【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及目標檢測，具體涉及一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法、系統、設備、介質及程序。
技術介紹
1、在當代高度信息化的軍事領域中，光纖制導技術以其高精度、強抗干擾能力和大信息傳輸容量的顯著優勢，已成為導彈制導系統的核心組成部分。該技術通過集成先進的成像導引頭，實現了對目標的精確捕獲與追蹤，并通過雙向光纖數據鏈路，將導彈前端的圖像信號實時傳輸至隱蔽的發射載具中的炮手，同時接收來自后方的控制指令，確保導彈能夠準確命中預定目標。這一技術的廣泛應用，極大地提升了現代軍事行動的精確度和效率。
2、然而，在光纖制導系統中，制導光纖線包作為連接發射平臺與導彈的關鍵部件，其性能的穩定性和可靠性至關重要。制導光纖線包不僅需要在導彈高速飛行過程中保持平穩、無阻礙的釋放，避免脫落或纏繞，還需適應復雜多變的外部環境，同時保持形變在許可范圍內，以確保導彈能夠精準達成預定目標。這些嚴苛的要求使得制導光纖線包的設計、制造與檢測都面臨著巨大的挑戰。
3、在制導光纖線包的制造過程中，纏繞與成型作業是關鍵環節。然而，由于光纖線徑的微小變化、纏繞張力的波動、滯后角的差異、粘結劑涂覆的不均勻性以及各材料間熱膨脹系數的不同等復雜因素，線包內部往往容易產生各種結構缺陷。這些缺陷不僅會降低制導光纖的傳輸效率，還會嚴重影響其釋放時的可靠性，進而威脅到整個導彈制導系統的性能。
4、傳統的光纖線包內部結構檢測方法主要依賴于專家的主觀經驗和手工操作。這種方法不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響，導致檢測結果的準確性和可靠
技術實現思路
1、針對現有技術中存在的傳統的光纖線包內部結構檢測方法效率低下，而且容易受到人為因素的影響，導致檢測結果的準確性和可靠性難以保證的問題。本專利技術提供了一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，基于深度學習目標檢測和圖像處理技術，實現自動化且高精度的檢測出制導光纖線包內部存在的多種結構缺陷，避免人為因素的影響，提高檢測結果的準確性和可靠性。
2、為了實現上述目的，本專利技術提供了如下的技術方案。
3、第一方面，本專利技術提供一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，包括：
4、采集待測光纖線包截面數據并進行篩選，獲取光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫；
5、基于光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫，通過灰度積分法模擬缺陷，平衡光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫的缺陷數量，并進行缺陷標注，得到光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫；
6、使用非線性亮度調節方法對光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫中的圖像數據進行亮度調節處理，得到處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫；
7、利用處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫對目標檢測器進行訓練優化，得到訓練后的目標檢測器；
8、將待檢測光纖線包截面數據輸入到訓練后的目標檢測器中進行缺陷檢測及類型識別，得到缺陷檢測及類型識別結果。
9、作為本專利技術的進一步改進，所述采集待測光纖線包截面數據并進行篩選，獲取光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫，包括：
10、對待檢測光纖線包進行拍攝掃描，通過fdk算法構建待檢測光纖線包的內部結構特征，得到待檢測光纖線包三維可視化模型；
11、對待檢測光纖線包三維可視化模型，沿圓周方向，環向均勻截取光纖線包二維界面圖像，獲取待檢測光纖線包截面圖像數據；
12、對待檢測光纖線包截面圖像數據進行篩選，得到光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫。
13、作為本專利技術的進一步改進，所述基于光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫，通過灰度積分法模擬缺陷，平衡光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫的缺陷數量，并進行缺陷標注，得到光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫，包括：
14、對光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫進行統計，得到統計結果；
15、根據統計結果，獲取各種缺陷類型的圖像數量，通過灰度積分法模擬缺陷，平衡光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫的缺陷數量，得到改善平衡后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據；
16、對改善平衡后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據進行缺陷標注，并將沒有缺陷的圖像的標注數據進行刪除，得到光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫。
17、作為本專利技術的進一步改進，所述使用非線性亮度調節方法對光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫中的圖像數據進行亮度調節處理，得到處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫，包括：
18、獲取光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫中亮度不均勻的光纖線包二維截面源圖像；
