CN117455843A - 一种电缆头缺陷智能化检测系统 - Google Patents
一种电缆头缺陷智能化检测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117455843A CN117455843A CN202311275643.2A CN202311275643A CN117455843A CN 117455843 A CN117455843 A CN 117455843A CN 202311275643 A CN202311275643 A CN 202311275643A CN 117455843 A CN117455843 A CN 117455843A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- detection
- defect
- cable head
- image
- defects
- 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
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 239
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 215
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 32
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 21
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 19
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 17
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 13
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 12
- 238000003702 image correction Methods 0.000 claims description 9
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 8
- 238000003703 image analysis method Methods 0.000 claims description 8
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 5
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 4
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 4
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 4
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000001788 irregular Effects 0.000 claims description 4
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 238000004043 dyeing Methods 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 3
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 3
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/155—Segmentation; Edge detection involving morphological operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
- G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
- G06T7/44—Analysis of texture based on statistical description of texture using image operators, e.g. filters, edge density metrics or local histograms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
- G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
- G06T7/45—Analysis of texture based on statistical description of texture using co-occurrence matrix computation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明属于电缆技术领域，具体涉及一种电缆头缺陷智能化检测系统，所述智能化检测系统包括成像模块、数据预处理模块、特征提取模块、缺陷检测与分类模块、缺陷定位模块、自动化与智能优化模块、数据管理与集成模块、智能报告与决策支持模块，所述成像模块包括高分辨率图像采集、光照控制，所述高分辨率图像采集为使用高分辨率图像传感器或工业相机。该发明基于高分辨率图像采集和光照控制，结合图像处理和深度学习特征提取，实现电缆头缺陷的准确检测与定位，自动化参数优化、智能报告和维护建议提高系统稳定性和效率，支持多模态数据处理和综合检测方法，全面覆盖各类电缆头缺陷，提高检测全面性和准确性。
Description
技术领域
本发明属于电缆技术领域，具体涉及一种电缆头缺陷智能化检测系统。
背景技术
电缆接头又称电缆头，电缆铺设好后，为了使其成为一个连续的线路，各段线必须连接为一个整体，这些连接点就称为电缆接头，电缆线路中间部位的电缆接头称为中间接头，而线路两末端的电缆接头称为终端头，电缆接头是用来锁紧和固定进出线，起到防水防尘防震动的作用，它的主要作用是使线路通畅，使电缆保持密封，并保证电缆接头处的绝缘等级，使其安全可靠地运行，若是密封不良，不仅会漏油造成油浸纸干枯，而且潮气也会侵入电缆内部，使之绝缘性能下降；
现有的电缆头缺陷检测系统一般只能对已知故障部位进行缺陷检测，检测的全面性及准确性较差，且不便于结合图像处理技术进行缺陷检测，不能覆盖各类电缆头缺陷，为此我们提出一种电缆头缺陷智能化检测系统来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种电缆头缺陷智能化检测系统，能够基于高分辨率图像采集和光照控制，结合图像处理和深度学习特征提取，实现电缆头缺陷的准确检测与定位，自动化参数优化、智能报告和维护建议提高系统稳定性和效率，支持多模态数据处理和综合检测方法，全面覆盖各类电缆头缺陷，提高检测全面性和准确性。
本发明采取的技术方案具体如下：
一种电缆头缺陷智能化检测系统，所述智能化检测系统包括成像模块、数据预处理模块、特征提取模块、缺陷检测与分类模块、缺陷定位模块、自动化与智能优化模块、数据管理与集成模块、智能报告与决策支持模块。
在一种优选方案中，所述成像模块包括高分辨率图像采集、光照控制，所述高分辨率图像采集为使用高分辨率图像传感器或工业相机，以捕捉电缆头表面的微小缺陷，所述光照控制为采用光源调节模块，根据不同照明条件，自适应调整光强、光色和光线方向，以获得清晰、一致的图像。
在一种优选方案中，所述数据预处理模块包括图像去噪、图像增强、图像校正，所述图像去噪为通过小波去噪、均值滤波、中值滤波去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，所述图像增强为采用直方图均衡化、自适应对比度增强算法，增强图像的对比度和细节，便于后续的缺陷检测，所述图像校正为使用几何校正方法，消除因透视畸变等导致的图像形变，确保缺陷检测的准确性。
在一种优选方案中，所述特征提取模块包括深度学习特征提取、统计特征提取，所述深度学习特征提取为利用预训练的卷积神经网络提取图像的抽象特征，更好地表征缺陷，所述统计特征提取为通过计算颜色、纹理、形状等特征的统计属性，描述电缆头图像的缺陷特征，所述统计属性包括均值、方差、共生矩阵。
在一种优选方案中，所述缺陷检测与分类模块包括多类别分类、多尺度检测、稀缺缺陷检测，所述多类别分类为利用多分类器算法对电缆头进行多种缺陷的分类判别，所述多分类器算法包括支持向量机、随机森林、深度神经网络，所述多尺度检测为采用多尺度图像分析方法对不同尺度上的缺陷进行检测和定位，所述多尺度图像分析方法为滑动窗口、图像金字塔，所述稀缺缺陷检测为通过稀疏表示、字典学习方法，针对少量样本的特征，实现对罕见缺陷的检测。
在一种优选方案中，所述缺陷定位模块包括像素级定位、边界框定位，所述像素级定位为利用图像分割算法将缺陷的像素标记出来，实现缺陷的精确定位，搜书图像分割算法为分水岭变换、GrabCut算法，所述边界框定位为通过目标检测算法在图像中绘制边界框，标识缺陷的位置，所述目标检测算法为Faster R-CNN、YOLO。
