CN116337879A - 一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法 - Google Patents

一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像数据处理技术领域,具体涉及一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法。该方法获取电缆的绝缘皮图像,筛选出绝缘皮图像内的目标像素点;依据目标像素点之间的位置获取摆放方向异常度,根据目标像素点在绝缘皮图像的位置获取光照偏移距离,结合两者调整预设光照射夹角得到调整光照射夹角,进而获取光照影响系数;获取绝缘皮图像的灰度直方图曲线和理想灰度直方图曲线,依据两个曲线之间的斜率差异获取电缆的趋势差异度,基于电缆的趋势差异度对电缆绝缘皮的缺陷情况进行检测。本发明考虑到电缆的摆放方向和摆放位置导致光线对电缆的绝缘皮图像的灰度分布造成的影响,提高了电缆绝缘皮的缺陷检测的准确性。

Description

一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法
技术领域
本发明涉及图像数据处理技术领域,具体涉及一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法。
背景技术
电缆绝缘皮磨损会导致电缆的绝缘能力降低,极易进水受潮影响电缆的使用寿命,还会造成电缆内部铜线直接接触或裸漏在空气中,导致电缆短路而引发或者或严重事故。
现有技术直接分析电缆绝缘皮图像的反光区域,根据反光区域内每个像素点灰度变化确定缺陷像素点,进而确定电缆的缺陷情况。由于电缆的摆放位置和摆放方向会导致电缆绝缘皮图像中反光区域发生改变,仅考虑反光区域的灰度值变化使得缺陷像素点缺少真实性,影响电缆缺陷信息的提取,降低电缆绝缘皮的缺陷检测的准确性。
发明内容
为了解决仅考虑电缆绝缘皮的反光区域内灰度变化,导致缺陷检测准确性低的技术问题,本发明的目的在于提供一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,所采用的技术方案具体如下:
本发明提出了一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,该方法包括:
获取待测电缆表面仅包含电缆绝缘皮的绝缘皮图像;
将绝缘皮图像的宽度方向上每行中最大灰度值的像素点,作为对应行的目标像素点;根据绝缘皮图像中所述目标像素点之间的位置分布获取摆放方向异常度;依据所述目标像素点在所述绝缘皮图像中的位置获取光照偏移距离;结合所述摆放方向异常度和所述光照偏移距离对预设光照射夹角进行调整,得到调整光照射夹角;
结合所述摆放方向异常度、所述光照偏移距离和所述调整光照射夹角,获取光照影响系数;获得所述绝缘皮图像的灰度直方图曲线;依据所述光照影响系数调整预设标准灰度直方图曲线得到理想灰度直方图曲线;
根据所述灰度直方图曲线与所述理想灰度直方图曲线之间变化趋势的差异,获取对应灰度直方图曲线的趋势差异度;根据所述趋势差异度对待测电缆的绝缘皮的缺陷情况进行检测。
进一步地,所述摆放方向异常度的获取方法,包括:
以绝缘皮图像的任意一个角作为坐标原点建立二维坐标系,所述二维坐标系的横轴方向和纵轴方向依次为所述绝缘皮图像的长度方向和宽度方向;所述绝缘皮图像中所有像素点均在所述二维坐标系的同一个象限内;
在所述二维坐标系中确定绝缘皮图像中每个所述目标像素点的坐标点,对所述目标像素点的坐标点进行直线拟合得到目标拟合直线;将绝缘皮图像的长度方向上的任意直线作为基准直线,将所述目标拟合直线与所述基准直线之间的夹角作为摆放方向异常度。
进一步地,所述光照偏移距离的获取方法,包括:
将每个所述目标像素点的坐标点的纵坐标的绝对值与绝缘皮图像的宽度的一半的差值绝对值,作为对应目标像素点的偏移值;将绝缘皮图像的所述目标像素点的所述偏移值的均值作为光照偏移距离。
进一步地,所述调整光照射夹角的获取方法,包括:
分别对所述摆放方向异常度和所述光照偏移距离进行归一化,依次得到归一摆放异常度和归一偏移距离;将预设常数、所述归一摆放异常度和所述归一偏移距离的乘积进行归一化,得到调整值;将所述调整值与预设光照射夹角的乘积作为调整光照射夹角。
进一步地,所述理想灰度直方图曲线的获取方法,包括:
将处于理想摆放位置的正常质量电缆的绝缘皮图像的所述灰度直方图曲线作为预设标准灰度直方图曲线;所述理想摆放位置为电缆在相机的正下方,且电缆的摆放方向垂直或平行于工作台的边;所述工作台的表面为矩形;
将所述光照影响系数与预设标准灰度直方图曲线的方程的相乘,得到所述理想灰度直方图曲线。
进一步地,所述趋势差异度的获取方法,包括:
将所述灰度直方图曲线与所述理想灰度直方图曲线之间的平均斜率的差值绝对值,作为对应灰度直方图曲线的所述趋势差异度。
进一步地,所述根据所述趋势差异度对电缆绝缘皮的缺陷情况进行检测的方法,为:
对所述趋势差异度进行归一化得到待测电缆的绝缘皮的缺陷特征值;
设置缺陷判断阈值,当所述缺陷特征值大于或者等于所述缺陷判断阈值时,则认为待测电缆的绝缘皮存在缺陷;当缺陷概率小于所述缺陷判断阈值时,则认为待测电缆的绝缘皮不存在缺陷。
