CN114757949B - 基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法及系统，包括：获取电线电缆表面灰度图；利用生长种子点法对灰度图各像素的梯度幅值进行分类，得到所有连通域，进而得到疑似缺陷区域；对疑似缺陷区域的灰度直方图进行均衡化，利用最高峰、最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数得到线性变换参数a的变化范围；利用疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值确定线性变换参数b的变化范围；利用线性变换中参数a和b的变化范围得到增强后的疑似缺陷区域；对增强后的疑似缺陷区域进行边缘检测，得到缺陷区域。上述方法用于电线电缆缺陷检测，可提高缺陷检测的精度和效率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法及系统。
背景技术
电线电缆因其优异的性能被广泛用于生产生活中。电线电缆在出厂生产过程中会出现不良品，比如塑料护套的生产过程中会出现塑化不良、合胶缝不良、有疙瘩、污点、划痕等情况，这些不良品如果未检测出来，被投入工业使用很可能会造成很大的安全隐患。
目前主要是通过人工目测的方式检测电线电缆生产过程中产生的缺陷问题，但是人工目测会有很多的漏测，并且微小瑕疵目测不到，人力成本高而且检测效率低，精度差。因此亟需一种方法用于提高电线电缆缺陷检测的精度和效率。
发明内容
本发明提供一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法及系统，包括：获取电线电缆表面灰度图；利用生长种子点法对灰度图各像素的梯度幅值进行分类，得到所有连通域，进而得到疑似缺陷区域；对疑似缺陷区域的灰度直方图进行均衡化，利用最高峰、最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数得到线性变换参数a的变化范围；利用疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值确定线性变换参数b的变化范围；利用线性变换中参数a和b的变化范围得到增强后的疑似缺陷区域；对增强后的疑似缺陷区域进行边缘检测，得到缺陷区域，相比于现有技术，本发明基于计算机视觉和图像处理，对电线电缆表面图像进行分析得到疑似缺陷区域，根据疑似缺陷区域的灰度特征得到线性变换的参数范围，进一步根据参数范围对各疑似缺陷区域进行图像增强，利用增强后的疑似缺陷区域得到缺陷区域。本发明利用线性变换，选取合适的a值与b值，不仅可有效缩小线性变换的参数范围，提高变换效率，而且对图像整体增强的同时又不损失图像的边缘信息，可有效提高缺陷识别检测的精度和效率。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案，一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，包括：
获取待检测的电线电缆塑料护套表面灰度图。
获取灰度图中各像素点的梯度幅值，利用生长种子点法对各像素点的梯度幅值进行分类，得到所有连通域。
将最大连通域作为正常区域，其余连通域为疑似缺陷区域。
对每个疑似缺陷区域的灰度直方图进行均衡化，利用灰度直方图中最高峰、最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值。
根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的变化范围。
获取各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值，利用各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值确定每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数b的变化范围。
利用每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a和b的变化范围对各疑似缺陷区域进行线性变换，得到增强后的疑似缺陷区域。
对增强后的各疑似缺陷区域进行边缘检测，得到各缺陷区域。
进一步的，所述一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，所述所有连通域是按照如下方式得到：
计算电线电缆塑料护套表面灰度图中各像素点的梯度值，利用梯度值得到灰度图中各像素点的梯度幅值。
将灰度图中梯度幅值最大的像素点作为初始种子点，对初始种子点的八邻域像素点的梯度幅值进行判断：当八邻域像素点的梯度幅值与初始种子点的梯度幅值的差值小于阈值时，将该八邻域像素点与初始种子点相连并作为一个整体，将该整体作为新的种子点。
