一种基于SURF算法的原位特征重构金属线缆捻距检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于SURF算法的原位特征重构金属线缆捻距检测方法，包括以下步骤：步骤一，在独特构建的光照模型下采集金属线缆图像，并将其按序存储；步骤二，将存储的图像按采集时间的先后顺序提取出来，并对其进行预处理；步骤三，对预处理后的图像采用改进的SURF算法提取出金属线缆绳股特征；步骤四，将提取的金属线缆绳股特征在原图中进行原位重构并测量捻距。本发明专利技术有效的克服了传统金属线缆捻距检测时会破坏线缆绳股和现有的无损检测难以在自然环境下精确检测的问题，其中原位重构的方法可有效提高不同金属线缆在自然环境下捻距的检测效率与准确率。捻距的检测效率与准确率。捻距的检测效率与准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SURF算法的原位特征重构金属线缆捻距检测方法


[0001]本专利技术涉及一种金属线缆捻距检测方法，具体涉及一种基于SURF算法的原位特征重构金属线缆捻距机器视觉检测方法。

技术介绍

[0002]钢丝绳生产工艺复杂，在捻制过程中难免会出现一些不符合钢丝绳标准中捻制质量要求的各种缺陷质量，如：捻制松紧不均匀、外层绳股松弛鼓出、股丝松弛混乱等等。若使用不合格的钢丝绳，轻则影响产品使用寿命重则会引起安全事故。现有研究表明无论钢丝绳丝股张力不均、拉扭受力或由表面磨损引起的变形均会导致钢丝绳捻距的变化。因此对捻距进行检测可有助于发现钢丝绳的表面缺陷，所以检测钢丝绳捻距是十分有必要的。金属线缆的绳股表面纹理均匀，绳股形状稳定单一，但表面反光严重，图像呈现各异，同时金属线缆绳股的类型和形状也各不相同。为实现对金属线缆成绳过程中的捻距精准测量，保证线缆成绳的质量，利用机器视觉的方法对金属线缆捻距进行测量既不干扰金属线缆的使用状态，也不破坏金属线缆表面，与金属线缆表面无接触、无干扰变形，可获得较高的捻距检测精度。
[0003]传统的金属线缆捻距测量主要有以下两种：一是手工剪取定长尺寸的金属线缆，手动将其翻转计算其缠绕圈数，根据圈数计算得出捻距值；二是将金属线缆中的面丝拆除，并将线缆纹理拓在白纸上，所述纹理包括阴影部分的复写区和空白部分的空白区，测量复写区域长度和空白区长度，两者相加就是捻距的长度。
[0004]以上两种检测主要通过人手工去完成，需要消耗大量的人力物力，检测精度偏低，未能实现非接触式检测，都是有损检测，目前虽然在线缆检测中出现了超声波检测法、渗透检测法、涡流检测法和电磁检测法等，但这些检测方法大部分只应用到了线缆表面质量检测，在线缆捻距检测方面涉及较少。
[0005]随着计算机技术的快速发展，计算机性能得到了极大的提升，机器视觉技术也随之飞速发展，广泛的应用于工业各个方面，因此机器视觉技术在金属线缆捻距检测上也有一定的应用前景。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于针对现有金属线缆捻距检测的不足，提出一种基于SURF算法的原位特征重构金属线缆捻距检测方法，该方法有效的克服了传统金属线缆捻距检测时会破坏线缆绳股，和现有的无损检测难以在自然环境下精确检测的问题，其中原位重构的方法可有效提高不同金属线缆在自然环境下捻距的检测效率与准确率。
[0007]本专利技术公开了一种基于SURF算法的原位特征重构金属线缆捻距检测方法，包括以以下步骤：步骤1）在独特构建的光照模型下采集金属线缆图像，并将其按序存储；步骤2）将存储的图像按采集时间的先后顺序提取出来，并对其进行预处理；
