CN107957534A - 一种基于x光扫描的电缆接头检测装置及方法 - Google Patents

一种基于x光扫描的电缆接头检测装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107957534A
CN107957534A CN201710953763.1A CN201710953763A CN107957534A CN 107957534 A CN107957534 A CN 107957534A CN 201710953763 A CN201710953763 A CN 201710953763A CN 107957534 A CN107957534 A CN 107957534A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cable connector
ray
mrow
image
msub
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710953763.1A
Other languages
English (en)
Inventor
姜涛
钱庆林
葛少伟
刘哲
邝涛
王家斌
侯建峰
孟庆瑞
刘圣安
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Jinan Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Jinan Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Jinan Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201710953763.1A priority Critical patent/CN107957534A/zh
Publication of CN107957534A publication Critical patent/CN107957534A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/08Locating faults in cables, transmission lines, or networks
    • G01R31/081Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
    • G01R31/083Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in cables, e.g. underground

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement Of Radiation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于X光扫描的电缆接头检测装置及方法,装置包括X光扫描装置、实时图像处理器、扫描控制电路、控制器和显示屏;所述X光扫描装置用于电缆接头进行X光扫描;所述实时图像处理器的输入端与X光扫描装置的输出端相连,实时图像处理器的输出端与控制器的相连,用于对电缆接头X光图像进行预处理,并将预处理后的电缆接头X光图像发送给控制器进行电缆接头检测处理;所述扫描控制电路的输入端与控制器相连,扫描控制电路的输出端与X光扫描装置的控制端相连,用于控制X光扫描装置;所述显示屏与控制器相连,用于输出电缆接头的检测结果。本发明能够对电缆接头的完整性进行有效检测,降低了因电缆接头质量问题造成的电缆故障率。

Description

一种基于X光扫描的电缆接头检测装置及方法
技术领域
本发明涉及电缆接头检测领域,具体地说是一种基于X光扫描的电缆接头检测装置及方法。
背景技术
电缆是电力系统的重要组成部分,其完好的接头和附件对于保证电力系统的安全可靠运行具有重要的意义。设计良好、施工合理的电缆接头,经实际运行证明,在大多数情况下是能够长期运行的。
电缆终端头和中间头,是输变电缆中重要的组成部分,由于电缆接头运行方式和条件的差异,施工人员技术水平高低不同,电缆的附件质量的参差不齐,致使电缆接头发生故障的概率大大增加。
因此,需要对电缆接头的完整性进行检测,来降低因电缆接头质量问题造成的电缆故障率。对电缆接头的完整性进行有效检测,可以帮助施工人员对电缆接头的完整性进行检测,降低因电缆接头质量问题造成的电缆故障率。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提出了一种基于X光扫描的电缆接头检测装置及方法,其能够对电缆接头的完整性进行有效检测,降低因电缆接头质量问题造成的电缆故障率。
本发明解决其技术问题采取的技术方案是:
一方面,本发明实施例提供的一种基于X光扫描的电缆接头检测装置,包括X光扫描装置、实时图像处理器、扫描控制电路、控制器和显示屏;所述X光扫描装置用于电缆接头进行X光扫描;所述实时图像处理器的输入端与X光扫描装置的输出端相连,实时图像处理器的输出端与控制器的相连,用于对电缆接头X光图像进行预处理,并将预处理后的电缆接头X光图像发送给控制器进行电缆接头检测处理;所述扫描控制电路的输入端与控制器相连,扫描控制电路的输出端与X光扫描装置的控制端相连,用于控制X光扫描装置;所述显示屏与控制器相连,用于输出电缆接头的检测结果。