按照上述步骤对新的种子点的八邻域像素点进行迭代相连，直到更新后的种子点的八邻域像素点与更新后的种子点的梯度幅值的差值均大于等于阈值时，迭代停止，得到第一连通域和剩余像素点。
在剩余像素点中选取梯度幅值最大的像素点作为第二种子点，按照得到第一连通域的方式得到第二连通域，依次得到所有连通域。
进一步的，所述一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，所述每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的变化范围是按照如下方式得到：
获取每个疑似缺陷区域的灰度直方图。
对灰度直方图进行均衡化，获取灰度直方图中的最高峰、最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷点。
利用灰度直方图中的最高峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到线性变换函数中参数a的最高阈值。
利用灰度直方图中的最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到线性变换函数中参数a的最低阈值。
根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的变化范围。
进一步的，所述一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，所述每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数b的变化范围是按照如下方式确定：
获取各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值。
利用各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值计算各疑似缺陷区域与正常区域的灰度差异。
根据各疑似缺陷区域与正常区域的灰度差异确定每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数b的变化范围。
进一步的，所述一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，所述增强后的疑似缺陷区域是按照如下方式得到：
将疑似缺陷区域在其对应的参数a的变化范围内以步长为b进行遍历变换，得到线性变换后的灰度直方图。
将线性变换后的灰度直方图中相邻的波峰点和波谷点进行连线，将两点之间的连线作为直线，得到所有直线。
利用每段直线的斜率得到线性变换后的灰度直方图拟合曲线的斜率。
设置阈值，对线性变换后的灰度直方图拟合曲线的斜率进行判断：当线性变换后的灰度直方图拟合曲线的斜率小于阈值时，停止线性变换，得到增强后的疑似缺陷区域。
进一步的，所述一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，所述各缺陷区域是按照如下方式得到：
对增强后的各疑似缺陷区域进行边缘检测，得到各疑似缺陷区域的边缘。
对各疑似缺陷区域的边缘进行判断：当疑似缺陷区域的边缘为明显且完整的缺陷边缘时，该疑似缺陷区域确定为缺陷区域。
进一步的，所述一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，所述待检测的电线电缆塑料护套表面灰度图是按照如下方式获取：
采集待检测的电线电缆塑料护套表面图像。
对表面图像进行去噪处理，得到去噪后的表面图像。
对去噪后的表面图像进行灰度化处理，获取待检测的电线电缆塑料护套表面灰度图。
本发明还提供一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测系统，包括采集单元、处理单元、计算单元和控制单元：
所述采集单元，设在传送带轨道的正上方，用于对生产后的电线电缆进行图像采集。
所述处理单元，数据主控器对采集单元采集到的图像进行处理，获取图像中的所有疑似缺陷区域。
所述计算单元，数据主控器根据处理单元获取的疑似缺陷区域的灰度特征，计算得到各疑似缺陷区域对应的线性变换的参数范围，利用参数范围对各疑似缺陷区域进行图像增强，得到所有缺陷区域。
所述控制单元，数据主控器将缺陷区域输入神经网络模型中识别得到各缺陷类型，生产工艺控制器根据缺陷类型对生产工艺进行调节。
本发明的有益效果在于：
