CN115984356B - 一种基于图像的导线压接间距测量方法及系统 - Google Patents

一种基于图像的导线压接间距测量方法及系统 Download PDF

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CN115984356B CN202310265243.7A CN202310265243A CN115984356B CN 115984356 B CN115984356 B CN 115984356B CN 202310265243 A CN202310265243 A CN 202310265243A CN 115984356 B CN115984356 B CN 115984356B
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Abstract

本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于图像的导线压接间距测量方法及系统,其方法通过对所采集的导线的原始压接图像转化为灰度图,对灰度图进行ROI压接区域提取,对ROI压接区域进行双边滤波处理和图像增强处理,对增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到二值图像,再对二值图像进行Blob分析,提取出压痕区域并制作掩模,还对增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将压痕边缘图像与掩模进行与操作,得到压痕完整图像,在压痕完整图像中选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对拟合点进行拟合,求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距,提高了压接间距测量准确性和工作效率。

Description

一种基于图像的导线压接间距测量方法及系统
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于图像的导线压接间距测量方法及系统。
背景技术
导线压接是输电工程中重要环节,关系到电网安全运行。目前,欠压、漏压、压接不压区等缺陷是导致电力事故主要原因,而这些缺陷可以通过测量压接间距来进行检测。压接间距不足时会出现漏压、欠压的缺陷;间距过大时会影响不压接区的电力传输。
因此,压接间距的精确测量和检测对压接质量评估起到了重要的参考作用,也是对压接导线使用性能诊断的重要步骤。当前国内的导线压接通常在野外进行,主要依靠工人利用卡尺进行测量,导致测量结果准确性差且工作效率低下。
发明内容
本发明提供了一种基于图像的导线压接间距测量方法及系统,解决了导线压接间距测量准确性差且工作效率低下的技术问题。
有鉴于此,本发明第一方面提供了一种基于图像的导线压接间距测量方法,包括以下步骤:
采集导线的原始压接图像,对其转化为灰度图;
根据灰度投影图对所述灰度图进行ROI压接区域提取;
对所述ROI压接区域进行双边滤波处理,得到滤波图像;
对所述滤波图像进行图像增强处理,得到增强图像;
对所述增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到二值图像,再对所述二值图像进行Blob分析,根据连通域的面积,提取出压痕区域并制作掩模;
采用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像;
在所述压痕完整图像中沿压痕方向分别选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对所述拟合点进行拟合,得到压痕拟合方程,根据所述压痕拟合方程求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距。
优选地,根据灰度投影图对所述灰度图进行ROI压接区域提取的步骤具体包括:
以所述灰度图的左上角为坐标原点,行方向为x方向,列方向为y方向构建直角坐标系;
对每行沿x方向依次遍历,判断每行中各像素点
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的灰度值,其中,i为像素点的行数序号,j为像素点的列数序号,若/>
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为像素点的最大列数,沿x方向绘制灰度投影图,对所述灰度投影图进行连通域分析,选取面积最大的连通域的外接矩形作为ROI压接区域。
优选地,对所述滤波图像进行图像增强处理,得到增强图像的步骤具体包括:
将ROI图像进行同态滤波处理,其中,同态滤波采用参数改进滤波函数为:
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式中,
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表示频率/>
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到滤波中心/>
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的距离,/>
Figure SMS_15
,K为滤波系数;
对经过同态滤波处理后的ROI图像进行直方图均衡化,并使用双线性插值法对各像素点重新分配灰度。
优选地,采用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像的步骤具体包括:
用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像;