进一步地,所述光照影响系数的获取方法,包括:
将所述摆放方向异常度、所述光照偏移距离和所述调整光照射夹角输入至预先训练好的模拟器中,输出光照影响系数。
本发明具有如下有益效果:
在本发明实施例中获取待测电缆的绝缘皮图像,正常质量电缆的宽度方向上不同位置像素点到相机之间存在距离,最小距离的像素点为宽度方向上灰度值最大的像素点,距离变大时像素点的反光能力逐渐减弱,即灰度值变小;因此,无论电缆的摆放方向或摆放位置如何改变,正常质量电缆的绝缘皮图像的宽度方向上仅存在一个灰度值最大的像素点,将其作为目标像素点并重点分析;当电缆的摆放方向偏移时,电缆的中轴线和相机之间存在夹角导致电缆到相机的距离改变,绝缘皮图像的宽度方向上目标像素点之间的位置分布呈现电缆的摆放方向情况;当电缆的摆放位置偏移时,目标像素点的位置到电缆中轴线距离改变反映待测电缆与中央位置的偏移距离;由于光照主要造成偏航角和滚转角方向影响,偏航角方向和滚转角方向影响分别由摆放方向和摆放位置造成,结合两个因素使调整光照射夹角更加准确;摆放方向异常度、光照偏移距离和调整光照射夹角均会造成当前场景的光照影响改变,因此综合分析获取光照影响系数,灰度直方图曲线直观反映绝缘皮图像内灰度分布情况;在获取待测电缆的趋势差异度过程中,作为判断依据的理想灰度直方图曲线考虑光照影响系数,光照影响系数呈现电缆的摆放位置和摆放方向导致光线对电缆灰度产生影响,使理想灰度直方图曲线能准确呈现存在光照影响下正常质量电缆的绝缘皮图像的灰度分布,进而使理想灰度直方图曲线与待测电缆的理想灰度直方图曲线的趋势差异度作为判断电缆缺陷的依据更具有参考性,提高了电缆绝缘皮的缺陷检测的准确性。
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和优点,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的介绍,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它附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法的方法流程图;
图2为本发明一个实施例所提供的一种电缆的表面图像局部示意图;
图3为本发明一个实施例所提供的一种电缆的绝缘皮图像局部示意图;
图4为本发明一个实施例所提供的一种电缆理想摆放示意图;
图5为本发明一个实施例所提供的一种电缆摆放方向异常示意图;
图6为本发明一个实施例所提供的一种电缆摆放位置异常示意图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明提出的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,其具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。在下述说明中,不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外,一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法的具体方案。
请参阅图1,其示出了本发明一个实施例提供的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法的方法流程图,该方法包括:
步骤S1:获取待测电缆表面仅包含电缆绝缘皮的绝缘皮图像。
具体的,在工作台的上方的中央位置固定相机和光源,将待测电缆放置在工作台上进行缺陷检测,使用相机获取待测电缆的表面图像,其中表面图像中包含待测电缆的绝缘皮和工作台表面等。图2为本发明一个实施例所提供的一种电缆的表面图像局部示意图。将待测电缆的表面图像进行灰度化处理,得到电缆的表面灰度图像,为了对电缆绝缘皮进行针对性分析,同时减少工作台表面等环境因素带来的不必要计算与干扰,使用深度神经网络获取待测电缆的表面灰度图像中的绝缘皮图像。图3为本发明一个实施例所提供的一种电缆的绝缘皮图像局部示意图。
使用深度神经网络获取待测电缆的表面灰度图像中的绝缘皮图像的过程为:
1)使用的数据集为相机采集过程得到的待测电缆的表面图像数据集,待检测的电缆的表面图像的样式形态为多种多样的。
2)需要分割的像素共分为两类,即训练集对应标签标注过程为:单通道的语义标签,对应位置像素属于背景类的标注为0,属于待检测电缆的绝缘皮图像的标注为1。
网络的任务是分类,所有使用的loss函数为交叉熵损失函数。
需要说明的是,本发明实施例中选用加权平均灰度化算法进行灰度化处理,使用深度神经网络获取待测电缆的表面灰度图像的绝缘皮图像,具体方法在此不做介绍,均为本领域技术人员熟知的技术手段。
在本发明另一个实施例中可以通过设置阈值,由于工作台表面一般为浅色,而电缆绝缘皮的颜色较深,则待测电缆的的表面灰度图像中表示电缆绝缘皮的像素点的灰度值一般大于表示工作台的像素点的灰度值,将待测电缆的表面灰度图像中灰度值大于阈值的像素点构成的连通域作为待测电缆的绝缘皮图像。
步骤S2:将绝缘皮图像的宽度方向上每行中最大灰度值的像素点,作为对应行的目标像素点;根据绝缘皮图像中目标像素点之间的位置分布获取摆放方向异常度;依据目标像素点在绝缘皮图像中的位置获取光照偏移距离;结合摆放方向异常度和光照偏移距离对预设光照射夹角进行调整,得到调整光照射夹角。
