一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统及方法

1.本发明涉及电缆表面质量检测领域，尤其涉及一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统及方法。


背景技术：

2.伴随着我国各行制造业以及对外贸易持续快速增长，我国质量检验检测行业也迎来了快速发展。ccd、cmos和光电管等，将被摄取的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像处理技术对这些信号进行各种运算来抽取所需目标的特征，再根据判别的结果来控制现场的设备从而可以提高产品质量、降低废品率，提高企业经济效益。我国制造业的快速发展及各种产业升级将推动电缆等的工业品检测需求上升。目前传统的人工目测方式，检测效率低，且最终的检测结果和质量与检测人员的经验有关系，检测结果不尽如人意。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统及方法，能够更加有效的检测电缆表面质量，并且能够显示电缆表面缺陷图像，并标识电缆缺陷位置，自动将无损品与瑕疵品电缆识别分拣出来，提高了电缆表面缺陷的检测效率。
4.本发明采用的技术方案是：
5.一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，包括光源照明系统、电缆视频采集单元、电缆图像采集单元、电缆图像处理单元、控制单元和报警单元；所述光源照明系统和控制单元连接，用于对处于视频采集单元采集范围内的电缆表面进行照明，提高电缆图像信息清晰度；所述视频采集单元和图像采集单元相连接，用于实时采集电缆表面图像信息，并将coms采集到的电缆图像信息转换为电信号并经过摄像机的a/d转换模块转换后将图像信息发送给图像采集单元；所述图像采集单元和图像处理单元相连接，用于接收视频采集单元发送的图像信息并进行压缩处理，并将处理后的电缆图像发送给图像处理单元；所述控制单元和图像处理单元相连接，用于接收图像处理单元数据；所述报警单元和控制单元相连接，用于当发现电缆表面缺陷时，由控制单元控制报警单元发出声光报警信号，然后将报警信号传入计算机中，提醒工作人员。
6.进一步地，光源照明系统通过串口总线rs232和控制单元连接，视频采集单元通过光纤和图像采集单元相连接，图像采集单元通过网线或者无线和图像处理单元相连接，控制单元通过rs485总线和图像处理单元相连接，报警单元通过普通gpio口和控制单元相连接。
7.进一步地，光源照明系统包括线性光源和含有边缘展平锟的展平装置，线性光源用于产生照明能量集中的、光强分布均匀的一条光带；含有边缘展平锟的展平装置，展平装置用于使检测对象运动到视频采集单元扫描线附近时不产生畸变。
8.具体地，为了保证所采集的电缆绝缘层图像清晰而引入独立光源，而且考虑到电
缆绝缘层的不同型号和颜色以及光线强度变化的影响，可搭配光源，包括同轴照明led光源，从而在观察不同的电缆表面缺陷时，可以提高电缆图像识别的清晰度。
9.进一步地，视频采集单元为coms摄像机。
10.进一步地，电缆图像采集单元采用光学显微镜成像模式，光学显微镜带有物镜和目镜，实现对电缆表面微小划痕、凹陷、凸起等图像的放大。
11.进一步地，电缆图像采集单元优先选用可以连续变倍的视频光学显微镜，将真实电缆的景象完整地投影到摄像机的焦平面上，其中镜头的选择主要是根据成像面尺寸、焦距、视角、工作范围、倍率、景深和接口等参数。本发明中物镜选用了高分辨率连续变倍单筒镜头，其放大倍数：0.75
×
—5
×
；视场范围：4.8
×
6.4mm-0.72
×
0.96mm；工作距离：117mm，满足使用要求，如采用型号mzdh0850的光学显微镜。
12.进一步地，所述电缆图像处理单元为高性能工业pc,采用b&r贝加莱automation pc 2100工业pc，用于通过高精度定位图像配准算法、灰度化处理、迭代阈值算法及融合sobel算法的改进粒子群算法对电缆图像进行分割处理，当检测到产品表面质量有瑕疵时，显示有瑕疵图像，并标识瑕疵位置。