将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像为:
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式中,
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表示压痕完整图像,/>
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表示压痕边缘图像,mask表示掩模,/>
Figure SMS_19
表示与操作。
优选地,在所述压痕完整图像中沿压痕方向分别选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对所述拟合点进行拟合,得到压痕拟合方程,根据所述压痕拟合方程求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距的步骤具体包括:
按压痕的两端点与中点的位置关系,将压痕边缘分为上凹、上凸、下凹和下凸四个压痕边缘类型,每一个压痕边缘类型的压痕选取对应的三个拟合点,通过最小二乘法对所述拟合点进行二次曲线拟合,得到压痕拟合方程为:
Figure SMS_20
式中,x、y分别表示拟合点的横、纵坐标,a表示常数,b和c均表示系数;
计算压痕拟合方程的驻点作为测量点,将测量点按y坐标分为上测量点和下测量点两类,上测量点和下测量点均以x坐标按升序排列,通过下式计算上测量点和下测量点之间的距离,得到导线压接间距为:
Figure SMS_21
式中,w表示压接次数,
Figure SMS_22
表示上下压痕,n=1为上压痕,n=2为下压痕,s表示测试点的序号,/>
Figure SMS_23
表示序号为i的测试点的纵坐标。
第二方面,本发明提供了一种基于图像的导线压接间距测量系统,包括:
图像采集模块,用于采集导线的原始压接图像,将其转化为灰度图;
ROI提取模块,用于根据灰度投影图对所述灰度图进行ROI压接区域提取;
双边滤波模块,用于对所述ROI压接区域进行双边滤波处理,得到滤波图像;
图像增强模块,用于对所述滤波图像进行图像增强处理,得到增强图像;
掩模制作模块,用于对所述增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到二值图像,再对所述二值图像进行Blob分析,根据连通域的面积,提取出压痕区域并制作掩模;
与操作模块,用于采用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像;
间距测量模块,用于在所述压痕完整图像中沿压痕方向分别选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对所述拟合点进行拟合,得到压痕拟合方程,根据所述压痕拟合方程求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距。
优选地,所述ROI提取模块具体包括:
坐标系构建模块,用于以所述灰度图的左上角为坐标原点,行方向为x方向,列方向为y方向构建直角坐标系;
遍历模块,用于对每行沿x方向依次遍历,判断每行中各像素点
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的灰度值,其中,i为像素点的行数序号,j为像素点的列数序号,若/>
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压接区域选取模块,用于以像素点
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为像素点的最大列数,沿x方向绘制灰度投影图,对所述灰度投影图进行连通域分析,选取面积最大的连通域的外接矩形作为ROI压接区域。
优选地,所述图像增强模块具体包括:
同态滤波模块,用于将ROI图像进行同态滤波处理,其中,同态滤波采用参数改进滤波函数为:
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式中,
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表示频率/>
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到滤波中心/>
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的距离,/>
Figure SMS_38
,K为滤波系数;
均衡化模块,用于对经过同态滤波处理后的ROI图像进行直方图均衡化,并使用双线性插值法对各像素点重新分配灰度。
优选地,所述与操作模块具体包括:
边缘检测模块,用于用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像;
与操作子模块,用于将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像为:
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式中,
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表示压痕完整图像,/>
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表示压痕边缘图像,mask表示掩模,/>
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表示与操作。
优选地,所述间距测量模块具体包括:
