【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于图像处理的线缆拉制抖动检测方法、系统,属于电缆抖动检测。
技术介绍
1、电缆行业正处于生产发展的关键阶段。为提高电线电缆的产品质量,确保电力系统的平稳运行,首要任务是要加强线缆在拉制时的质量和品质,在最基础的环节保证线缆达到标准。线缆实际生产过程中拉拔速度为5~8m/s,较高的拉拔速度和应力集中会导致线缆在运行过程中产生一定的抖动,而线缆抖动会导致线缆出现表面不均匀、外径偏差过大及竹节状形变等问题直接影响线缆拉拔的品质甚至会导致线缆在拉拔过程中出现断裂的情况。
2、针对上述问题,本领域技术人员基于图像处理技术,对生产出的成品电缆表面进行质量检测;但仅仅对电缆表面的质量检测,无法得到其内部的详细加工情况,也不能得到有效地检测出其品质如何;而对加工之后的产品做检测,不能实时得到其加工情况并根据加工情况快速的对加工设备进行调整,会导致加工资源和时间的极大浪费。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于图像处理的线缆拉制抖动检测方法,以用于获得线缆拉制抖动时的最
...【技术保护点】
1.一种基于图像处理的线缆拉制抖动检测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的线缆拉制抖动检测方法,其特征在于,所述对numpy类型的待检测图片进行标准化处理得到tensor类型待检测图片,包括:调用numpy类型待检测图片储存的路径地址,将图片按顺序调出;通过OpenCV包将图片转化为numpy数组,将numpy数组转化为pytorch中的Tensor类型。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的线缆拉制抖动检测方法,其特征在于,依据tensor类型待检测图片,通过卷积内核对线缆进行特征提取获得线缆边缘像素点。
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的线缆拉制抖动检测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的线缆拉制抖动检测方法,其特征在于,所述对numpy类型的待检测图片进行标准化处理得到tensor类型待检测图片,包括:调用numpy类型待检测图片储存的路径地址,将图片按顺序调出;通过opencv包将图片转化为numpy数组,将numpy数组转化为pytorch中的tensor类型。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的线缆拉制抖动检测方法,其特征在于,依据tensor类型待检测图片,通过卷积内核对线缆进行特征提取获得线缆边缘像素点。
4.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员:肖正明,张勇,王浩,康振辉,段俊杰,卢敏,
申请(专利权)人:昆明理工大学,
类型:发明
国别省市:
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