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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种基于多任务深度学习网络的皮带撕裂检测方法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：CN119379653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411514706.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多任务深度学习网络的皮带撕裂检测方法是由莫绪涛;董杨林;曾敏浩;刘子行;赵行设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务深度学习网络的皮带撕裂检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务深度学习网络的皮带撕裂检测方法，先将激光投射于皮带表面，再利用相机实时采集皮带图像数据；对图像数据进行增广和预处理，同时增添具有噪声的光条图像；用改进的灰度重心算法提取激光条纹中心点作为数据标签；改进U‑Net网络，在每一层的编码和解码后增加Dropout层，之后设置不同的权重来进行网络训练，得到改进的MU‑Net模型；将全连接层输出的激光线中心点用线性差值法拟合获取光条纹中心线，作为条纹中心线的最终输出结果；对条纹中心线进行分析，通过判断相邻两像素点的距离和相邻像素的切线的夹角识别皮带撕裂的不同缺陷。本发明实现了对皮带状态的即时监测，为工业设备的预防性维护提供了强有力的支持。

本发明授权一种基于多任务深度学习网络的皮带撕裂检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务深度学习网络的皮带撕裂检测方法，其特征在于，其步骤为： 步骤1：搭建线结构光投影装置，采集激光条纹图像，并进行图像预处理； 步骤2：对预处理获得的线结构光投影条纹图像，利用改进灰度重心法提取激光中心线坐标点作为标签数据；具体而言：引入权重因子，对每一列的最大值灰度值的上下两侧各取K个像素值进行加权平均，计算从到的重心位置，为每列最大灰度值对应的像素点行坐标；具体为： 保存提取到的线结构光中心坐标点，作为多任务网络的数据标签； 步骤3：制作多任务网络的图像数据集；将线结构光条纹区域的提取作为多任务网络的任务一，将激光中心线的提取作为多任务网络的任务二；使用Labelme对步骤1中进行增广的数据集进行激光区域打标签，作为网络任务一的标签数据；将步骤2提取到的中心点作为网络任务二的标签数据； 步骤4：以U-Net网络为基准模型，在每个编码层和解码层之后增添dropout层；同时更改网络输出层，将单层输出改为两层输出，搭建多任务网络，并对网络进行训练，设置任务一和任务二的权重比为4：6，学习率为0.01；获得线结构光条纹区域和激光中心线的提取结果； 步骤5：基于线结构光条纹区域和激光中心线的提取结果进行分析，确定皮带破损或断裂的情况，并进行预警，具体而言： 依据任务一输出得到的线结构光条纹区域进行初步预估，初步判断皮带可能出现破损或断裂的区域； 将任务二输出得到的n个条纹中心点用线性插值的方法进行拟合，从而得到激光条纹中心线，作为最终激光中心线提取结果； 设置阈值M，首先计算相邻中心线像素点之间的欧几里得距离，并和阈值M进行比较，若相邻激光中心点距离大于M，则认为该处发生断裂； 通过检测激光中心线相邻两个像素点的切线夹角来检测皮带部分破损的情况，首先计算相邻像素点之间的切线，然后计算相邻切线的夹角，设置阈值α，若夹角大于α，则认为该处发生部分破损。

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