裂技术领域，具体公开基于深度学习的皮带纵向撕裂检测识别系统及方法，该系统包括：皮带历史货物乘载分析模块、皮带检测模块检测区域划分模块、皮带破损分析模块、皮带破损增长系数分析模块、预警终端和云数据库，本发明分析皮带的历史传输质量，弥补了现有技术中对皮带历史情况的分析力度不够深入的缺陷，进而保障皮带撕裂扩张分析结果的精确性，及时确保皮带撕裂的风险并给予预警，有利于皮带的长期使用，本发明克服了现有技术中对皮带撕裂区域规则性关注度不高的现象，保障皮带撕裂区域扩张的安全性，进而保障皮带纵向撕裂分析结果的精确性，提高了皮带撕裂增长系数分析结果的参考性。
主权项：1.基于深度学习的皮带纵向撕裂检测识别系统，其特征在于，包括：皮带历史货物乘载分析模块，用于从云数据库中获取皮带在设定检测周期内对应的货物参数，进而分析皮带对应的历史传输质量评估系数；皮带检测模块，用于在皮带传动装置沿着皮带传动的方向，在皮带目标边按照预设的间隔设置各摄像头，同理，在皮带指定边设置各摄像头，并由此对皮带进行图像检测；检测区域划分模块，用于依据目标边设置的各摄像头的布设间隔将皮带检测区域按照预设的检测间隔划分为各皮带检测子区域；皮带破损分析模块，用于获取各检测时间点所属各皮带检测子区域的目标边图像和指定边图像，进而分析各检测时间点所属各皮带检测子区域对应的破损系数；皮带破损增长系数分析模块，用于分析各检测时间点对应的各损坏皮带子区域，从而分析各损坏皮带子区域在各损坏时间点对应的破损增长系数；预警终端，用于依据各皮带检测子区域在各检测时间点的破损系数进行相应预警，并依据各损坏皮带子区域在各损坏时间点对应的破损增长系数进行相应预警；云数据库，用于存储皮带在设定检测周期内对应的货物参数，存储开裂灰度值范围，并存储皮带对应的历史故障次数。
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百度查询： 深圳泰豪信息技术有限公司 基于深度学习的皮带纵向撕裂检测识别系统及方法
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