拟合模块,用于按压痕的两端点与中点的位置关系,将压痕边缘分为上凹、上凸、下凹和下凸四个压痕边缘类型,每一个压痕边缘类型的压痕选取对应的三个拟合点,通过最小二乘法对所述拟合点进行二次曲线拟合,得到压痕拟合方程为:
Figure SMS_43
式中,x、y分别表示拟合点的横、纵坐标,a表示常数,b和c均表示系数;
间距计算模块,用于计算压痕拟合方程的驻点作为测量点,将测量点按y坐标分为上测量点和下测量点两类,上测量点和下测量点均以x坐标按升序排列,通过下式计算上测量点和下测量点之间的距离,得到导线压接间距为:
Figure SMS_44
式中,w表示压接次数,
Figure SMS_45
表示上下压痕,n=1为上压痕,n=2为下压痕,s表示测试点的序号,/>
Figure SMS_46
表示序号为i的测试点的纵坐标。
从以上技术方案可以看出,本发明具有以下优点:
本发明通过对所采集的导线的原始压接图像转化为灰度图,对灰度图进行ROI压接区域提取,对ROI压接区域进行双边滤波处理和图像增强处理,对增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到二值图像,再对二值图像进行Blob分析,根据连通域的面积,提取出压痕区域并制作掩模,还对增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将压痕边缘图像与掩模进行与操作,得到压痕完整图像,在压痕完整图像中选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对拟合点进行拟合,得到压痕拟合方程,求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距,从而替代人工测量,利用图像处理方式提高了压接间距测量准确性和工作效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于图像的导线压接间距测量方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的双边滤波处理后的图像示意图;
图3为本发明实施例提供的掩模图像示意图;
图4为本发明实施例提供的灰度投影图;
图5为本发明实施例提供的拟合点图像示意图;
图6为本发明实施例提供的压痕拟合图像示意图;
图7为本发明实施例提供的一种基于图像的导线压接间距测量系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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。
为了便于理解,请参阅图1,本发明提供的一种基于图像的导线压接间距测量方法,包括以下步骤:
S1、采集导线的原始压接图像,对其转化为灰度图。
S2、根据灰度投影图对灰度图进行ROI压接区域提取。
其中,对压接图像进行灰度投影后,将灰度投影图进行连通域分析,以最大连通域的最小包容矩形作为ROI区域并提取出来。
S3、对ROI压接区域进行双边滤波处理,得到滤波图像。
可以理解的是,通过对ROI压接区域进行双边滤波处理,即平滑图像又保持边缘,改善压接图像的视觉效果,便于后期处理。
其中,当获得清晰、明亮的滤波图像,如图2所示,滤波图像中无明显噪点时,则判定处理合格。
S4、对滤波图像进行图像增强处理,得到增强图像。
其中,通过对滤波图像进行图像增强处理,可以凸显压痕特征。
S5、对增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到二值图像,再对二值图像进行Blob分析,根据连通域的面积,提取出压痕区域并制作掩模。
其中,通过对增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到的图像去除了大量干扰因素,只保留了部分压痕和少量锈蚀、污渍的痕迹,之后采用面积过滤得到只包含压痕的图像,Blob分析后得到各连通域的外接矩形、形心等参数,残余压痕连通域面积显著大于其他连通域,依此选取压痕区域并以其外接矩形制作掩模,如图3,其中,压痕连通域面积显著大于其他连通域,故对所有连通域按面积进行排序,选取排名较前的连通域作为压痕区域,同时在试验中发现非压痕区域与压痕区域连通域面积之差大多大于20像素,因此选取的上下连通域面积之差要小于20像素。
其中,Gama变换公式:
Figure SMS_47
其中,
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为变换图像;/>
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为输入图像/>
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中灰度最大值,/>
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为变换参数,主要用于控制增强程度。
压痕特征表现为极暗或极亮,经Gama变换和Otsu阈值化后,压痕特征基本保留下来。
S6、采用Sobel算子对增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将压痕边缘图像与掩模进行与操作,得到压痕完整图像;
S7、在压痕完整图像中沿压痕方向分别选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对拟合点进行拟合,得到压痕拟合方程,根据压痕拟合方程求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距。