电缆是柱状结构,在光源照射下电缆表面的绝缘皮的不同区域对光的反射和吸收不同。当光线垂直于电缆的绝缘皮表面时,与光照方向垂直的绝缘皮表面反射更多的光,则绝缘皮图像中该区域的灰度值越大;当光线与电缆的绝缘皮表面不垂直时,光照会导致该区域的绝缘皮表面吸收更多的光,反射的光较少,则绝缘皮图像中该区域的灰度值越小。
正常质量电缆的绝缘皮的表面质地均匀,因此电缆的绝缘皮图像内灰度分布较为均匀;当电缆表面的绝缘皮存在缺陷时,绝缘皮质地的均匀性被破坏,导致电缆的绝缘皮图像的灰度分布产生杂乱;当存在光照影响时,不同的光照方向也会导致绝缘皮图像内灰度分布发生一定程度的变化,故需要获取光照影响系数,去除光照干扰,提高对电缆绝缘皮的缺陷检测的准确性。
光源位于工作台的上方的中央位置,即光源位置不变,待测电缆的摆放情况不同,会造成光照影响也不同,主要影响为偏航角和滚转角方向上的影响。其中,偏航角方向上的影响是电缆摆放方向造成的,滚转角方向上的影响是电缆摆放位置造成的。
正常质量电缆的宽度方向上不同位置像素点到相机之间均存在一定距离,当距离最小时,对应像素点为宽度方向上的反光能力最强的反光点,即该像素点的灰度值最大,当距离逐渐变大时,像素点的反光能力逐渐减弱,即灰度值变小;因此,无论电缆的摆放方向或摆放位置如何改变,正常质量电缆的绝缘皮图像的宽度方向上仅存在一个灰度值最大的像素点,且从最大灰度值的像素点位置到旁边灰度值依次减小,则电缆的绝缘皮图像的宽度方向上最大灰度值的像素点为重点分析对象。因此,将绝缘皮图像的宽度方向上每行中最大灰度值的像素点作为对应行的目标像素点,对绝缘皮图像内目标像素点进行分析以获取待测电缆的摆放方向和摆放位置造成光照带来的影响。
(1)偏转角方向上的影响分析。
光源位于工作台上方的中央位置,当正常质量的电缆放置在工作台的中央位置时,即电缆位于理想摆放位置,由于电缆是柱状结构,则电缆最上方的绝缘皮表面反射更多的光,越靠近工作台表面的绝缘皮表面反射的光越少。因此,位于待测电缆的绝缘皮图像的宽度中央位置的像素点的灰度值较大,而距离宽度中央位置越远的位置灰度值越小。图4为本发明一个实施例所提供的一种电缆理想摆放的示意图,如图4所示,物体A为工作台,物体B为相机,物体C为摆放理想的电缆。
当电缆的摆放方向出现偏移时,即电缆摆放方向异常,会导致电缆的中轴线和相机之间存在夹角,夹角的存在会导致电缆到相机的距离发生变化,则绝缘皮图像的宽度方向上目标像素点的位置会改变,改变后目标像素点之间的位置分布呈现电缆的摆放方向情况。图5为本发明一个实施例所提供的一种电缆摆放方向异常示意图,如图5所示,物体A为工作台,物体B为相机,物体D为摆放方向异常的电缆。
优选地,摆放方向异常度的获取方法为:以绝缘皮图像的任意一个角作为坐标原点建立二维坐标系,二维坐标系的横轴方向和纵轴方向依次为绝缘皮图像的长度方向和宽度方向;绝缘皮图像中所有像素点均在二维坐标系的同一个象限内;在二维坐标系中确定绝缘皮图像中每个目标像素点的坐标点,对目标像素点的坐标点进行直线拟合得到目标拟合直线;将绝缘皮图像的长度方向上的任意直线作为基准直线,将目标拟合直线与基准直线之间的夹角作为摆放方向异常度。
作为一个示例,由于电缆位于理想摆放位置,则电缆最上方的绝缘皮表面反射更 多的光,即绝缘皮图像内目标像素点位于图像长度方向的中轴线上,则选取绝缘皮图像的 长度方向上的任意直线作为基准直线,判断待测电缆的摆放方向情况。获取目标拟合直线 的斜率为k,基准直线平行于二维坐标系的横轴,基准直线的斜率为0,则目标拟合直线与基 准图像之间的夹角,即待测电缆的摆放方向异常度
Figure SMS_1
,k为目标拟合直线的斜 率;摆放方向异常度
Figure SMS_2
取值范围为
Figure SMS_3
Figure SMS_4
。当电缆位于理想摆放位置时,待测电缆的摆放方 向异常度为
Figure SMS_5
;当电缆的摆放方向偏移程度越大时,电缆到相机的距离改变,则待测电缆的 摆放方向异常度越大。在本发明实施例中选用最小二乘法对目标像素点进行直线拟合,具 体方法在此不做介绍,为本领域技术人员熟知的技术手段。
(2)滚转角方向上的影响分析。
电缆在工作台上的摆放位置距离中央位置越远,导致电缆的绝缘皮表面目标像素点基本位于绝缘皮的某一侧,当电缆距离工作台的中央位置越远,则电缆的绝缘皮图像内的目标像素点距离电缆中轴线越远。因此,目标像素点在绝缘皮图像内的位置能够反映待测电缆与中央位置的偏移距离。图6为本发明一个实施例所提供的一种电缆摆放方向异常示意图,如图6所示,物体A为工作台,物体B为相机,物体E为摆放位置异常的电缆。
优选地,光照偏移距离的获取方法为:将每个目标像素点的坐标点的纵坐标的绝对值与绝缘皮图像的宽度的一半的差值绝对值,作为对应目标像素点的偏移值;将绝缘皮图像的目标像素点的偏移值的均值作为光照偏移距离。
需要说明的是,当电缆在工作台的中央位置时,则电缆最上方的绝缘皮表面反射的光最大,即目标像素点位于电缆的中轴线上,目标像素点的坐标点的纵坐标的绝对值等于绝缘皮图像的宽度的一半;当电缆的摆放位置距离工作台的中央位置越远时,电缆摆放位置异常,则电缆的目标像素点会出现在绝缘皮图像的长度方向上的边缘位置,则目标像素点的坐标点的纵坐标的绝对值与绝缘皮图像的宽度方向的一半越大。
