本技术的实施例涉及运输设备的，尤其涉及一种芳纶输送带的无损检测方法、系统及相关设备。
背景技术：
1、在相关的芳纶输送待的检测方式中，往往依靠人眼观察输送带外部情况来判断输送带是否存在故障，例如是否局部撕裂等。
2、该方法不能在线实时检测，检测效率低，影响生产，需要耗费大量的工时及工费，劳动强度大；带式输送机空载运行，消耗大量电能，花费高额电费；增加输送机起、制动次数和工作时间，缩短设备及输送带使用寿命；只能根据观察芳纶输送带表面情况人为判断故障，检测准确性差，易出现漏检现象。
3、由于不能安全、可靠和准确的检测芳纶输送带故障，为了保证带式输送机安全运行，需要将可继续使用的、价格昂贵的输送带定期或提前更换，更换下来的输送带有70%的部分强度损耗很小，可以继续使用，造成了巨大的浪费。
技术实现思路
1、有鉴于此，本技术的目的在于提出一种芳纶输送带的无损检测方法、系统及相关设备。
2、基于上述目的，本技术提供了芳纶输送带的无损检测，包括：
3、将任意尺寸的输送带图像输入至完成训练的输送带检测模型，对所述输送带图像进行特征提取，得到第一语义信息图；
4、利用预设的简化空间金字塔池化单元对所述第一语义信息图进行卷积和池化操作，得到尺寸为目标尺寸的第一特征图；
5、对所述第一特征图上采样后进行特征融合，得到第二特征图，利用混合注意力机制计算所述第二特征图的特征分别在通道维度和空间维度的权重，并根据所述通道维度和所述空间维度各自的权重输出第三特征图，对所述第三特征图进行多次上采样后融合，并进行多次混合注意力机制的运算后，得到多个不同尺寸的特征输出图；
6、分别确定各个特征输出图的混合损失和分类损失，根据混合损失和分类损失将所述输送带图像分类为输送带撕裂图像或输送带正常图像。
7、进一步地，将任意尺寸的输送带图像输入至完成训练的输送带检测模型之前，还包括：
8、将预设的训练数据集输入至待训练的输送带检测模型，对所述训练数据集中的各个训练图像进行特征提取，得到第一语义信息图，所述训练数据集包括多个尺寸不同的训练图像，每个训练图像的类别为输送带撕裂图像或输送带正常图像；
9、利用所述简化空间金字塔池化单元对所述第一语义信息图进行卷积和池化操作，得到尺寸为目标尺寸的第一特征图；
10、对所述第一特征图上采样后进行特征融合，得到第二特征图，利用混合注意力机制计算所述第二特征图的特征分别在通道维度和空间维度的权重，并根据所述通道维度和所述空间维度各自的权重输出第三特征图，对所述第三特征图进行多次上采样后融合，并进行多次混合注意力机制的运算后，得到多个不同尺寸的特征输出图；
11、分别确定各个特征输出图的混合损失和分类损失，根据混合损失和分类损失对各个训练图像进行分类，并确定分类准确率；
12、响应于所述分类准确率达到预设的置信度阈值和/或完成预设的训练轮次，则确定所述待训练的输送带检测模型完成训练。
13、进一步地，利用预设的简化空间金字塔池化单元对所述第一语义信息图进行卷积和池化操作，包括：
14、利用预设的多个推理分类单元对所述第一语义信息图进行卷积运算，得到第一子图，并对所述第一语义信息图进行稀疏矩阵压缩，得到第二子图，所述推理分类单元包括卷积层和批量归一化层；
15、将所述第一子图输入至多个预设的最大池化层，利用全连接层将各最大池化层的输出进行融合后，得到第三子图，利用多个推理分类单元对所述第一子图进行卷积运算，得到第四子图；
16、利用全连接层对所述第四子图和所述第二子图进行融合得到第五子图，将所述第五子图进行推理分类单元的卷积运算，得到目标尺寸的所述第一特征图。
17、进一步地，混合注意力机制包括通道注意力单元和空间注意力单元；
18、进一步地，利用混合注意力机制计算所述第二特征图的特征分别在通道维度和空间维度的权重，并根据所述通道维度和所述空间维度各自的权重输出第三特征图，包括：
19、利用所述通道注意力单元对所述第二特征图进行最大池化运算和平均池化运算，并利用全连接层将最大池化运算和平均池化运算的结果输出为通道维度权重向量，利用所述通道维度权重向量对所述第二特征图的每个通道进行加权，得到第六子图；
20、利用所述空间注意力单元对所述第六子图进行全局平均池化运算，确定所述第六子图中每个像素的特征向量，并利用全连接层将确定所述第六子图中每个像素的空间维度权重向量，利用所述空间维度权重向量对所述第六子图的每个像素进行加权，得到第三特征图。
21、进一步地，混合损失包括交并比损失、角度损失、距离损失和形状损失，
22、所述分别确定各个特征输出图的混合损失和分类损失，根据混合损失和分类损失将所述输送带图像分类为输送带撕裂图像或输送带正常图像，包括：
23、对于每个特征输出图，确定所述交并比损失、所述距离损失和所述形状损失，所述距离损失根据所述角度损失来确定；
24、按照如下所示的混合损失函数确定该特征图的混合损失：
25、，
26、其中，表示所述混合损失，iou表示所述交并比损失，表示所示距离损失，表示所述形状损失；
27、确定每个特征输出图的分类损失；
28、将各个特征图的分类损失和混合损失按照预设的权重加权，得到总损失；
29、根据所述总损失将所述输送带图像分类为输送带撕裂图像或输送带正常图像。