本发明提供了一种基于图像的导线压接间距测量方法,通过对所采集的导线的原始压接图像转化为灰度图,对灰度图进行ROI压接区域提取,对ROI压接区域进行双边滤波处理和图像增强处理,对增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到二值图像,再对二值图像进行Blob分析,根据连通域的面积,提取出压痕区域并制作掩模,还对增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将压痕边缘图像与掩模进行与操作,得到压痕完整图像,在压痕完整图像中选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对拟合点进行拟合,得到压痕拟合方程,求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距,从而替代人工测量,利用图像处理方式提高了压接间距测量准确性和工作效率。
在一个具体实施例中,步骤S2具体包括:
S201、以灰度图的左上角为坐标原点,行方向为x方向,列方向为y方向构建直角坐标系;
S202、对每行沿x方向依次遍历,判断每行中各像素点
Figure SMS_52
的灰度值,其中,i为像素点的行数序号,j为像素点的列数序号,若/>
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,则将相应的像素点/>
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S203、以像素点
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为像素点的最大列数,沿x方向绘制灰度投影图,如图4所示,对灰度投影图进行连通域分析,选取面积最大的连通域的外接矩形作为ROI压接区域。
在一个具体实施例中,步骤S4具体包括:
S401、将ROI图像进行同态滤波处理,其中,同态滤波采用参数改进滤波函数为:
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式中,
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表示频率/>
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到滤波中心/>
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的距离,/>
Figure SMS_66
,K为滤波系数;
其中,滤波图像后的图像亮度均匀,但图像整体对比度较低,因此再采用CLAHE方法增强滤波图像,增大图像对比度。
S402、对经过同态滤波处理后的ROI图像进行直方图均衡化,并使用双线性插值法对各像素点重新分配灰度。
其中,将图像分割为互不重叠的
Figure SMS_67
尺寸的子块,并计算各子块直方图;
计算限制值
Figure SMS_68
为:
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式中:
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为子块列方向像素数;/>
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为子块行方向像素数;/>
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的灰度级重新分配到其它灰度级。
在一个具体实施例中,步骤S6具体包括:
S601、用Sobel算子对增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像;
S602、将压痕边缘图像与掩模进行与操作,得到压痕完整图像为:
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式中,
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表示压痕完整图像,/>
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表示压痕边缘图像,mask表示掩模,/>
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表示与操作。
其中,与操作是指提取出两图像中灰度大于0的同一像素。
在一个具体实施例中,步骤S7具体包括:
S701、按压痕的两端点与中点的位置关系,将压痕边缘分为上凹、上凸、下凹和下凸四个压痕边缘类型,每一个压痕边缘类型的压痕选取对应的三个拟合点,通过最小二乘法对拟合点进行二次曲线拟合,得到压痕拟合方程为:
Figure SMS_79
式中,x、y分别表示拟合点的横、纵坐标,a表示常数,b和c均表示系数;
在一个示例中,如图5所示,每道压痕中可选取
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、/>
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三个拟合点,若/>
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为凹压痕,否则为凸压痕。
对于凹压痕,选取压痕像素集合中x坐标最大、y坐标最小为上拟合点,x坐标最大、y坐标最大为下拟合点,中间拟合点为
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,以/>
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的y坐标,压痕最右点x坐标为/>
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的x坐标。对于凹压痕同理。