在一种优选方案中，所述自动化与智能优化模块包括自动参数调节、异常排查与反馈，所述自动参数调节为采用机器学习或遗传算法等方法，自动优化模型的参数和超参数，获得最佳的缺陷检测效果，所述异常排查与反馈为通过监控和记录系统运行状态，实时检测系统异常，并提供相应的排查提示和反馈，保障系统稳定运行。
在一种优选方案中，所述数据管理与集成模块包括多模态数据处理、智能数据存储，所述多模态数据处理为集成多种数据来源，融合不同的数据模态，增强缺陷检测的准确度和可靠性，所述智能数据存储为采用大数据管理技术，包括数据索引、查询优化、数据备份功能，便于大规模数据存储和高效的数据检索。
在一种优选方案中，所述智能报告与决策支持模块包括缺陷分析报告、缺陷演化预测，所述缺陷分析报告为自动生成缺陷检测结果的详细分析报告，包括缺陷类型、严重程度、统计信息，帮助操作员分析和制定决策，所述缺陷演化预测为基于历史数据和机器学习算法，预测电缆头缺陷的演化趋势和生命周期，提供智能化的维护建议。
在一种优选方案中，所述检测方法包括视觉检测方法、形状检测方法、深度学习方法、数据驱动方法、多模态检测方法，所述视觉检测方法包括外观缺陷检测、颜色异常检测、纹理缺陷检测，所述外观缺陷检测为利用图像处理和计算机视觉技术，对电缆头外观进行分析和比对，检测出表面缺陷，如划痕、凹陷，所述颜色异常检测为通过分析电缆头图像中的颜色信息，检测出颜色偏差或异常，以识别染色、污渍等缺陷，所述纹理缺陷检测为利用纹理分析方法，对电缆头表面的纹理特征进行检测，发现纹理异常或缺陷，所述形状检测方法为异常几何形状检测、尺寸测量检测，所述异常几何形状检测为通过分析电缆头的几何形状信息，检测出不规则形状、变形异常，识别出缺陷如断线、变形，所述尺寸测量检测为通过对电缆头的尺寸进行测量和比对，判断尺寸偏差是否超过可接受范围，进而对缺陷进行检测，所述深度学习方法包括基于卷积神经网络的缺陷检测、目标检测，所述基于卷积神经网络的缺陷检测为使用预训练的CNN模型，对电缆头图像进行分类，将其分为正常和缺陷类别，并标注缺陷的位置，所述目标检测为利用目标检测算法对电缆头图像中的缺陷进行定位和识别，可以同时检测多个缺陷，所述数据驱动方法包括基于机器学习的缺陷检测、异常检测，所述基于机器学习的缺陷检测为使用机器学习算法通过训练模型来识别和检测电缆头的缺陷，异常检测为利用异常检测算法，在缺乏正常和缺陷样本的情况下，识别电缆头中的异常或罕见缺陷，所述多模态检测方法包括红外热像检测、X射线检测，所述红外热像检测通过红外热像仪捕捉电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热点或热异常区域，所述X射线检测为利用X射线成像技术，对电缆头进行内部结构和缺陷检测，发现充气、驳接不良隐藏缺陷。
本发明取得的技术效果为：
采用高分辨率图像传感器或工业相机捕捉电缆头表面微小缺陷，通过光照控制实现自适应调整光强、光色和光线方向，获得清晰、一致的图像，提高了缺陷检测的准确性；
通过图像去噪、图像增强和图像校正等处理方法，去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，并消除图像形变，保证缺陷检测的准确性；
利用深度学习特征提取和统计特征提取方法，提取图像的抽象特征和统计属性，更好地表征电缆头的缺陷特征，为后续的缺陷检测提供有效的特征；
采用多类别分类、多尺度检测和稀缺缺陷检测算法，对电缆头进行多种缺陷的分类判别和定位，能够有效地检测和识别各类缺陷，包括罕见缺陷；
通过像素级定位和边界框定位方法，精确定位缺陷的位置，方便后续处理和修复，提高了修复效率；
通过自动参数调节和异常排查与反馈，实现对系统参数和运行状态的自动优化和监控，提高了系统的稳定性和性能；
支持多模态数据处理和智能数据存储，整合多种数据来源和数据模态，增强了缺陷检测的准确度和可靠性，同时实现了大规模数据的高效管理和检索；
生成详细的缺陷分析报告，包括缺陷类型、严重程度和统计信息，帮助操作员分析和制定决策，通过基于历史数据和机器学习算法的缺陷演化预测，提供智能化的维护建议，帮助延长电缆头的使用寿命；
结合视觉检测、形状检测、深度学习、数据驱动和多模态检测方法，全面覆盖了电缆头缺陷的各个方面，提高了缺陷检测的全面性和准确性。
附图说明
图1是本发明的一种电缆头缺陷智能化检测系统的示意图。
实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
实施例
