CN116681702B - 一种光纤预制棒的一次拉伸评估方法及系统 - Google Patents

一种光纤预制棒的一次拉伸评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种光纤预制棒的一次拉伸评估方法及系统，涉及光纤领域，所述方法包括：采集至少一种角度下光纤预制棒的一次拉伸历史图像，并根据拉伸过程的表征因子对所述一次拉伸历史图像进行处理，以得到第一拉伸图像集；确定所述第一拉伸图像集内各元素对应的频域及方向特征，并根据所述频域及方向特征定位关注区域；获取所述关注区域对应的局部图像，并获取局部图像对应的连续图像序列；根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理，得到第二拉伸图像集；获取目标在所述对应的采样间隔下的局部图像，并确定评估结果。本发明实现了对拉伸过程的自动化分析评估，不再依赖人工经验，提高了评估的客观性和可重复性。

Description

一种光纤预制棒的一次拉伸评估方法及系统
技术领域
本发明涉及光纤领域，特别是指一种光纤预制棒的一次拉伸评估方法及系统。
背景技术
光纤预制棒是光纤制造过程中的一个重要的中间产品，需要经过拉伸等一系列工艺处理,才能制成光纤。
目前，在光纤制造中，对光纤预制棒拉伸过程的质量评估的准确与否，会直接影响后续的光纤制造。
在相关技术中，对于光纤预制棒拉伸过程的质量评估主要依赖于工作人员的经验和目视检查，这种方法存在评估主观性大，重复性差的问题，难以对整个拉伸过程进行准确评估。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一次拉伸评估方法及系统，可以准确高效地对纤预制棒的拉伸过程进行质量评估，提高了评估效率，通过借助地图数据，不再依赖人工经验，提高了评估的客观性和可重复性。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
第一方面，一种光纤预制棒的一次拉伸评估方法，所述方法包括：
采集至少一种角度下光纤预制棒的一次拉伸历史图像，并根据拉伸过程的表征因子对所述一次拉伸历史图像进行处理，以得到第一拉伸图像集；
确定所述第一拉伸图像集内各元素对应的频域及方向特征，并根据所述频域及方向特征定位关注区域；
获取所述关注区域对应的局部图像，并获取局部图像对应的连续图像序列；
根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理，得到第二拉伸图像集；
记录所述第一拉伸图像集与所述第二拉伸图像集之间的采集间隔，并获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，以及所述相匹配的第一拉伸图像集元素对应的第二拉伸图像集元素，以及对应的采样间隔；
获取目标在所述对应的采样间隔下的局部图像，并确定评估结果。
进一步的，采集至少一种角度下光纤预制棒的一次拉伸历史图像，并根据拉伸过程的表征因子对所述一次拉伸历史图像进行处理，以得到第一拉伸图像集，包括：
通过公式I(x，y) = I'(x'cosθ- y'sinθ， x'sinθ+ y'cosθ)，对所述一次拉伸历史图像进行图像畸变校正，得到几何校正后的图像I(x，y)，其中，I'(x'，y')为所述一次拉伸历史图像未畸变校正前的图像，θ为预设的旋转角度，x'和y'分别为；所述一次拉伸历史图像的像素点横、纵坐标；
根据拉伸过程中的微小振动信号，对几何校正后的图像进行运动去模糊，得到清晰的图像，并汇集所述清晰的图像得到第一拉伸图像集。
进一步的，根据拉伸过程中的微小振动信号，对几何校正后的图像进行运动去模糊，得到清晰的图像，并汇集所述清晰的图像得到第一拉伸图像集，包括：
通过公式：，建立图像模糊函数B(Ic，s(t))，其中，PSF(s(t))为由微小振动信号s(t)决定的点扩散函数，Ic为畸变校正后的图像；
通过公式：对畸变校正后的图像Ic进行运动去模糊，其中F为傅 里叶变换，为傅里叶逆变换，PSF为点扩散函数。
进一步的，确定所述第一拉伸图像集内各元素对应的频域及方向特征，并根据所述频域及方向特征定位关注区域，包括：
通过公式：F(I1i) = |FFT(I1i)|，对所述第一拉伸图像集内各元素I1i计算频域特征F(I1i) ，FFT为傅里叶变换，∣∣为取绝对值；
通过公式：D(I1i) = arctan(Gy/Gx)，对所述第一拉伸图像集内各元素I1i计算方向特征D(I1i)，其中，Gy为元素I1i在y方向上的梯度，Gx为元素I1i在x方向上的梯度， arctan为反正切函数；
将所有图像的频域特征和方向特征合并，得到集合S = {[F(I11)， D(I11)]， ...，[F(I1n)， D(I1n)]}；
在特征空间中，使用聚类算法对S进行聚类，获取类中心Cc；
确定类中心Cc对应的图像区域为关注区域R。
进一步的，获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，包括：
对于每个尺度下的第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图，分别对每个像素点的灰度值进行平方差值，
通过公式：，得到MSE值，在本式中，N为像素点总数，为第一 拉伸图像集元素中第i个像素点的灰度值，为目标当前一次拉伸图中第i个像素点的灰度 值；
通过公式：，计算相似度指标；
