CN114757949B 基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法及系统 （济宁市海富电子科技有限公司）

基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法及系缺陷区域的灰度直方图进行均衡化，利用最高谷区间的灰度级数得到线性变换参数a的变化范确定线性变换参数b的变化范围；利用线性变换中参数a和b的变化范围得到增强后的疑似缺陷2获取灰度图中各像素点的梯度幅值，利用生长对每个疑似缺陷区域的灰度直方图进行均衡化，利用灰度直方图衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到每个疑似缺陷区域对应的根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域对应的线性获取各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值，利利用每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a和b的变化范围对各疑似缺陷区y=ax+b计算电线电缆塑料护套表面灰度图中各像素点的梯将灰度图中梯度幅值最大的像素点作为初始按照得到新的种子点的方式对新的种子点的八邻域像所述每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a的变化范围利用灰度直方图中的最高峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数利用灰度直方图中的最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数3根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域对应的线性所述每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数b的变化范围利用各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值计算各疑似缺陷区域与正常区域的灰根据各疑似缺陷区域与正常区域的灰度差异确定每个疑似缺陷区域对应的线性变换将疑似缺陷区域在其对应的参数a的变化范围内以步长为将线性变换后的灰度直方图中相邻的波峰点和波谷点进行连设置阈值，对线性变换后的灰度直方图拟合对各疑似缺陷区域的边缘进行判断：当疑似缺陷区域所述处理单元，用于对采集单元采集到的图像所述计算单元，用于根据处理单元获取的疑似缺陷区域的y=ax+b4所述控制单元，用于将缺陷区域输入神经网络模型中识5低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数得到线性变换参数a的变化范峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到每个疑似缺陷区域对[0010]根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域对应的6[0012]利用每个疑似缺陷区域对应的线性变换函数中参数a和b的变化范围对各疑似缺[0022]利用灰度直方图中的最高峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度[0023]利用灰度直方图中的最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度[0024]根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域对应的[0027]利用各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值计算各疑似缺陷区域与正常区域[0028]根据各疑似缺陷区域与正常区域的灰度差异确定每个疑似缺陷区域对应的线性7[0045]所述控制单元，数据主控器将缺陷区域输入神经网络模型中识别得到各缺陷类8最低峰均衡化前后在直方图中相同区域的波谷区间的灰度级数计算得到每个疑似缺陷区[0061]其中，直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方[0062]S105、根据线性变换函数中参数a的最高阈值和最低阈值得到每个疑似缺陷区域[0065]其中，利用各疑似缺陷区域和正常区域的平均灰度值的差值确定参数b的变化范[0067]其中，通过计算每次变换后的灰度直方图的拟合曲线斜率判断是否需要停止变9[0094]标记直方图中各波峰值点为e:，从直方图原点开始依次标记为e,ez…e:，标记出[0099]由于不同的波峰被均衡化的程度各不相同，因此选取最大a值和最小a值作为阈[0112]由于当直方图越平滑时图像的对比度越大，因此对波峰点以及波谷点方图拟合曲线的斜率：[0118]上述步骤分别获取了可能缺陷区域的范围以及对可能缺陷区现如一种基于