请参阅图1所示，本发明提供了一种电缆头缺陷智能化检测系统，智能化检测系统包括成像模块、数据预处理模块、特征提取模块、缺陷检测与分类模块、缺陷定位模块、自动化与智能优化模块、数据管理与集成模块、智能报告与决策支持模块；
成像模块包括高分辨率图像采集、光照控制，高分辨率图像采集为使用高分辨率图像传感器或工业相机，以捕捉电缆头表面的微小缺陷，光照控制为采用光源调节模块，根据不同照明条件，自适应调整光强、光色和光线方向，以获得清晰、一致的图像；
数据预处理模块包括图像去噪、图像增强、图像校正，图像去噪为通过小波去噪、均值滤波、中值滤波去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，图像增强为采用直方图均衡化、自适应对比度增强算法，增强图像的对比度和细节，便于后续的缺陷检测，图像校正为使用几何校正方法，消除因透视畸变等导致的图像形变，确保缺陷检测的准确性；
特征提取模块包括深度学习特征提取、统计特征提取，深度学习特征提取为利用预训练的卷积神经网络提取图像的抽象特征，更好地表征缺陷，统计特征提取为通过计算颜色、纹理、形状等特征的统计属性，描述电缆头图像的缺陷特征，统计属性包括均值、方差、共生矩阵；
缺陷检测与分类模块包括多类别分类、多尺度检测、稀缺缺陷检测，多类别分类为利用多分类器算法对电缆头进行多种缺陷的分类判别，多分类器算法包括支持向量机、随机森林、深度神经网络，多尺度检测为采用多尺度图像分析方法对不同尺度上的缺陷进行检测和定位，多尺度图像分析方法为滑动窗口、图像金字塔，稀缺缺陷检测为通过稀疏表示、字典学习方法，针对少量样本的特征，实现对罕见缺陷的检测；
缺陷定位模块包括像素级定位、边界框定位，像素级定位为利用图像分割算法将缺陷的像素标记出来，实现缺陷的精确定位，搜书图像分割算法为分水岭变换，边界框定位为通过目标检测算法在图像中绘制边界框，标识缺陷的位置，目标检测算法为Faster R-CNN；
自动化与智能优化模块包括自动参数调节、异常排查与反馈，自动参数调节为采用机器学习或遗传算法等方法，自动优化模型的参数和超参数，获得最佳的缺陷检测效果，异常排查与反馈为通过监控和记录系统运行状态，实时检测系统异常，并提供相应的排查提示和反馈，保障系统稳定运行；
数据管理与集成模块包括多模态数据处理、智能数据存储，多模态数据处理为集成多种数据来源，融合不同的数据模态，增强缺陷检测的准确度和可靠性，智能数据存储为采用大数据管理技术，包括数据索引、查询优化、数据备份功能，便于大规模数据存储和高效的数据检索；
智能报告与决策支持模块包括缺陷分析报告、缺陷演化预测，缺陷分析报告为自动生成缺陷检测结果的详细分析报告，包括缺陷类型、严重程度、统计信息，帮助操作员分析和制定决策，缺陷演化预测为基于历史数据和机器学习算法，预测电缆头缺陷的演化趋势和生命周期，提供智能化的维护建议；
检测方法包括视觉检测方法、形状检测方法、深度学习方法、数据驱动方法、多模态检测方法，视觉检测方法包括外观缺陷检测、颜色异常检测、纹理缺陷检测，外观缺陷检测为利用图像处理和计算机视觉技术，对电缆头外观进行分析和比对，检测出表面缺陷，如划痕、凹陷，颜色异常检测为通过分析电缆头图像中的颜色信息，检测出颜色偏差或异常，以识别染色、污渍等缺陷，纹理缺陷检测为利用纹理分析方法，对电缆头表面的纹理特征进行检测，发现纹理异常或缺陷，形状检测方法为异常几何形状检测、尺寸测量检测，异常几何形状检测为通过分析电缆头的几何形状信息，检测出不规则形状、变形异常，识别出缺陷如断线、变形，尺寸测量检测为通过对电缆头的尺寸进行测量和比对，判断尺寸偏差是否超过可接受范围，进而对缺陷进行检测，深度学习方法包括基于卷积神经网络的缺陷检测、目标检测，基于卷积神经网络的缺陷检测为使用预训练的CNN模型，对电缆头图像进行分类，将其分为正常和缺陷类别，并标注缺陷的位置，目标检测为利用目标检测算法对电缆头图像中的缺陷进行定位和识别，可以同时检测多个缺陷，数据驱动方法包括基于机器学习的缺陷检测、异常检测，基于机器学习的缺陷检测为使用机器学习算法通过训练模型来识别和检测电缆头的缺陷，异常检测为利用异常检测算法，在缺乏正常和缺陷样本的情况下，识别电缆头中的异常或罕见缺陷，多模态检测方法包括红外热像检测、X射线检测，红外热像检测通过红外热像仪捕捉电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热点或热异常区域，X射线检测为利用X射线成像技术，对电缆头进行内部结构和缺陷检测，发现充气、驳接不良隐藏缺陷。
实施例
请参阅图1所示，本发明提供了一种电缆头缺陷智能化检测系统，智能化检测系统包括成像模块、数据预处理模块、特征提取模块、缺陷检测与分类模块、缺陷定位模块、自动化与智能优化模块、数据管理与集成模块、智能报告与决策支持模块；