13.进一步地，图像处理单元,用于通过对电缆图像进行处理，当检测到电缆表面质量有瑕疵时，显示有瑕疵图像，并标识瑕疵位置。
14.进一步地，图像处理单元内设有缺陷检测模块，缺陷检测模块用于计算所述电线电缆区域图像中像素灰度值的均值差，并将计算所得的均值差和给定的缺陷阈值进行比较；
15.当所述方差高于给定的缺陷阈值时，判定所述待检测电线电缆的表面存在缺陷；当所述方差低于给定的缺陷阈值时，判定所述待检测电线电缆的表面不存在缺陷；当所述方差等于给定的缺陷阈值时，怀疑所述待检测电线电缆的表面是否存在缺陷，并重新进行判定。
16.所述蜂鸣器报警单元通过普通i/o口和控制单元相连接，用于当发现电缆表面缺陷时，由控制单元控制其发送出报警信号。
17.进一步地，所述控制单元为欧姆龙plc-cpm2a控制系统，所述控制单元通过rs485总线和图像处理单元相连接，用于接收电缆图像处理单元数据；用于实时控制蜂鸣器报警单元，同时经由通信接口发出信号给上位机。进一步地，上位机主要为计算机。
18.进一步地，报警单元主要包括led灯和蜂鸣器。
19.一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测方法，其包括以下步骤：
20.步骤1，采集获取电缆图像；
21.步骤2，对电缆图像近行灰度化处理；
22.步骤3，对灰度化电缆图像进行迭代法阈值获取；步骤3具体包括以下步骤：
23.步骤3-1，选取灰度化电缆图像中一个的初始估计值t0作为阈值t；
24.步骤3-2，用t分割电缆图像，将其分割为小于灰度值t和大于灰度值t的两个部分，生成两组像素集合g1和g2；g1由所有电缆图像中灰度值大于t的像素组成，g2由所有电缆图像中灰度值小于或等于t的像素组成；
25.步骤3-3，对电缆图像中g1和g2中所有像素计算平均灰度值u1和u2；
26.步骤3-4，计算电缆图像新的阈值：t1＝1/2(u1+u2)。
27.步骤3-5，判断电缆图像中新的阈值t1与阈值t值的差值是否小于一个事先定义的参数t
x
；是则，将新的阈值t1作为最终阈值tn并执行步骤3-6；否则，将新的阈值t1作为阈值t执行步骤3-2；
28.步骤3-6，电缆图像的最终阈值tn就是所需要的阈值；
29.步骤4，基于电缆图像的阈值运用融合sobel算法的改进粒子群算法对电缆图像进行分割，以及检测缺陷电缆；具体步骤如下：
30.步骤4-1，初始化种群微粒的速度和位置，并认为当前位置就是各微粒的历史最优位置，比较各个历史最优位置选取全局最优位置；
31.步骤4-2，评价每个微粒的适应度，将当前各微粒的位置和适应值存储在各微粒的个体最优位置pbest中，将所有个体最优位置pbest中适应值最优个体的位置和适应值存储于群体最优位置gbest中；步骤4-2的具体步骤如下：
32.步骤4-2-1，更新粒子速度，具体更新公式如下：
33.v(t+1)＝ωv(t)＝kc1r1(t)[pbest-x(t)]+c2r2(t)*[gbest-x(t)]
[0034]
步骤4-2-2，判断v(t+1)与设定的速度基准值v的差值是否超过设定速度范围；是则，以v(t+1)的值作为极值，即v(t+1)大于设定的速度基准值v时，v(t+1)为最大值，或v(t+1)小于设定的速度基准值v时，v(t+1)为最小值；否则，保持当前速度最大值或最小值不变；
[0035]
具体地，步骤4-2-2中设定速度范围为10％-20％的速度基准值v。
[0036]
步骤4-2-3，更新位置，具体更新公式如下：
[0037]
x(t+1)＝x(t)+v(t+1)；
[0038]
步骤4-2-4，判断x(t+1)与设定的位置基准值x的差值是否超过设定位置范围；是则，以x(t+1)的值作为极值，即x(t+1)大于设定的位置基准值x时，x(t+1)为最大值，或v(t+1)小于设定的位置基准值x时，x(t+1)为最小值；否则，保持当前位置最大值或最小值不变；
[0039]
具体地，步骤4-2-4中设定位置范围为5％-10％的位置基准值x。
[0040]