其中,由于压接工艺本身和导线压接后的压痕形状特性,优选三个拟合点进行二次曲线拟合,如图6所示。
S702、计算压痕拟合方程的驻点作为测量点,将测量点按y坐标分为上测量点和下测量点两类,上测量点和下测量点均以x坐标按升序排列,通过下式计算上测量点和下测量点之间的距离,得到导线压接间距为:
Figure SMS_101
式中,w表示压接次数,
Figure SMS_102
表示上下压痕,n=1为上压痕,n=2为下压痕,s表示测试点的序号,/>
Figure SMS_103
表示序号为i的测试点的纵坐标。
以上为本发明提供的一种基于图像的导线压接间距测量方法的实施例详细描述,以下为本发明提供的一种基于图像的导线压接间距测量系统的实施例详细描述。
为了便于理解,请参阅图7,本发明提供的一种基于图像的导线压接间距测量系统,包括:
图像采集模块100,用于采集导线的原始压接图像,将其转化为灰度图;
ROI提取模块200,用于根据灰度投影图对灰度图进行ROI压接区域提取;
双边滤波模块300,用于对ROI压接区域进行双边滤波处理,得到滤波图像;
图像增强模块400,用于对滤波图像进行图像增强处理,得到增强图像;
掩模制作模块500,用于对增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到二值图像,再对二值图像进行Blob分析,根据连通域的面积,提取出压痕区域并制作掩模;
与操作模块600,用于采用Sobel算子对增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将压痕边缘图像与掩模进行与操作,得到压痕完整图像;
间距测量模块700,用于在压痕完整图像中沿压痕方向分别选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对拟合点进行拟合,得到压痕拟合方程,根据压痕拟合方程求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距。
在一个具体实施例中,ROI提取模块具体包括:
坐标系构建模块,用于以灰度图的左上角为坐标原点,行方向为x方向,列方向为y方向构建直角坐标系;
遍历模块,用于对每行沿x方向依次遍历,判断每行中各像素点
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,则将相应的像素点/>
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为像素点的最大列数,沿x方向绘制灰度投影图,对灰度投影图进行连通域分析,选取面积最大的连通域的外接矩形作为ROI压接区域。
在一个具体实施例中,图像增强模块具体包括:
同态滤波模块,用于将ROI图像进行同态滤波处理,其中,同态滤波采用参数改进滤波函数为:
Figure SMS_114
式中,
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,K为滤波系数;
均衡化模块,用于对经过同态滤波处理后的ROI图像进行直方图均衡化,并使用双线性插值法对各像素点重新分配灰度。
在一个具体实施例中,与操作模块具体包括:
边缘检测模块,用于用Sobel算子对增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像;
与操作子模块,用于将压痕边缘图像与掩模进行与操作,得到压痕完整图像为:
Figure SMS_119
式中,
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表示压痕完整图像,/>
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表示压痕边缘图像,mask表示掩模,/>
Figure SMS_122
表示与操作。
在一个具体实施例中,间距测量模块具体包括:
拟合模块,用于按压痕的两端点与中点的位置关系,将压痕边缘分为上凹、上凸、下凹和下凸四个压痕边缘类型,每一个压痕边缘类型的压痕选取对应的三个拟合点,通过最小二乘法对拟合点进行二次曲线拟合,得到压痕拟合方程为:
Figure SMS_123
式中,x、y分别表示拟合点的横、纵坐标,a表示常数,b和c均表示系数;
间距计算模块,用于计算压痕拟合方程的驻点作为测量点,将测量点按y坐标分为上测量点和下测量点两类,上测量点和下测量点均以x坐标按升序排列,通过下式计算上测量点和下测量点之间的距离,得到导线压接间距为:
Figure SMS_124
式中,w表示压接次数,
Figure SMS_125
表示上下压痕,n=1为上压痕,n=2为下压痕,s表示测试点的序号,/>
Figure SMS_126
表示序号为i的测试点的纵坐标。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于图像的导线压接间距测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
采集导线的原始压接图像,对其转化为灰度图;
根据灰度投影图对所述灰度图进行ROI压接区域提取;
对所述ROI压接区域进行双边滤波处理,得到滤波图像;
对所述滤波图像进行图像增强处理,得到增强图像;
对所述增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到二值图像,再对所述二值图像进行Blob分析,根据连通域的面积,提取出压痕区域并制作掩模;
采用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像;