作为本实施例一种可能的实现方式,所述X光扫描装置包括X光发生器和X光接收装置,所述X光发生器和X光接收装置相对设置,所述X光发生器用于产生X光并射向电缆接头,所述X光接收装置用于接收照射电缆接头的X光并形成电缆接头X光图像。
作为本实施例一种可能的实现方式,所述X光接收装置包括输入屏、图像增强器和CCD图像传感器,所述的输入屏、图像增强器和CCD图像传感器依次排列设置且照射电缆接头的X光依次穿过输入屏和图像增强器后照射到CCD图像传感器上,所述图像增强器将投射到输入屏X光转换成高亮度的可见光图像;所述CCD图像传感器将X光图像转变成X光视频图像。
作为本实施例一种可能的实现方式,所述实时图像处理器包括A/D转换器、D/A转换器、FPGA芯片、DSP处理器、第一SRAM存储器、第二SRAM存储器、FLASH芯片、COM口和CPLD(Complex Programmable Logic Device,复杂可编程逻辑器件),所述A/D转换器的输入端与CCD图像传感器连接,输出端与FPGA芯片连接,所述D/A转换器的输入端与FPGA芯片连接,输出端与显示屏连接,所述第一SRAM存储器和第二SRAM存储器分别与FPGA芯片连接,所述DSP处理器通过三态门控制器与第二SRAM存储器连接,所述FLASH芯片和COM口分别与DSP处理器连接,所述CPLD分别与A/D转换器、FPGA芯片和DSP处理器连接。
作为本实施例一种可能的实现方式,所述控制器包括:
图像灰度处理模块,用于对预处理后的电缆接头X光图像进行灰度变换以改善X光图像的质量;
图像分割模块,用于对灰度变换后的X光图像进行阈值分割形成二值图像;
边缘图像提取模块,用于对二值图像进行提取X光图像的边缘图像;
数据计算模块,用于对边缘图像提取电缆接头的轮廓,并计算电缆接头的长度、宽度和表面积;
电缆接头比对模块,用于将计算出的电缆接头数据与数据库进行比对,判断电缆接头是否合格。
另一方面,本发明实施例提供的一种基于X光扫描的电缆接头检测方法,包括以下步骤:
步骤1,对电缆接头进行X光扫描;
步骤2,对电缆接头X光图像进行预处理;
步骤3,对预处理后的电缆接头X光图像进行灰度变换;
步骤4,对灰度变换后的X光图像进行阈值分割形成二值图像;
步骤5,对二值图像进行提取X光图像的边缘图像;
步骤6,对边缘图像提取电缆接头的轮廓,并计算电缆接头的长度、宽度和表面积;
步骤7,将计算出的电缆接头数据与数据库进行比对,判断电缆接头是否合格;
步骤8,输出检测结果。
作为本实施例一种可能的实现方式,在步骤3中,采用下式对预处理后的电缆接头X光图像进行非线性灰度变换:
g(x,y)=c*log(1+f(x,y))
式中,g(x,y)为灰度变换后的X光图像,f(x,y)为灰度变换前的X光图像,c为比例常数。
作为本实施例一种可能的实现方式,所述步骤4的具体过程包括以下步骤:
步骤41,选择电缆接头X光图像灰度范围的中值T0,对进行电缆接头的X光图像进行分割产生子图像;
步骤42,分割后的子图像按照如下公式进行分割
式中,hk为灰度k值的像素个数,L为灰度级数;
步骤43,选取新的阈值对子图像进行阈值分割;
步骤44,重复迭代步骤42至步骤43,当Ti+1=Ti时迭代结束,选取结束时Ti为最终阈值,其中,Ti和Ti+1∈T,T=T[g(x,y)],g(x,y)为电缆接头X光图像的灰度值。
作为本实施例一种可能的实现方式,在步骤5中,采用基于Freeman链码的数学形态腐蚀算法对二值图像进行提取X光图像的边缘图像,所述基于Freeman链码的数学形态腐蚀算法中数学形态学边缘提取算子公式为:
ED(X)=X-(XΘB)
式中X为原图像,B为结构元素,EX(D)即为电缆接头的边缘。
作为本实施例一种可能的实现方式,所述步骤6的具体过程包括以下步骤:
步骤61,定义像素与上下左右之间的距离为1;
步骤62,根据Freeman链码计算公式计算电缆接头的长度与宽度,所述Freeman链码计算公式为:
式中,cix、ciy分别为水平方向及垂直方向链码;
步骤62,根据下式计算电缆接头的面积:
式中,n为目标区域内的像素点,h为目标区域的灰度。
本发明实施例的技术方案可以具有的有益效果如下:
一方面,本发明实施例技术方案包括X光扫描装置、实时图像处理器、扫描控制电路、控制器和显示屏;所述X光扫描装置用于电缆接头进行X光扫描;所述实时图像处理器的输入端与X光扫描装置的输出端相连,实时图像处理器的输出端与控制器的相连,用于对电缆接头X光图像进行预处理,并将预处理后的电缆接头X光图像发送给控制器进行电缆接头检测处理;所述扫描控制电路的输入端与控制器相连,扫描控制电路的输出端与X光扫描装置的控制端相连,用于控制X光扫描装置;所述显示屏与控制器相连,用于输出电缆接头的检测结果。该装置能够用于电缆接头的验收,能够判断电缆接头的合格性,具有检测灵敏度高、可靠性高等优点,特别是适合电缆接头内部检测,操作简单。
另一方面,本发明实施例技术方案包括以下步骤:步骤1,对电缆接头进行X光扫描;步骤2,对电缆接头X光图像进行预处理;步骤3,对预处理后的电缆接头X光图像进行灰度变换;步骤4,对灰度变换后的X光图像进行阈值分割形成二值图像;步骤5,对二值图像进行提取X光图像的边缘图像;步骤6,对边缘图像提取电缆接头的轮廓,并计算电缆接头的长度、宽度和表面积;步骤7,将计算出的电缆接头数据与数据库进行比对,判断电缆接头是否合格;步骤8,输出检测结果。根据电缆接头X光图像进行自动识别,对电缆接头安装是否合格进行自动判断,通过显示屏显示电缆接头存在的安全隐患,帮助工作人员对安装不符合要求的电缆进行及时维护,降低了电缆接头发生故障的概率。