通过公式：
，计算第 一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图的相似度指标，在本式中，n 为尺度数，为第i个尺度下的相似度指标，为相应尺度下的权重；
设置相似度阈值，并将第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图的相似度指标与相似度阈值比对，根据相似度比对结果获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素。
进一步的，根据相似度比对结果获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，包括：若相似度比对结果满足相似度阈值，则将最大相似度对应的第一拉伸图像集元素作为目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素。
进一步的，获取目标在所述对应的采样间隔下的局部图像，并确定评估结果，包括：
将目标在所述对应的采样间隔下的局部图像设置为第一评估样本；
将与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素在所述对应的采样间隔下对应的第二拉伸图像集元素设置为第二评估样本；
设置评估阈值，并计算第一评估样本与第二评估样本的相似度，若满足评估阈值，则评估在所述对应的采样间隔内光纤预制棒的一次拉伸正常；若不满足评估阈值，则评估在所述对应的采样间隔内光纤预制棒的一次拉伸异常。
第二方面，一种光纤预制棒的一次拉伸评估系统，包括：
采集模块，用于采集至少一种角度下光纤预制棒的一次拉伸历史图像，并根据拉伸过程的表征因子对所述一次拉伸历史图像进行处理，以得到第一拉伸图像集；
确定模块，用于确定所述第一拉伸图像集内各元素对应的频域及方向特征，并根据所述频域及方向特征定位关注区域；
获取模块，用于获取所述关注区域对应的局部图像，并获取局部图像对应的连续图像序列；
处理模块，用于根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理，得到第二拉伸图像集；
记录模块，用于记录所述第一拉伸图像集与所述第二拉伸图像集之间的采集间隔，并获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，以及所述相匹配的第一拉伸图像集元素对应的第二拉伸图像集元素，以及对应的采样间隔；
评估模块，用于获取目标在所述对应的采样间隔下的局部图像，并确定评估结果。
第三方面，一种计算设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述方法。
第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述方法。
本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
本发明的上述方案，实现了对拉伸过程的自动化分析评估，不再依赖人工经验，提高了评估的客观性和可重复性；可以实时采集和处理图像，实现对光纤拉伸过程的动态跟踪，及时反馈过程参数；通过获取的图像信息，辅以算法分析，可以更全面和精确地评估拉伸质量，且评估效率显著提高；使用图像代替了传感器，降低了设备投入，同时提高效率，整体上可以大幅降低评估成本。
附图说明
图1是本发明的实施例提供的光纤预制棒的一次拉伸评估方法的流程示意图。
图2是本发明的实施例提供的光纤预制棒的一次拉伸评估系统示意图。
附图标记：
10、采集模块；20、确定模块；30、获取模块；40、处理模块；50、记录模块；60、评估模块。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示，本发明的实施例提出一种光纤预制棒的一次拉伸评估方法，所述方法包括：
步骤1，采集至少一种角度下光纤预制棒的一次拉伸历史图像，并根据拉伸过程的表征因子对所述一次拉伸历史图像进行处理，以得到第一拉伸图像集；
步骤2，确定所述第一拉伸图像集内各元素对应的频域及方向特征，并根据所述频域及方向特征定位关注区域；
步骤3，获取所述关注区域对应的局部图像，并获取局部图像对应的连续图像序列；
步骤4，根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理，得到第二拉伸图像集；
步骤5，记录所述第一拉伸图像集与所述第二拉伸图像集之间的采集间隔，并获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，以及所述相匹配的第一拉伸图像集元素对应的第二拉伸图像集元素，以及对应的采样间隔；
步骤6，获取目标在所述对应的采样间隔下的局部图像，并确定评估结果。
在本发明实施例的在上述步骤中，通过步骤1可以采集不同角度的拉伸图像，进行预处理，可过滤图像噪声，校正畸变，提高后续处理的可靠性，通过步骤3可以提取频域和方向特征，可有效表示图像局部结构和方向变化，用于精确定位关注区域，通过步骤3可以获取关注区域图像，可减少后续处理中的无效计算，提高处理效率，通过步骤4可以根据表征因子处理连续局部图像，可保留拉伸过程中的关键信息，生成高质量的第二图像集，通过步骤5可以记录两图像集的采集间隔，可建立两者之间的时间对应关系，用于匹配当前拉伸过程，通过步骤6可以评估当前拉伸过程，进而实现对整个拉伸过程的评估.
