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摘 要：受設備老化與表面受力不均勻的影響，帶式輸送機易跑偏，導致故障和物料撒落。傳統監(jiān)測方法成本高且安裝復雜，為此，本研究提出基于深度學習的智能檢測方法，構建皮帶線語義分割數據集并標注；使用Unet模型檢測皮帶線，并通過MiT編碼器優(yōu)化；引入像素位置感知損失強化訓練；利用概率霍夫變換提取皮帶線的直線位置，定量分析偏移程度。（剩余5330字）
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基于語義分割的輸送帶跑偏智能檢測方法
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