成像模块包括高分辨率图像采集、光照控制，高分辨率图像采集为使用高分辨率图像传感器或工业相机，以捕捉电缆头表面的微小缺陷，光照控制为采用光源调节模块，根据不同照明条件，自适应调整光强、光色和光线方向，以获得清晰、一致的图像；
数据预处理模块包括图像去噪、图像增强、图像校正，图像去噪为通过小波去噪、均值滤波、中值滤波去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，图像增强为采用直方图均衡化、自适应对比度增强算法，增强图像的对比度和细节，便于后续的缺陷检测，图像校正为使用几何校正方法，消除因透视畸变等导致的图像形变，确保缺陷检测的准确性；
特征提取模块包括深度学习特征提取、统计特征提取，深度学习特征提取为利用预训练的卷积神经网络提取图像的抽象特征，更好地表征缺陷，统计特征提取为通过计算颜色、纹理、形状等特征的统计属性，描述电缆头图像的缺陷特征，统计属性包括均值、方差、共生矩阵；
缺陷检测与分类模块包括多类别分类、多尺度检测、稀缺缺陷检测，多类别分类为利用多分类器算法对电缆头进行多种缺陷的分类判别，多分类器算法包括支持向量机、随机森林、深度神经网络，多尺度检测为采用多尺度图像分析方法对不同尺度上的缺陷进行检测和定位，多尺度图像分析方法为滑动窗口、图像金字塔，稀缺缺陷检测为通过稀疏表示、字典学习方法，针对少量样本的特征，实现对罕见缺陷的检测；
缺陷定位模块包括像素级定位、边界框定位，像素级定位为利用图像分割算法将缺陷的像素标记出来，实现缺陷的精确定位，搜书图像分割算法为GrabCut算法，边界框定位为通过目标检测算法在图像中绘制边界框，标识缺陷的位置，目标检测算法为YOLO；
自动化与智能优化模块包括自动参数调节、异常排查与反馈，自动参数调节为采用机器学习或遗传算法等方法，自动优化模型的参数和超参数，获得最佳的缺陷检测效果，异常排查与反馈为通过监控和记录系统运行状态，实时检测系统异常，并提供相应的排查提示和反馈，保障系统稳定运行；
数据管理与集成模块包括多模态数据处理、智能数据存储，多模态数据处理为集成多种数据来源，融合不同的数据模态，增强缺陷检测的准确度和可靠性，智能数据存储为采用大数据管理技术，包括数据索引、查询优化、数据备份功能，便于大规模数据存储和高效的数据检索；
智能报告与决策支持模块包括缺陷分析报告、缺陷演化预测，缺陷分析报告为自动生成缺陷检测结果的详细分析报告，包括缺陷类型、严重程度、统计信息，帮助操作员分析和制定决策，缺陷演化预测为基于历史数据和机器学习算法，预测电缆头缺陷的演化趋势和生命周期，提供智能化的维护建议；
检测方法包括视觉检测方法、形状检测方法、深度学习方法、数据驱动方法、多模态检测方法，视觉检测方法包括外观缺陷检测、颜色异常检测、纹理缺陷检测，外观缺陷检测为利用图像处理和计算机视觉技术，对电缆头外观进行分析和比对，检测出表面缺陷，如划痕、凹陷，颜色异常检测为通过分析电缆头图像中的颜色信息，检测出颜色偏差或异常，以识别染色、污渍等缺陷，纹理缺陷检测为利用纹理分析方法，对电缆头表面的纹理特征进行检测，发现纹理异常或缺陷，形状检测方法为异常几何形状检测、尺寸测量检测，异常几何形状检测为通过分析电缆头的几何形状信息，检测出不规则形状、变形异常，识别出缺陷如断线、变形，尺寸测量检测为通过对电缆头的尺寸进行测量和比对，判断尺寸偏差是否超过可接受范围，进而对缺陷进行检测，深度学习方法包括基于卷积神经网络的缺陷检测、目标检测，基于卷积神经网络的缺陷检测为使用预训练的CNN模型，对电缆头图像进行分类，将其分为正常和缺陷类别，并标注缺陷的位置，目标检测为利用目标检测算法对电缆头图像中的缺陷进行定位和识别，可以同时检测多个缺陷，数据驱动方法包括基于机器学习的缺陷检测、异常检测，基于机器学习的缺陷检测为使用机器学习算法通过训练模型来识别和检测电缆头的缺陷，异常检测为利用异常检测算法，在缺乏正常和缺陷样本的情况下，识别电缆头中的异常或罕见缺陷，多模态检测方法包括红外热像检测、X射线检测，红外热像检测通过红外热像仪捕捉电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热点或热异常区域，X射线检测为利用X射线成像技术，对电缆头进行内部结构和缺陷检测，发现充气、驳接不良隐藏缺陷。
