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【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于電纜,具體涉及一種電纜頭缺陷智能化檢測系統。
技術介紹
1、電纜接頭又稱電纜頭,電纜鋪設好后,為了使其成為一個連續的線路,各段線必須連接為一個整體,這些連接點就稱為電纜接頭,電纜線路中間部位的電纜接頭稱為中間接頭,而線路兩末端的電纜接頭稱為終端頭,電纜接頭是用來鎖緊和固定進出線,起到防水防塵防震動的作用,它的主要作用是使線路通暢,使電纜保持密封,并保證電纜接頭處的絕緣等級,使其安全可靠地運行,若是密封不良,不僅會漏油造成油浸紙干枯,而且潮氣也會侵入電纜內部,使之絕緣性能下降;
2、現有的電纜頭缺陷檢測系統一般只能對已知故障部位進行缺陷檢測,檢測的全面性及準確性較差,且不便于結合圖像處理技術進行缺陷檢測,不能覆蓋各類電纜頭缺陷,為此我們提出一種電纜頭缺陷智能化檢測系統來解決上述問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,能夠基于高分辨率圖像采集和光照控制,結合圖像處理和深度學習特征提取,實現電纜頭缺陷的準確檢測與定位,自動化參數優化、智能報告和維護建議提高系統穩定性和效率,支持多模態數據處理和綜合檢測方法,全面覆蓋各類電纜頭缺陷,提高檢測全面性和準確性。
2、本專利技術采取的技術方案具體如下:
3、一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,所述智能化檢測系統包括成像模塊、數據預處理模塊、特征提取模塊、缺陷檢測與分類模塊、缺陷定位模塊、自動化與智能優化模塊、數據管理與集成模塊、智能報告與決策支持模塊。
5、在一種優選方案中,所述數據預處理模塊包括圖像去噪、圖像增強、圖像校正,所述圖像去噪為通過小波去噪、均值濾波、中值濾波去除采集圖像中的噪聲干擾,提高圖像質量,所述圖像增強為采用直方圖均衡化、自適應對比度增強算法,增強圖像的對比度和細節,便于后續的缺陷檢測,所述圖像校正為使用幾何校正方法,消除因透視畸變等導致的圖像形變,確保缺陷檢測的準確性。
6、在一種優選方案中,所述特征提取模塊包括深度學習特征提取、統計特征提取,所述深度學習特征提取為利用預訓練的卷積神經網絡提取圖像的抽象特征,更好地表征缺陷,所述統計特征提取為通過計算顏色、紋理、形狀等特征的統計屬性,描述電纜頭圖像的缺陷特征,所述統計屬性包括均值、方差、共生矩陣。
7、在一種優選方案中,所述缺陷檢測與分類模塊包括多類別分類、多尺度檢測、稀缺缺陷檢測,所述多類別分類為利用多分類器算法對電纜頭進行多種缺陷的分類判別,所述多分類器算法包括支持向量機、隨機森林、深度神經網絡,所述多尺度檢測為采用多尺度圖像分析方法對不同尺度上的缺陷進行檢測和定位,所述多尺度圖像分析方法為滑動窗口、圖像金字塔,所述稀缺缺陷檢測為通過稀疏表示、字典學習方法,針對少量樣本的特征,實現對罕見缺陷的檢測。
8、在一種優選方案中,所述缺陷定位模塊包括像素級定位、邊界框定位,所述像素級定位為利用圖像分割算法將缺陷的像素標記出來,實現缺陷的精確定位,搜書圖像分割算法為分水嶺變換、grabcut算法,所述邊界框定位為通過目標檢測算法在圖像中繪制邊界框,標識缺陷的位置,所述目標檢測算法為faster?r-cnn、yolo。
9、在一種優選方案中,所述自動化與智能優化模塊包括自動參數調節、異常排查與反饋,所述自動參數調節為采用機器學習或遺傳算法等方法,自動優化模型的參數和超參數,獲得最佳的缺陷檢測效果,所述異常排查與反饋為通過監控和記錄系統運行狀態,實時檢測系統異常,并提供相應的排查提示和反饋,保障系統穩定運行。
