一種視覺輔助下的工業線束質量檢測方法技術

本發明專利技術涉及質量檢測領域，公開了一種視覺輔助下的工業線束質量檢測方法，用于提高工業線束質量檢測的準確率

【技術實現步驟摘要】
一種視覺輔助下的工業線束質量檢測方法


[0001]本專利技術涉及質量檢測領域，尤其涉及一種視覺輔助下的工業線束質量檢測方法
。

技術介紹

[0002]電子線束是由多股導線和連接器組成的網絡，用于傳輸電力和信號
。
然而，由于工作環境的多樣性以及長期使用引起的各種問題，工業線束受到損傷，其中腐蝕是一個常見的問題
。
[0003]傳統的線束質量檢測方法通常依賴于人工檢查，這不僅費時費力，而且無法發現微小的損傷
。
因此，引入視覺輔助和自動化技術成為解決這一問題的關鍵
。

技術實現思路

[0004]本專利技術提供了一種視覺輔助下的工業線束質量檢測方法，用于提高工業線束質量檢測的準確率
。
[0005]本專利技術第一方面提供了一種視覺輔助下的工業線束質量檢測方法，所述視覺輔助下的工業線束質量檢測方法包括：基于預設的多個測試電流數據對目標工業線束進行線束測試，并對目標工業線束進行測試圖像采集，得到每個測試電流數據的目標線束圖像；分別將每個測試電流數據的目標線束圖像輸入預置的腐蝕損傷檢測模型進行腐蝕損傷檢測，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果；分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行檢測指標量化分析，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據；對每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據進行曲線擬合，得到電流腐蝕損傷關系曲線；對所述電流腐蝕損傷關系曲線進行特征提取，得到多個損傷關系特征點，并對所述多個損傷關系特征點進行向量映射，得到目標損傷關系特征向量；將所述目標損傷關系特征向量輸入預置的工業線束壽命預測模型進行工業線束壽命預測，得到所述目標工業線束的線束壽命預測數據
。
[0006]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第一種實現方式中，所述基于預設的多個測試電流數據對目標工業線束進行線束測試，并對目標工業線束進行測試圖像采集，得到每個測試電流數據的目標線束圖像，包括：獲取待測試目標工業線束的工作電流范圍，并對所述工作電流范圍進行梯度劃分，得到多個測試電流數據；通過所述多個測試電流數據，分別對所述目標工業線束進行線束測試，并對所述目標工業線束進行測試圖像采集，得到每個測試電流數據的初始線束圖像；分別對每個測試電流數據的初始線束圖像進行圖像降噪，得到每個測試電流數據的標準線束圖像；
分別對每個測試電流數據的標準線束圖像進行圖像分辨率處理，得到每個測試電流數據的目標線束圖像
。
[0007]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第二種實現方式中，所述分別將每個測試電流數據的目標線束圖像輸入預置的腐蝕損傷檢測模型進行腐蝕損傷檢測，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果，包括：分別將每個測試電流數據的目標線束圖像輸入預置的腐蝕損傷檢測模型，所述腐蝕損傷檢測模型包括：顯著感知層
、
腐蝕損傷特征提取層以及結果輸出層；通過所述顯著感知層分別對每個測試電流數據的目標線束圖像進行線束區域顯著感知，得到每個目標線束圖像的顯著感知參考權重；根據所述顯著感知參考權重，并通過所述腐蝕損傷特征提取層分別對每個測試電流數據的目標線束圖像進行腐蝕損傷特征區域提取，得到每個目標線束圖像的腐蝕損傷特征區域；通過所述結果輸出層，對每個目標線束圖像的腐蝕損傷特征區域進行損傷檢測，輸出每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果，其中，所述腐蝕損傷檢測結果為帶有損傷信息的腐蝕損傷區域圖像，所述損傷信息包括損傷位置和損傷程度
。
[0008]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第三種實現方式中，所述分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行檢測指標量化分析，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據，包括：分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行損傷區域像素數量計算，得到每個測試電流數據的損傷區域像素數量；分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行線束損傷深度，得到每個測試電流數據的線束損傷深度數據；基于預置的形狀描述符，分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行損傷形狀分析，得到每個測試電流數據的線束損傷形狀信息；分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行損傷分布信息提取，得到每個測試電流數據的損傷區域分布信息；對所述損傷區域像素數量進行檢測指標量化，得到第一量化指標數據，對所述線束損傷深度數據進行檢測指標量化，得到第二量化指標數據，并對所述線束損傷形狀信息進行檢測指標量化，得到第三量化指標數據，以及對所述損傷區域分布信息進行檢測指標量化，得到第四量化指標數據；根據預置的指標權重數據，對所述第一量化指標數據
、
所述第二量化指標數據
、
所述第三量化指標數據以及所述第四量化指標數據進行檢測指標加權融合，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據
。
[0009]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第四種實現方式中，所述對每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據進行曲線擬合，得到電流腐蝕損傷關系曲線，包括：將所述多個測試電流數據以及每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據映射至預置的數據分布空間；對所述數據分布空間進行線性關系分析，得到目標線性關系，并根據所述目標線性關系對所述多個測試電流數據以及每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據進行曲線擬