在本发明一优选的实施例中，上述步骤1，包括：
步骤11，通过公式I(x，y) = I'(x'cosθ- y'sinθ， x'sinθ+ y'cosθ)，对所述一次拉伸历史图像进行图像畸变校正，得到几何校正后的图像I(x，y)，其中，I'(x'，y')为所述一次拉伸历史图像未畸变校正前的图像，θ为预设的旋转角度，x'和y'分别为；所述一次拉伸历史图像的像素点横、纵坐标；
步骤12，根据拉伸过程中的微小振动信号，对几何校正后的图像进行运动去模糊，得到清晰的图像，并汇集所述清晰的图像得到第一拉伸图像集。
在本发明实施例的在上述步骤中，通过进行图像畸变校正操作，可以消除由于拍摄过程中产生的光学畸变，可以消除图像在获取和传输过程中的几何形变，例如图像缩放、旋转等会造成图像形状和比例的扭曲变形，可以恢复被畸变的真实场景结构，以实现为后续图像分析算法提供规范化的数据。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤12，包括：
步骤121，通过公式：，建立图像模糊函数B(Ic，s(t))，其中，PSF(s(t))为由微小振动信号s(t)决定的点扩散函数，Ic为畸变校正后的图像；
步骤122，通过公式：对畸变校正后的图像Ic进行运动去模糊，其中F为傅里叶变换，/>为傅里叶逆变换，PSF为点扩散函数。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤2，包括：
步骤21，通过公式：F(I1i) = |FFT(I1i)|，对所述第一拉伸图像集内各元素I1i计算频域特征F(I1i) ，FFT为傅里叶变换，∣∣为取绝对值；
步骤22，通过公式：D(I1i) = arctan(Gy/Gx)，对所述第一拉伸图像集内各元素I1i计算方向特征D(I1i)，其中，Gy为元素I1i在y方向上的梯度，Gx为元素I1i在x方向上的梯度，arctan为反正切函数；
步骤23，将所有图像的频域特征和方向特征合并，得到集合S = {[F(I11)， D(I11)]， ...， [F(I1n)， D(I1n)]}；
步骤24，在特征空间中，使用聚类算法对S进行聚类，获取类中心Cc；
步骤25，确定类中心Cc对应的图像区域为关注区域R。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤3中，局部图像对应的连续图像序列为局部图像的连续帧图像，通过获得局部图像的连续帧图像可以方便与上述第一拉伸图像集相对应，避免缺少参照物。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤4中，根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理的步骤与上述步骤1相同，即再次进行图像畸变校正和去模糊操作。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤5，包括：
步骤51，对于每个尺度下的第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图，分别对每个像素点的灰度值进行平方差值，
步骤52，通过公式：，得到MSE值，在本式中，N为像素点总数，为第一拉伸图像集元素中第i个像素点的灰度值，为目标当前一次拉伸图中第i个像素 点的灰度值；
步骤53，通过公式：，计算相似度指标；
步骤54，通过公式：
，计算第 一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图的相似度指标，在本式中，n 为尺度数，为第i个尺度下的相似度指标，为相应尺度下的权重；
步骤55，设置相似度阈值，并将第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图的相似度指标与相似度阈值比对，根据相似度比对结果获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤55，包括：若相似度比对结果满足相似度阈值，则将最大相似度对应的第一拉伸图像集元素作为目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素。
在本发明一优选的实施例中，上述步骤6，包括：
步骤61，将目标在所述对应的采样间隔下的局部图像设置为第一评估样本；
步骤62，将与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素在所述对应的采样间隔下对应的第二拉伸图像集元素设置为第二评估样本；
步骤63，设置评估阈值，并计算第一评估样本与第二评估样本的相似度，若满足评估阈值，则评估在所述对应的采样间隔内光纤预制棒的一次拉伸正常；若不满足评估阈值，则评估在所述对应的采样间隔内光纤预制棒的一次拉伸异常。
如图2所示，一种光纤预制棒的一次拉伸评估系统，包括：
采集模块10，用于采集至少一种角度下光纤预制棒的一次拉伸历史图像，并根据拉伸过程的表征因子对所述一次拉伸历史图像进行处理，以得到第一拉伸图像集；
确定模块20，确定所述第一拉伸图像集内各元素对应的频域及方向特征，并根据所述频域及方向特征定位关注区域；
获取模块30，获取所述关注区域对应的局部图像，并获取局部图像对应的连续图像序列；
处理模块40，根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理，得到第二拉伸图像集；
记录模块50，记录所述第一拉伸图像集与所述第二拉伸图像集之间的采集间隔，并获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，以及所述相匹配的第一拉伸图像集元素对应的第二拉伸图像集元素，以及对应的采样间隔；