与现有技术相比,本发明实施例技术方案具有以下特点:
(1)与其他电缆接头验收相比,采用X光射线则不需要与电缆进行接触,可以实现电缆带电操作,保证了检测的安全性;
(2)能够有效计算出电缆接头的合格率,且精度高、准确度高;
(3)检测装置采用微型化设计,具有携带方便等优点;
(4)检测装置采用模块化设计,结构简单易操作。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于X光扫描的电缆接头检测装置的示意图;
图2是根据一示例性实施例示出的一种实时图像处理器的示意图;
图3是根据一示例性实施例示出的一种基于X光扫描的电缆接头检测方法的流程图;
图4是根据一示例性实施例示出的一种基于X光扫描的电缆接头检测装置进行电缆接头检测的示意图;
图4中,1扫描控制电路,2高压电源,3X光发生器,4电缆接头,5输入屏,6图像增强器,7CCD图像传感器,8实时图像处理器,9控制器,10显示屏。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点,下面通过具体实施方式,并结合其附图,对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开,下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外,本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的,其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意,在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
X光是一种射线,就是常说的X射线,是一种有能量的电磁波或辐射。当高速移动的电子撞击任何形态的物质时,X光便有可能发生。X光具有穿透性,对不同密度的物质有不同的穿透能力,本发明利用对X光图像进行识别与处理的技术来检测电缆接头是否合格。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于X光扫描的电缆接头检测装置的示意图。如图1所示,本发明实施例提供了一种基于X光扫描的电缆接头检测装置,可以包括X光扫描装置、实时图像处理器、扫描控制电路、控制器和显示屏;所述X光扫描装置用于电缆接头进行X光扫描;所述实时图像处理器的输入端与X光扫描装置的输出端相连,实时图像处理器的输出端与控制器的相连,用于对电缆接头X光图像进行预处理,并将预处理后的电缆接头X光图像发送给控制器进行电缆接头检测处理;所述扫描控制电路的输入端与控制器相连,扫描控制电路的输出端与X光扫描装置的控制端相连,用于控制X光扫描装置;所述显示屏与控制器相连,用于输出电缆接头的检测结果。
在一种可能的实现方式中,所述X光扫描装置包括X光发生器和X光接收装置,所述X光发生器和X光接收装置相对设置,所述X光发生器用于产生X光并射向电缆接头,所述X光接收装置用于接收照射电缆接头的X光并形成电缆接头X光图像。
在一种可能的实现方式中,所述X光接收装置包括输入屏、图像增强器和CCD图像传感器,所述的输入屏、图像增强器和CCD图像传感器依次排列设置且照射电缆接头的X光依次穿过输入屏和图像增强器后照射到CCD图像传感器上,所述图像增强器将投射到输入屏X光转换成高亮度的可见光图像;所述CCD图像传感器将X光图像转变成X光视频图像。
图2是根据一示例性实施例示出的一种实时图像处理器的示意图。在一种可能的实现方式中,如图2所示,所述实时图像处理器包括A/D转换器、D/A转换器、FPGA芯片、DSP处理器、第一SRAM存储器、第二SRAM存储器、FLASH芯片、COM口和CPLD(Complex ProgrammableLogic Device,复杂可编程逻辑器件),所述A/D转换器的输入端与CCD图像传感器连接,输出端与FPGA芯片连接,所述D/A转换器的输入端与FPGA芯片连接,输出端与显示屏连接,所述第一SRAM存储器和第二SRAM存储器分别与FPGA芯片连接,所述DSP处理器通过三态门控制器与第二SRAM存储器连接,所述FLASH芯片和COM口分别与DSP处理器连接,所述CPLD分别与A/D转换器、FPGA芯片和DSP处理器连接。
在一种可能的实现方式中,所述控制器包括:
图像灰度处理模块,用于对预处理后的电缆接头X光图像进行灰度变换以改善X光图像的质量;
图像分割模块,用于对灰度变换后的X光图像进行阈值分割形成二值图像;
边缘图像提取模块,用于对二值图像进行提取X光图像的边缘图像;
数据计算模块,用于对边缘图像提取电缆接头的轮廓,并计算电缆接头的长度、宽度和表面积;
电缆接头比对模块,用于将计算出的电缆接头数据与数据库进行比对,判断电缆接头是否合格。
本实施例能够用于电缆接头的验收,能够判断电缆接头的合格性,具有检测灵敏度高、可靠性高等优点,特别是适合电缆接头内部检测,操作简单。
图3是根据一示例性实施例示出的一种基于X光扫描的电缆接头检测方法的流程图。如图3所示,本发明实施例提供的一种基于X光扫描的电缆接头检测方法,包括以下步骤:
步骤1,对电缆接头进行X光扫描;
步骤2,对电缆接头X光图像进行预处理;
步骤3,对预处理后的电缆接头X光图像进行灰度变换;