本发明基于计算机视觉和图像处理，对电线电缆表面图像进行分析得到疑似缺陷区域，根据疑似缺陷区域的灰度特征得到线性变换的参数范围，进一步根据参数范围对各疑似缺陷区域进行图像增强，利用增强后的疑似缺陷区域得到缺陷区域。本发明利用线性变换，选取合适的a值与b值，不仅可有效缩小线性变换的参数范围，提高变换效率，而且对图像整体增强的同时又不损失图像的边缘信息，可有效提高缺陷识别检测的精度和效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的一种电线电缆缺陷检测方法流程示意图；
图2为本发明实施例2提供的一种电线电缆缺陷检测方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本发明实施例提供一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，如图1所示，包括：
S101、获取待检测的电线电缆塑料护套表面灰度图。
其中，灰度图，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为256阶。
S102、获取灰度图中各像素点的梯度幅值，利用生长种子点法对各像素点的梯度幅值进行分类，得到所有连通域。
其中，生长种子点法又叫区域生长，是指将成组的像素或区域发展成更大区域的过程。从种子点的集合开始，从这些点的区域增长是通过将与每个种子点有相似属性像强度、灰度级、纹理颜色等的相邻像素合并到此区域。
S103、将最大连通域作为正常区域，其余连通域为疑似缺陷区域。
其中，正常区域为面积最大的连通域。
S104、对每个疑似缺陷区域的灰度直方图进行均衡化，利用灰度直方图中最高峰、最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值。
其中，直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
S105、根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的变化范围。
其中，线性变换是图像增强的一种方式。
S106、获取各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值，利用各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值确定每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数b的变化范围。
其中，利用各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值的差值确定参数b的变化范围。
S107、利用每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a和b的变化范围对各疑似缺陷区域进行线性变换，得到增强后的疑似缺陷区域。
其中，通过计算每次变换后的灰度直方图的拟合曲线斜率判断是否需要停止变换。
S108、对增强后的各疑似缺陷区域进行边缘检测，得到各缺陷区域。
其中，根据各疑似缺陷区域的边缘细节确定出缺陷区域。
本实施例的有益效果在于：
本实施例基于计算机视觉和图像处理，对电线电缆表面图像进行分析得到疑似缺陷区域，根据疑似缺陷区域的灰度特征得到线性变换的参数范围，进一步根据参数范围对各疑似缺陷区域进行图像增强，利用增强后的疑似缺陷区域得到缺陷区域。本实施例利用线性变换，选取合适的a值与b值，不仅可有效缩小线性变换的参数范围，提高变换效率，而且对图像整体增强的同时又不损失图像的边缘信息，可有效提高缺陷识别检测的精度和效率。
实施例2
本实施例的主要目的是：利用图像处理技术对电线电缆塑料护套生产过程中塑料护套表面的缺陷进行检测和分析，并自动调整机器，或发出预警信号。从而达到节省人力成本，提高检测效率和精度的目标。
针对电线电缆生产过程中，在塑料护套塑化环节出现塑化不良的问题，主要表现为塑料护套表面有蛤蟆皮的纹理、裂纹、小颗粒、污点以及合胶缝等明显痕迹。本实施例主要用于检测这些缺陷，并对机器及时做出调整。
本发明实施例提供一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，如图2所示，包括：
S201、采集电线电缆塑料护套表面图像，并转换为灰度图像。
将传送带上包裹了塑料护套的导线，从正上方向下拍摄获得塑料护套的图像，获取该段塑料护套的表面图像。对图像进行高斯滤波降噪处理，获得更加细致的图像，有利于我们后续检测微小的细纹等。根据灰度图像的特征，缺陷区域在灰度图上主要表现出的效果是灰度上的差异，因此我们将图像转化为灰度图。将滤波后的图像转换为灰度图像，对图像进行灰度变换采用加权平均法。