步骤4-2-5，计算当前目标函数值，并与前一次目标函数值进行比较，判断当前目标函数值是否优于前一次的目标函数值；是则，更新个体最优以及群体最优为当前个体最优以及当前群体最优；否则，保持个体最优以及群体最优不变；
[0041]
具体地，步骤4-2-5中采用的目标函数为：y＝1+(2.1*(1-x+2*x^2)*exp(-x^2/2))
[0042]
其中x为初始位置x(t),由公式x(t+1)＝x(t)+v(t+1)每次计算得出的x代入上式，得出新的位置。
[0043]
步骤4-2-6，判断是否达到最大循环次数；是则，返回当前全局最优个体pg，并执行步骤4-3；否则,k＝k+1,并执行步骤4-2-1；
[0044]
步骤4-3，以返回的当前全局最优个体pg为牛顿法的初始点进行迭代，迭代公式如下：
[0045][0046]
其中，x＝x1+v1t，y＝y1+v2t，z＝z1+v3t，x1,y1,z1为起点坐标；v1，v2，v3分别为目标飞行速度在三维方向上的分量；xi，yi，zi为位置终点坐标；
[0047]
步骤4-4，判断是否达到终止条件则结束；是则，输出牛顿迭代公式迭代结果，即电缆灰度图像故障的局部精确位置作为所求问题的最优解；否则，将解算值作为初始值继续
执行牛顿迭代公式迭代；即对每个微粒将其适应值与其经历过的最好位置作比较；将适应值比较好的位置作为当前的最好位置；而获得最好位置时，即获得电线电缆图像中的电线电缆区域图像。
[0048]
具体地，更新步骤为：
[0049]
初始化：粒子位置：需满足值域大小以及粒子维度。
[0050]
粒子速度；
[0051]
目标函数：结合粒子位置和速度，初始化目标函数值。
[0052]
个体最优：包括个体最优粒子位置以及目标函数值。
[0053]
全局最优：通过个体最优粒子的比较，得到全局最优。
[0054]
迭代更新
[0055]
step1:更新速度：
[0056]
v(t+1)＝ωv(t)＝kc1r1(t)[pbest-x(t)]+c2r2(t)*[gbest-x(t)]
[0057]
step2:比较速度值大小。若超出范围，则选取最大值或最小值；
[0058]
step3:更新位置：
[0059]
x(t+1)＝x(t)+v(t+1)；
[0060]
step4:比较位置大小。若超出范围，则选取最大值或最小值；
[0061]
step5:比较目标函数值。更新个体最优以及群体最优。
[0062]
可视化绘图：其中v(t+1)＝ωv(t)＝kc1r1(t)[pbest-x(t)]+c2r2(t)*[gbest-x(t)]
[0063]
1、惯性权重ω：ω＝ωmax-(ωmax-ωmin)*t/tmax在0.8～1.2之间，粒子群算法有较快的收敛速度；而当大于1.2时，算法容易陷入局部极值。
[0064]
2、自我认知学习因子c1以及全体认知学习因子c2；c1＝1.5,c2＝2.0。
[0065]
本发明采用以上技术方案，为了保证所采集的电缆绝缘层图像清晰而引入独立光源，而且考虑到电缆绝缘层的不同型号和颜色以及光线强度变化的影响。鉴于本系统测量试件的特点，电缆图像采集单元采用光学显微镜成像模式，光学显微镜带有物镜和目镜，实现对电缆表面微小划痕、凹陷、凸起等图像的放大。对电缆图像进行灰度化处理，对灰度图像运用改进形态学算法进行去噪处理，提出融合改进的加权平均算法和形态学算法相结合的自适应形态学算法。改进算法较于传统单一形态学算法，对含有10％-60％高斯椒盐噪声电缆图像的处理的清晰度提高了30％。通过加入二维小波变换的迭代法进行电缆图像的阈值确定。确定完电缆图像的阈值后在运用融合sobel算法的改进粒子群算法对电缆图像进行分割，提高了应对突发图像信号的不连续性处理能力，处理后的电缆图像信息会在显示屏上出现亮度明显高的光段获得准确的电缆故障位置点图像，将识别电缆故障准确率稳定在93％，避免了人工查看电缆故障点的漏看，错看的现象。本发明监控检测系统主要应用于电缆线上，也可应用于智能家居，工业产品领域，其应用前景比较宽广。
附图说明
[0066]
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；
[0067]