步骤4,对灰度变换后的X光图像进行阈值分割形成二值图像;
步骤5,对二值图像进行提取X光图像的边缘图像;
步骤6,对边缘图像提取电缆接头的轮廓,并计算电缆接头的长度、宽度和表面积;
步骤7,将计算出的电缆接头数据与数据库进行比对,判断电缆接头是否合格;
步骤8,输出检测结果。
在一种可能的实现方式中,在步骤3中,采用下式对预处理后的电缆接头X光图像进行非线性灰度变换:
g(x,y)=c*log(1+f(x,y))
式中,g(x,y)为灰度变换后的X光图像,f(x,y)为灰度变换前的X光图像,c为比例常数。
作为本实施例一种可能的实现方式,所述步骤4的具体过程包括以下步骤:
步骤41,选择电缆接头X光图像灰度范围的中值T0,对进行电缆接头的X光图像进行分割产生子图像;
步骤42,分割后的子图像按照如下公式进行分割
式中,hk为灰度k值的像素个数,L为灰度级数;
步骤43,选取新的阈值对子图像进行阈值分割;
步骤44,重复迭代步骤42至步骤43,当Ti+1=Ti时迭代结束,选取结束时Ti为最终阈值,其中,Ti和Ti+1∈T,T=T[g(x,y)],g(x,y)为电缆接头X光图像的灰度值。
在一种可能的实现方式中,在步骤5中,采用基于Freeman链码的数学形态腐蚀算法对二值图像进行提取X光图像的边缘图像,所述基于Freeman链码的数学形态腐蚀算法中数学形态学边缘提取算子公式为:
ED(X)=X-(XΘB)
式中X为原图像,B为结构元素,EX(D)即为电缆接头的边缘。
在一种可能的实现方式中,所述步骤6的具体过程包括以下步骤:
步骤61,定义像素与上下左右之间的距离为1;
步骤62,根据Freeman链码计算公式计算电缆接头的长度与宽度,所述Freeman链码计算公式为:
式中,cix、ciy分别为水平方向及垂直方向链码;
步骤62,根据下式计算电缆接头的面积:
式中,n为目标区域内的像素点,h为目标区域的灰度。
本实施例根据电缆接头X光图像进行自动识别,对电缆接头安装是否合格进行自动判断,通过显示屏显示电缆接头存在的安全隐患,帮助工作人员对安装不符合要求的电缆进行及时维护,降低了电缆接头发生故障的概率。
图4是根据一示例性实施例示出的一种基于X光扫描的电缆接头检测装置进行电缆接头检测的示意图。如图4所示,基于X光扫描的电缆接头检测装置可以包括X光扫描装置、实时图像处理器8、扫描控制电路1、控制器9和显示屏10;所述X光扫描装置包括相对设置的X光发生器3和X光接收装置,所述X光接收装置包括输入屏5、图像增强器6和CCD图像传感器7,在对电缆接头进行X光扫检测时,将电缆接头4放置于X光发生器3与输入屏5之间,通过扫描控制电路1控制X光发生器3产生X光射线;X光扫描装置在电缆接头4表面进行连续扫描,检测时所用的高压电源2有交流220V提供;利用X光扫描装置扫描电缆接头,X光发生器向电缆接头发射X光,输入屏接收到电缆接头的X图像,经过像增强器将电缆X图像转换成高亮度的可见光图像,由CCD将采集的X光图像信号转换成X光视频信号,经过实时图像处理器完成去噪,一部分图像实时显示在显示屏上,另一部分通过通信模块传送到控制器,获得扫面图像,根据扫描的图像得到电缆接头是否合格,将结果最终反馈到显示屏上。
在具体实现方式中,高压电源分别与扫描控制电路和X光发生器相连,检测装置采用220VAC供电,保证了各个模块的供电。
在具体实现方式中,X光扫描装置包括X光发生器,输入屏,像增强器和CCD,X光由X光发生器产生,X发生器主要由阴极灯丝、阳极靶、真空玻璃管、绝缘油、外壳、阴极构造、焦距杯、灯丝、长灯丝和短灯丝等器件组成;像增强器将投射到输入屏X射线转换成高亮度的可见光图像;CCD将X光图像转变成X光视频图像。
在具体实现方式中,实时图像处理器包括A/D、D/A、FPGA、DSP、SRAM、FLASH和COM,A/D转换与CCD连接,将模拟视频信号转换为数字信号输入,A/D转换采用ADS7890转换芯片,ADS7890是一种高位快速AD转换芯片,包含2.5V内部参考电压的模拟14位串行AD转换器,其最高采样率为1.25MSPS,具有48个引脚,可作为SPI或DSP接口;实时图像处理器主要完成X光视屏图像的去噪,由于SRAM资源的限制,本装置采用四帧累加的平均算法对X光视频图像进行去噪。其中FPGA控制存入2片SRAM中。FPGA的控制模块控制图像数据的采集以及数据的读写;运算模块对X光图像数据进行4帧累加;地址发生模块产生地址系列,完成X光图像数据的顺序读写。通过控制模块,运算模块,地址模块的处理和写入,实时对X光视频图像进行去噪。
在具体实现方式中,D/A转换器与显示屏连接,D/A转换主要采用CS7123转换器,CS7123是一个三路高速、10位输入的视频DA转换器,能够处理后的数字信号转换成模拟信号供显示屏显示;显示屏能够实时的显示电缆接头的X光视频信号。
在具体实现方式中,实时图像处理器将处理后的X光视屏信号传输到控制器。
控制器能够对X光视屏图像进行处理,首先对X光图像质量进行改善,再将改善后的X光图像进行分割,然后将分割后的图像变为二值图像,提取X光图像的边缘图像,最后根据边缘图像计算电缆接头的长度,宽度,表面积等数据,最后与数据库进行比对判断电缆接头是否合格。
控制器接收到的X光图像的灰度多数集中在一个很窄的区域,因此需要对图像的灰度进行灰度标度的变换,扩大电缆接头X光图像的灰度范围,采用非线性灰度变换,按照g(x,y)=c*log(1+f(x,y))将X光图像进行非线性灰度变换,式中g(x,y)为灰度变换后的X光图像,f(x,y)为灰度变换前的X光图像,c为比例常数,决定曲线的位置和形状,根据电缆接头的实际X光图像,选取c为6.5。