对于塑料护套的缺陷多种多样，有的缺陷程度较大，通过在灰度图像上进行边缘检测就可以获得其特征，并顺利的判断出具体是何种缺陷，进而分析需要如何排除这种缺陷等。但是对于一些微小的缺陷，如合胶缝不良，可能存在一条十分不明显的痕迹，再比如可能有难以塑化的树脂颗粒，在塑料层上突起的不够明显等。这些缺陷在基础的灰度图上较难检测出来，或者说较难判断出是何种缺陷，从而不知道如何调整机器。因此我们需要对图像进行增强，对增强后的图像再进行边缘检测，这样检测的结果会更加的清晰。
S202、获取可能缺陷区域。
塑料护套的图像，经图像灰度变化后，有缺陷的区域与无缺陷区域相比较，总是存在一定的灰度差别，因此我们可以根据梯度来获取缺陷区域。
在图像中，没有缺陷的区域，灰度梯度变化非常小，而存在缺陷的区域，其灰度梯度变化较大。使用sobel算子计算图像中各像素点x， y方向上的梯度fx， fy，进而求得各像素点的梯度幅值
。
选取图像中梯度幅值最大的一点作为种子点，对该种子点的八邻域进行扫描，选取该种子点八邻域中梯度幅值满足要求的点与该种子点相连通，与种子点相连通的八邻域点需要满足的要求为T：
式中
为种子点的梯度幅值，
为与该种子点相连通的八邻域内像素点的梯度幅值，
为阈值，该阈值的建议值为0.5。
将相连通的点作为一个新的整体，以这个新的整体作为种子点，继续搜索其八邻域，依然将其八邻域中满足要求T的点与种子点相连通，构成一个新的整体。依次搜索下去，直到种子点的八邻域不存在梯度幅值满足要求T的点时，说明第一个连通域已搜索完毕。
再从剩下的像素点中选取一个梯度幅值最大的点，对其重复上述步骤，获取新的连通域，最终得到若干个连通域。由于无缺陷区域的点梯度幅值差异非常小，因此无缺陷区域的所有点构成的一个最大的连通域是缺陷区域的可能性非常小，因此将最大连通域内的像素点值设为0，其余连通域作为可能缺陷区域。
S203、对可能缺陷区域进行图像增强。
对于常用的图像增强方法中，分段线性增强更适用于对图像中的多个部分各自增强突出图像的细节，但损失了图像整体的对比度。直方图均衡化会对图像中的边缘造成损失，导致马赛克情况，二者均不利于对图像的整体与边缘都兼顾的增强。因此我们选用线性变换，选取合适的a值与b值，对图像整体增强的同时又不损失图像的边缘信息。
对图像进行线性灰度增强，线性变化函数
中参数a影响图像的对比度，参数b影响图像的亮度，根据塑料护套灰度图像的直方图特征，获取合适的a，b的变化范围，对图像进行范围内的线性变换从而获得更合适的增强图像。
具体过程为：
1. 选取合适的a值变化范围。
获取其中一个可能缺陷区域的灰度直方图与无缺陷区域的灰度直方图，图像呈现多峰状态，说明图像的对比度很小，不能够检测出微小的瑕疵与缺陷，当图像的直方图较平滑和均匀时，图像的对比度会变大，方便检测缺陷，因此通过直方图多峰这一特征来选取合适的a值范围。
由于波峰的高度有差异，计算最高峰均衡化前后的a值作为高阈值，计算最低峰均衡化前后的a值作为低阈值，在高低阈值范围之间遍历a值变换图像，以此增加效率并获得最优的参数a。
标记直方图中各波峰值点为
，从直方图原点开始依次标记为
，标记出波谷值点为
，从直方图原点开始依次标记为
，计算
之间的灰度级数，灰度级数即为x轴的间隔数。因此获得a值的阈值为：
式中，
表示a值的最高阈值，
表示直方图最高峰均衡化前的左右两个波谷点；
表示该两个波谷点之间的灰度级数；
表示直方图最高峰均衡化后对应的波谷区间
的灰度级数，
表示直方图最高峰均衡化后的波谷点数量。
式中，
表示a值的最低阈值，
表示直方图最低峰均衡化前的左右两个波谷点；
表示该两个波谷点之间的灰度级数；
表示直方图最低峰均衡化后波谷区间
的灰度级数，
表示直方图最低峰均衡化后的波谷点数量。
由于不同的波峰被均衡化的程度各不相同，因此选取最大a值和最小a值作为阈值。
由此获得线性变换a的取值范围
。
2. 选取合适的b值。
基于图像采集过程中存在的光照、背景颜色等的影响，我们还需要对图像的明暗差异程度进行变换，突出缺陷区域与正常区域的明暗差异以更好地进行观测。
获取各可能缺陷区域的平均灰度值
，以及无缺陷区域的灰度均值
，根据可能缺陷区域平均灰度值与无缺陷区域的平均灰度值计算二者之间灰度差异Q。计算公式为：
g=
式中n为可能缺陷区域像素点个数，m’为无缺陷区域的像素点个数，
为缺陷区域第k个像素点的灰度值，
为无缺陷区域第j个像素点的灰度值。
当Q值趋近于1时，说明二者的差异程度越小，因此我们需要变换b值使得Q值趋近于0。
对可能缺陷区域内的像素点灰度以b步长进行灰度增长。b的值根据Q值确定，当Q趋近于1时，将b的取值取大一点，建议为4，当Q值接近0时，将b的取值取小一点，建议为1或2。按照此方法对可能缺陷区域与无缺陷区域的明暗差异进行增强，使得图像的明暗差异程度Q更接近于0时，说明此时的图像明暗程度更符合人眼或机器观测。
3. 对每个可能缺陷区域在a，b范围内进行变换。
根据上述步骤获取到a，b的取值范围，将每个可能缺陷区域图像首先在a的范围区间内以步长为1进行遍历变换，获得变换后的灰度直方图。
由于当直方图越平滑时图像的对比度越大，因此对波峰点