10、在一種優選方案中,所述數據管理與集成模塊包括多模態數據處理、智能數據存儲,所述多模態數據處理為集成多種數據來源,融合不同的數據模態,增強缺陷檢測的準確度和可靠性,所述智能數據存儲為采用大數據管理技術,包括數據索引、查詢優化、數據備份功能,便于大規模數據存儲和高效的數據檢索。
11、在一種優選方案中,所述智能報告與決策支持模塊包括缺陷分析報告、缺陷演化預測,所述缺陷分析報告為自動生成缺陷檢測結果的詳細分析報告,包括缺陷類型、嚴重程度、統計信息,幫助操作員分析和制定決策,所述缺陷演化預測為基于歷史數據和機器學習算法,預測電纜頭缺陷的演化趨勢和生命周期,提供智能化的維護建議。
12、在一種優選方案中,所述檢測方法包括視覺檢測方法、形狀檢測方法、深度學習方法、數據驅動方法、多模態檢測方法,所述視覺檢測方法包括外觀缺陷檢測、顏色異常檢測、紋理缺陷檢測,所述外觀缺陷檢測為利用圖像處理和計算機視覺技術,對電纜頭外觀進行分析和比對,檢測出表面缺陷,如劃痕、凹陷,所述顏色異常檢測為通過分析電纜頭圖像中的顏色信息,檢測出顏色偏差或異常,以識別染色、污漬等缺陷,所述紋理缺陷檢測為利用紋理分析方法,對電纜頭表面的紋理特征進行檢測,發現紋理異常或缺陷,所述形狀檢測方法為異常幾何形狀檢測、尺寸測量檢測,所述異常幾何形狀檢測為通過分析電纜頭的幾何形狀信息,檢測出不規則形狀、變形異常,識別出缺陷如斷線、變形,所述尺寸測量檢測為通過對電纜頭的尺寸進行測量和比對,判斷尺寸偏差是否超過可接受范圍,進而對缺陷進行檢測,所述深度學習方法包括基于卷積神經網絡的缺陷檢測、目標檢測,所述基于卷積神經網絡的缺陷檢測為使用預訓練的cnn模型,對電纜頭圖像進行分類,將其分為正常和缺陷類別,并標注缺陷的位置,所述目標檢測為利用目標檢測算法對電纜頭圖像中的缺陷進行定位和識別,可以同時檢測多個缺陷,所述數據驅動方法包括基于機器學習的缺陷檢測、異常檢測,所述基于機器學習的缺陷檢測為使用機器學習算法通過訓練模型來識別和檢測電纜頭的缺陷,異常檢測為利用異常檢測算法,在缺乏正常和缺陷樣本的情況下,識別電纜頭中的異常或罕見缺陷,所述多模態檢測方法包括紅外熱像檢測、x射線檢測,所述紅外熱像檢測通過紅外熱像儀捕捉電纜頭的熱量分布圖像,進行熱量異常檢測,識別出電纜頭的熱量分布圖像,進行熱量異常檢測,識別出電纜頭的熱點或熱異常區域,所述x射線檢測為利用x射線成像技術,對電纜頭進行內部結構和缺陷檢測,發現充氣、駁接不良隱藏缺陷。
13、本專利技術取得的技術效果為:
14、采用高分辨率圖像傳感器或工業相機捕捉電纜頭表面微小缺陷,通過光照控制實現自適應調整光強、光色和光線方向,獲得清晰、一致的圖像,提高了缺陷檢測的準確性;
15、通過圖像去噪、圖像增強和圖像校正等處理方法,去除采集圖像中的噪聲干擾,提高圖像質量,并消除圖像形變,保證缺陷檢測的準確性;
16、利用深度學習特征提取和統計特征提取方法,提取圖像的抽象特征和統計屬性,更好地表征電纜頭的缺陷特征,為后續的缺陷檢測提供有效的特征;
17、采用多類本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述智能化檢測系統包括成像模塊、數據預處理模塊、特征提取模塊、缺陷檢測與分類模塊、缺陷定位模塊、自動化與智能優化模塊、數據管理與集成模塊、智能報告與決策支持模塊。
2.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述成像模塊包括高分辨率圖像采集、光照控制,所述高分辨率圖像采集為使用高分辨率圖像傳感器或工業相機,以捕捉電纜頭表面的微小缺陷,所述光照控制為采用光源調節模塊,根據不同照明條件,自適應調整光強、光色和光線方向,以獲得清晰、一致的圖像。