图1为本发明一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统的结构原理示意图；
[0068]
图2为本发明一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统的检测装状态示意图；
[0069]
图3为本发明电缆缺陷图像迭代法分割示意图之一；
[0070]
图4为本发明电缆缺陷图像迭代法分割示意图之二；
[0071]
图5为本发明电缆缺陷图像改进粒子群算法阈值分割示意图之一；
[0072]
图6为本发明电缆缺陷图像改进粒子群算法阈值分割示意图之二；
[0073]
图7为本发明电缆缺陷图像标定放大示意图。
具体实施方式
[0074]
为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0075]
如图1至图7之一所示，本发明公开了一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，包括光源照明系统1、电缆视频采集单元、电缆图像采集单元2、电缆图像处理单元(具体到图中电缆视频采集单元、电缆图像采集单元和电缆图像处理单元一体设置)、控制单元3和报警单元4；所述光源照明系统1和控制单元3连接，用于对处于视频采集单元采集范围内的电缆表面进行照明，提高电缆图像信息清晰度；所述视频采集单元和图像采集单元相连接，用于实时采集电缆表面图像信息，并将coms采集到的电缆图像信息转换为电信号并经过摄像机的a/d转换模块转换后将图像信息发送给图像采集单元；所述图像采集单元和图像处理单元相连接，用于接收视频采集单元发送的图像信息并进行压缩处理，并将处理后的电缆图像发送给图像处理单元；所述控制单元3和图像处理单元相连接，用于接收图像处理单元数据；所述报警单元4和控制单元3相连接，用于当发现电缆表面缺陷时，由控制单元3控制报警单元4发出声光报警信号，然后将报警信号传入计算机中，提醒工作人员。
[0076]
进一步地，光源照明系统1通过串口总线rs232和控制单元3连接，视频采集单元通过光纤和图像采集单元相连接，图像采集单元通过网线或者无线和图像处理单元相连接，控制单元3通过rs485总线和图像处理单元相连接，报警单元4通过普通gpio口和控制单元3相连接。
[0077]
进一步地，光源照明系统1包括线性光源和含有边缘展平锟的展平装置，线性光源用于产生照明能量集中的、光强分布均匀的一条光带；含有边缘展平锟的展平装置，展平装置用于使检测对象运动到视频采集单元扫描线附近时不产生畸变。
[0078]
具体地，为了保证所采集的电缆绝缘层图像清晰而引入独立光源，而且考虑到电缆10绝缘层的不同型号和颜色以及光线强度变化的影响，可搭配光源，包括同轴照明led光源，从而在观察不同的电缆表面缺陷时，可以提高电缆图像识别的清晰度。
[0079]
进一步地，视频采集单元为coms摄像机。
[0080]
进一步地，电缆图像采集单元2采用光学显微镜成像模式，光学显微镜带有物镜和目镜，实现对电缆表面微小划痕、凹陷、凸起等图像的放大。
[0081]
进一步地，电缆图像采集单元2优先选用可以连续变倍的视频光学显微镜，将真实电缆10的景象完整地投影到摄像机的焦平面上，其中镜头的选择主要是根据成像面尺寸、焦距、视角、工作范围、倍率、景深和接口等参数。本发明中物镜选用了高分辨率连续变倍单筒镜头，其放大倍数：0.75
×
—5
×
；视场范围：4.8
×
6.4mm-0.72
×
0.96mm；工作距离：
117mm，满足使用要求，如采用型号mzdh0850的光学显微镜。
[0082]
进一步地，所述电缆图像处理单元为高性能工业pc,采用b&r贝加莱automation pc 2100工业pc，用于通过高精度定位图像配准算法、灰度化处理、迭代阈值算法及融合sobel算法的改进粒子群算法对电缆图像进行分割处理，当检测到产品表面质量有瑕疵时，显示有瑕疵图像，并标识瑕疵位置。
[0083]
进一步地，图像处理单元,用于通过对电缆图像进行处理，当检测到电缆表面质量有瑕疵时，显示有瑕疵图像，并标识瑕疵位置。
[0084]