本发明中，采用高分辨率图像传感器或工业相机捕捉电缆头表面微小缺陷，通过光照控制实现自适应调整光强、光色和光线方向，获得清晰、一致的图像，提高了缺陷检测的准确性，通过图像去噪、图像增强和图像校正等处理方法，去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，并消除图像形变，保证缺陷检测的准确性，利用深度学习特征提取和统计特征提取方法，提取图像的抽象特征和统计属性，更好地表征电缆头的缺陷特征，为后续的缺陷检测提供有效的特征，采用多类别分类、多尺度检测和稀缺缺陷检测算法，对电缆头进行多种缺陷的分类判别和定位，能够有效地检测和识别各类缺陷，包括罕见缺陷，通过像素级定位和边界框定位方法，精确定位缺陷的位置，方便后续处理和修复，提高了修复效率，通过自动参数调节和异常排查与反馈，实现对系统参数和运行状态的自动优化和监控，提高了系统的稳定性和性能，支持多模态数据处理和智能数据存储，整合多种数据来源和数据模态，增强了缺陷检测的准确度和可靠性，同时实现了大规模数据的高效管理和检索，生成详细的缺陷分析报告，包括缺陷类型、严重程度和统计信息，帮助操作员分析和制定决策，通过基于历史数据和机器学习算法的缺陷演化预测，提供智能化的维护建议，帮助延长电缆头的使用寿命，结合视觉检测、形状检测、深度学习、数据驱动和多模态检测方法，全面覆盖了电缆头缺陷的各个方面，提高了缺陷检测的全面性和准确性。
以上所述仅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。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法，如无特别说明和限定，均按照本领域的常规手段进行实施。
Claims (10)
1.一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述智能化检测系统包括成像模块、数据预处理模块、特征提取模块、缺陷检测与分类模块、缺陷定位模块、自动化与智能优化模块、数据管理与集成模块、智能报告与决策支持模块。
2.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述成像模块包括高分辨率图像采集、光照控制，所述高分辨率图像采集为使用高分辨率图像传感器或工业相机，以捕捉电缆头表面的微小缺陷，所述光照控制为采用光源调节模块，根据不同照明条件，自适应调整光强、光色和光线方向，以获得清晰、一致的图像。
3.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述数据预处理模块包括图像去噪、图像增强、图像校正，所述图像去噪为通过小波去噪、均值滤波、中值滤波去除采集图像中的噪声干扰，提高图像质量，所述图像增强为采用直方图均衡化、自适应对比度增强算法，增强图像的对比度和细节，便于后续的缺陷检测，所述图像校正为使用几何校正方法，消除因透视畸变等导致的图像形变，确保缺陷检测的准确性。
4.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述特征提取模块包括深度学习特征提取、统计特征提取，所述深度学习特征提取为利用预训练的卷积神经网络提取图像的抽象特征，更好地表征缺陷，所述统计特征提取为通过计算颜色、纹理、形状等特征的统计属性，描述电缆头图像的缺陷特征，所述统计属性包括均值、方差、共生矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述缺陷检测与分类模块包括多类别分类、多尺度检测、稀缺缺陷检测，所述多类别分类为利用多分类器算法对电缆头进行多种缺陷的分类判别，所述多分类器算法包括支持向量机、随机森林、深度神经网络，所述多尺度检测为采用多尺度图像分析方法对不同尺度上的缺陷进行检测和定位，所述多尺度图像分析方法为滑动窗口、图像金字塔，所述稀缺缺陷检测为通过稀疏表示、字典学习方法，针对少量样本的特征，实现对罕见缺陷的检测。
6.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述缺陷定位模块包括像素级定位、边界框定位，所述像素级定位为利用图像分割算法将缺陷的像素标记出来，实现缺陷的精确定位，搜书图像分割算法为分水岭变换、GrabCut算法，所述边界框定位为通过目标检测算法在图像中绘制边界框，标识缺陷的位置，所述目标检测算法为Faster R-CNN、YOLO。
7.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述自动化与智能优化模块包括自动参数调节、异常排查与反馈，所述自动参数调节为采用机器学习或遗传算法等方法，自动优化模型的参数和超参数，获得最佳的缺陷检测效果，所述异常排查与反馈为通过监控和记录系统运行状态，实时检测系统异常，并提供相应的排查提示和反馈，保障系统稳定运行。