评估模块60，获取目标在所述对应的采样间隔下的局部图像，并确定评估结果。
需要说明的是，该装置是与上述方法相对应的装置，上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
本发明的实施例还提供一种计算设备，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如上所述的方法。上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的方法。上述方法实施例中的所有实现方式均适用于该实施例中，也能达到相同的技术效果。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
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，所述单元的划分，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。
所述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。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行，某些步骤可以并行或彼此独立地执行。对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和装置的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置（包括处理器、存储介质等）或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。
因此，本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本发明的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本发明，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本发明。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来所开发出来的任何存储介质。还需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种光纤预制棒的一次拉伸评估方法，其特征在于，所述方法包括：采集至少一种角度下光纤预制棒的一次拉伸历史图像，并根据拉伸过程的表征因子对所述一次拉伸历史图像进行处理，以得到第一拉伸图像集，包括：通过公式I(x，y) = I'(x'cosθ- y'sinθ， x'sinθ+ y'cosθ)，对所述一次拉伸历史图像进行图像畸变校正，得到几何校正后的图像I(x，y)，其中，I'(x'，y')为所述一次拉伸历史图像未畸变校正前的图像，θ为预设的旋转角度，x'和y'分别为所述一次拉伸历史图像的像素点横、纵坐标；根据拉伸过程中的微小振动信号，对几何校正后的图像进行运动去模糊，得到清晰的图像，并汇集所述清晰的图像得到第一拉伸图像集，包括：通过公式：建立图像模糊函数B(Ic，s(t))，其中，PSF(s(t))为由微小振动信号s(t)决定的点扩散函数，Ic为畸变校正后的图像；通过公式：/>对畸变校正后的图像Ic进行运动去模糊，其中F为傅里叶变换，/>为傅里叶逆变换，PSF为点扩散函数；确定所述第一拉伸图像集内各元素对应的频域及方向特征，并根据所述频域及方向特征定位关注区域，包括：通过公式：F(I1i) = |FFT(I1i)|，对所述第一拉伸图像集内各元素I1i计算频域特征F(I1i) ，FFT为傅里叶变换，∣∣为取绝对值；通过公式：D(I1i) = arctan(Gy/Gx)，对所述第一拉伸图像集内各元素I1i计算方向特征D(I1i)，其中，Gy为元素I1i在y方向上的梯度，Gx为元素I1i在x方向上的梯度， arctan为反正切函数；将所有元素的频域特征和方向特征合并，得到集合S = {[F(I11)，D(I11)]，...， [F(I1n)，D(I1n)]}；在特征空间中，使用聚类算法对S进行聚类，获取类中心Cc；确定类中心Cc对应的图像区域为关注区域R；获取所述关注区域对应的局部图像，并获取局部图像对应的连续图像序列；根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理，得到第二拉伸图像集，其中，所述根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理包括图像畸变校正和去模糊操作；记录所述第一拉伸图像集与所述第二拉伸图像集之间的采集间隔，并获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，以及所述相匹配的第一拉伸图像集元素对应的第二拉伸图像集元素，以及对应的采样间隔，其中，获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，包括：对于每个尺度下的第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图，分别对每个像素点的灰度值进行平方差值；通过公式：，得到MSE值，在本式中，N为像素点总数，/>为第一拉伸图像集元素中第i个像素点的灰度值，/>为目标当前一次拉伸图中第i个像素点的灰度值；通过公式：，计算相似度指标/>；通过公式：，计算第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图的相似度指标/>，在本式中，n为尺度数，/>为第i个尺度下的相似度指标，/>为相应尺度下的权重；设置相似度阈值，并将第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图的相似度指标与相似度阈值比对，根据相似度比对结果获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素；根据相似度比对结果获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，包括：若相似度比对结果满足相似度阈值，则将最大相似度对应的第一拉伸图像集元素作为目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素；获取目标在所述对应的采样间隔下的局部图像，并确定评估结果。
