【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电缆，具体涉及一种电缆头缺陷智能化检测系统。
技术介绍
1、电缆接头又称电缆头，电缆铺设好后，为了使其成为一个连续的线路，各段线必须连接为一个整体，这些连接点就称为电缆接头，电缆线路中间部位的电缆接头称为中间接头，而线路两末端的电缆接头称为终端头，电缆接头是用来锁紧和固定进出线，起到防水防尘防震动的作用，它的主要作用是使线路通畅，使电缆保持密封，并保证电缆接头处的绝缘等级，使其安全可靠地运行，若是密封不良，不仅会漏油造成油浸纸干枯，而且潮气也会侵入电缆内部，使之绝缘性能下降；
2、现有的电缆头缺陷检测系统一般只能对已知故障部位进行缺陷检测，检测的全面性及准确性较差，且不便于结合图像处理技术进行缺陷检测，不能覆盖各类电缆头缺陷，为此我们提出一种电缆头缺陷智能化检测系统来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种电缆头缺陷智能化检测系统，能够基于高分辨率图像采集和光照控制，结合图像处理和深度学习特征提取，实现电缆头缺陷的准确检测与定位，自动化参数优化、智能报告和维护建议提高系统稳定性和效率，支持多模态数据处理和综合检测方法，全面覆盖各类电缆头缺陷，提高检测全面性和准确性。
2、本专利技术采取的技术方案具体如下：
3、一种电缆头缺陷智能化检测系统，所述智能化检测系统包括成像模块、数据预处理模块、特征提取模块、缺陷检测与分类模块、缺陷定位模块、自动化与智能优化模块、数据管理与集成模块、智能报告与决策支持模块。
5、在一种优选方案中，所述数据预处理模块包括图像去噪、图像增强、图像校正，所述图像去噪为通过小波去噪、均值滤波、中值滤波去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，所述图像增强为采用直方图均衡化、自适应对比度增强算法，增强图像的对比度和细节，便于后续的缺陷检测，所述图像校正为使用几何校正方法，消除因透视畸变等导致的图像形变，确保缺陷检测的准确性。
6、在一种优选方案中，所述特征提取模块包括深度学习特征提取、统计特征提取，所述深度学习特征提取为利用预训练的卷积神经网络提取图像的抽象特征，更好地表征缺陷，所述统计特征提取为通过计算颜色、纹理、形状等特征的统计属性，描述电缆头图像的缺陷特征，所述统计属性包括均值、方差、共生矩阵。
7、在一种优选方案中，所述缺陷检测与分类模块包括多类别分类、多尺度检测、稀缺缺陷检测，所述多类别分类为利用多分类器算法对电缆头进行多种缺陷的分类判别，所述多分类器算法包括支持向量机、随机森林、深度神经网络，所述多尺度检测为采用多尺度图像分析方法对不同尺度上的缺陷进行检测和定位，所述多尺度图像分析方法为滑动窗口、图像金字塔，所述稀缺缺陷检测为通过稀疏表示、字典学习方法，针对少量样本的特征，实现对罕见缺陷的检测。
8、在一种优选方案中，所述缺陷定位模块包括像素级定位、边界框定位，所述像素级定位为利用图像分割算法将缺陷的像素标记出来，实现缺陷的精确定位，搜书图像分割算法为分水岭变换、grabcut算法，所述边界框定位为通过目标检测算法在图像中绘制边界框，标识缺陷的位置，所述目标检测算法为faster r-cnn、yolo。
9、在一种优选方案中，所述自动化与智能优化模块包括自动参数调节、异常排查与反馈，所述自动参数调节为采用机器学习或遗传算法等方法，自动优化模型的参数和超参数，获得最佳的缺陷检测效果，所述异常排查与反馈为通过监控和记录系统运行状态，实时检测系统异常，并提供相应的排查提示和反馈，保障系统稳定运行。
10、在一种优选方案中，所述数据管理与集成模块包括多模态数据处理、智能数据存储，所述多模态数据处理为集成多种数据来源，融合不同的数据模态，增强缺陷检测的准确度和可靠性，所述智能数据存储为采用大数据管理技术，包括数据索引、查询优化、数据备份功能，便于大规模数据存储和高效的数据检索。
11、在一种优选方案中，所述智能报告与决策支持模块包括缺陷分析报告、缺陷演化预测，所述缺陷分析报告为自动生成缺陷检测结果的详细分析报告，包括缺陷类型、严重程度、统计信息，帮助操作员分析和制定决策，所述缺陷演化预测为基于历史数据和机器学习算法，预测电缆头缺陷的演化趋势和生命周期，提供智能化的维护建议。
