【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的电缆绞线智能检测方法
[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于机器视觉的电缆绞线智能检测方法。
技术介绍
[0002]电线电缆已广泛应用于经济体系运转中所使用的设施、装备器材中，特别是庞大的电力传输系统和信息传递系统，服务于一切社会活动中并深入到每一个家庭和个人的日常生活中，但是，电线电缆分布范围较广，不像电机、变压器或信息发射设备、程控交换机等装在某一个“节点”上，容易控管和维护，如果某一个“节点”出现故障，一般不会涉及到其他“节点”，并且电线电缆产品一般是不能维修的，只能更换。因此，对电缆绞线进行智能检测具有十分重要的现实意义。
[0003]但是，由于电缆所处环境通常比较复杂，难以将电缆与背景相区分，使得电缆绞线的检测结果不够准确。
技术实现思路
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的电缆绞线智能检测方法，以解决现有的难以将电缆绞线与背景环境相区分导致检测结果不准确而产生较大误差的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的电缆绞线智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集电缆绞线图像，对电缆绞线图像进行预处理获取电缆灰度图像；使用霍夫变换获取所述电缆灰度图像中的疑似电缆边缘线和疑似电缆边缘线的起始点和终止点；根据所述疑似电缆边缘线的起始点和终止点，获取疑似电缆边缘线之间的边缘匹配度；根据所述疑似电缆边缘线之间的边缘匹配度，获取疑似电缆区域；根据所述疑似电缆边缘线的起始点和终止点，获取疑似电缆区域的代表线段；根据所述疑似电缆区域的代表线段上像素点的灰度值变化，获取所述疑似电缆区域的灰度波形曲线；根据所述灰度波形曲线，获取对应的波峰距离一致度、波谷距离一致度；基于所述波峰距离一致度、波谷距离一致度和灰度波形曲线，获取纹路螺旋度，并判断所述疑似电缆区域是否为电缆绞线区域；根据电缆绞线区域的灰度波形曲线，获取各波峰段的预测长度；根据各波峰段的实际长度与预测长度的差值，判断所述电缆绞线区域在各波峰段处是否发生散股。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电缆绞线智能检测方法，其特征在于，所述使用霍夫变换获取所述电缆灰度图像中的疑似电缆边缘线和疑似电缆边缘线的起始点和终止点，包括的具体方法为：使用边缘检测算子获取所述电缆灰度图像的边缘信息，得到二值化图像；对二值化图像进行膨胀腐蚀获取膨胀腐蚀图像；使用直线检测算法检测膨胀腐蚀图像中的直线，获得霍夫直线空间累加器阵列；当霍夫直线空间累加器阵列中量化参数的元素值大于第一预设阈值时，初步判断对应量化参数表示的直线为疑似电缆边缘线；将疑似电缆边缘线纵坐标较小的端点作为起始点，纵坐标较大的端点作为终止点。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电缆绞线智能检测方法，其特征在于，所述根据所述疑似电缆边缘线的起始点和终止点，获取疑似电缆边缘线之间的边缘匹配度，包括的具体方法为：根据所述疑似电缆边缘线的起始点和终止点计算对应的长度；取两条疑似电缆边缘线的长度之差的绝对值作为第一绝对值，取两条疑似电缆边缘线在霍夫直线空间累加器阵列中的角度量化参数之差的绝对值作为第二绝对值；取第一绝对值与第二绝对值乘积的相反数为第一相反数，将第一相反数取以自然常数为底的指数函数，记为两条疑似电缆边缘线之间的边缘匹配度。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电缆绞线智能检测方法，其特征在于，所述根据所述疑似电缆边缘线之间的边缘匹配度，获取疑似电缆区域，包括的具体方法为：当所述疑似电缆边缘线之间的边缘匹配度大于第二预设阈值时，两条疑似电缆边缘线匹配成功，将匹配成功的两条疑似电缆边缘线的起始点和终止点作为顶点构成疑似电缆区域。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的电缆绞线智能检测方法，其特征在于，所述根据所述疑似电缆边缘线的起始点和终止点，获取疑似电缆区域的代表线段，包括的具体方法为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：林凡涛，王晓伟，付喜涛，陈颖，赵衍梁，
申请(专利权)人：青岛豪迈电缆集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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