2.根据权利要求1所述的光纤预制棒的一次拉伸评估方法，其特征在于，获取目标在所述对应的采样间隔下的局部图像，并确定评估结果，包括：将目标在所述对应的采样间隔下的局部图像设置为第一评估样本；将与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素在所述对应的采样间隔下对应的第二拉伸图像集元素设置为第二评估样本；设置评估阈值，并计算第一评估样本与第二评估样本的相似度，若满足评估阈值，则评估在所述对应的采样间隔内光纤预制棒的一次拉伸正常；若不满足评估阈值，则评估在所述对应的采样间隔内光纤预制棒的一次拉伸异常。
3.一种光纤预制棒的一次拉伸评估系统，其特征在于，包括：采集模块（10），用于采集至少一种角度下光纤预制棒的一次拉伸历史图像，并根据拉伸过程的表征因子对所述一次拉伸历史图像进行处理，以得到第一拉伸图像集，包括：通过公式I(x，y) = I'(x'cosθ- y'sinθ， x'sinθ+ y'cosθ)，对所述一次拉伸历史图像进行图像畸变校正，得到几何校正后的图像I(x，y)，其中，I'(x'，y')为所述一次拉伸历史图像未畸变校正前的图像，θ为预设的旋转角度，x'和y'分别为所述一次拉伸历史图像的像素点横、纵坐标；根据拉伸过程中的微小振动信号，对几何校正后的图像进行运动去模糊，得到清晰的图像，并汇集所述清晰的图像得到第一拉伸图像集，包括：通过公式：建立图像模糊函数B(Ic，s(t))，其中，PSF(s(t))为由微小振动信号s(t)决定的点扩散函数，Ic为畸变校正后的图像；通过公式：/>对畸变校正后的图像Ic进行运动去模糊，其中F为傅里叶变换，/>为傅里叶逆变换，PSF为点扩散函数；确定模块（20），用于确定所述第一拉伸图像集内各元素对应的频域及方向特征，并根据所述频域及方向特征定位关注区域，包括：通过公式：F(I1i) = |FFT(I1i)|，对所述第一拉伸图像集内各元素I1i计算频域特征F(I1i) ，FFT为傅里叶变换，∣∣为取绝对值；通过公式：D(I1i) = arctan(Gy/Gx)，对所述第一拉伸图像集内各元素I1i计算方向特征D(I1i)，其中，Gy为元素I1i在y方向上的梯度，Gx为元素I1i在x方向上的梯度， arctan为反正切函数；将所有元素的频域特征和方向特征合并，得到集合S= {[F(I11)，D(I11)]，...， [F(I1n)，D(I1n)]}；在特征空间中，使用聚类算法对S进行聚类，获取类中心Cc；确定类中心Cc对应的图像区域为关注区域R；获取模块（30），用于获取所述关注区域对应的局部图像，并获取局部图像对应的连续图像序列；处理模块（40），用于根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理，得到第二拉伸图像集，其中，所述根据拉伸过程的表征因子对所述连续图像序列进行处理包括图像畸变校正和去模糊操作；记录模块（50），用于记录所述第一拉伸图像集与所述第二拉伸图像集之间的采集间隔，并获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，以及所述相匹配的第一拉伸图像集元素对应的第二拉伸图像集元素，以及对应的采样间隔，其中，获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，包括：对于每个尺度下的第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图，分别对每个像素点的灰度值进行平方差值；通过公式：/>，得到MSE值，在本式中，N为像素点总数，/>为第一拉伸图像集元素中第i个像素点的灰度值，/>为目标当前一次拉伸图中第i个像素点的灰度值；通过公式：/>，计算相似度指标/>；通过公式：，计算第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图的相似度指标/>，在本式中，n为尺度数，/>为第i个尺度下的相似度指标，/>为相应尺度下的权重；设置相似度阈值，并将第一拉伸图像集元素和目标当前一次拉伸图的相似度指标与相似度阈值比对，根据相似度比对结果获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素；根据相似度比对结果获得与目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素，包括：若相似度比对结果满足相似度阈值，则将最大相似度对应的第一拉伸图像集元素作为目标当前一次拉伸图相匹配的第一拉伸图像集元素；评估模块（60），用于获取目标在所述对应的采样间隔下的局部图像，并确定评估结果。
4.一种计算设备，包括：一个或多个处理器；一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-2中任一项所述的方法。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-2中任一项所述的方法。
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