步骤3）对预处理后的图像采用改进的SURF算法提取出金属线缆绳股特征；步骤4）将提取的金属线缆绳股特征在原图中进行原位重构并测量捻距。
[0008]进一步地，所述步骤1）中的独特构建的光照模型具体包括光源类型，光源颜色和光源布置方式三个部分的确定组合；其中光源采用的是蓝色穹顶光源，光源布置方式为碗状光照明，从而减弱金属线缆材质的反光以及其表面为曲面的反光。
[0009]进一步地，所述步骤2）中所述的预处理步骤如下：a）采用同态滤波对采集到的图像进行滤波处理，减少反光对图像质量的影响，同时去除采集图像时可能出现的部分噪声；b）基于色彩空间转换，将步骤a）处理后的图像采用基于色彩空间转换法将其转换至HSV颜色空间中，获取能够减弱反光对图像质量影响的待处理单通道图像。
[0010]进一步地，所述步骤3）中对预处理后的图像采用改进的SURF算法提取出金属线缆绳股特征，具体步骤如下：根据现有的大部分的金属线缆，构建不同类型金属线缆的绳股特征库AS1和同种金属线缆不同绳股特征的特征库AS2，其中特征库AS1当中包含了金属线缆的全局信息，金属线缆的外轮廓信息，特征库AS2当中包含了金属线缆当中的绳股特征信息，其中绳股特征信息当中又包含了绳股特征中的矢量特征点，矢量特征点包含了该点的坐标信息和方向信息；使用SURF算法提取绳股特征的特征点；结合金属线缆的形状特征，建立SURF特征的描述符，即：以特征点为中心，沿金属线缆绳股方向取一个尺寸为的矩形窗口，将的窗口划分成子窗口，每个子窗口中有个像元，计算每个点方向的Haar小波响应及其绝对值，然后将其相加得到 ；因此每个区域内可以形成一个4维向量，对改特征点可以形成维的特征描述向量作为SURF特征的描述符；先采用全局匹配的方式，对金属线缆类型进行匹配，设定一个阈值，当匹配度大于阈值的超过60%时，则在AS1特征库中找到与之相应类型的金属线缆标记该金属线缆类型；其次，使用生成的SURF特征的描述子与特征库AS2中的特征点进行匹配，当有超过6对匹配成功且6对特征点之间的欧式距离之和超过绳股长度的三分之一时，则判定匹配成功；若少于6对匹配成功或无匹配成功则判定匹配失败并标记该段；若有超过6对匹配成功，但其之间的欧式距离之和未超过绳股长度的三分之一，则继续匹配，直到所有匹配成功的特征点的欧式距离之和超过绳股的三分之一，则判定成功；若有超过6对匹配成功，但其之间的欧式距离之和未超过绳股长度的三分之一，继续匹配之后，未发现匹配成功的特征点的欧氏距离之和超过绳股长度三分之一的则判定失败并标记该段；将匹配成功的绳股特征点的位置信息和方向信息存储起来，并标记出匹配成功的该段的图形，图形当中包括该图形的矢量信息。
[0011]进一步地，所述步骤4）将提取的金属线缆绳股特征在原图中进行原位重构并测量捻距，其步骤包括：a) 图像进行预处理之后，在构建特征库的同时，获取金属线缆轮廓，具体步骤包括：通过亚像素边缘检测算法获得金属线缆外轮廓，根据金属线缆的长条形外轮廓的特点，通过闭运算和区域填充算法准确获取金属线缆外轮廓的闭合区域；b) 对提取的金属线缆外轮廓进行最小外接矩形拟合，分别获取其四个顶点的坐
标从左至右，从上至下分别为 ， ，，，对拟合后的最小外接矩形提取其中心线，获取中心线与水平方向的角度及其两点坐标，其中O点和的坐标需要通过图像坐标系来计算O，；而角度主要用于对采集到的图像进行几何校正，通过比较主与水平方向的角度差来生成一个仿射变换的矩阵，通过该仿射变换矩阵的运算，将变形的金属线缆轮廓校正；c) 以提取的中心线为参考，将特征点库AS1和AS2中被成功匹配的特征在原图中进行原位重构，主要包括：以获取到的中心线为参照，将成功匹配的绳股特征中标记的绳股图形按照匹配顺序，借助该段图形储存的矢量信息覆盖在原图的金属线缆的绳股特征之上；d)在原图中通过求取原位重构的特征与生成的中心线的交集，求取每个交集的中心点，从左至右依次记为1，2，3
