[發明專利]一種基于機器視覺的線纜在線檢測方法

有效

• 申請號: 201510205999.8
• 申請日: 2015-04-28
• 公開（公告）號: CN104820986B
• 公開（公告）日: 2017-06-16
• 發明（設計）人: 劉霖;杜曉輝;張靜;王耀杰;葉溯;劉娟秀;謝煜;倪光明;葉玉堂;劉永
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06K9/00
• 代理公司: 電子科技大學專利中心51203
• 代理人: 張楊

技術領域

本發明是機器視覺圖像處理技術領域中的一種線纜長度識別檢測以及線纜缺陷檢測方法。

背景技術

目前，在線纜生產線中，線纜的計數主要是通過噴印機進行噴碼的時序進行計數。當計數達到一定的要求時，產生中斷信號，剪斷當前線纜。但是，線纜在生產過程中，會出現錯印、漏印，噴印模糊等現象，導致生產不規格。此外，傳統的計數方式是按照噴印時序計數的，出現上述現象時并不能導致生產的立即停止，導致一批產品由于部分的噴印不規格而報廢，實時性很差。另外，由于線纜包皮某一部位可能由于工藝原因會有虧損，導致同一批次的產品不合格，造成浪費。然而，目前國內外尚且沒有線纜外觀的缺陷檢測系統及方案，線纜的檢測通常使用國外的引進系統，用于檢測絕緣性、耐壓性、電阻性等等特性。

發明內容

本發明針對背景技術的不足，所要解決的結束問題是設計一種檢測速度快、精度高，自動化程度高的基于機器視覺的線纜在線檢測方法。

本發明的技術方案是一種基于機器視覺的線纜在線檢測方法，該方法包括：

步驟1：采用高速相機采集線纜的視頻圖像；

步驟2：基于特征點的匹配及仿射變換方法對步驟1采集的視頻進行防抖處理，得到去抖后的每幀圖像；

步驟3：對步驟2中的圖像根據預設灰度值進行二值化處理；

步驟4：將步驟3中的二值圖像進行小面積濾波和中值濾波，去除小面積雜質點；

步驟5：對步驟4中的圖像計算縱向直方圖，并取中間兩個梯度較大的邊緣，根據這兩個邊緣提取線纜區域；

步驟6：通過形態學閉運算使點狀字符連接，具體方法是先膨脹再腐蝕；

步驟7：求步驟6中圖像的橫向直方圖，并根據直方圖的極值點分隔字符；

步驟8：根據步驟7中分隔字符的位置，提取步驟4中的各個點狀字符；

步驟9：根據各點狀字符圖像的大小采用5*3、5*4或5*5的網格對其進行網格劃分，格點內存在字符點的，將該格點設為1，否則設為0；并根據網格信息識別字符；

步驟10：將步驟5處理后的圖像去掉字符部分，剩下的圖像信息即為線纜的圖像；然后進行邊緣檢測，利用霍夫變換擬合上下兩個邊緣，以邊緣擬合直線為基準，做離散的邊緣線到該基準線的距離積分，積分值大于閾值的即為線纜的缺陷，該閾值根據實際工程中缺陷大小的判定來設定。

其中，步驟2的具體步驟為：

步驟2-1：讀取視頻流中的前一幀圖像作為基準圖像，利用特征提取法提取尺度不變特征點；

步驟2-2：讀取當前幀并計算特征點，利用仿射變換模型與基準圖像做配準，將配準后的圖像作為新的當前幀。

步驟3的具體步驟為：

步驟3-1：圖像二值化的閾值采用大律法獲得；

步驟3-2：將圖像的每個像素與步驟3-1中的閾值相比較，大于閾值的設為255，否則為0。

步驟4的具體步驟為：

步驟4-1：選取3*3的模板，對步驟3圖像進行濾波，濾波方式為模板內點取中值的方式，即中值濾波；

步驟4-2：連通域標記步驟4-1圖像，并計算各連通域面積，小于設定閾值面積的連通域置為0，否則，保留該閾值的設定用于濾除雜質，根據實際的雜質分布大小，可設定為100。

步驟6的具體步驟為：

步驟6-1：對步驟5中圖像先進行膨脹運算，膨脹規模為10*5；

步驟6-2：腐蝕圖像，腐蝕規模為10*5，經過上述運算，使得每個點狀字符連接起來。

步驟9的具體步驟為：

步驟9-1：根據字符寬度選取不同的網格進行劃分，若網格寬度大于一定閾值，則采用5*5的網格，若小于一定閾值，則采用5*3的網格，否則為5*4的網格；該閾值通過實際統計獲得；

步驟9-2：對網格內的每個格點計算像素總數，若大于格點面積的80％，則說明該格點內有字符點；

步驟9-3：依次計算每個格點，用1和0填充網格；

步驟9-4：根據網格內的數據進行識別。

步驟10的具體步驟為：

步驟10-1：將步驟5處理后的圖像去掉字符部分，剩下的圖像信息即為線纜的圖像；

步驟10-2：對線纜圖像用Canny算子進行邊緣檢測；

步驟10-3：利用霍夫變換擬合線纜的上下兩個邊緣直線；

步驟10-4：定義積分離散度：以邊緣擬合直線為基準，做離散的邊緣線到該基準線的距離積分，當積分離散度的值大于閾值的即為線纜的缺陷。