进一步地，图像处理单元内设有缺陷检测模块，缺陷检测模块用于计算所述电线电缆区域图像中像素灰度值的均值差，并将计算所得的均值差和给定的缺陷阈值进行比较；
[0085]
当所述方差高于给定的缺陷阈值时，判定所述待检测电线电缆的表面存在缺陷；当所述方差低于给定的缺陷阈值时，判定所述待检测电线电缆的表面不存在缺陷；当所述方差等于给定的缺陷阈值时，怀疑所述待检测电线电缆的表面是否存在缺陷，并重新进行判定。
[0086]
所述蜂鸣器报警单元4通过普通i/o口和控制单元3相连接，用于当发现电缆表面缺陷时，由控制单元3控制其发送出报警信号。
[0087]
进一步地，所述控制单元3为欧姆龙plc-cpm2a控制系统，所述控制单元3通过rs485总线和图像处理单元相连接，用于接收电缆图像处理单元数据；用于实时控制蜂鸣器报警单元4，同时经由通信接口发出信号给上位机。进一步地，上位机主要为计算机。
[0088]
进一步地，报警单元4主要包括led灯和蜂鸣器。
[0089]
一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测方法，其包括以下步骤：
[0090]
步骤1，采集获取电缆图像；
[0091]
步骤2，对电缆图像近行灰度化处理；
[0092]
步骤3，对灰度化电缆图像进行迭代法阈值获取；步骤3具体包括以下步骤：
[0093]
步骤3-1，选取灰度化电缆图像中一个的初始估计值t0作为阈值t；
[0094]
步骤3-2，用t分割电缆图像，将其分割为小于灰度值t和大于灰度值t的两个部分，生成两组像素集合g1和g2；g1由所有电缆图像中灰度值大于t的像素组成，g2由所有电缆图像中灰度值小于或等于t的像素组成；
[0095]
步骤3-3，对电缆图像中g1和g2中所有像素计算平均灰度值u1和u2；
[0096]
步骤3-4，计算电缆图像新的阈值：t1＝1/2(u1+u2)。
[0097]
步骤3-5，判断电缆图像中新的阈值t1与阈值t值的差值是否小于一个事先定义的参数t
x
；是则，将新的阈值t1作为最终阈值tn并执行步骤3-6；否则，将新的阈值t1作为阈值t执行步骤3-2；
[0098]
步骤3-6，电缆图像的最终阈值tn就是所需要的阈值；
[0099]
步骤4，基于电缆图像的阈值运用融合sobel算法的改进粒子群算法对电缆图像进行分割，以及检测缺陷电缆；具体步骤如下：
[0100]
步骤4-1，初始化种群微粒的速度和位置，并认为当前位置就是各微粒的历史最优位置，比较各个历史最优位置选取全局最优位置；
[0101]
步骤4-2，评价每个微粒的适应度，将当前各微粒的位置和适应值存储在各微粒的
个体最优位置pbest中，将所有个体最优位置pbest中适应值最优个体的位置和适应值存储于群体最优位置gbest中；步骤4-2的具体步骤如下：
[0102]
步骤4-2-1，更新粒子速度，具体更新公式如下：
[0103]
v(t+1)＝ωv(t)＝kc1r1(t)[pbest-x(t)]+c2r2(t)*[gbest-x(t)]
[0104]
步骤4-2-2，判断v(t+1)与设定的速度基准值v的差值是否超过设定速度范围；是则，以v(t+1)的值作为极值，即v(t+1)大于设定的速度基准值v时，v(t+1)为最大值，或v(t+1)小于设定的速度基准值v时，v(t+1)为最小值；否则，保持当前速度最大值或最小值不变；
[0105]
具体地，步骤4-2-2中设定速度范围为10％-20％的速度基准值v。
[0106]
步骤4-2-3，更新位置，具体更新公式如下：
[0107]
x(t+1)＝x(t)+v(t+1)；
[0108]
步骤4-2-4，判断x(t+1)与设定的位置基准值x的差值是否超过设定位置范围；是则，以x(t+1)的值作为极值，即x(t+1)大于设定的位置基准值x时，x(t+1)为最大值，或v(t+1)小于设定的位置基准值x时，x(t+1)为最小值；否则，保持当前位置最大值或最小值不变；
[0109]
具体地，步骤4-2-4中设定位置范围为5％-10％的位置基准值x。
[0110]
步骤4-2-5，计算当前目标函数值，并与前一次目标函数值进行比较，判断当前目标函数值是否优于前一次的目标函数值；是则，更新个体最优以及群体最优为当前个体最优以及当前群体最优；否则，保持个体最优以及群体最优不变；