3.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述數據預處理模塊包括圖像去噪、圖像增強、圖像校正,所述圖像去噪為通過小波去噪、均值濾波、中值濾波去除采集圖像中的噪聲干擾,提高圖像質量,所述圖像增強為采用直方圖均衡化、自適應對比度增強算法,增強圖像的對比度和細節,便于后續的缺陷檢測,所述圖像校正為使用幾何校正方法,消除因透視畸變等導致的圖像形變,確保缺陷檢測的準確性。
4.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其
5.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述缺陷檢測與分類模塊包括多類別分類、多尺度檢測、稀缺缺陷檢測,所述多類別分類為利用多分類器算法對電纜頭進行多種缺陷的分類判別,所述多分類器算法包括支持向量機、隨機森林、深度神經網絡,所述多尺度檢測為采用多尺度圖像分析方法對不同尺度上的缺陷進行檢測和定位,所述多尺度圖像分析方法為滑動窗口、圖像金字塔,所述稀缺缺陷檢測為通過稀疏表示、字典學習方法,針對少量樣本的特征,實現對罕見缺陷的檢測。
6.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述缺陷定位模塊包括像素級定位、邊界框定位,所述像素級定位為利用圖像分割算法將缺陷的像素標記出來,實現缺陷的精確定位,搜書圖像分割算法為分水嶺變換、GrabCut算法,所述邊界框定位為通過目標檢測算法在圖像中繪制邊界框,標識缺陷的位置,所述目標檢測算法為Faster?R-CNN、YOLO。
7.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述自動化與智能優化模塊包括自動參數調節、異常排查與反饋,所述自動參數調節為采用機器學習或遺傳算法等方法,自動優化模型的參數和超參數,獲得最佳的缺陷檢測效果,所述異常排查與反饋為通過監控和記錄系統運行狀態,實時檢測系統異常,并提供相應的排查提示和反饋,保障系統穩定運行。
8.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述數據管理與集成模塊包括多模態數據處理、智能數據存儲,所述多模態數據處理為集成多種數據來源,融合不同的數據模態,增強缺陷檢測的準確度和可靠性,所述智能數據存儲為采用大數據管理技術,包括數據索引、查詢優化、數據備份功能,便于大規模數據存儲和高效的數據檢索。
9.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述智能報告與決策支持模塊包括缺陷分析報告、缺陷演化預測,所述缺陷分析報告為自動生成缺陷檢測結果的詳細分析報告,包括缺陷類型、嚴重程度、統計信息,幫助操作員分析和制定決策,所述缺陷演化預測為基于歷史數據和機器學習算法,預測電纜頭缺陷的演化趨勢和生命周期,提供智能化的維護建議。
10.基于權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述檢測方法包括視覺檢測方法、形狀檢測方法、深度學習方法、數據驅動方法、多模態檢測方法,所述視覺檢測方法包括外觀缺陷檢測、顏色異常檢測、紋理缺陷檢測,所述外觀缺陷檢測為利用圖像處理和計算機視覺技術,對電纜頭外觀進行分析和比對,檢測出表面缺陷,如劃痕、凹陷,所述顏色異常檢測為通過分析電纜頭圖像中的顏色信息,檢測出顏色偏差或異常,以識別染色、污漬等缺陷,所述紋理缺陷檢測為利用紋理分析方法,對電纜頭表面的紋理特征進行檢測,發現紋理異常或缺陷,所述形狀檢測方法為異常幾何形狀檢測、尺寸測量檢測,所述異常幾何形狀檢測為通過分析電纜頭的幾何形狀信息,檢測出不規則形狀、變形異常,識別出缺陷如斷線、變形,所述尺寸測量檢測為通過對電纜頭的尺寸進行測量和比對,判斷尺寸偏差是否超過可接受范圍,進而對缺陷進行檢測,所述深度學習方法包括基于卷積神經網絡的缺陷檢測、目標檢測,所述基于卷積...