…
n；计算相交线段
‑
1，1
‑
2，3
‑4…
n
‑
的距离为；对 求取平均数，设定一个阈值，分别求取与的差值，若某一段或几段的差值大于，将其删除，重新计算的平均数并返回给，并将该段标记为异常段；将最终得到的记作为原金属线缆的绳股间的距离，通过金属线缆捻距的计算公式 ，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SURF算法的原位特征重构金属线缆捻距检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1）在独特构建的光照模型下采集金属线缆图像，并将其按序存储；步骤2）将存储的图像按采集时间的先后顺序提取出来，并对其进行预处理；步骤3）对预处理后的图像采用改进的SURF算法提取出金属线缆绳股特征；步骤4）将提取的金属线缆绳股特征在原图中进行原位重构并测量捻距。2.根据权利要求1所述的一种基于SURF算法原位特征重构的金属线缆捻距检测方法，其特征在于，步骤1）所述的独特构建的光照模型具体包括：光源类型，光源颜色和光源布置方式三个部分的确定组合；其中光源采用的是蓝色穹顶光源，光源布置方式为碗状光照明，从而减弱金属线缆材质的反光以及其表面为曲面的反光。3.根据权利要求1所述的一种基于SURF算法原位特征重构的金属线缆捻距检测方法，其特征在于，步骤2）所述的预处理具体步骤如下：a) 采用同态滤波对采集到的图像进行滤波处理，减少反光对图像质量的影响，同时去除采集图像时可能出现的部分噪声；b）基于色彩空间转换，将步骤a)处理后的图像采用基于色彩空间转换法将其转换至HSV颜色空间中，获取能够减弱反光对图像质量影响的待处理单通道图像。4.根据权利要求1所述的一种基于SURF算法原位特征重构的金属线缆捻距检测方法，其特征在于，步骤3）所述的对预处理后的图像采用改进的SURF算法提取出金属线缆绳股特征，具体步骤如下：根据现有的大部分的金属线缆，构建不同类型金属线缆的绳股特征库AS1和同种金属线缆不同绳股特征的特征库AS2，这些特征库中包含每一绳股特征中所有特征点的信息；其中特征库AS1当中包含了金属线缆的全局信息，金属线缆的外轮廓信息，特征库AS2当中包含了金属线缆当中的绳股特征信息，其中绳股特征信息当中又包含了绳股特征中的矢量特征点，矢量特征点包含了该点的坐标信息和方向信息；使用SURF算法提取绳股特征的特征点；结合金属线缆的形状特征，建立SURF特征的描述符，即：以特征点为中心，沿金属线缆绳股方向取一个尺寸为的矩形窗口，将的窗口划分成
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子窗口，每个子窗口中有个像元，计算每个点 方向的Haar小波响应及其绝对值，然后将其相加得到 ；因此每个区域内可以形成一个4维向量，对改特征点可以形成维的特征描述向量作为SURF特征的描述符；首先采用全局匹配的方式，对金属线缆类型进行匹配，设定一个阈值当匹配度大于阈值 的超过60%时，则在AS1特征库中找到与之相应类型的金属线缆标记该金属线缆类型；其次，使用生成的SURF特征的描述子与特征库AS2中的特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙毅，吴青祥，毛亚郎，单继宏，
申请(专利权)人：宁海县浙工大科学技术研究院，
类型：发明
国别省市：