摘要： 针对输送带表面纹理复杂且缺乏边缘设备实时准确识别损伤的现状，提出一种基于RW-YOLOv3的输送带表面损伤实时检测算法。首先，采用结构重参数化RepVGG网络替换YOLOv3算法原主干网络DarkNet53,实现输送带表面损伤快速精准检测；然后将交并比(Intersection over Union, IoU)损失、分类置信度损失和SIFI相似度加权求和构建预测框与目标框，并进行匹配生成代价矩阵，再通过计算最小代价矩阵，找到最优Wasserstein传输距离实现最优标签分配，从而减少正负样本不平衡造成的误差；最后，基于多尺度检测和结果融合，完成输送带表面损伤实时准确检测。实验结果表明，提出的算法较YOLOv3算法，检测精度均值提升了8.36%,检测速度提高了51.36 FPS,与其他算法相比，所提算法精度高、速度快，满足高带速下输送带表面损伤实时检测需求。

关键词: 输送带; 损伤检测; RW-YOLOv3; 最优标签分配; Wasserstein

中图分类号: 

• TP183

• TP391.41

• TH222