8.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述数据管理与集成模块包括多模态数据处理、智能数据存储，所述多模态数据处理为集成多种数据来源，融合不同的数据模态，增强缺陷检测的准确度和可靠性，所述智能数据存储为采用大数据管理技术，包括数据索引、查询优化、数据备份功能，便于大规模数据存储和高效的数据检索。
9.根据权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述智能报告与决策支持模块包括缺陷分析报告、缺陷演化预测，所述缺陷分析报告为自动生成缺陷检测结果的详细分析报告，包括缺陷类型、严重程度、统计信息，帮助操作员分析和制定决策，所述缺陷演化预测为基于历史数据和机器学习算法，预测电缆头缺陷的演化趋势和生命周期，提供智能化的维护建议。
10.基于权利要求1所述的一种电缆头缺陷智能化检测系统，其特征在于：所述检测方法包括视觉检测方法、形状检测方法、深度学习方法、数据驱动方法、多模态检测方法，所述视觉检测方法包括外观缺陷检测、颜色异常检测、纹理缺陷检测，所述外观缺陷检测为利用图像处理和计算机视觉技术，对电缆头外观进行分析和比对，检测出表面缺陷，如划痕、凹陷，所述颜色异常检测为通过分析电缆头图像中的颜色信息，检测出颜色偏差或异常，以识别染色、污渍等缺陷，所述纹理缺陷检测为利用纹理分析方法，对电缆头表面的纹理特征进行检测，发现纹理异常或缺陷，所述形状检测方法为异常几何形状检测、尺寸测量检测，所述异常几何形状检测为通过分析电缆头的几何形状信息，检测出不规则形状、变形异常，识别出缺陷如断线、变形，所述尺寸测量检测为通过对电缆头的尺寸进行测量和比对，判断尺寸偏差是否超过可接受范围，进而对缺陷进行检测，所述深度学习方法包括基于卷积神经网络的缺陷检测、目标检测，所述基于卷积神经网络的缺陷检测为使用预训练的CNN模型，对电缆头图像进行分类，将其分为正常和缺陷类别，并标注缺陷的位置，所述目标检测为利用目标检测算法对电缆头图像中的缺陷进行定位和识别，可以同时检测多个缺陷，所述数据驱动方法包括基于机器学习的缺陷检测、异常检测，所述基于机器学习的缺陷检测为使用机器学习算法通过训练模型来识别和检测电缆头的缺陷，异常检测为利用异常检测算法，在缺乏正常和缺陷样本的情况下，识别电缆头中的异常或罕见缺陷，所述多模态检测方法包括红外热像检测、X射线检测，所述红外热像检测通过红外热像仪捕捉电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热量分布图像，进行热量异常检测，识别出电缆头的热点或热异常区域，所述X射线检测为利用X射线成像技术，对电缆头进行内部结构和缺陷检测，发现充气、驳接不良隐藏缺陷。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311275643.2A CN117455843A (zh) | 2023-09-28 | 2023-09-28 | 一种电缆头缺陷智能化检测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311275643.2A CN117455843A (zh) | 2023-09-28 | 2023-09-28 | 一种电缆头缺陷智能化检测系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117455843A true CN117455843A (zh) | 2024-01-26 |
Family
ID=89595642
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311275643.2A Pending CN117455843A (zh) | 2023-09-28 | 2023-09-28 | 一种电缆头缺陷智能化检测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117455843A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117710901A (zh) * | 2024-02-02 | 2024-03-15 | 鲁能泰山曲阜电缆有限公司 | 一种基于机器视觉的电缆制造异常检测系统 |
| CN117974665A (zh) * | 2024-04-01 | 2024-05-03 | 深圳市深奇浩实业有限公司 | 基于计算机视觉的金属模具在线检测方法及设备 |
| CN117974665B (zh) * | 2024-04-01 | 2024-05-31 | 深圳市深奇浩实业有限公司 | 基于计算机视觉的金属模具在线检测方法及设备 |
-
2023