[0111]
具体地，步骤4-2-5中采用的目标函数为：y＝1+(2.1*(1-x+2*x^2)*exp(-x^2/2))
[0112]
其中x为初始位置x(t),由公式x(t+1)＝x(t)+v(t+1)每次计算得出的x代入上式，得出新的位置。
[0113]
步骤4-2-6，判断是否达到最大循环次数；是则，返回当前全局最优个体pg，并执行步骤4-3；否则,k＝k+1,并执行步骤4-2-1；
[0114]
算法流程
[0115]
(1)初始化粒子群体(群体规模为n)，包括随机位置和速度
[0116]
(2)根据适应度函数也即目标函数，评价每个粒子的适应度
[0117]
(3)对每个粒子，将其当前适应值与其个体历史最佳位置(pbest)对应的适应度作比较，如果当前的适应度值更高，则将用当前位置更新历史最佳位置pbest
[0118]
(4)对每个粒子，将其当前适应值与全局最佳位置(gbest)对应的适应值作比较，如果当前的适应值更高，则将用当前粒子的位置更新全局最佳位置gbest
[0119]
(5)根据公式更新每个粒子的速度和位置含更新粒子速度和更新位置，
[0120]
(6)如果未满足结束条件，则返回步骤2，通常算法迭代到最大迭代次数gmax给定的阈值100时算法停止。
[0121]
步骤4-3，以返回的当前全局最优个体pg为牛顿法的初始点进行迭代，迭代公式如下：
[0122][0123]
其中，x＝x1+v1t，y＝y1+v2t，z＝z1+v3t，x1,y1,z1为起点坐标；v1，v2，v3分别为目标飞行速度在三维方向上的分量；xi，yi，zi为位置终点坐标；
[0124]
步骤4-4，判断是否达到终止条件则结束；是则，输出牛顿迭代公式迭代结果，即电
缆灰度图像故障的局部精确位置作为所求问题的最优解；否则，将解算值作为初始值继续执行牛顿迭代公式迭代；即对每个微粒将其适应值与其经历过的最好位置作比较；将适应值比较好的位置作为当前的最好位置；而获得最好位置时，即获得电线电缆图像中的电线电缆区域图像。
[0125]
本发明采用以上技术方案，为了保证所采集的电缆绝缘层图像清晰而引入独立光源，而且考虑到电缆绝缘层的不同型号和颜色以及光线强度变化的影响。鉴于本系统测量试件的特点，电缆图像采集单元2采用光学显微镜成像模式，光学显微镜带有物镜和目镜，实现对电缆表面微小划痕、凹陷、凸起等图像的放大。对电缆图像进行灰度化处理，对灰度图像运用改进形态学算法进行去噪处理，提出提出融合改进的加权平均算法和形态学算法相结合的自适应形态学算法。改进算法较于传统单一形态学算法，对含有10％-60％高斯椒盐噪声电缆图像的处理的清晰度提高了30％。通过加入二维小波变换的迭代法进行电缆图像的阈值确定。确定完电缆图像的阈值后在运用融合sobel算法的改进粒子群算法对电缆图像进行分割，提高了应对突发图像信号的不连续性处理能力，处理后的电缆图像信息会在显示屏上出现亮度明显高的光段获得准确的电缆故障位置点图像，将识别电缆故障准确率稳定在93％，避免了人工查看电缆故障点的漏看，错看的现象。本发明监控检测系统主要应用于电缆线上，也可应用于智能家居，工业产品领域，其应用前景比较宽广。
[0126]
显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。

技术特征：
1.一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在于：其包括光源照明系统、电缆视频采集单元、电缆图像采集单元、电缆图像处理单元、控制单元和报警单元；所述光源照明系统和控制单元连接，用于对处于视频采集单元采集范围内的电缆表面进行照明，提高电缆图像信息清晰度；所述视频采集单元和图像采集单元相连接，用于实时采集电缆表面图像信息，并将coms采集到的电缆图像信息转换为电信号并经过摄像机的a/d转换模块转换后将图像信息发送给图像采集单元；所述图像采集单元和图像处理单元相连接，用于接收视频采集单元发送的图像信息并进行压缩处理，并将处理后的电缆图像发送给图像处理单元；所述控制单元和图像处理单元相连接，用于接收图像处理单元数据；所述报警单元和控制单元相连接，用于当发现电缆表面缺陷时，由控制单元控制报警单元发出声光报警信号，然后将报警信号传入计算机中，提醒工作人员。