《电子技术应用》
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基于光电检测技术的电缆表面缺陷实时监测系统研究
信息技术与网络安全 1期
刘秀婷
(无锡学院 理学院,江苏 无锡214105)
摘要: 基于光电检测技术开发了电缆表面缺陷实时监测系统。在硬件结构方面,系统采用半环形LED白光源照射电缆,利用线阵CCD相机采集电缆表面图像。在软件算法方面,提出一种改进的ROI(Region of Interest)算法精确定位电缆区域,利用一种基于改进双边滤波的图像差分算法建立背景模型,改进一种基于CV-Kmeans区域分类自适应滤波窗口算法来凸显电缆表面缺陷特征。研究结果表明,基于光电检测技术研发的电缆表面缺陷实时监测系统的识别能力较高,整体监测准确率不低于97.0%。
中图分类号: TP919.8
文献标识码: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.01.011
引用格式: 刘秀婷. 基于光电检测技术的电缆表面缺陷实时监测系统研究[J].信息技术与网络安全,2022,41(1):69-74.
Research on the real-time monitoring system for the cable surface defects based on the photoelectric detection technology
Liu Xiuting
(School of Sciences, Wuxi University,Wuxi 214105,China)
Abstract: A real-time detection system for cable surface defects was designed based on the photoelectric detection technology. In its hardware, the linear CCD camera and the arc-shaped LED white lights were selected to take the cable images. In its software, an improved ROI(Region of Interest) algorithm was proposed to locate the cable surface defect, a novel image difference algorithm based on the improved bilateral filtering algorithm was employed to build the background model, and an adaptive filtering window algorithm based on the CV-Kmeans region classification was improved to highlight the cable defect features. The obtained results show that the developed detection system for cable surface defects has high recognition ability, and the overall monitoring accuracy is not less than 97.0%.
Key words : cable surface defect;real-time detection;machine vision;image processing

0 引言

在实际生产环境中,电缆通常受到原料、温度等原因影响而出现小孔、鼓包、破损等表面缺陷[1]。这些缺陷不仅影响其外观质量,而且严重影响其性能,甚至会造成安全事故[2]。目前,国内大多数电缆生产线的质量监测主要依赖人工目测和手触的主观经验方法,远远不能满足工业生产的监测要求[3]。为此,迫切需要寻找一种性能优异的自动化监测技术来满足工程生产需求。

近年来,以机器视觉为基础的光电检测技术成为自动监测领域的热点,得到许多学者的关注,并对此展开了广泛的系统研究。樊迪等[4]设计了基于机器视觉的FTU插口状态自动识别系统,提高了监测作业的自动化程度,降低了人工带电作业的安全隐患;王敏等[5]提出一种基于机器视觉的参数信息监测方法,能够准确监测识别电能表铭牌的额定参数信息。



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作者信息:

刘秀婷

(无锡学院 理学院,江苏 无锡214105)


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