在所述压痕完整图像中沿压痕方向分别选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对所述拟合点进行拟合,得到压痕拟合方程,根据所述压痕拟合方程求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距,具体包括:
按压痕的两端点与中点的位置关系,将压痕边缘分为上凹、上凸、下凹和下凸四个压痕边缘类型,每一个压痕边缘类型的压痕选取对应的三个拟合点,通过最小二乘法对所述拟合点进行二次曲线拟合,得到压痕拟合方程为:
Figure QLYQS_1
式中,x、y分别表示拟合点的横、纵坐标,a表示常数,b和c均表示系数;
计算压痕拟合方程的驻点作为测量点,将测量点按y坐标分为上测量点和下测量点两类,上测量点和下测量点均以x坐标按升序排列,通过下式计算上测量点和下测量点之间的距离,得到导线压接间距为:
Figure QLYQS_2
式中,w表示压接次数,
Figure QLYQS_3
表示上下压痕,n=1为上压痕,n=2为下压痕,s表示测试点的序号,ywns表示序号为s的测试点的纵坐标。
2.根据权利要求1所述的基于图像的导线压接间距测量方法,其特征在于,根据灰度投影图对所述灰度图进行ROI压接区域提取的步骤具体包括:
以所述灰度图的左上角为坐标原点,行方向为x方向,列方向为y方向构建直角坐标系;
对每行沿x方向依次遍历,判断每行中各像素点
Figure QLYQS_4
的灰度值,其中,i为像素点的行数序号,j为像素点的列数序号,若/>
Figure QLYQS_5
,则将相应的像素点/>
Figure QLYQS_6
加入至非0像素点数量集合/>
Figure QLYQS_7
中,遍历结束,得到非0像素点数量集合/>
Figure QLYQS_8
以像素点
Figure QLYQS_9
为起点,/>
Figure QLYQS_10
为长度,/>
Figure QLYQS_11
为非0像素点数量集合/>
Figure QLYQS_12
的元素个数,其中,jmax为像素点的最大列数,沿x方向绘制灰度投影图,对所述灰度投影图进行连通域分析,选取面积最大的连通域的外接矩形作为ROI压接区域。
3.根据权利要求1所述的基于图像的导线压接间距测量方法,其特征在于,对所述滤波图像进行图像增强处理,得到增强图像的步骤具体包括:
将ROI图像进行同态滤波处理,其中,同态滤波采用参数改进滤波函数为:
Figure QLYQS_13
式中,
Figure QLYQS_14
表示频率/>
Figure QLYQS_15
到滤波中心/>
Figure QLYQS_16
的距离,/>
Figure QLYQS_17
,K为滤波系数;
对经过同态滤波处理后的ROI图像进行直方图均衡化,并使用双线性插值法对各像素点重新分配灰度。
4.根据权利要求1所述的基于图像的导线压接间距测量方法,其特征在于,采用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像的步骤具体包括:
用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像;
将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像为:
Figure QLYQS_18
式中,
Figure QLYQS_19
表示压痕完整图像,/>
Figure QLYQS_20
表示压痕边缘图像,mask表示掩模,/>
Figure QLYQS_21
表示与操作。
5.一种基于图像的导线压接间距测量系统,其特征在于,包括:
图像采集模块,用于采集导线的原始压接图像,将其转化为灰度图;
ROI提取模块,用于根据灰度投影图对所述灰度图进行ROI压接区域提取;
双边滤波模块,用于对所述ROI压接区域进行双边滤波处理,得到滤波图像;
图像增强模块,用于对所述滤波图像进行图像增强处理,得到增强图像;
掩模制作模块,用于对所述增强图像进行Gama变换,再进行Otsu阈值化,得到二值图像,再对所述二值图像进行Blob分析,根据连通域的面积,提取出压痕区域并制作掩模;
与操作模块,用于采用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像,将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像;
间距测量模块,用于在所述压痕完整图像中沿压痕方向分别选取多点作为拟合点,通过最小二乘法对所述拟合点进行拟合,得到压痕拟合方程,根据所述压痕拟合方程求取驻点并作为测量点,计算各测量点之间的距离为导线压接间距;
所述间距测量模块具体包括:
拟合模块,用于按压痕的两端点与中点的位置关系,将压痕边缘分为上凹、上凸、下凹和下凸四个压痕边缘类型,每一个压痕边缘类型的压痕选取对应的三个拟合点,通过最小二乘法对所述拟合点进行二次曲线拟合,得到压痕拟合方程为:
Figure QLYQS_22
式中,x、y分别表示拟合点的横、纵坐标,a表示常数,b和c均表示系数;
间距计算模块,用于计算压痕拟合方程的驻点作为测量点,将测量点按y坐标分为上测量点和下测量点两类,上测量点和下测量点均以x坐标按升序排列,通过下式计算上测量点和下测量点之间的距离,得到导线压接间距为:
Figure QLYQS_23
式中,w表示压接次数,
Figure QLYQS_24
表示上下压痕,n=1为上压痕,n=2为下压痕,s表示测试点的序号,ywns表示序号为s的测试点的纵坐标。
6.根据权利要求5所述的基于图像的导线压接间距测量系统,其特征在于,所述ROI提取模块具体包括:
坐标系构建模块,用于以所述灰度图的左上角为坐标原点,行方向为x方向,列方向为y方向构建直角坐标系;
遍历模块,用于对每行沿x方向依次遍历,判断每行中各像素点
Figure QLYQS_25
的灰度值,其中,i为像素点的行数序号,j为像素点的列数序号,若/>
Figure QLYQS_26