30、进一步地，根据所述总损失将所述输送带图像分类为输送带撕裂图像或输送带正常图像，包括：
31、响应于确定所述总损失小于预设的异常指标阈值，将所述输送带图像确定为所述输送带正常图像；
32、响应于确定所述总损失大于等于所述的异常指标阈值，将所述输送带图像确定为所述输送带撕裂图像。
33、基于同一发明构思，本技术提供了芳纶输送带的无损系统，包括：
34、设置于待检测的输送带一侧的x光发生器，被配置为产生x光，并令所述x光照射待检测的输送带；
35、设置于所述输送带另一侧的x光探测器，被配置为接收所述x光，并形成待检测的输送带图像；
36、与所述x光探测器和所述x光发生器连接的计算机，被配置为，被配置为从所述x光探测器获取所述输送带图像，根据所述输送带图像的图像质量向所述x光发生器发送光强调整指令，并将所述输送带图像分类为分类为输送带撕裂图像或输送带正常图像；
37、所述x光发生器还被配置为，根据所述光强调整指令调整所述x光的光强。
38、基于同一发明构思，本技术还提供了一种芳纶输送带的无损检测装置，包括：向前传播模块、金字塔池化处理模块、注意力机制处理模块和分类模块；
39、其中，所述向前传播模块，被配置为，将任意尺寸的输送带图像输入至完成训练的输送带检测模型，对所述输送带图像进行特征提取，得到第一语义信息图；
40、所述金字塔池化处理模块，被配置为，利用预设的简化空间金字塔池化单元对所述第一语义信息图进行卷积和池化操作，得到尺寸为目标尺寸的第一特征图；
41、所述注意力机制处理模块，被配置为，对所述第一特征图上采样后进行特征融合，得到第二特征图，利用混合注意力机制计算所述第二特征图的特征分别在通道维度和空间维度的权重，并根据所述通道维度和所述空间维度各自的权重输出第三特征图，对所述第三特征图进行多次上采样后融合，并进行多次混合注意力机制的运算后，得到多个不同尺寸的特征输出图；
42、所述分类模块，被配置为，分别确定各个特征输出图的混合损失和分类损失，根据混合损失和分类损失将所述输送带图像分类为输送带撕裂图像或输送带正常图像。
43、基于同一发明构思，本技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上任意一项所述的芳纶输送带的无损检测方法。
44、基于同一发明构思，本技术还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其中，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述芳纶输送带的无损检测方法。
45、基于同一构思，与上述任意实施例方法相对应的，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，当所述计算机程序指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上任一项所述的芳纶输送带的无损检测方法。
46、从上面所述可以看出，本技术提供的芳纶输送带的无损检测方法、系统及相关设备，基于向输送带检测模型中输入的输送带图像，提取出第一语义信息图，通过简化空间金字塔池化单元，可以对第一语义信息图进行卷积和池化，从而得到第一特征图，并实现不同尺寸的输送带图像能够得出尺寸统一的第一特征图；基于此，利用混合了通道注意力和空间注意力的混合注意力机制对上采样后得到的第二特征图进行权重计算，从而获得在通道维度上的通道维度权重，以及，在空间维度上的空间维度权重，进而输出按照权重加权后的第三特征图，并通过多次上采样和混合注意力机制的运算后，输出对应该传送带图像的多个特征输出图，基于此，通过计算各个特征输出图的混合损失和分类损失，完成对输送带图像的预测。
1.一种芳纶输送带的无损检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将任意尺寸的输送带图像输入至完成训练的输送带检测模型之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的简化空间金字塔池化单元对所述第一语义信息图进行卷积和池化操作，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合注意力机制包括通道注意力单元和空间注意力单元；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合损失包括交并比损失、角度损失、距离损失和形状损失，
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述总损失将所述输送带图像分类为输送带撕裂图像或输送带正常图像，包括：
7.一种芳纶输送带的无损检测系统，其特征在于，包括：
8.一种芳纶输送带的无损检测装置，其特征在于，包括：向前传播模块、金字塔池化处理模块、注意力机制处理模块和分类模块；
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1至6中任意一项所述的方法。