根据绝缘皮图像的目标像素点的纵坐标与其宽度,获取待测电缆的光照偏移距离。光照偏移距离的计算公式如下:
Figure SMS_6
式中,h为待测电缆的光照偏移距离,N为待测电缆的绝缘皮图像中目标像素点的 数量,L为待测电缆的绝缘皮图像的宽度,
Figure SMS_7
为待测电缆的绝缘皮图像中第i个目标像素点 的坐标点的纵坐标;
Figure SMS_8
为绝对值函数。
需要说明的是,当电缆的摆放位置距离工作台的中央位置越远时,则绝缘皮图像 内的目标像素点的纵坐标的绝对值可能越大或者越小,则目标像素点的坐标点的纵坐标的 绝对值与绝缘皮图像的宽度的一半的差值绝对值
Figure SMS_9
越大,导致光照偏移距离h越大; 目标像素点的纵坐标的绝对值的大小取决于电缆的摆放位置在中央位置的左侧或右侧。
(3)由于光照主要造成偏航角和滚转角方向上的影响,偏航角方向上的影响是电缆的摆放方向造成,滚转角方向上的影响是电缆的摆放位置造成。因此,在考虑光照射夹角需要考虑待测电缆的摆放方向异常度和光照偏移距离。
优选地,调整光照射夹角的获取方法为:分别对摆放方向异常度和光照偏移距离进行归一化,依次得到归一摆放异常度和归一偏移距离;将预设常数、归一摆放异常度和归一偏移距离的乘积进行归一化,得到调整值;将调整值与预设光照射夹角的乘积作为调整光照射夹角。
作为一个示例,绝缘皮图像的中心在待测电缆对应位置,且垂直于工作台表面的 直线与光源之间的夹角为光照射夹角,其取值范围为
Figure SMS_10
Figure SMS_11
,本发明实施例中预设光照射 夹角取经验值
Figure SMS_12
,实施者可根据实际情况进行设定。通过待测电缆由于摆放方向和摆放位 置产生的影响,即摆放方向异常度和光照偏移距离对预设光照射夹角进行调整,得到调整 光照射夹角。在本发明实施例中分别使用归一化函数对的摆放方向异常度,待测电缆的绝 缘皮图像的宽度对光照偏移距离进行归一化;在本发明其他实施例中也可选择其他对摆放 方向异常度与光照偏移距离进行归一化的方法,例如最大最小规范化等归一化方法,在此 不做限定。
结合摆放方向异常度和光照偏移距离对预设光照射夹角进行调整得到调整光照射夹角,调整光照射夹角的计算公式如下:
Figure SMS_13
式中,
Figure SMS_14
为待测电缆的调整光照射夹角;
Figure SMS_15
为预设光照射夹角;
Figure SMS_16
为待测电缆的摆 放方向异常度;h为待测电缆的光照偏移距离;L为待测电缆的绝缘皮图像的宽度;
Figure SMS_17
为预设 常数,取经验值2;exp为以自然常数e为底数的指数函数;Norm为归一化函数。
需要说明的是,当电缆的摆放方向异常
Figure SMS_18
越大,说明电缆的摆放方向偏移的程度越 大,则光照射夹角越大,则需要对预设光照夹角调整较大的程度;光照偏移距离h越大,说明 电缆在工作台上的摆放位置距离中央位置越远,则光照射夹角越大,则需要对预设光照夹 角调整较大的程度。
步骤S3:结合摆放方向异常度、光照偏移距离和调整光照射夹角,获取光照影响系数;获得绝缘皮图像的灰度直方图曲线;依据光照影响系数调整预设标准灰度直方图曲线得到理想灰度直方图曲线。
摆放方向异常度呈现电缆的摆放方向情况,光照偏移距离反映电缆的摆放位置情况,调整光照射夹角是依据电缆的摆放方向和摆放位置调整之后的光照数据,上述三种参数均可以影响当前场景的光照影响。
优选地,光照影响系数的获取方法为:将摆放方向异常度、光照偏移距离和调整光照射夹角输入至预先训练好的模拟器中,输出光照影响系数。
模拟器的训练过程为:收集不同光照场景下的光照数据,包括电缆的摆放方向异常度、光照偏移距离和调整光照射夹角,以及每种光照场景下光照数据对应的人为标注的光照影响系数。将不同光照场景下的光照数据与其对应的人为标注的光照影响系数输入到模拟器中进行训练,每种光照场景下的光照数据均对应一个人为标注的光照影响系数,训练出一个光照模拟器,使其能够对新光照场景下的光照影响系数进行准确预测;检查训练好的模型在验证集上的表现,比较其预测结果与人为标注的光照影响系数的差异,然后根据实验结果进行调整和优化。将当前光照场景下电缆的摆放方向异常度、光照偏移距离和调整光照射夹角输入到训练好的模拟器中,将模拟器输出当前光照场景下的光照影响系数,记为t。
灰度直方图曲线能够直观反映当前光照情况下绝缘皮图像内灰度分布情况。缺陷位置的电缆的绝缘皮表面与质量正常的绝缘皮表面对光的反射和吸收情况不同,因此,绝缘皮图像中缺陷区域与正常区域的灰度分布情况存在较大区别,即灰度直方图曲线会产生相应变化,通过灰度直方图曲线能够较为清楚地观察绝缘皮图像的灰度变化情况。
光照影响系数为当前场景的光照影响,预设标准灰度直方图曲线没有考虑光线影响,用光照影响系数进行调整得到的理想灰度直方图曲线,反映存在光线影响下绝缘皮图像的正常灰度变化,使待测电缆的缺陷判断更加准确。
优选地,理想灰度直方图曲线的获取方法为:将处于理想摆放位置的正常质量电缆的绝缘皮图像的灰度直方图曲线作为预设标准灰度直方图曲线;理想摆放位置为电缆在相机的正下方,且电缆的摆放方向垂直或平行于工作台的边;工作台的表面为矩形;将光照影响系数与预设标准灰度直方图曲线的方程的相乘,得到理想灰度直方图曲线。
