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龙图腾网获悉唐山市龙圣电力科技有限公司申请的专利一种输送带激光视觉撕裂检测系统及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：CN120903204B 。

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：202511445475.6，技术领域涉及：G06V10/00；该发明授权一种输送带激光视觉撕裂检测系统及方法是由霍小龙;陈海霞;王天昊设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输送带激光视觉撕裂检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业检测技术领域，尤其涉及一种输送带激光视觉撕裂检测系统及方法，包括采用分层存储架构构建动态更新的跨型号输送带基础数据库；设计工况自适应动态增强模型，对构建的跨型号输送带基础数据库进行数据增强处理；构建改进的YOLOv13视觉撕裂检测神经网络模型，实现跨型号输送带激光视觉撕裂智能检测；基于视觉撕裂智能检测结果，建立多维度三级评估指标体系。本发明有效提升了输送带激光视觉撕裂检测的范围、智能化程度和检测准确度，实现了输送带撕裂程度数字可量化评估。

本发明授权一种输送带激光视觉撕裂检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种输送带激光视觉撕裂检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采用分层存储架构构建动态更新的跨型号输送带基础数据库，包括激光条纹基准特征层、工况干扰特征层和撕裂样本库层； S2：设计工况自适应动态增强模型，对步骤S1构建的跨型号输送带基础数据库进行数据增强处理； S3：以步骤S2数据增强后的跨型号输送带基础数据库为数据来源，构建改进的YOLOv13视觉撕裂检测神经网络模型，完成模型训练； S4：基于步骤S3视觉撕裂智能检测结果，建立多维度三级评估指标体系，量化反映撕裂对输送带运行的影响； 所述步骤S3包括： S31：针对不同型号输送带，设计实时自适应激光参数调整策略； S32：从特征提取、融合、检测头三方面优化改进YOLOv13视觉撕裂检测神经网络模型； S33：将步骤S32改进的YOLOv13视觉撕裂检测神经网络模型在步骤S2增强后的跨型号输送带基础数据库上完成模型训练，保存模型权重； S34：加载步骤S33保存的模型权重，基于步骤S31自适应激光参数调整策略下采集到的实时图像数据，采用异常筛选、模型推理两步法进行撕裂特征匹配与识别； 所述步骤S32包括： S321：在YOLOv13的Backbone输出的3个尺度特征图后分别嵌入CBAM注意力机制模块，通过通道注意力与空间注意力强化撕裂特征，抑制干扰信息； S322：在YOLOv13的特征融合层，使用BiFPN替换PANet，通过自上而下、自下而上的双向跨尺度连接与加权特征融合； S323：设计decoupled检测头，将现有YOLOv13的分类与回归共享头分离为独立分支，分类分支采用Softmax激活函数，回归分支采用CIoU损失函数。

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