19、根據亮度不均勻的光纖線包二維截面源圖像的明度分布直方圖，得到光纖線包主體區域明度值vgx范圍[c,d]，并根據明度值波動識別出亮度不均勻區域的明度值vwy范圍[c’,d’]，其中c、d、c’、d’均屬于[0,255]；
20、采用對亮度不均勻的光纖線包二維截面源圖像的明度分布直方圖中每一像素點進行非線性亮度調節，得到圖像調整結果；
21、其中，v’為調節后的明度值，v為調節前的明度值，a為值域控制系數，b為明度范圍調節系數，φ為原點控制系數，為避免出現亮度的過調節，只取復合正切函數的[-3t/8，3t/8]部分，t為復合正切函數的一個完整周期；
22、根據圖像調整結果，確定出最優的系數值，并將其代入，對亮度不均勻的光纖線包二維截面源圖像的明度分布直方圖進行亮度調節，得到亮度調整后的圖像，形成處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫。
23、作為本專利技術的進一步改進，所述利用處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫對目標檢測器進行訓練優化，得到訓練后的目標檢測器，包括：
24、將處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫輸入到目標檢測器中，進行訓練優化，得到最優權重；
25、基于最優權重，對目標檢測器進行訓練，得到訓練后的目標檢測器。
26、作為本專利技術的進一步改進，所述將待檢測光纖線包截面數據輸入到訓練后的目標檢測器中進行缺陷檢測及類型識別，得到缺陷檢測及類型識別結果，包括：
27、將待檢測光纖線包截面數據輸入到訓練后的目標檢測器中進行缺陷檢測及類型識別，得到缺陷檢測及類型識別結果；
28、若缺陷檢測及類型識別結果的準確率滿足設定閾值，則輸出識別結果；
29、若缺陷檢測及類型識別結果的準確率不滿足設定閾值，則使用非線性亮度調節方法對光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫中圖像庫中的圖像進行亮度調節，直至識別結果的準確率滿足設定狀態，輸出識別結果。
30、第二方面，本專利技術本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，所述采集待測光纖線包截面數據并進行篩選，獲取光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，所述基于光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫，通過灰度積分法模擬缺陷，平衡光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫的缺陷數量，并進行缺陷標注，得到光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫，包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，所述使用非線性亮度調節方法對光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫中的圖像數據進行亮度調節處理，得到處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫，包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，所述利用處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫對目標檢測器進行訓練優化，得到訓練
6.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，所述將待檢測光纖線包截面數據輸入到訓練后的目標檢測器中進行缺陷檢測及類型識別，得到缺陷檢測及類型識別結果，包括：
7.一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別系統，其特征在于，包括：
8.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1-6任一項所述一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-6任一項所述一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法的步驟。
10.一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機指令，該計算機指令被處理器執行時實現如權利要求1-6任一項所述一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，所述采集待測光纖線包截面數據并進行篩選，獲取光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，所述基于光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫，通過灰度積分法模擬缺陷，平衡光纖線包結構缺陷檢測與類型識別原始數據庫的缺陷數量，并進行缺陷標注，得到光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫，包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，所述使用非線性亮度調節方法對光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫中的圖像數據進行亮度調節處理，得到處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫，包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的光纖線包缺陷檢測及類型識別方法，其特征在于，所述利用處理后的光纖線包結構缺陷檢測與類型識別數據庫對目標檢...
【專利技術屬性】
技術研發人員：史騰崟，薛耀輝，張卓，張逸群，李明航，聶斐然，羅舒圣，呂競澤，劉濤，楊子乾，
申請(專利權)人：西安電子科技大學，
類型：發明
國別省市：
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