- 2023-09-28 CN CN202311275643.2A patent/CN117455843A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117710901A (zh) * | 2024-02-02 | 2024-03-15 | 鲁能泰山曲阜电缆有限公司 | 一种基于机器视觉的电缆制造异常检测系统 |
| CN117710901B (zh) * | 2024-02-02 | 2024-04-26 | 鲁能泰山曲阜电缆有限公司 | 一种基于机器视觉的电缆制造异常检测系统 |
| CN117974665A (zh) * | 2024-04-01 | 2024-05-03 | 深圳市深奇浩实业有限公司 | 基于计算机视觉的金属模具在线检测方法及设备 |
| CN117974665B (zh) * | 2024-04-01 | 2024-05-31 | 深圳市深奇浩实业有限公司 | 基于计算机视觉的金属模具在线检测方法及设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111369516B (zh) | 基于红外图像识别的变压器套管发热缺陷检测方法 | |
| CN109489724B (zh) | 一种隧道列车安全运行环境综合检测装置及检测方法 | |
| CN112734692A (zh) | 一种变电设备缺陷识别方法及装置 | |
| GB2573429A (en) | Method for detecting degree of development of asphalt pavement fracture based on infrared thermal image analysis | |
| CN111784633A (zh) | 一种面向电力巡检视频的绝缘子缺损自动检测算法 | |
| CN111080691A (zh) | 一种光伏组件红外热斑检测方法、装置 | |
| CN117455843A (zh) | 一种电缆头缺陷智能化检测系统 | |
| CN117152161B (zh) | 一种基于图像识别的刨花板质量检测方法及系统 | |
| CN112927223A (zh) | 一种基于红外热成像仪的玻璃幕墙检测方法 | |
| CN112862744A (zh) | 一种基于超声图像的电容内部缺陷智能检测方法 | |
| CN116310274A (zh) | 一种输变电设备的状态评估方法 | |
| CN112288682A (zh) | 基于图像配准的电力设备缺陷定位方法 | |
| Wang et al. | Design of machine vision applications in detection of defects in high-speed bar copper | |
| CN116388379A (zh) | 一种变电站远程红外智能巡检方法及系统 | |
| CN111626104B (zh) | 一种基于无人机红外热像的电缆隐患点检测方法和装置 | |
| CN116912805B (zh) | 一种基于无人清扫车的井盖异常智能检测识别方法及系统 | |
| CN112541478A (zh) | 一种基于双目摄像头的绝缘子串污损检测方法及系统 | |
| CN117036259A (zh) | 一种基于深度学习的金属板材表面缺陷检测方法 | |
| CN117333467A (zh) | 基于图像处理的玻璃瓶瓶身瑕疵识别检测方法及系统 | |
| CN111862073A (zh) | 一种电力设备的温度采集方法和装置 | |
| CN111833350A (zh) | 机器视觉检测方法与系统 | |
| Huang et al. | Mango surface defect detection based on HALCON | |
| CN116071306A (zh) | 用于滚动轴承保持架铆合缺陷的机器视觉检测方法 | |
| Pathak et al. | Evaluation of effect of pre-processing techniques in solar panel fault detection | |
| Wang et al. | Visual defect detection for substation equipment based on joint inspection data of camera and robot |
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 |