作为一个示例,预设标准灰度直方图曲线是不考虑电缆的摆放方向和摆放位置导 致光照产生的影响,是一种理想情况,但现实中由于各种原因,容易导致未放置处于理想摆 放位置的电缆因光照影响导致其绝缘皮图像的灰度分布的均匀性。故在计算理想灰度直方 图曲线时,使用光照影响系数调整预设标准灰度直方图曲线,理想灰度直方图曲线的方程 为
Figure SMS_19
,其中,
Figure SMS_20
为处于理想摆放位置的正常质量电缆的预设标准灰度直方图曲线的方 程,t为当前光照情况下的光照影响系数。
需要说明的是,由于不同型号的电缆的绝缘皮的材质不同,则其绝缘皮对光的反射和吸收情况不同,因此在获取理想灰度直方图曲线时,需要保证获取理想灰度直方图曲线的正常质量电缆的型号与待测电缆的型号相同,以提高待测电缆的缺陷检测的准确性。
至此,获取当前光照情况下,电缆的理想灰度直方图曲线;若当前光照情况改变,需要依据上述获取理想灰度直方图曲线的方法,重新获取改变后光照情况下理想灰度直方图曲线。
步骤S4:根据灰度直方图曲线与理想灰度直方图曲线之间变化趋势的差异,获取对应灰度直方图曲线的趋势差异度;根据趋势差异度对待测电缆的绝缘皮的缺陷情况进行检测。
当电缆表面出现缺陷时,会破坏绝缘皮表面的均匀性,使得灰度直方图发生变形,导致待测电缆的灰度直方图曲线的变化趋势改变,其与待测电缆的灰度直方图曲线之间变化趋势的差异情况反映电缆的缺陷情况。
优选地,灰度直方图曲线的趋势差异度的获取方法为:将灰度直方图曲线与理想灰度直方图曲线之间的平均斜率的差值绝对值,作为对应灰度直方图曲线的趋势差异度。
需要说明的是,本发明实施例中选用OpenCV软件获取绝缘皮图像的灰度直方图中每个灰度级在灰度直方图曲线上对应点的斜率,进而计算灰度直方图曲线的平均斜率,OpenCV软件为本领域技术人员常用手段,在此不做具体介绍。待测电缆的灰度直方图曲线与理想灰度直方图曲线的结构越相似,即代表两条曲线的形状及其走势均相似,故通过计算两条曲线的斜率差异能够反映两曲线之间的趋势差异程度。待测电缆的趋势差异度的计算公式如下:
Figure SMS_21
式中,R为待测电缆的绝缘皮图像的灰度直方图曲线的趋势差异度;
Figure SMS_22
为待测电缆 的绝缘皮图像的灰度直方图曲线的平均斜率;
Figure SMS_23
为理想灰度直方图曲线的平均斜率;
Figure SMS_24
为 绝对值函数。
需要说明的是,当待测电缆的灰度直方图曲线与理想灰度直方图曲线之间的形状 与走势存在较大差异,则两条灰度直方图曲线的平均斜率之间的差异
Figure SMS_25
越大;当
Figure SMS_26
越大,说明 待测电缆的绝缘皮图像的灰度分布情况与正常质量电缆的灰度分布情况差异较大,表明待 测电缆的绝缘皮表面的均匀性被破坏,则待测电缆出现存在缺陷可能性越大。
待测电缆的趋势差异度能够反映待测电缆存在缺陷情况,对趋势差异度进行归一化得到电缆的绝缘皮的缺陷特征值;在本发明其他实施例中可以选择其他对待测电缆的趋势差异度进行归一化的方法,例如最大最小规范化等归一化方法,在此不做限定。
基于待测电缆的趋势差异度获取其缺陷特征值,缺陷特征值的计算公式如下:
Figure SMS_27
式中,p待测电缆的缺陷特征值;R为待测电缆的绝缘皮图像的灰度直方图曲线的趋势差异度;exp为以自然常数e为底数的指数函数。
需要说明的是,当待测电缆的灰度直方图曲线的趋势差异度较大,说明待测电缆与正常质量电缆的灰度分布情况差异较大,表明待测电缆的绝缘皮表面的均匀性被破坏,待测电缆出现存在缺陷可能性越大,则待测电缆的缺陷特征值p越大。
设置缺陷判断阈值,当缺陷特征值大于或者等于缺陷判断阈值时,则认为待测电缆的绝缘皮存在缺陷;当缺陷概率小于缺陷判断阈值时,则认为待测电缆的绝缘皮不存在缺陷。本发明实施例中缺陷判断阈值取经验值0.35,实施者可根据实际情况进行设定。
至此,本发明完成。
综上所述,在本发明实施例中,获取电缆的绝缘皮图像,筛选出绝缘皮图像内的目标像素点;依据目标像素点之间的位置获取摆放方向异常度,根据目标像素点在绝缘皮图像的位置获取光照偏移距离,结合两者调整预设光照射夹角得到调整光照射夹角,进而获取光照影响系数;获取绝缘皮图像的灰度直方图曲线和理想灰度直方图曲线,依据两个曲线之间的斜率差异获取电缆的趋势差异度,基于电缆的趋势差异度对电缆绝缘皮的缺陷情况进行检测。本发明考虑到电缆的摆放方向和摆放位置导致光线对电缆的绝缘皮图像的灰度分布造成的影响,提高了电缆绝缘皮的缺陷检测的准确性。
需要说明的是:上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

Claims (8)

1.一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,其特征在于,该方法包括:
获取待测电缆表面仅包含电缆绝缘皮的绝缘皮图像;
将绝缘皮图像的宽度方向上每行中最大灰度值的像素点,作为对应行的目标像素点;根据绝缘皮图像中所述目标像素点之间的位置分布获取摆放方向异常度;依据所述目标像素点在所述绝缘皮图像中的位置获取光照偏移距离;结合所述摆放方向异常度和所述光照偏移距离对预设光照射夹角进行调整,得到调整光照射夹角;
