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龙图腾网获悉云鼎科技股份有限公司申请的专利一种基于机器视觉的输煤皮带跑偏检测方法及设备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：CN117237313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311254785.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的输煤皮带跑偏检测方法及设备是由王卜堂;高桢;孙志鹏;王磊;赵金娥;田兆燕;张浩;吕岩;陈黎明设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的输煤皮带跑偏检测方法及设备在说明书摘要公布了：一种基于机器视觉的输煤皮带跑偏检测方法，所述检测方法包括以下步骤：采用本安型摄像头进行图像采集；对采集得到图像进行图像实例分割标注，并训练实例分割模型，得到实例分割结果；对实例分割结果进行结构化特征提取，所述结构化特征为图像中皮带和辊筒的特征信息，包括图像左右两部分中皮带的面积、皮带的左右边缘的中心点坐标、辊筒的数量和不同辊筒的像素面积；采用XGBoost基于皮带正常运行和跑偏的特征向量建立图像分类模型；对皮带运行图像、实例分割模型和图像分类模型进行在线检测识别，来准确判断皮带是否出现跑偏现象，若识别为跑偏，则发出预警并保存该图像，否则继续进行检测。

本发明授权一种基于机器视觉的输煤皮带跑偏检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的输煤皮带跑偏检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤： S1，采用本安型摄像头进行图像采集，将本安型摄像头按照在皮带运行方向的正上方和向下方分别采集皮带运行图像，所述图像的视野包括皮带及两侧的辊筒，所述皮带运行图像包括皮带正常运行和皮带跑偏两个类别； S2，对采集得到图像进行图像实例分割标注，并训练实例分割模型，得到实例分割结果，所述实例分割模型为YolactEdge模型，可以在小型边缘设备上以实时速度运行，采用实例分割，将图像中的皮带和辊筒分割出来； S3，对实例分割结果进行结构化特征提取，所述结构化特征为图像中皮带和辊筒的特征信息，包括图像左右两部分中皮带的面积、皮带的左右边缘的中心点坐标、辊筒的数量和不同辊筒的像素面积； S4，采用XGBoost基于皮带正常运行和跑偏的特征向量建立图像分类模型； S5，对皮带运行图像、实例分割模型和图像分类模型进行在线检测识别，来准确判断皮带是否出现跑偏现象，若识别为跑偏，则发出预警并保存该图像，否则继续进行检测。

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