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在于：光源照明系统通过串口总线rs232和控制单元连接，视频采集单元通过光纤和图像采集单元相连接，图像采集单元通过网线或者无线和图像处理单元相连接，控制单元通过rs485总线和图像处理单元相连接，报警单元通过普通gpio口和控制单元相连接。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在于：光源照明系统包括线性光源和含有边缘展平锟的展平装置，线性光源用于产生照明能量集中的、光强分布均匀的一条光带；含有边缘展平锟的展平装置用于使检测对象运动到视频采集单元扫描线附近时不产生畸变。4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在于：视频采集单元为coms摄像机。5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在于：电缆图像采集单元采用光学显微镜成像模式，光学显微镜带有物镜和目镜，实现对电缆表面微小划痕、凹陷、凸起的图像放大。6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在于：所述电缆图像处理单元为高性能工业pc,采用b&r贝加莱automation pc 2100工业pc，用于通过高精度定位图像配准算法、灰度化处理、迭代阈值算法及融合sobel算法的改进粒子群算法对电缆图像进行分割处理，当检测到产品表面质量有瑕疵时，显示有瑕疵图像，并标识瑕疵位置。7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在于：图像处理单元内设有缺陷检测模块，缺陷检测模块用于计算所述电线电缆区域图像中像素灰度值的均值差，并将计算所得的均值差和给定的缺陷阈值进行比较；当所述方差高于给定的缺陷阈值时，判定所述待检测电线电缆的表面存在缺陷；当所述方差低于给定的缺陷阈值时，判定所述待检测电线电缆的表面不存在缺陷；当所述方差等于给定的缺陷阈值时，怀疑所述待检测电线电缆的表面是否存在缺陷，并重新进行判定。8.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在于：所述控制单元为欧姆龙plc-cpm2a控制系统，所述控制单元通过rs485总线和图像处理单元相连接，用于接收电缆图像处理单元数据；用于实时控制蜂鸣器报警单元，同时经由通信接口发出信号给上位机。进一步地，上位机主要为计算机。9.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在
于：报警单元主要包括led灯和蜂鸣器。10.一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测方法，采用权利要求1至9任一项所述的一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统，其特征在于：其包括以下步骤：步骤1，采集获取电缆图像；步骤2，对电缆图像近行灰度化处理；步骤3，对灰度化电缆图像进行迭代法阈值获取；步骤3具体包括以下步骤：步骤3-1，选取灰度化电缆图像中一个的初始估计值t0作为阈值t；步骤3-2，用t分割电缆图像，将其分割为小于灰度值t和大于灰度值t的两个部分，生成两组像素集合g1和g2；g1由所有电缆图像中灰度值大于t的像素组成，g2由所有电缆图像中灰度值小于或等于t的像素组成；步骤3-3，对电缆图像中g1和g2中所有像素计算平均灰度值u1和u2；步骤3-4，计算电缆图像新的阈值：t1＝1/2(u1+u2)。步骤3-5，判断电缆图像中新的阈值t1与阈值t值的差值是否小于一个事先定义的参数t
x
；是则，将新的阈值t1作为最终阈值t
n