为了准确将电缆接头X光图像分割出来,采用准确性较高的迭代算法对X光图像进行阈值分割,电缆接头的X光图像经过阈值分割处理之后,电缆接头部分会变为白色,其背景会变为黑色,其中阈值T选取X电缆接头X光图像的灰度值g(x,y)有关,其中阈值函数为T=T[g(x,y)]。其迭代算法如下:
(1)选择电缆接头X光图像灰度范围的中值T0,对进行电缆接头的X光图像分割,产生子图像;
(2)根据分割后子图像的特性,按照公式如下公式
式中hk为灰度k值的像素个数,L为灰度级数,选取公式选取新的阈值T,将子图像采用新的阈值进行阈值分割;
(3)重复迭代过程,当Ti+1=Ti时迭代结束,选取结束时Ti为阈值,使错误分割的图像产生的影响最小。
通过图像分割后的电缆接头X光图像变为二值图像,为了提取电缆接头的边缘图像,本检测装置采用基于Freeman链码的数学形态腐蚀算法对分割后的图像进行处理,电缆接头的边缘图像能够满足Freeman链码的要求,即像素的区域连接是4连接,电缆接头的X光边缘可以通过上下左右四个方向的组合达到。数学形态学边缘提取算子公式为:ED(X)=X-(XΘB),式中X为原图像,B为结构元素,EX(D)即为电缆接头的边缘。
通过基于Freeman链码的数学形态腐蚀算法精确提取电缆接头的轮廓,通过定义像素与上下左右之间的距离为1,并根据Freeman链码计算公式式中cix、ciy分别为水平方向及垂直方向链码,计算电缆接头的长度与宽度。根据公式式中,n为目标区域内的像素点,h为目标区域的灰度,根据公式计算电缆接头的面积。
根据由X光像素计算出电缆接头的长度,宽度,表面积等数据,将这些数据与电缆厂家提供的数据以及安装标准进行自动比对,当数值超出阈值时进行系统反馈。
在具体实现方式中,控制器通过串行通信接口与显示屏连接,控制器将电缆接头的反馈信息通过显示屏进行显示。
与现有技术相比,本发明实施例技术方案具有以下特点:
(1)与其他电缆接头验收相比,采用X光射线则不需要与电缆进行接触,可以实现电缆带电操作,保证了检测的安全性;
(2)能够有效计算出电缆接头的合格率,且精度高、准确度高;
(3)检测装置采用微型化设计,具有携带方便等优点;
(4)检测装置采用模块化设计,结构简单易操作。
以上所述只是本发明的优选实施方式,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也被视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于X光扫描的电缆接头检测装置,其特征是,包括X光扫描装置、实时图像处理器、扫描控制电路、控制器和显示屏;所述X光扫描装置用于电缆接头进行X光扫描;所述实时图像处理器的输入端与X光扫描装置的输出端相连,实时图像处理器的输出端与控制器的相连,用于对电缆接头X光图像进行预处理,并将预处理后的电缆接头X光图像发送给控制器进行电缆接头检测处理;所述扫描控制电路的输入端与控制器相连,扫描控制电路的输出端与X光扫描装置的控制端相连,用于控制X光扫描装置;所述显示屏与控制器相连,用于输出电缆接头的检测结果。
2.如权利要求1所述的一种基于X光扫描的电缆接头检测装置,其特征是,所述X光扫描装置包括X光发生器和X光接收装置,所述X光发生器和X光接收装置相对设置,所述X光发生器用于产生X光并射向电缆接头,所述X光接收装置用于接收照射电缆接头的X光并形成电缆接头X光图像。
3.如权利要求2所述的一种基于X光扫描的电缆接头检测装置,其特征是,所述X光接收装置包括输入屏、图像增强器和CCD图像传感器,所述的输入屏、图像增强器和CCD图像传感器依次排列设置且照射电缆接头的X光依次穿过输入屏和图像增强器后照射到CCD图像传感器上,所述图像增强器将投射到输入屏X光转换成高亮度的可见光图像;所述CCD图像传感器将X光图像转变成X光视频图像。
4.如权利要求1所述的一种基于X光扫描的电缆接头检测装置,其特征是,所述实时图像处理器包括A/D转换器、D/A转换器、FPGA芯片、DSP处理器、第一SRAM存储器、第二SRAM存储器、FLASH芯片、COM口和CPLD,所述A/D转换器的输入端与CCD图像传感器连接,输出端与FPGA芯片连接,所述D/A转换器的输入端与FPGA芯片连接,输出端与显示屏连接,所述第一SRAM存储器和第二SRAM存储器分别与FPGA芯片连接,所述DSP处理器通过三态门控制器与第二SRAM存储器连接,所述FLASH芯片和COM口分别与DSP处理器连接,所述CPLD分别与A/D转换器、FPGA芯片和DSP处理器连接。
5.如权利要求1至4任意一项所述的一种基于X光扫描的电缆接头检测装置,其特征是,所述控制器包括:
图像灰度处理模块,用于对预处理后的电缆接头X光图像进行灰度变换以改善X光图像的质量;
图像分割模块,用于对灰度变换后的X光图像进行阈值分割形成二值图像;
边缘图像提取模块,用于对二值图像进行提取X光图像的边缘图像;
数据计算模块,用于对边缘图像提取电缆接头的轮廓,并计算电缆接头的长度、宽度和表面积;
电缆接头比对模块,用于将计算出的电缆接头数据与数据库进行比对,判断电缆接头是否合格。
6.一种基于X光扫描的电缆接头检测方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤1,对电缆接头进行X光扫描;
