(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211044206.5 (22)申请日 2022.08.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115131738 A (43)申请公布日 2022.09.30 (73)专利权人 海门市重型矿山机 械厂 地址 226000 江苏省南 通市海门区三厂镇 厂洪路10号 (72)发明人 詹少斌　张美珍　 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)(56)对比文件 CN 113724258 A,2021.1 1.30 CN 10985 0518 A,2019.0 6.07 审查员 李耀声 (54)发明名称 输送机传送带撕裂预警方法与装置 (57)摘要 本发明涉及输送机传送带撕裂预警方法与 装置， 属于数据处理技术领域， 该方法包括利用 传送带上方和下侧分别设置的第一相机和第二 相机， 拍摄得到传送带正常工作过程中的实际热 度分布图和物料表面热成像图， 利用训练好的第 一神经网络， 将物料表面热成像图作为输入， 能 够预测出体现出物料堆积热度的物料堆积热度 分布图； 然后再利用训练好的第二神经网络， 将 物料堆积热度分布 图和实际热度分布 图作为输 入， 能够预测出体 现传送带可能发生撕裂情况的 撕裂区域关注图； 最后， 将该撕裂区域关注图中 连通域内像素点的灰度均值， 与设定阈值比较， 根据比较结果， 实现传送带各个位置区域的撕裂 预警。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 115131738 B 2022.11.18 CN 115131738 B 1.输送机传送带撕裂预警方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1， 利用安装在输送机的传送带下侧的第一相机， 拍摄得到传送带在正常运行过 程中某一传送带位置区域 Li的实际热度分布图； 步骤S2， 利用安装在传送带上方的第二相机， 拍摄得到传送带正常运行过程中某一传 送带位置区域Li的物料表面热成像图， 将所述的物料表面热成像图输入至训练好的第一神 经网络， 输出 所述传送带位置区域 Li的物料堆积热度分布图； 其中， 所述第一神经网络为DNN网络， 包括编码器和解码器， 编码器用于输入传送带各 个位置区域的物料表面热成像图， 输出特征图； 解码 器用于输入特征图， 输出传送带各个位 置区域的物料堆积热度分布图； 步骤S3， 将所述传送带位置区域Li的实际热度分布图和物料堆积热度分布图作为输入 图像， 输入至训练好的第二神经网络， 输出传送带位置区域Li的摩擦产热特征图和撕裂区 域关注图； 其中， 所述第二神经网络为DNN网络， 包括编码器和解码器， 编码器用于输入传送带各 个位置区域的实际热度分布图和物料堆积热度分布图， 输出特征图； 解码器用于输入特征 图， 输出传送带 各个位置区域的摩擦产热 特征图和撕裂区域关注图； 步骤S4， 对所述传送带位置区域Li的撕裂区域关注图进行处理， 提取撕裂区域关注图 中的连通域， 确定连通域内像素点的灰度均值， 当所述灰度均值大于 设定阈值时， 进 行传送 带位置区域 Li的撕裂预警。 2.根据权利要求1所述的输送机传送带撕裂预警方法， 其特征在于， 步骤S3中， 第二神 经网络的训练过程如下： 收集N个训练样本， 每个训练样本包括传送带某个位置区域的实 际热度分布图和物料 堆积热度分布图， 因此， N个训练样本对应N个位置区域的实际热度分布图和物料堆积热度 分布图； 设置第二神经网络的损失函数如下： LOSS=A+B+C 其中， LOSS为第二神经网络的损失函数值， A为根据网络输出的摩擦产热特征图计算得 到的摩擦产热损失值， B为根据网络输出的撕裂区域关注图计算得到的撕裂区域损失值， C 为重构损失值， ， 其中， 为设定权重， 为网络输出传 送带第i个位置区域 的摩擦产热特征图， 为网络输出传送带第i个位置区域的撕裂区域 关注图， 为训练样本中第i个位置区域的物料堆积热度分布图， 为训练样本中第i个位 置区域的实际热度分布图， 表示传送带第i个 位置区域的摩擦产热 特征图、 撕裂区域关注图、 物料堆积热度分布图在整体上与实际热度分布图之间的欧式距 离； 对第二神经网络进行反复训练， 利用随机梯度下降算法更新第二神经网络的网络参 数。 3.根据权利要求2所述的输送机传送带撕裂预警方法， 其特征在于， 所述第 二神经网络 的损失函数中， 摩擦产热损失值A的计算公式如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115131738 B 2式中， 表示将数据集中第j个数据 输入到DNN 网络之后， 第二神经网络输出的结果中 的摩擦产热特征图， j=1,2, …,i,…,N， 表示将数据集中第i个数据输入到第二神经网络 之后， 网络输出的结果中的摩擦产热特征图； 为N个摩擦产热特征图 的均值图像， 即 ， 表示N个摩擦产热特征图 上对应位置的灰度值求均值计算； 表示摩擦产热特征图 与均值图像 之间的欧式距离， 表示所 有 的协方差矩阵的L2范 数。 4.根据权利要求2所述的输送机传送带撕裂预警方法， 其特征在于， 所述第 二神经网络 的损失函数中， 撕裂区域损失值B的计算公式如下： 式中， 为第j个数据输入第二神经网络后， 网络输 出的撕裂区域  预测特征值， 表示将数据集中第j个数据输入到第二神经网络后， 网络输出结果中的撕裂区域关注 图， 表示 的L2范数； 为撕裂区域目标特征值， 均为每次训 练需要更新的网络参数。 5.根据权利要求1所述的输送机传送带撕裂预警方法， 其特征在于， 第 一神经网络的训 练样本包括： 采集得到的传送带各个位置区域的物料表面热成像图， 以及 对应的标签， 对应 的标签即为传送带 各个位置区域的物料堆积热度分布图。 6.输送机传送带撕裂预警装置， 其特 征在于， 包括： 第一数据采集模块， 用于安装在输送机的传送带下侧， 拍摄得到传送带在正常运行过 程中某一传送带位置区域 Li的实际热度分布图； 第二数据采集模块， 用于安装在传送带上方， 拍摄得到传送带正常运行过程中某一传 送带位置区域 Li的物料表面热成像图； 第一神经网络预测模块， 用于将所述的物料表面热成像图输入至训练好的第 一神经网 络， 输出所述传送带位置区域 Li的物料堆积热度分布图； 其中， 所述第一神经网络为DNN网络， 包括编码器和解码器， 编码器用于输入传送带各 个位置区域的物料表面热成像图， 输出特征图； 解码 器用于输入特征图， 输出传送带各个位 置区域的物料堆积热度分布图； 第二神经网络预测模块， 用于将所述传送带位置区域Li的实际热度分布图和物料堆积 热度分布图作为输入图像， 输入至训练好的第二神经网络， 输出传送带位置区域Li的摩擦 产热特征图和撕裂区域关注图； 其中， 所述第二神经网络为DNN网络， 包括编码器和解码器， 编码器用于输入传送带各 个位置区域的实际热度分布图和物料堆积热度分布图， 输出特征图； 解码器用于输入特征权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115131738 B 3