并执行步骤3-6；否则，将新的阈值t1作为阈值t执行步骤3-2；步骤3-6，电缆图像的最终阈值t
n
就是所需要的阈值；步骤4，基于电缆图像的阈值运用融合sobel算法的改进粒子群算法对电缆图像进行分割，以及检测缺陷电缆；具体步骤如下：步骤4-1，初始化种群微粒的速度和位置，并认为当前位置就是各微粒的历史最优位置，比较各个历史最优位置选取全局最优位置；步骤4-2，评价每个微粒的适应度，将当前各微粒的位置和适应值存储在各微粒的个体最优位置pbest中，将所有个体最优位置pbest中适应值最优个体的位置和适应值存储于群体最优位置gbest中；步骤4-2的具体步骤如下：步骤4-2-1，更新粒子速度，具体更新公式如下：v(t+1)＝ωv(t)＝kc1r1(t)[pbest-x(t)]+c2r2(t)*[gbest-x(t)]步骤4-2-2，判断v(t+1)与设定的速度基准值v的差值是否超过设定速度范围；是则，以v(t+1)的值作为极值，即v(t+1)大于设定的速度基准值v时，v(t+1)为最大值，或v(t+1)小于设定的速度基准值v时，v(t+1)为最小值；否则，保持当前速度最大值或最小值不变；具体地，步骤4-2-2中设定速度范围为10％-20％的速度基准值v。步骤4-2-3，更新位置，具体更新公式如下：x(t+1)＝x(t)+v(t+1)；步骤4-2-4，判断x(t+1)与设定的位置基准值x的差值是否超过设定位置范围；是则，以x(t+1)的值作为极值，即x(t+1)大于设定的位置基准值x时，x(t+1)为最大值，或v(t+1)小于设定的位置基准值x时，x(t+1)为最小值；否则，保持当前位置最大值或最小值不变；具体地，步骤4-2-4中设定位置范围为5％-10％的位置基准值x。步骤4-2-5，计算当前目标函数值，并与前一次目标函数值进行比较，判断当前目标函数值是否优于前一次的目标函数值；是则，更新个体最优以及群体最优为当前个体最优以及当前群体最优；否则，保持个体最优以及群体最优不变；具体地，步骤4-2-5中采用的目标函数为：y＝1+(2.1*(1-x+2*x^2)*exp(-x^2/2))
其中x为初始位置x(t),由公式x(t+1)＝x(t)+v(t+1)每次计算得出的x代入上式，得出新的位置。步骤4-2-6，判断是否达到最大循环次数；是则，返回当前全局最优个体p
g
，并执行步骤4-3；否则,k＝k+1,并执行步骤4-2-1；步骤4-3，以返回的当前全局最优个体p
g
为牛顿法的初始点进行迭代，迭代公式如下：其中，x＝x1+v1t，y＝y1+v2t，z＝z1+v3t，x1,y1,z1为起点坐标；v1，v2，v3分别为目标飞行速度在三维方向上的分量；x
i
，y
i
，z
i
为位置终点坐标；步骤4-4，判断是否达到终止条件则结束；是则，输出牛顿迭代公式迭代结果，即电缆灰度图像故障的局部精确位置作为所求问题的最优解；否则，将解算值作为初始值继续执行牛顿迭代公式迭代；即对每个微粒将其适应值与其经历过的最好位置作比较；将适应值比较好的位置作为当前的最好位置；而获得最好位置时，即获得电线电缆图像中的电线电缆区域图像。

技术总结
本发明公开一种基于图像处理技术的电缆表面质量检测系统及方法，光源照明系统和控制单元连接，对处于视频采集单元采集范围内的电缆表面进行照明；视频采集单元和图像采集单元相连接，实时采集电缆表面图像信息，将COMS采集到的电缆图像信息转换为电信号并经过A/D转换后将图像信息发送给图像采集单元；图像采集单元和图像处理单元相连接，接收视频采集单元发送的图像信息并进行压缩处理，并发送给图像处理单元；控制单元和图像处理单元相连接，接收图像处理单元数据；报警单元和控制单元相连接，当发现电缆表面缺陷时，由控制单元控制报警单元发出声光报警信号，然后将报警信号传入计算机中，提醒工作人员。本发明有效的检测电缆表面质量，显示电缆表面缺陷图像并标识电缆缺陷位置，提高了电缆表面缺陷的检测效率。提高了电缆表面缺陷的检测效率。提高了电缆表面缺陷的检测效率。


技术研发人员：黄旭红 赵楠 汤声平 肖伟号
受保护的技术使用者：福建工程学院
技术研发日：2022.07.22
技术公布日：2022/11/1