结合所述摆放方向异常度、所述光照偏移距离和所述调整光照射夹角,获取光照影响系数;获得所述绝缘皮图像的灰度直方图曲线;依据所述光照影响系数调整预设标准灰度直方图曲线得到理想灰度直方图曲线;
根据所述灰度直方图曲线与所述理想灰度直方图曲线之间变化趋势的差异,获取对应灰度直方图曲线的趋势差异度;根据所述趋势差异度对待测电缆的绝缘皮的缺陷情况进行检测。
2.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,其特征在于,所述摆放方向异常度的获取方法,包括:
以绝缘皮图像的任意一个角作为坐标原点建立二维坐标系,所述二维坐标系的横轴方向和纵轴方向依次为所述绝缘皮图像的长度方向和宽度方向;所述绝缘皮图像中所有像素点均在所述二维坐标系的同一个象限内;
在所述二维坐标系中确定绝缘皮图像中每个所述目标像素点的坐标点,对所述目标像素点的坐标点进行直线拟合得到目标拟合直线;将绝缘皮图像的长度方向上的任意直线作为基准直线,将所述目标拟合直线与所述基准直线之间的夹角作为摆放方向异常度。
3.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,其特征在于,所述光照偏移距离的获取方法,包括:
将每个所述目标像素点的坐标点的纵坐标的绝对值与绝缘皮图像的宽度的一半的差值绝对值,作为对应目标像素点的偏移值;将绝缘皮图像的所述目标像素点的所述偏移值的均值作为光照偏移距离。
4.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,其特征在于,所述调整光照射夹角的获取方法,包括:
分别对所述摆放方向异常度和所述光照偏移距离进行归一化,依次得到归一摆放异常度和归一偏移距离;将预设常数、所述归一摆放异常度和所述归一偏移距离的乘积进行归一化,得到调整值;将所述调整值与预设光照射夹角的乘积作为调整光照射夹角。
5.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,其特征在于,所述理想灰度直方图曲线的获取方法,包括:
将处于理想摆放位置的正常质量电缆的绝缘皮图像的所述灰度直方图曲线作为预设标准灰度直方图曲线;所述理想摆放位置为电缆在相机的正下方,且电缆的摆放方向垂直或平行于工作台的边;所述工作台的表面为矩形;
将所述光照影响系数与预设标准灰度直方图曲线的方程的相乘,得到所述理想灰度直方图曲线。
6.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,其特征在于,所述趋势差异度的获取方法,包括:
将所述灰度直方图曲线与所述理想灰度直方图曲线之间的平均斜率的差值绝对值,作为对应灰度直方图曲线的所述趋势差异度。
7.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,其特征在于,所述根据所述趋势差异度对电缆绝缘皮的缺陷情况进行检测的方法,为:
对所述趋势差异度进行归一化得到待测电缆的绝缘皮的缺陷特征值;
设置缺陷判断阈值,当所述缺陷特征值大于或者等于所述缺陷判断阈值时,则认为待测电缆的绝缘皮存在缺陷;当缺陷概率小于所述缺陷判断阈值时,则认为待测电缆的绝缘皮不存在缺陷。
8.根据权利要求1所述的一种电缆绝缘表皮磨损缺陷快速检测方法,其特征在于,所述光照影响系数的获取方法,包括:
将所述摆放方向异常度、所述光照偏移距离和所述调整光照射夹角输入至预先训练好的模拟器中,输出光照影响系数。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117173166A (zh) * 2023-11-02 2023-12-05 江苏裕荣光电科技有限公司 一种光缆表面缺陷检测方法
CN117764893A (zh) * 2024-01-08 2024-03-26 惠州市惠阳区兆顺益五金加工有限公司 一种数控机床刀具磨损识别方法及系统
CN117767124A (zh) * 2023-11-10 2024-03-26 江苏诺金电气科技有限公司 一种具有防火监测的高低压配电柜
CN117788459A (zh) * 2024-02-23 2024-03-29 青岛正大正电力环保设备有限公司 基于图像特征的链条磨损检测方法

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001184510A (ja) * 1999-12-24 2001-07-06 Mitsubishi Chemicals Corp 欠陥検出方法
JP2008202949A (ja) * 2007-02-16 2008-09-04 Omron Corp 欠陥検査方法および欠陥検査装置
JP2009180702A (ja) * 2008-02-01 2009-08-13 Nikon Corp 欠陥検査装置の調整方法、欠陥検査装置の調整状態の評価方法、及びパターンの方位角の設定方法
JP2011252746A (ja) * 2010-06-01 2011-12-15 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> ケーブル位置検出装置、ケーブル位置検出方法及びケーブル位置検出プログラム