步骤2,对电缆接头X光图像进行预处理;
步骤3,对预处理后的电缆接头X光图像进行灰度变换;
步骤4,对灰度变换后的X光图像进行阈值分割形成二值图像;
步骤5,对二值图像进行提取X光图像的边缘图像;
步骤6,对边缘图像提取电缆接头的轮廓,并计算电缆接头的长度、宽度和表面积;
步骤7,将计算出的电缆接头数据与数据库进行比对,判断电缆接头是否合格;
步骤8,输出检测结果。
7.如权利要求6所述的一种基于X光扫描的电缆接头检测方法,其特征是,在步骤3中,采用下式对预处理后的电缆接头X光图像进行非线性灰度变换:
g(x,y)=c*log(1+f(x,y))
式中,g(x,y)为灰度变换后的X光图像,f(x,y)为灰度变换前的X光图像,c为比例常数。
8.如权利要求6所述的一种基于X光扫描的电缆接头检测方法,其特征是,所述步骤4的具体过程包括以下步骤:
步骤41,选择电缆接头X光图像灰度范围的中值T0,对进行电缆接头的X光图像进行分割产生子图像;
步骤42,分割后的子图像按照如下公式进行分割
<mrow> <msub> <mi>T</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>{</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>i</mi> </msub> </munderover> <msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi> </msub> <mi>k</mi> </mrow> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>i</mi> </msub> </munderover> <msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>+</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>L</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi> </msub> <mi>k</mi> </mrow> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>L</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>}</mo> </mrow>
式中,hk为灰度k值的像素个数,L为灰度级数;
步骤43,选取新的阈值对子图像进行阈值分割;
步骤44,重复迭代步骤42至步骤43,当Ti+1=Ti时迭代结束,选取结束时Ti为最终阈值,其中,Ti和Ti+1∈T,T=T[g(x,y)],g(x,y)为电缆接头X光图像的灰度值。
9.如权利要求6所述的一种基于X光扫描的电缆接头检测方法,其特征是,在步骤5中,采用基于Freeman链码的数学形态腐蚀算法对二值图像进行提取X光图像的边缘图像,所述基于Freeman链码的数学形态腐蚀算法中数学形态学边缘提取算子公式为:
ED(X)=X-(XΘB)
式中X为原图像,B为结构元素,EX(D)即为电缆接头的边缘。
10.如权利要求6所述的一种基于X光扫描的电缆接头检测方法,其特征是,所述步骤6的具体过程包括以下步骤:
步骤61,定义像素与上下左右之间的距离为1;
步骤62,根据Freeman链码计算公式计算电缆接头的长度与宽度,所述Freeman链码计算公式为:
<mrow> <mi>d</mi> <mo>=</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </munderover> <msub> <mi>c</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </munderover> <msub> <mi>c</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>y</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> </msup> </mrow>
式中,cix、ciy分别为水平方向及垂直方向链码;
步骤62,根据下式计算电缆接头的面积:
<mrow> <mi>S</mi> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>n</mi> <mo>&amp;Subset;</mo> <mi>s</mi> </mrow> </munder> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>h</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中,n为目标区域内的像素点,h为目标区域的灰度。