以及波谷点
进行相邻两点之间连线，形成多段直线，计算直线的斜率变换。计算变换后的直方图拟合曲线的斜率
：
式中，
为变换后的直方图拟合曲线的斜率，
为直线的条数，
为第q条直线对应的波峰点，
为第q条直线对应的波谷点，
为第q条直线对应的波峰点、波谷点在直方图的纵坐标，
为第q条直线对应的波峰点、波谷点在直方图的横坐标。
当
值越小时，说明波峰之间的斜率变化小，即图像更平滑，图像对比度越大。当
值小于设置的阈值时，对图像的变换完成，阈值经验值为0.5。
当确定a值后，对图像的明暗程度进行变化，当明暗差异程度更趋近于0时，对图像的变换全部完成。
S204、对增强后的图像进行边缘检测。
上述步骤分别获取了可能缺陷区域的范围以及对可能缺陷区域进行了图像增强，增强后的图像特征明显，对可能缺陷区域进行边缘检测，能够很好的检测出可能缺陷区域的边缘特征以及细节等情况。
对于存在明显的且形成某种缺陷形状的边缘时，比如凸包、凹坑、污渍等情况时认为该可能缺陷区域为确定缺陷区域，当对增强后的可能缺陷区域进行边缘检测时，只能检测出很少边缘，且边缘无法构成任何缺陷形状时，认为该可能缺陷区域为正常区域，将其排除。
S205、依据边缘检测结果，发出相应预警或做出调整。
使用神经网络训练检测装置，当输入检测出来的缺陷区域时，机器能够识别出缺陷并判断是何种原因造成这个缺陷，从而对机器进行调整或警告操作员。
本实施例的有益效果在于：
本实施例基于计算机视觉和图像处理，对电线电缆表面图像进行分析得到疑似缺陷区域，根据疑似缺陷区域的灰度特征得到线性变换的参数范围，进一步根据参数范围对各疑似缺陷区域进行图像增强，利用增强后的疑似缺陷区域得到缺陷区域。本实施例利用线性变换，选取合适的a值与b值，不仅可有效缩小线性变换的参数范围，提高变换效率，而且对图像整体增强的同时又不损失图像的边缘信息，可有效提高缺陷识别检测的精度和效率。
基于与上述方法相同的发明构思，本实施例还提供了一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测系统。本实施例中一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测系统包括采集单元、处理单元、计算单元和控制单元，所述采集单元、处理单元、计算单元和控制单元，以实现如一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法的实施例中所描述的对采集到的电线电缆表面图像进行处理，获取图像中的所有疑似缺陷区域；进一步的根据获取的疑似缺陷区域的灰度特征，计算得到各疑似缺陷区域对应的线性变换的参数范围，进而利用参数范围对各疑似缺陷区域进行图像增强，得到所有缺陷区域；将缺陷区域输入神经网络模型中识别得到各缺陷类型，根据缺陷类型对生产工艺进行调节。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测的电线电缆塑料护套表面灰度图；
获取灰度图中各像素点的梯度幅值，利用生长种子点法对各像素点的梯度幅值进行分类，得到所有连通域；
将最大连通域作为正常区域，其余连通域为疑似缺陷区域；
对每个疑似缺陷区域的灰度直方图进行均衡化，利用灰度直方图中最高峰、最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值；
根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的变化范围；
获取各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值，利用各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值确定每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数b的变化范围；
利用每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a和b的变化范围对各疑似缺陷区域进行线性变换，得到增强后的疑似缺陷区域；
所述对各疑似缺陷区域进行线性变换所使用的线性变换函数为：
其中参数a影响各疑似缺陷区域的对比度，参数b影响各疑似缺陷区域的亮度；
对增强后的各疑似缺陷区域进行边缘检测，得到各缺陷区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，其特征在于，所述所有连通域是按照如下方式得到：
计算电线电缆塑料护套表面灰度图中各像素点的梯度值，利用梯度值得到灰度图中各像素点的梯度幅值；
将灰度图中梯度幅值最大的像素点作为初始种子点，对初始种子点的八邻域像素点的梯度幅值进行判断：当八邻域像素点的梯度幅值与初始种子点的梯度幅值的差值小于阈值时，将该八邻域像素点与初始种子点相连并作为一个整体，将该整体作为新的种子点；