【技術特征摘要】
1.一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述智能化檢測系統包括成像模塊、數據預處理模塊、特征提取模塊、缺陷檢測與分類模塊、缺陷定位模塊、自動化與智能優化模塊、數據管理與集成模塊、智能報告與決策支持模塊。
2.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述成像模塊包括高分辨率圖像采集、光照控制,所述高分辨率圖像采集為使用高分辨率圖像傳感器或工業相機,以捕捉電纜頭表面的微小缺陷,所述光照控制為采用光源調節模塊,根據不同照明條件,自適應調整光強、光色和光線方向,以獲得清晰、一致的圖像。
3.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述數據預處理模塊包括圖像去噪、圖像增強、圖像校正,所述圖像去噪為通過小波去噪、均值濾波、中值濾波去除采集圖像中的噪聲干擾,提高圖像質量,所述圖像增強為采用直方圖均衡化、自適應對比度增強算法,增強圖像的對比度和細節,便于后續的缺陷檢測,所述圖像校正為使用幾何校正方法,消除因透視畸變等導致的圖像形變,確保缺陷檢測的準確性。
4.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述特征提取模塊包括深度學習特征提取、統計特征提取,所述深度學習特征提取為利用預訓練的卷積神經網絡提取圖像的抽象特征,更好地表征缺陷,所述統計特征提取為通過計算顏色、紋理、形狀等特征的統計屬性,描述電纜頭圖像的缺陷特征,所述統計屬性包括均值、方差、共生矩陣。
5.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述缺陷檢測與分類模塊包括多類別分類、多尺度檢測、稀缺缺陷檢測,所述多類別分類為利用多分類器算法對電纜頭進行多種缺陷的分類判別,所述多分類器算法包括支持向量機、隨機森林、深度神經網絡,所述多尺度檢測為采用多尺度圖像分析方法對不同尺度上的缺陷進行檢測和定位,所述多尺度圖像分析方法為滑動窗口、圖像金字塔,所述稀缺缺陷檢測為通過稀疏表示、字典學習方法,針對少量樣本的特征,實現對罕見缺陷的檢測。
6.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述缺陷定位模塊包括像素級定位、邊界框定位,所述像素級定位為利用圖像分割算法將缺陷的像素標記出來,實現缺陷的精確定位,搜書圖像分割算法為分水嶺變換、grabcut算法,所述邊界框定位為通過目標檢測算法在圖像中繪制邊界框,標識缺陷的位置,所述目標檢測算法為faster?r-cnn、yolo。
7.根據權利要求1所述的一種電纜頭缺陷智能化檢測系統,其特征在于:所述自動化與智能優化模塊包括自動參數調節、異常排查與反饋,所述自動參數調節為采用機器學習或遺傳算法等方法,自動優化模型的參數和超參數,獲得最佳的缺陷檢測效果,所述異常排查與反...
【專利技術屬性】
技術研發人員:王靈,張捷,陳學軍,劉海東,王祎俊,余曉倩,吳文婷,葉忠明,王嘉琪,
申請(專利權)人:上海東捷建設集團有限公司,
類型:發明
國別省市:
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