CN201710953763.1A 2017-10-13 2017-10-13 一种基于x光扫描的电缆接头检测装置及方法 Pending CN107957534A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710953763.1A CN107957534A (zh) 2017-10-13 2017-10-13 一种基于x光扫描的电缆接头检测装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710953763.1A CN107957534A (zh) 2017-10-13 2017-10-13 一种基于x光扫描的电缆接头检测装置及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107957534A true CN107957534A (zh) 2018-04-24

Family

ID=61954525

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710953763.1A Pending CN107957534A (zh) 2017-10-13 2017-10-13 一种基于x光扫描的电缆接头检测装置及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107957534A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110009603A (zh) * 2019-03-14 2019-07-12 广州供电局有限公司 高压电缆绝缘检测方法及高压电缆维护方法
CN111596179A (zh) * 2020-05-25 2020-08-28 国网湖南省电力有限公司 基于数字成像技术的电缆缓冲层缺陷带电检测方法、系统、介质及设备
CN111929335A (zh) * 2020-08-27 2020-11-13 国网河南省电力公司南阳供电公司 一种x光电缆检测系统
CN113221892A (zh) * 2021-05-12 2021-08-06 佛山育脉科技有限公司 手掌图像确定方法、装置及计算机可读存储介质
CN115343964A (zh) * 2022-08-17 2022-11-15 苏州泛科众维智能科技有限公司 一种用于自动驾驶测试的视频模拟设备

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006030008A (ja) * 2004-07-16 2006-02-02 Furukawa Electric Co Ltd:The 電力ケーブルおよび接続部の欠陥検出方法
CN101093539A (zh) * 2007-07-27 2007-12-26 哈尔滨工程大学 手指静脉特征提取与匹配识别方法
KR20120047115A (ko) * 2010-11-03 2012-05-11 동양검사기술주식회사 송전 케이블 접속부위의 방사선투과검사를 이용한 결함 평가 방법
EP3015852A1 (en) * 2014-10-30 2016-05-04 RWE Innogy GmbH Method for on-site x-ray inspection of a cable sealing end termination
CN205427107U (zh) * 2015-12-07 2016-08-03 中国石油化工股份有限公司 一种x光电缆故障检测系统
CN105894487A (zh) * 2014-08-25 2016-08-24 武汉科技大学 钢材图像编号的提取与分割方法
CN206292191U (zh) * 2016-12-23 2017-06-30 天津新星科能源技术有限公司 电缆压接头质量检测装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006030008A (ja) * 2004-07-16 2006-02-02 Furukawa Electric Co Ltd:The 電力ケーブルおよび接続部の欠陥検出方法
CN101093539A (zh) * 2007-07-27 2007-12-26 哈尔滨工程大学 手指静脉特征提取与匹配识别方法
KR20120047115A (ko) * 2010-11-03 2012-05-11 동양검사기술주식회사 송전 케이블 접속부위의 방사선투과검사를 이용한 결함 평가 방법
CN105894487A (zh) * 2014-08-25 2016-08-24 武汉科技大学 钢材图像编号的提取与分割方法
EP3015852A1 (en) * 2014-10-30 2016-05-04 RWE Innogy GmbH Method for on-site x-ray inspection of a cable sealing end termination
CN205427107U (zh) * 2015-12-07 2016-08-03 中国石油化工股份有限公司 一种x光电缆故障检测系统
CN206292191U (zh) * 2016-12-23 2017-06-30 天津新星科能源技术有限公司 电缆压接头质量检测装置

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
何英华: "医用X光机图像处理和控制单元的设计", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑(月刊)》 *
张国云: "《数字图像处理及工程应用》", 29 February 2016, 西安电子科技大学出版社 *
