摘要: 带式输送机运送煤流存在掺杂异物，进而导致输送带撕裂问题。针对井下煤矿图像获取易受到光照、噪声等环境影响，以及光电检测设备产生较大的电噪声影响成像质量的缺陷，提出一种基于YOLOv5+机器视觉处理的带式输送机异物识别方法。该方法首先利用高斯滤波消除椒盐噪声；随后增强图像对比度；最后将图像划分为输送带和其他两种区域进行特征提取，实验表明该方法在改善提取图像质量的同时解决了YOLOv5模型对小目标的识别不稳定的问题。