JP2012119512A (ja) * 2010-12-01 2012-06-21 Hitachi High-Technologies Corp 基板の品質評価方法及びその装置
US20120328194A1 (en) * 2011-06-24 2012-12-27 Tokyo Electron Limited Image processing method, image display method, image processing apparatus and a non-transitory computer-readable recording medium
KR20130046515A (ko) * 2011-10-28 2013-05-08 한국생산기술연구원 비전시스템의 이미지 품질 향상을 위한 컬러조명 제어방법
US20190228515A1 (en) * 2018-01-22 2019-07-25 Boe Technology Group Co., Ltd. Method and apparatus for detecting defects, and computer readable storage medium
US20190272629A1 (en) * 2017-08-25 2019-09-05 Jiangnan University Method for Fast Judging and Optimizing Light Emitting Quality of Light Guide Plate Based on Image Processing Technology
CN110858395A (zh) * 2018-08-24 2020-03-03 东华大学 一种卷装长丝的污丝缺陷检测方法
CN111539935A (zh) * 2020-04-24 2020-08-14 江苏大学 一种基于机器视觉的电缆表面缺陷在线检测方法
CN111862074A (zh) * 2020-07-30 2020-10-30 国网湖南省电力有限公司 一种电缆阻水缓冲层缺陷识别方法及装置
CN113379837A (zh) * 2021-06-30 2021-09-10 深圳中科飞测科技股份有限公司 检测设备的角度校正方法、设备及计算机可读存储介质
US20210312609A1 (en) * 2019-06-14 2021-10-07 Zhejiang University Real-time traceability method of width of defect based on divide-and-conquer
CN114719966A (zh) * 2020-12-22 2022-07-08 富泰华工业(深圳)有限公司 光源确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN115131346A (zh) * 2022-08-29 2022-09-30 江苏万容机械科技有限公司 基于人工智能的发酵罐加工工序检测方法及系统
CN115222741A (zh) * 2022-09-20 2022-10-21 江苏昱恒电气有限公司 一种电缆表面缺陷检测方法
CN115393354A (zh) * 2022-10-27 2022-11-25 江苏集宿智能装备有限公司 一种激光切割缺陷识别方法
CN115511842A (zh) * 2022-09-29 2022-12-23 郑州科技学院 一种基于机器视觉的电缆绝缘表皮破损检测方法

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001184510A (ja) * 1999-12-24 2001-07-06 Mitsubishi Chemicals Corp 欠陥検出方法
JP2008202949A (ja) * 2007-02-16 2008-09-04 Omron Corp 欠陥検査方法および欠陥検査装置
JP2009180702A (ja) * 2008-02-01 2009-08-13 Nikon Corp 欠陥検査装置の調整方法、欠陥検査装置の調整状態の評価方法、及びパターンの方位角の設定方法
JP2011252746A (ja) * 2010-06-01 2011-12-15 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> ケーブル位置検出装置、ケーブル位置検出方法及びケーブル位置検出プログラム
JP2012119512A (ja) * 2010-12-01 2012-06-21 Hitachi High-Technologies Corp 基板の品質評価方法及びその装置
US20120328194A1 (en) * 2011-06-24 2012-12-27 Tokyo Electron Limited Image processing method, image display method, image processing apparatus and a non-transitory computer-readable recording medium
