A belt tearing detection method of YOLOv4-BELT for multi-source interference environment

卷积神经网络 撕裂 人工智能 计算机科学 稳健性(进化) 深度学习 模式识别(心理学) 干扰(通信) 支持向量机 计算机视觉 工程类 频道(广播) 生物化学 机械工程 计算机网络 基因 化学
作者
Dian Wang,Zhongping Rao,Hui Sun,Chao Zhu,Zhiqi Liu
出处
期刊:Measurement [Elsevier BV]
卷期号:189: 110469-110469 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.measurement.2021.110469
摘要

Conveyor belt tearing real-time detection is essential for industrial transportation under multi-source interference environment. Here, a deep learning-based visual detection method named YOLOv4-BELT was proposed. The multi-condition belt tearing images dataset (MBTID) is firstly produced. Afterwards, the MBTID is pre-processed by the improved Cutmix algorithm for data augmentation, which aims to enrich image background and reduce over-fitting. Next, the deep convolutional neural network CSPDarknet53 is employed for multi-scale tear features extracting and fusion, which can effectively improve the recognition capability towards complex samples. Moreover, the training performance is significantly enhanced via a proper designed multi-stage transfer training strategy. Ultimately, the previous deep-level tear features are further utilized to classification and localization tasks. The results show that the precision, accuracy, recall and F1 score of YOLOv4-BELT are 96.6%, 99.1%, 98.1% and 97.4% respectively. The detection speed reaches 21.1FPS, which significantly improves the detection accuracy and robustness compared with the state-of-the-art methods.

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