,则将相应的像素点/>
Figure QLYQS_27
加入至非0像素点数量集合/>
Figure QLYQS_28
中,遍历结束,得到非0像素点数量集合/>
Figure QLYQS_29
压接区域选取模块,用于以像素点
Figure QLYQS_30
为起点,/>
Figure QLYQS_31
为长度,/>
Figure QLYQS_32
为非0像素点数量集合/>
Figure QLYQS_33
的元素个数,其中,jmax为像素点的最大列数,沿x方向绘制灰度投影图,对所述灰度投影图进行连通域分析,选取面积最大的连通域的外接矩形作为ROI压接区域。
7.根据权利要求5所述的基于图像的导线压接间距测量系统,其特征在于,所述图像增强模块具体包括:
同态滤波模块,用于将ROI图像进行同态滤波处理,其中,同态滤波采用参数改进滤波函数为:
Figure QLYQS_34
式中,
Figure QLYQS_35
表示频率/>
Figure QLYQS_36
到滤波中心/>
Figure QLYQS_37
的距离,/>
Figure QLYQS_38
,K为滤波系数;
均衡化模块,用于对经过同态滤波处理后的ROI图像进行直方图均衡化,并使用双线性插值法对各像素点重新分配灰度。
8.根据权利要求5所述的基于图像的导线压接间距测量系统,其特征在于,所述与操作模块具体包括:
边缘检测模块,用于用Sobel算子对所述增强图像进行边缘检测,得到压痕边缘图像;
与操作子模块,用于将所述压痕边缘图像与所述掩模进行与操作,得到压痕完整图像为:
Figure QLYQS_39
式中,
Figure QLYQS_40
表示压痕完整图像,/>
Figure QLYQS_41
表示压痕边缘图像,mask表示掩模,/>
Figure QLYQS_42
表示与操作。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116168037B (zh) * 2023-04-26 2023-07-04 广东电网有限责任公司江门供电局 一种基于图像处理的导线压接弯曲度计算方法及系统
CN116664554B (zh) * 2023-07-26 2023-10-20 微山晟轩机械制造有限公司 一种基于图像处理的螺栓螺纹缺陷检测方法
CN117036345B (zh) * 2023-10-07 2024-03-05 广东电网有限责任公司江门供电局 一种压接导线的对边距测量方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104700215A (zh) * 2015-03-13 2015-06-10 梁来先 一种用于输电线路架线施工综合计算系统及方法
WO2015179585A1 (en) * 2014-05-23 2015-11-26 Tyco Electronics Corporation Terminal crimping system with alignment aid
CN106329388A (zh) * 2016-10-11 2017-01-11 天津送变电工程公司 一种降低大截面导线耐张线夹压接不合格率的方法
CN107945155A (zh) * 2017-11-13 2018-04-20 佛山缔乐视觉科技有限公司 一种基于Gabor滤波器的牙膏管肩缺陷检测方法
CN114549407A (zh) * 2022-01-11 2022-05-27 广东电网有限责任公司广州供电局 基于x射线图像的耐张线夹压接缺陷程度判断方法
CN114757949A (zh) * 2022-06-15 2022-07-15 济宁市海富电子科技有限公司 基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9362700B2 (en) * 2013-08-13 2016-06-07 Tyco Electronics Corporation Device for determining a crimp height of a crimped electrical connection

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015179585A1 (en) * 2014-05-23 2015-11-26 Tyco Electronics Corporation Terminal crimping system with alignment aid
CN104700215A (zh) * 2015-03-13 2015-06-10 梁来先 一种用于输电线路架线施工综合计算系统及方法
CN106329388A (zh) * 2016-10-11 2017-01-11 天津送变电工程公司 一种降低大截面导线耐张线夹压接不合格率的方法
CN107945155A (zh) * 2017-11-13 2018-04-20 佛山缔乐视觉科技有限公司 一种基于Gabor滤波器的牙膏管肩缺陷检测方法
CN114549407A (zh) * 2022-01-11 2022-05-27 广东电网有限责任公司广州供电局 基于x射线图像的耐张线夹压接缺陷程度判断方法
CN114757949A (zh) * 2022-06-15 2022-07-15 济宁市海富电子科技有限公司 基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
装配式架线施工导线精确测长设备的研制;李恒博等;《国外电子测量技术》;第42卷(第01期);第100-106页 *
输电线路导线自动压接系统研制;刘艳梅等;《沈阳航空航天大学学报》(第01期);第1-10页 *

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