KR20130046515A (ko) * 2011-10-28 2013-05-08 한국생산기술연구원 비전시스템의 이미지 품질 향상을 위한 컬러조명 제어방법
US20190272629A1 (en) * 2017-08-25 2019-09-05 Jiangnan University Method for Fast Judging and Optimizing Light Emitting Quality of Light Guide Plate Based on Image Processing Technology
US20190228515A1 (en) * 2018-01-22 2019-07-25 Boe Technology Group Co., Ltd. Method and apparatus for detecting defects, and computer readable storage medium
CN110858395A (zh) * 2018-08-24 2020-03-03 东华大学 一种卷装长丝的污丝缺陷检测方法
US20210312609A1 (en) * 2019-06-14 2021-10-07 Zhejiang University Real-time traceability method of width of defect based on divide-and-conquer
CN111539935A (zh) * 2020-04-24 2020-08-14 江苏大学 一种基于机器视觉的电缆表面缺陷在线检测方法
CN111862074A (zh) * 2020-07-30 2020-10-30 国网湖南省电力有限公司 一种电缆阻水缓冲层缺陷识别方法及装置
CN114719966A (zh) * 2020-12-22 2022-07-08 富泰华工业(深圳)有限公司 光源确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN113379837A (zh) * 2021-06-30 2021-09-10 深圳中科飞测科技股份有限公司 检测设备的角度校正方法、设备及计算机可读存储介质
CN115131346A (zh) * 2022-08-29 2022-09-30 江苏万容机械科技有限公司 基于人工智能的发酵罐加工工序检测方法及系统
CN115222741A (zh) * 2022-09-20 2022-10-21 江苏昱恒电气有限公司 一种电缆表面缺陷检测方法
CN115511842A (zh) * 2022-09-29 2022-12-23 郑州科技学院 一种基于机器视觉的电缆绝缘表皮破损检测方法
CN115393354A (zh) * 2022-10-27 2022-11-25 江苏集宿智能装备有限公司 一种激光切割缺陷识别方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LI QIAN 等: ""Histogram Equalization Based Cable Tunnel Image Defogging Method"", 《6TH IEEE ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY, ELECTRONIC AND AUTOMATION CONTROL CONFERENCE (IEEE IAEAC)》, pages 420 - 424 *
何维晟 等: ""用于电缆表面缺陷实时检测的计算机视觉系统研究"", 《实验技术与管理》, vol. 39, no. 5, pages 123 - 128 *
袁立;田子茹;: "基于融合特征的行人再识别方法", 模式识别与人工智能, vol. 30, no. 03, pages 269 - 278 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117173166A (zh) * 2023-11-02 2023-12-05 江苏裕荣光电科技有限公司 一种光缆表面缺陷检测方法
CN117173166B (zh) * 2023-11-02 2023-12-26 江苏裕荣光电科技有限公司 一种光缆表面缺陷检测方法
CN117767124A (zh) * 2023-11-10 2024-03-26 江苏诺金电气科技有限公司 一种具有防火监测的高低压配电柜
CN117767124B (zh) * 2023-11-10 2024-05-17 江苏诺金电气科技有限公司 一种具有防火监测的高低压配电柜
CN117764893A (zh) * 2024-01-08 2024-03-26 惠州市惠阳区兆顺益五金加工有限公司 一种数控机床刀具磨损识别方法及系统
CN117788459A (zh) * 2024-02-23 2024-03-29 青岛正大正电力环保设备有限公司 基于图像特征的链条磨损检测方法
CN117788459B (zh) * 2024-02-23 2024-04-30 青岛正大正电力环保设备有限公司 基于图像特征的链条磨损检测方法

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