合，得到初始腐蝕損傷關系曲線；對所述初始腐蝕損傷關系曲線進行曲線優化，得到電流腐蝕損傷關系曲線
。
[0010]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第五種實現方式中，所述對所述電流腐蝕損傷關系曲線進行特征提取，得到多個損傷關系特征點，并對所述多個損傷關系特征點進行向量映射，得到目標損傷關系特征向量，包括：對所述電流腐蝕損傷關系曲線進行曲線特征點提取，得到對應的多個候選曲線特征點；對所述電流腐蝕損傷關系曲線進行均值和標準差計算，得到目標均值和目標標準差；對所述多個候選曲線特征點和所述目標均值進行比較，得到每個候選曲線特征點的第一比較結果；對所述多個候選曲線特征點和所述目標標準差進行比較，得到每個候選曲線特征點的第二比較結果；根據所述第一比較結果以及所述第二比較結果對所述多個候選曲線特征點進行特征點篩選，得到多個損傷關系特征點；對所述多個損傷關系特征點進行向量映射，得到目標損傷關系特征向量
。
[0011]結合第一方面，在本專利技術第一方面的第六種實現方式中，所述將所述目標損傷關系特征向量輸入預置的工業線束壽命預測模型進行工業線束壽命預測，得到所述目標工業線束的線束壽命預測數據，包括：將所述目標損傷關系特征向量輸入預置的工業線束壽命預測模型，其中，所述工業線束壽命預測模型包括雙向門限循環單元
、
多個單向門限循環單元以及全連接層；通過所述雙向門限循環單元對所述目標損傷關系特征向量進行隱藏特征提取，得到第一隱藏關系特征向量；將所述第一隱藏關系特征向量分別輸入所述多個單向門限循環單元進行高維特征提取，得到每個單向門限循環單元的第二隱藏關系特征向量；對每個單向門限循環單元的第二隱藏關系特征向量進行向量融合，得到目標融合關系特征向量；將所述目標融合關系特征向量輸入所述本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.
一種視覺輔助下的工業線束質量檢測方法，其特征在于，所述視覺輔助下的工業線束質量檢測方法包括：基于預設的多個測試電流數據對目標工業線束進行線束測試，并對目標工業線束進行測試圖像采集，得到每個測試電流數據的目標線束圖像；分別將每個測試電流數據的目標線束圖像輸入預置的腐蝕損傷檢測模型進行腐蝕損傷檢測，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果；分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行檢測指標量化分析，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據；對每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據進行曲線擬合，得到電流腐蝕損傷關系曲線；對所述電流腐蝕損傷關系曲線進行特征提取，得到多個損傷關系特征點，并對所述多個損傷關系特征點進行向量映射，得到目標損傷關系特征向量；將所述目標損傷關系特征向量輸入預置的工業線束壽命預測模型進行工業線束壽命預測，得到所述目標工業線束的線束壽命預測數據
。2.
根據權利要求1所述的視覺輔助下的工業線束質量檢測方法，其特征在于，所述基于預設的多個測試電流數據對目標工業線束進行線束測試，并對目標工業線束進行測試圖像采集，得到每個測試電流數據的目標線束圖像，包括：獲取待測試目標工業線束的工作電流范圍，并對所述工作電流范圍進行梯度劃分，得到多個測試電流數據；通過所述多個測試電流數據，分別對所述目標工業線束進行線束測試，并對所述目標工業線束進行測試圖像采集，得到每個測試電流數據的初始線束圖像；分別對每個測試電流數據的初始線束圖像進行圖像降噪，得到每個測試電流數據的標準線束圖像；分別對每個測試電流數據的標準線束圖像進行圖像分辨率處理，得到每個測試電流數據的目標線束圖像
。3.
根據權利要求1所述的視覺輔助下的工業線束質量檢測方法，其特征在于，所述分別將每個測試電流數據的目標線束圖像輸入預置的腐蝕損傷檢測模型進行腐蝕損傷檢測，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果，包括：分別將每個測試電流數據的目標線束圖像輸入預置的腐蝕損傷檢測模型，所述腐蝕損傷檢測模型包括：顯著感知層
、
腐蝕損傷特征提取層以及結果輸出層；通過所述顯著感知層分別對每個測試電流數據的目標線束圖像進行線束區域顯著感知，得到每個目標線束圖像的顯著感知參考權重；根據所述顯著感知參考權重，并通過所述腐蝕損傷特征提取層分別對每個測試電流數據的目標線束圖像進行腐蝕損傷特征區域提取，得到每個目標線束圖像的腐蝕損傷特征區域；通過所述結果輸出層，對每個目標線束圖像的腐蝕損傷特征區域進行損傷檢測，輸出每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果，其中，所述腐蝕損傷檢測結果為帶有損傷信息的腐蝕損傷區域圖像，所述損傷信息包括損傷位置和損傷程度
。4.
根據權利要求3所述的視覺輔助下的工業線束質量檢測方法，其特征在于，所述分別
對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行檢測指標量化分析，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據，包括：分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行損傷區域像素數量計算，得到每個測試電流數據的損傷區域像素數量；分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行線束損傷深度，得到每個測試電流數據的線束損傷深度數據；基于預置的形狀描述符，分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行損傷形狀分析，得到每個測試電流數據的線束損傷形狀信息；分別對每個測試電流數據的腐蝕損傷檢測結果進行損傷分布信息提取，得到每個測試電流數據的損傷區域分布信息；對所述損傷區域像素數量進行檢測指標量化，得到第一量化指標數據，對所述線束損傷深度數據進行檢測指標量化，得到第二量化指標數據，并對所述線束損傷形狀信息進行檢測指標量化，得到第三量化指標數據，以及對所述損傷區域分布信息進行檢測指標量化，得到第四量化指標數據；根據預置的指標權重數據，對所述第一量化指標數據
、
所述第二量化指標數據
、
所述第三量化指標數據以及所述第四量化指標數據進行檢測指標加權融合，得到每個測試電流數據的腐蝕損傷指標數據
。5.
...

【專利技術屬性】
技術研發人員：姚潛，黃靜怡，
申請(專利權)人：深圳市盛格納電子有限公司，
類型：發明
國別省市：