La cinta transportadora es una pieza indispensable de equipo de transporte para una mina cuya desviación causada por material pegajoso en los rodillos y distribución desigual de carga es la falla más común durante la operación. En este documento, se propone un algoritmo de detección de cinta transportadora en tiempo real basado en una red de fusión de características a múltiples escalas, que incluye principalmente dos partes: el módulo de extracción de características y el módulo de detección de desviación. El módulo de extracción de características utiliza una estructura de red de fusión de características a múltiples escalas para fusionar características de bajo nivel con información de posición y detalle rica y características de alto nivel con información semántica más fuerte para mejorar el rendimiento de detección de la red. Las convoluciones separables en profundidad se utilizan para lograr la detección en tiempo real. El módulo de detección de desviación identifica y monitorea la falla por desviación mediante el cálculo del desplazamiento de la cinta transportadora. En particular, se diseña una nueva función de pérdida ponderada para optimizar la red y mejorar el efecto de detección del borde de la cinta transportadora. Para evaluar la efectividad del método propuesto, se seleccionan los algoritmos Canny, FCNs, UNet y redes Deeplab v3 para su comparación. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto alcanza un 78.92% en precisión de píxeles (PA) y alcanza 13.4 FPS (cuadros por segundo) con un error de menos de 3.2 mm, superando a los otros cuatro algoritmos.