按照得到新的种子点的方式对新的种子点的八邻域像素点进行迭代相连，直到更新后的种子点的八邻域像素点与更新后的种子点的梯度幅值的差值均大于等于阈值时，迭代停止，得到第一连通域和剩余像素点；
在剩余像素点中选取梯度幅值最大的像素点作为第二种子点，按照得到第一连通域的方式得到第二连通域，依次得到所有连通域。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，其特征在于，所述每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的变化范围是按照如下方式得到：
获取每个疑似缺陷区域的灰度直方图；
对灰度直方图进行均衡化，获取灰度直方图中的最高峰、最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷点；
利用灰度直方图中的最高峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到线性变换函数中参数a的最高阈值；
利用灰度直方图中的最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到线性变换函数中参数a的最低阈值；
根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的变化范围。
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，其特征在于，所述每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数b的变化范围是按照如下方式确定：
获取各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值；
利用各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值计算各疑似缺陷区域与正常区域的灰度差异；
根据各疑似缺陷区域与正常区域的灰度差异确定每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数b的变化范围。
5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，其特征在于，所述增强后的疑似缺陷区域是按照如下方式得到：
将疑似缺陷区域在其对应的参数a的变化范围内以步长为b进行遍历变换，得到线性变换后的灰度直方图；
将线性变换后的灰度直方图中相邻的波峰点和波谷点进行连线，将两点之间的连线作为直线，得到所有直线；
利用每段直线的斜率得到线性变换后的灰度直方图拟合曲线的斜率；
设置阈值，对线性变换后的灰度直方图拟合曲线的斜率进行判断：当线性变换后的灰度直方图拟合曲线的斜率小于阈值时，停止线性变换，得到增强后的疑似缺陷区域。
6.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，其特征在于，所述各缺陷区域是按照如下方式得到：
对增强后的各疑似缺陷区域进行边缘检测，得到各疑似缺陷区域的边缘；
对各疑似缺陷区域的边缘进行判断：当疑似缺陷区域的边缘为明显且完整的缺陷边缘时，该疑似缺陷区域确定为缺陷区域。
7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法，其特征在于，所述待检测的电线电缆塑料护套表面灰度图是按照如下方式获取：
采集待检测的电线电缆塑料护套表面图像；
对表面图像进行去噪处理，得到去噪后的表面图像；
对去噪后的表面图像进行灰度化处理，获取待检测的电线电缆塑料护套表面灰度图。
8.一种基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测系统，其特征在于，包括采集单元、处理单元、计算单元和控制单元：
所述采集单元，设在传送带轨道的正上方，用于对生产后的电线电缆进行图像采集；
所述处理单元，用于对采集单元采集到的图像进行处理，获取图像中的所有疑似缺陷区域；
所述计算单元，用于根据处理单元获取的疑似缺陷区域的灰度特征，计算得到各疑似缺陷区域对应的线性变换的参数范围，利用参数范围对各疑似缺陷区域进行图像增强，得到所有缺陷区域；
所述对各疑似缺陷区域进行图像增强所使用的线性变换函数为：
其中参数a影响各疑似缺陷区域的对比度，参数b影响各疑似缺陷区域的亮度；
所述控制单元，用于将缺陷区域输入神经网络模型中识别得到各缺陷类型，生产工艺控制器根据缺陷类型对生产工艺进行调节。
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