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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于机器视觉的皮带输送机撕裂缺陷检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119339140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411409645.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于机器视觉的皮带输送机撕裂缺陷检测方法及系统是由赵国瑞;柳满昌;王经鑫;王同瑞;庄奎斌;宋承林设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的皮带输送机撕裂缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器视觉的皮带输送机撕裂缺陷检测方法及系统，在皮带背面的表面形成激光条纹；获取皮带输送机在各种工况下的因皮带撕裂而产生的激光条纹畸变图像和正常工况下的激光条纹图像；对获取的激光条纹图像进行预处理和数据增强，形成各种工况下的激光条纹数据集；划分所述激光条纹数据集，利用深度神经网络模型对其进行特征提取与融合，实现深度神经网络模型的训练；利用训练后的深度神经网络模型对处理完成的待检测图像进行分类检测；根据皮带撕裂缺陷分类检测结果，引入报警决策因子，确定缺陷对应的判定级别，发出相应的预警。本发明可以提高皮带输送机撕裂缺陷检测的准确性，并给出相应的报警决策方案，提高生产、检修效率。

本发明授权基于机器视觉的皮带输送机撕裂缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的皮带输送机撕裂缺陷检测方法，其特征是，包括以下步骤： 在皮带背面的表面形成激光条纹； 获取皮带输送机在各种工况下的因皮带撕裂而产生的激光条纹畸变图像和正常工况下的激光条纹图像； 对获取的图像进行预处理和数据增强，形成各种工况下的激光条纹数据集； 划分所述激光条纹数据集，利用深度神经网络模型对其进行特征提取与融合，实现深度神经网络模型的训练； 获取待检测图像，对待检测图像进行预处理和数据增强； 利用训练后的深度神经网络模型对处理完成的待检测图像进行分类检测； 根据皮带撕裂缺陷分类检测结果，引入报警决策因子，确定缺陷对应的判定级别，发出相应的预警； 形成各种工况下的激光条纹数据集的过程包括对完成数据增强操作的图像数据按皮带撕裂缺陷的深度、长度、宽度和密集程度这四个特征进行数据标注； 引入报警决策因子的过程包括为： 依据标注数据的皮带撕裂缺陷的深度、长度、宽度和密集程度特征设定报警决策函数： ； 其中，为报警决策因子，为撕裂深度系数，为撕裂长度系数，为撕裂宽度系数，为撕裂密集程度系数，为撕裂深度，为撕裂长度，为撕裂宽度，为撕裂密集程度； 的具体数值使用机器学习中的回归模型确定。

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