12、在一种优选方案中，所述检测方法包括视觉检测方法、形状检测方法、深度学习方法、数据驱动方法、多模态检测方法，所述视觉检测方法包括外观缺陷检测、颜色异常检测、纹理缺陷检测，所述外观缺陷检测为利用图像处理和计算机视觉技术，对电缆头外观进行分析和比对，检测出表面缺陷，如划痕、凹陷，所述颜色异常检测为通过分析电缆头图像中的颜色信息，检测出颜色偏差或异常，以识别染色、污渍等缺陷，所述纹理缺陷检测为利用纹理分析方法，对电缆头表面的纹理特征进行检测，发现纹理异常或缺陷，所述形状检测方法为异常几何形状检测、尺寸测量检测，所述异常几何形状检测为通过分析电缆头的几何形状信息，检测出不规则形状、变形异常，识别出缺陷如断线、变形，所述尺寸测量检测为通过对电缆头的尺寸进行测量和比对，判断尺寸偏差是否超过可接受范围，进而对缺陷进行检测，所述深度学习方法包括基于卷积神经网络的缺陷检测、目标检测，所述基于卷积神经网络的缺陷检测为使用预训练的cnn模型，对电缆头图像进行分类，将其分为正常和缺陷类别，并标注缺陷的位置，所述目标检测为利用目标检测算法对电缆头图像中的缺陷进行定位和识别，可以同时检测多个缺陷，所述数据驱动方法包括基于机器学习的缺陷检测、异常检测，所述基于机器学习的缺陷检测为使用机器学习算法通过训练模型来识别和检测电缆头的缺陷，异常检测为利用异常检测算法，在缺乏正常和缺陷样本的情况下，识别电缆头中的异常或罕见缺陷，所述多模态检测方法包括红外热像检测、x射线检测，所述红外热像检测通过红外热像仪捕捉电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热点或热异常区域，所述x射线检测为利用x射线成像技术，对电缆头进行内部结构和缺陷检测，发现充气、驳接不良隐藏缺陷。
13、本专利技术取得的技术效果为：
14、采用高分辨率图像传感器或工业相机捕捉电缆头表面微小缺陷，通过光照控制实现自适应调整光强、光色和光线方向，获得清晰、一致的图像，提高了缺陷检测的准确性；
15、通过图像去噪、图像增强和图像校正等处理方法，去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，并消除图像形变，保证缺陷检测的准确性；
16、利用深度学习特征提取和统计特征提取方法，提取图像的抽象特征和统计属性，更好地表征电缆头的缺陷特征，为后续的缺陷检测提供有效的特征；
17、采用多类本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述智能化检测系统包括成像模块、数据预处理模块、特征提取模块、缺陷检测与分类模块、缺陷定位模块、自动化与智能优化模块、数据管理与集成模块、智能报告与决策支持模块。
2.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述成像模块包括高分辨率图像采集、光照控制，所述高分辨率图像采集为使用高分辨率图像传感器或工业相机，以捕捉电缆头表面的微小缺陷，所述光照控制为采用光源调节模块，根据不同照明条件，自适应调整光强、光色和光线方向，以获得清晰、一致的图像。
3.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述数据预处理模块包括图像去噪、图像增强、图像校正，所述图像去噪为通过小波去噪、均值滤波、中值滤波去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，所述图像增强为采用直方图均衡化、自适应对比度增强算法，增强图像的对比度和细节，便于后续的缺陷检测，所述图像校正为使用几何校正方法，消除因透视畸变等导致的图像形变，确保缺陷检测的准确性。
4.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其
5.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述缺陷检测与分类模块包括多类别分类、多尺度检测、稀缺缺陷检测，所述多类别分类为利用多分类器算法对电缆头进行多种缺陷的分类判别，所述多分类器算法包括支持向量机、随机森林、深度神经网络，所述多尺度检测为采用多尺度图像分析方法对不同尺度上的缺陷进行检测和定位，所述多尺度图像分析方法为滑动窗口、图像金字塔，所述稀缺缺陷检测为通过稀疏表示、字典学习方法，针对少量样本的特征，实现对罕见缺陷的检测。
6.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述缺陷定位模块包括像素级定位、边界框定位，所述像素级定位为利用图像分割算法将缺陷的像素标记出来，实现缺陷的精确定位，搜书图像分割算法为分水岭变换、GrabCut算法，所述边界框定位为通过目标检测算法在图像中绘制边界框，标识缺陷的位置，所述目标检测算法为Faster R-CNN、YOLO。
7.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述自动化与智能优化模块包括自动参数调节、异常排查与反馈，所述自动参数调节为采用机器学习或遗传算法等方法，自动优化模型的参数和超参数，获得最佳的缺陷检测效果，所述异常排查与反馈为通过监控和记录系统运行状态，实时检测系统异常，并提供相应的排查提示和反馈，保障系统稳定运行。
8.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述数据管理与集成模块包括多模态数据处理、智能数据存储，所述多模态数据处理为集成多种数据来源，融合不同的数据模态，增强缺陷检测的准确度和可靠性，所述智能数据存储为采用大数据管理技术，包括数据索引、查询优化、数据备份功能，便于大规模数据存储和高效的数据检索。
