传送带上料口缺料识别检测系统 YOLOv5-CFANZ编程社区

传送带上料口缺料识别检测系统利用高清监控摄像头覆盖传送带的上料口，传送带上料口缺料识别检测系统通过AI视觉识别算法对传送带上运输物料的情况进行实时监测。传送带上料口缺料识别检测系统能够准确识别传送带上的堵料、漏料和缺料情况，并根据设定的阈值判断是否异常。传送带上料口缺料识别检测系统一旦系统检测到传送带上出现堵料、漏料或缺料情况，传送带上料口缺料识别检测系统会立即发出告警信号，并将相关图像和记录发送给后台的相关工作人员。这样，工作人员可以及时处理并采取相应的措施，避免生产线的停工和物料损失。

YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。

输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。
基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络，该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构，而且使用了Focus结构作为基准网络。
Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置，利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块，但是实现的细节有些不同。
Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法，输出端的分支个数不尽相同，通常包含一个分类分支和一个回归分支。YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数，从而进一步提升算法的检测精度。

传送带上料口缺料识别检测系统 YOLOv5_ide

如今，在工业生产中，传送带是一种重要的物料输送工具。为了及时检测和识别传送带上料口的缺料情况，引入了基于AI视觉识别算法的传送带上料口缺料识别检测系统。传送带上料口缺料识别检测系统通过现场监控摄像头对传送带上物料运输过程进行实时监测，能够发现堵料、传送带漏料以及上料口缺料等异常情况，并立即抓拍告警通知后台相关工作人员。综上所述，基于AI视觉识别算法的传送带上料口缺料识别检测系统是一项重要且创新的工具。

# 检测类
class Detect(nn.Module):
    stride = None  # strides computed during build
    export = False  # onnx export

    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()):  # detection layer
        super(Detect, self).__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors
        self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init grid
        a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
        self.register_buffer('anchors', a)  # shape(nl,na,2)
        self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2))  # shape(nl,1,na,1,1,2)
        self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)  # output conv

    def forward(self, x):
        # x = x.copy()  # for profiling
        z = []  # inference output
        self.training |= self.export
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
            bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
            x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

            if not self.training:  # inference
                if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
                    self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)

                y = x[i].sigmoid()
                y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i]  # xy
                y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                z.append(y.view(bs, -1, self.no))

        return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

    @staticmethod
    def _make_grid(nx=20, ny=20):
        yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
        return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()

传送带上料口缺料识别检测系统具有多项优势。首先，该系统基于AI视觉识别算法，能够准确分析传送带上物料的运输情况，避免了传统人工巡查的不准确性和主观性。其次，系统能够实时监控传送带上的异常情况，并发出及时告警信号，提高了生产线的效率和物料利用率。最后，系统支持远程监控和操作，方便管理人员实时了解生产线的情况并采取必要的措施。传送带上料口缺料识别检测系统通过实时监测和识别传送带上的异常情况，传送带上料口缺料识别检测系统能够帮助工业企业提升生产线的管理水平，减少生产线的故障和物料损失。