欧冬秀: "《交通信息技术》", 31 May 2007, 同济大学出版社 *
王胜辉等: "基于 OpenCV 的高压电气设备放电紫外成像检测图像量化参数提取", 《计算机应用与软件》 *
田雁等: "一种快速捕获目标的电视跟踪系统设计", 《光子学报》 *
蔡利梅等: "《数字图像处理》", 31 August 2014, 中国矿业大学出版社有限责任公司 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110009603A (zh) * 2019-03-14 2019-07-12 广州供电局有限公司 高压电缆绝缘检测方法及高压电缆维护方法
CN110009603B (zh) * 2019-03-14 2021-01-29 广东电网有限责任公司广州供电局 高压电缆绝缘检测方法及高压电缆维护方法
CN111596179A (zh) * 2020-05-25 2020-08-28 国网湖南省电力有限公司 基于数字成像技术的电缆缓冲层缺陷带电检测方法、系统、介质及设备
CN111929335A (zh) * 2020-08-27 2020-11-13 国网河南省电力公司南阳供电公司 一种x光电缆检测系统
CN113221892A (zh) * 2021-05-12 2021-08-06 佛山育脉科技有限公司 手掌图像确定方法、装置及计算机可读存储介质
CN115343964A (zh) * 2022-08-17 2022-11-15 苏州泛科众维智能科技有限公司 一种用于自动驾驶测试的视频模拟设备
CN115343964B (zh) * 2022-08-17 2024-02-09 苏州泛科众维智能科技有限公司 一种用于自动驾驶测试的视频模拟设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107957534A (zh) 一种基于x光扫描的电缆接头检测装置及方法
CN112101434A (zh) 基于改进YOLO v3的红外图像弱小目标检测方法
JP7134017B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
Fan et al. Defect inspection of solder bumps using the scanning acoustic microscopy and fuzzy SVM algorithm
CN112036464A (zh) 一种基于YOLOv3-tiny算法的绝缘子红外图像故障检测方法
CN116309191B (zh) 基于图像增强的瓦斯巡检智能显示方法
CN113781415B (zh) 一种x射线图像的缺陷检测方法、装置、设备及介质
CN110243542A (zh) 一种sf6气体泄漏成像检测方法及检测装置
CN112733858B (zh) 基于字符区域检测的图像文字快速识别方法及装置
CN111311621A (zh) 放射源成像的图像处理方法、装置和电子设备
CN112730454A (zh) 基于光学、红外热波与超声波融合的复合材料的损伤智能检测方法
CN111047598B (zh) 基于深度学习的输变电设备紫外放电光斑分割方法及装置
CN105078486B (zh) 放射线摄像设备和用于判断放射线照射的方法
Li et al. HM-YOLOv5: A fast and accurate network for defect detection of hot-pressed light guide plates
Chen et al. Multi-scale GAN with transformer for surface defect inspection of IC metal packages
CN117036345B (zh) 一种压接导线的对边距测量方法及系统
Pang et al. Void and solder joint detection for chip resistors based on X-ray images and deep neural networks
CN106934856A (zh) 基于x射线检测技术的三维断层重建及切片显示方法
CN1269082C (zh) 图像灰度变换方法、装置和系统
US8594384B2 (en) Method and system for measuring text-rendering quality
Afifah et al. A new approach for hot spot solar cell detection based on multi-level otsu algorithm
JP7265915B2 (ja) 津波高及び津波到達時間予測システム
CN108926356B (zh) 探测器光子到达信息确定方法、装置和医疗设备
CN109602430B (zh) 骨科射线成像机
Tsai et al. Automatic rib fracture detection and localization from frontal and oblique chest x-rays

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180424

RJ01 Rejection of invention patent application after publication