9.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述智能报告与决策支持模块包括缺陷分析报告、缺陷演化预测，所述缺陷分析报告为自动生成缺陷检测结果的详细分析报告，包括缺陷类型、严重程度、统计信息，帮助操作员分析和制定决策，所述缺陷演化预测为基于历史数据和机器学习算法，预测电缆头缺陷的演化趋势和生命周期，提供智能化的维护建议。
10.基于权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述检测方法包括视觉检测方法、形状检测方法、深度学习方法、数据驱动方法、多模态检测方法，所述视觉检测方法包括外观缺陷检测、颜色异常检测、纹理缺陷检测，所述外观缺陷检测为利用图像处理和计算机视觉技术，对电缆头外观进行分析和比对，检测出表面缺陷，如划痕、凹陷，所述颜色异常检测为通过分析电缆头图像中的颜色信息，检测出颜色偏差或异常，以识别染色、污渍等缺陷，所述纹理缺陷检测为利用纹理分析方法，对电缆头表面的纹理特征进行检测，发现纹理异常或缺陷，所述形状检测方法为异常几何形状检测、尺寸测量检测，所述异常几何形状检测为通过分析电缆头的几何形状信息，检测出不规则形状、变形异常，识别出缺陷如断线、变形，所述尺寸测量检测为通过对电缆头的尺寸进行测量和比对，判断尺寸偏差是否超过可接受范围，进而对缺陷进行检测，所述深度学习方法包括基于卷积神经网络的缺陷检测、目标检测，所述基于卷积...
【技术特征摘要】
1.一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述智能化检测系统包括成像模块、数据预处理模块、特征提取模块、缺陷检测与分类模块、缺陷定位模块、自动化与智能优化模块、数据管理与集成模块、智能报告与决策支持模块。
2.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述成像模块包括高分辨率图像采集、光照控制，所述高分辨率图像采集为使用高分辨率图像传感器或工业相机，以捕捉电缆头表面的微小缺陷，所述光照控制为采用光源调节模块，根据不同照明条件，自适应调整光强、光色和光线方向，以获得清晰、一致的图像。
3.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述数据预处理模块包括图像去噪、图像增强、图像校正，所述图像去噪为通过小波去噪、均值滤波、中值滤波去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，所述图像增强为采用直方图均衡化、自适应对比度增强算法，增强图像的对比度和细节，便于后续的缺陷检测，所述图像校正为使用几何校正方法，消除因透视畸变等导致的图像形变，确保缺陷检测的准确性。
4.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述特征提取模块包括深度学习特征提取、统计特征提取，所述深度学习特征提取为利用预训练的卷积神经网络提取图像的抽象特征，更好地表征缺陷，所述统计特征提取为通过计算颜色、纹理、形状等特征的统计属性，描述电缆头图像的缺陷特征，所述统计属性包括均值、方差、共生矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述缺陷检测与分类模块包括多类别分类、多尺度检测、稀缺缺陷检测，所述多类别分类为利用多分类器算法对电缆头进行多种缺陷的分类判别，所述多分类器算法包括支持向量机、随机森林、深度神经网络，所述多尺度检测为采用多尺度图像分析方法对不同尺度上的缺陷进行检测和定位，所述多尺度图像分析方法为滑动窗口、图像金字塔，所述稀缺缺陷检测为通过稀疏表示、字典学习方法，针对少量样本的特征，实现对罕见缺陷的检测。
6.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述缺陷定位模块包括像素级定位、边界框定位，所述像素级定位为利用图像分割算法将缺陷的像素标记出来，实现缺陷的精确定位，搜书图像分割算法为分水岭变换、grabcut算法，所述边界框定位为通过目标检测算法在图像中绘制边界框，标识缺陷的位置，所述目标检测算法为faster r-cnn、yolo。
7.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述自动化与智能优化模块包括自动参数调节、异常排查与反馈，所述自动参数调节为采用机器学习或遗传算法等方法，自动优化模型的参数和超参数，获得最佳的缺陷检测效果，所述异常排查与反...
【专利技术属性】
技术研发人员：王灵，张捷，陈学军，刘海东，王祎俊，余晓倩，吴文婷，叶忠明，王嘉琪，
申请(专利权)人：上海东捷建设集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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