本申請涉及圖像處理，具體涉及adss光纜缺陷自動識別方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的進(jìn)步，光纖通信技術(shù)已成為現(xiàn)代通信的主要支柱之一，在現(xiàn)代通信網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而，在光纖光纜的生產(chǎn)或使用過程中，各種因素可能導(dǎo)致光纜表面出現(xiàn)不同種類的缺陷，這些缺陷可能影響到產(chǎn)品的壽命。為了保證光纖通信的質(zhì)量，常常需要對光纜進(jìn)行缺陷識別。

2、基于閾值分割的缺陷提取方法因其計算簡單且運(yùn)算效率高，常被廣泛應(yīng)用于缺陷識別。然而，光纜缺陷種類繁多，如小孔、頸縮等缺陷。固定的閾值難以適應(yīng)這些變化，使得常規(guī)閾值分割方法的固定閾值在區(qū)分不同類型的缺陷時可能不夠準(zhǔn)確，從而影響整體識別結(jié)果的精確度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于以上內(nèi)容，有必要提供adss光纜缺陷自動識別方法及裝置，解決上述問題。

2、本申請第一方面提供adss光纜缺陷自動識別方法，所述方法包括：

3、獲取待檢測光纜圖像，待檢測光纜為水平放置，其中軸線同時與所述待檢測光纜圖像的上下邊緣線平行；

4、對待檢測光纜圖像進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，根據(jù)每個特征點(diǎn)與局部范圍內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值的差異，結(jié)合局部范圍內(nèi)像素點(diǎn)灰度值的離散特征，得到每個特征點(diǎn)的第一缺陷特征值；

5、根據(jù)待檢測光纜圖像中各行相鄰像素之間灰度值的變化特征，得到各行的灰度波動值；根據(jù)各行與相鄰行之間的灰度波動值之間的差異，得到各行的缺陷判斷值；根據(jù)每個特征點(diǎn)所在行的灰度波動值以及缺陷判斷值，結(jié)合待檢測光纜圖像的灰度游程矩陣，得到每個特征點(diǎn)的第二缺陷特征值；

6、根據(jù)所述第一缺陷特征值以及所述第二缺陷特征值，結(jié)合歷史光纜圖像中的缺陷特征，得到各種缺陷特征值對應(yīng)的缺陷閾值，對待檢測光纜圖像進(jìn)行缺陷識別。

7、其中，所述得到每個特征點(diǎn)的第一缺陷特征值，具體為：

8、根據(jù)每個特征點(diǎn)與其鄰域內(nèi)像素點(diǎn)之間的整體灰度差異，結(jié)合每個特征點(diǎn)所在行中像素點(diǎn)的灰度值的離散程度，得到每個特征點(diǎn)的第一缺陷判別值；

9、其中，所述第一缺陷判別值與所述差異、所述離散程度均成正相關(guān)；所述第一缺陷判別值與對應(yīng)特征點(diǎn)的灰度值成負(fù)相關(guān)。

10、其中，所述得到各行的灰度波動值，具體為：

11、對于待檢測光纜圖像的各行，基于灰度值獲取各行的一階差分序列，統(tǒng)計所述一階差分序列中的正數(shù)個數(shù)與負(fù)數(shù)個數(shù)的差異，結(jié)合所述一階差分序列中不為0的元素數(shù)量，得到各行的灰度波動值。

12、其中，所述得到各行的缺陷判斷值，具體為：

13、根據(jù)待檢測光纜圖像的各行與相鄰行之間的灰度波動值的差異的融合結(jié)果，得到各行的缺陷判斷值；其中，所述缺陷判斷值與所述融合結(jié)果成負(fù)相關(guān)。

14、其中，所述得到每個特征點(diǎn)的第二缺陷特征值的過程包括：

15、獲取特征點(diǎn)檢測過程中每個特征點(diǎn)的方向賦值；根據(jù)每個特征點(diǎn)垂直方向上的方向賦值的位置特征，得到每個特征點(diǎn)的對比值；

16、對待檢測光纜圖像進(jìn)行垂直方向掃描，得到待檢測光纜圖像的灰度游程矩陣；

17、將第i個特征點(diǎn)的第二缺陷特征值記為hi，其公式形式為：其中，di表示第i個特征點(diǎn)所在行的缺陷判斷值；表示在灰度游程矩陣中第i個特征點(diǎn)的灰度級別對應(yīng)行中非零值的個數(shù)；δi表示第i個特征點(diǎn)的對比值。

18、其中，所述得到每個特征點(diǎn)的對比值的具體過程為：

19、獲取與每個特征點(diǎn)縱坐標(biāo)相同，并且方向賦值最大的兩個特征點(diǎn)，將所述兩個特征點(diǎn)在待檢測光纜圖像中橫坐標(biāo)的差值絕對值作為每個特征點(diǎn)的對比值。

20、其中，所述得到各種缺陷特征值對應(yīng)的缺陷閾值的步驟為：

21、獲取預(yù)設(shè)數(shù)量個歷史光纜缺陷圖像；

22、根據(jù)每個歷史光纜缺陷圖像中各種缺陷特征值的分布，得到每個歷史光纜缺陷圖像對應(yīng)缺陷特征值的分割閾值；

23、根據(jù)所有光纜缺陷圖像各種缺陷特征值的分割閾值的平均水平，得到待檢測光纜缺陷圖像的各種缺陷特征值的缺陷閾值；其中，所述缺陷閾值包括第一缺陷閾值和第二缺陷閾值。

24、其中，所述得到每個歷史光纜缺陷圖像對應(yīng)缺陷特征值的分割閾值，具體為：

25、對于任一缺陷特征值，對每張光纜缺陷圖像的所有特征點(diǎn)的所述任一缺陷特征值進(jìn)行閾值分割，得到每張光纜缺陷圖像的所述任一缺陷特征值的分割閾值。

