基于深度生成模型的煤矿运输皮带异物检测

摘要：

为了能够精准地对煤矿皮带运输机上的异物进行检出,提出了一种基于深度生成模型的皮带异物检测方法.首先,利用常规的变分自编码器(variational autoencoder,VAE)对图像进行重构,根据原始图像与重构图像之间的重构误差对图像中是否存在异物进行检出.然后,为了解决变分自编码器所生成的重构图像通常较为模糊的问题,引入了生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN),对原始图像和重构图像进行判断,获取更加清晰的重构图像,以便提升异物检测精度.最后,将变分自编码器与生成式对抗网络进行结合,设计一种适用于皮带异物检测的深度学习算法.实验结果表明,与基线方法对比,本文方法在各评价指标上均有较好的效果.

关键词：异物检测、运输皮带、深度学习、深度生成模型、变分自编码器、生成式对抗网络

所属期刊栏目：31

分类号：TP391;TD5;TP181

在线出版日期：2022-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：358-363