26、其中，所述對待檢測光纜圖像進(jìn)行缺陷識別的過程包括：

27、當(dāng)待檢測光纜圖像中所有所述第一缺陷特征值的均值大于第一缺陷閾值，并且所有所述第二缺陷特征值的均值大于第二缺陷閾值，則待檢測光纜的缺陷識別結(jié)果為存在小孔缺陷和頸縮缺陷；

28、當(dāng)待檢測光纜圖像中所有所述第一缺陷特征值的均值大于第一缺陷閾值，并且所有所述第二缺陷特征值的均值小于等于第二缺陷閾值，則待檢測光纜的缺陷識別結(jié)果為小孔缺陷；

29、當(dāng)待檢測光纜圖像中所有所述第一缺陷特征值的均值小于等于第一缺陷閾值，并且所有所述第二缺陷特征值的均值大于第二缺陷閾值，則待檢測光纜的缺陷識別結(jié)果為頸縮缺陷；否則，待檢測光纜的缺陷識別結(jié)果為不存在這兩種缺陷。

30、第二方面，本申請實施例還提供了adss光纜缺陷自動識別裝置，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)上述任意一項所述方法的步驟。

31、上述方案中，首先獲取待檢測光纜圖像，并對其進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，根據(jù)特征點(diǎn)與附近像素點(diǎn)的灰度差異，以及附近像素點(diǎn)灰度值的離散特征，構(gòu)建第一特征缺陷值，刻畫光纜圖像中小孔缺陷的特征，其有益效果在于對待檢測光纜圖像中的每個特征點(diǎn)，分析其落在小孔缺陷區(qū)域的可能性，提高對應(yīng)缺陷識別的準(zhǔn)確性；進(jìn)一步的，對待檢測光纜圖像中的每一行進(jìn)行灰度變化分析，以及相鄰行之間灰度變化的差異，得到每一行的灰度波動值以及缺陷判斷值，其有益效果在于通過灰度波動值，基于紋理特征變化判斷待檢測光纜圖像中是否存在頸縮缺陷，進(jìn)一步通過缺陷判斷值對每一行的紋理特征進(jìn)行比較，如果紋理波動特征明顯，并且具有相似的波動特征，可以初步判斷該特征點(diǎn)對應(yīng)位置存在缺陷；綜合灰度波動值以及缺陷判斷值，結(jié)合灰度游程矩陣，構(gòu)建第二缺陷特征值，其有益效果在于綜合考慮光纜出現(xiàn)頸縮缺陷的紋理特征、形狀特征，更加準(zhǔn)確的描述該種缺陷特征，使得對待檢測光纜的缺陷的識別更加準(zhǔn)確；對歷史光纜缺陷圖像的兩種缺陷特征進(jìn)行分析，其有益效果在于針對不同的缺陷得到不同的缺陷閾值，解決同一閾值無法有效區(qū)分這些不同類型的缺陷，從而對待檢測光纜圖像進(jìn)行缺陷識別結(jié)果更加準(zhǔn)確，識別缺陷的效率更高。

技術(shù)特征：

1.一種adss光纜缺陷自動識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的adss光纜缺陷自動識別方法，其特征在于，所述得到每個特征點(diǎn)的第一缺陷特征值，具體為：

3.如權(quán)利要求1所述的adss光纜缺陷自動識別方法，其特征在于，所述得到各行的灰度波動值，具體為：

4.如權(quán)利要求1所述的adss光纜缺陷自動識別方法，其特征在于，所述得到各行的缺陷判斷值，具體為：

5.如權(quán)利要求1所述的adss光纜缺陷自動識別方法，其特征在于，所述得到每個特征點(diǎn)的第二缺陷特征值的過程包括：

6.如權(quán)利要求5所述的adss光纜缺陷自動識別方法，其特征在于，所述得到每個特征點(diǎn)的對比值的具體過程為：

7.如權(quán)利要求1所述的adss光纜缺陷自動識別方法，其特征在于，所述得到各種缺陷特征值對應(yīng)的缺陷閾值的步驟為：

8.如權(quán)利要求7所述的adss光纜缺陷自動識別方法，其特征在于，所述得到每個歷史光纜缺陷圖像對應(yīng)缺陷特征值的分割閾值，具體為：

9.如權(quán)利要求7所述的adss光纜缺陷自動識別方法，其特征在于，所述對待檢測光纜圖像進(jìn)行缺陷識別的過程包括：

10.adss光纜缺陷自動識別裝置，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-9任意一項所述方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及ADSS光纜缺陷自動識別方法及裝置，該方法包括：獲取待檢測光纜圖像，進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，根據(jù)每個特征點(diǎn)與局部范圍內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值的差異，結(jié)合局部范圍內(nèi)像素點(diǎn)灰度值的離散特征，得到第一缺陷特征值；根據(jù)待檢測光纜圖像中各行相鄰像素之間灰度值的變化特征，得到灰度波動值，分析各行與相鄰行之間的灰度波動值之間的差異，得到缺陷判斷值；結(jié)合待檢測光纜圖像的灰度游程矩陣，得到第二缺陷特征值；根據(jù)兩種缺陷特征值，結(jié)合歷史光纜圖像中的缺陷特征，對待檢測光纜圖像進(jìn)行缺陷識別。本申請旨在通過分析光纜缺陷的特征，確定適用于不同缺陷類型的閾值，從而提升光纜缺陷識別的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：楊濤鋒,程夢玲,任軍,吳琳琳,孫張敏,杜秋雨,韓靜,軒雪麗,徐國強(qiáng),竟勇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國網(wǎng)河南省電力公司商丘供電公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19