本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域。更具體地，本發(fā)明涉及一種基于圖像特征的電纜絞線質(zhì)量檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、在電纜絞線的結(jié)構(gòu)中會(huì)使用到鋼芯來(lái)增加強(qiáng)度，這種結(jié)構(gòu)的電纜被稱(chēng)為鋼芯鋁絞線（lgj）或鋼芯鋁合金絞線等。鋼芯的使用主要是為了提高電纜的機(jī)械強(qiáng)度，而鋁絞線則用于傳輸電能。這種組合使得電纜既有足夠的強(qiáng)度，又能保持較好的導(dǎo)電性能。電纜絞線廣泛應(yīng)用于架空輸電線路、電氣設(shè)備的連接線、電力電纜、通信電纜等。不同類(lèi)型的絞線，如鋁絞線、硬銅絞線、鋁合金絞線等，根據(jù)其特性和優(yōu)勢(shì)，被用于不同的應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)電纜絞線的質(zhì)量直接影響電纜的性能、安全性和使用壽命，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)，分析電纜絞線的外觀特征，以判斷質(zhì)量和完整性，能夠顯著提高檢測(cè)效率，減少人工檢測(cè)的時(shí)間和成本。

2、現(xiàn)有公開(kāi)號(hào)為cn116912234a的中國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)文件公開(kāi)了一種基于圖像特征的電纜絞線質(zhì)量檢測(cè)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該申請(qǐng)文件中采集電纜絞線外觀圖像，對(duì)電纜絞線外觀圖像進(jìn)行分區(qū)，提取每個(gè)圖像子區(qū)的圖像特征集，采用缺陷識(shí)別模型對(duì)每個(gè)圖像子區(qū)的圖像特征集進(jìn)行處理，在缺陷識(shí)別模型輸出的缺陷程度值大于缺陷程度閾值時(shí)，該圖像子區(qū)存在缺陷，再綜合各圖像子區(qū)對(duì)應(yīng)的缺陷程度值，從而評(píng)估出電纜絞線質(zhì)量。

3、上述申請(qǐng)文件中將電纜絞線外觀圖像的圖像特征集與標(biāo)簽的圖像特征集進(jìn)行比較，在存在較大缺陷程度值時(shí)，則說(shuō)明存在缺陷，缺陷程度值越大，電纜絞線質(zhì)量越差。目前對(duì)電纜絞線外觀圖像進(jìn)行分區(qū)，常常需要通過(guò)大津法閾值分割，因?yàn)殡娎|絞線的缺陷存在于絞線間隙和鐵線上，因此兩者灰度存在差異，同時(shí)鐵線本身也存在曲面弧度，以此形成缺陷的隨機(jī)性，使得傳統(tǒng)的大津法無(wú)法精準(zhǔn)的同時(shí)分割出絞線間隙和鐵線上的缺陷，導(dǎo)致產(chǎn)品的合格率和整體質(zhì)量下降。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決電纜絞線的缺陷存在于絞線間隙和鐵線上，因此兩者灰度存在差異，同時(shí)鐵線本身也存在曲面弧度，無(wú)法精準(zhǔn)地同時(shí)分割出絞線間隙和鐵線上的缺陷的問(wèn)題，本發(fā)明在如下的方面中提供方案。

2、一種基于圖像特征的電纜絞線質(zhì)量檢測(cè)方法，包括：獲取連續(xù)圖像幀的電纜絞線圖像的灰度圖像，根據(jù)灰度圖像構(gòu)建預(yù)設(shè)窗口，根據(jù)預(yù)設(shè)窗口內(nèi)像素點(diǎn)的灰度特征獲取像素點(diǎn)的灰度特征量；根據(jù)連續(xù)圖像幀中的像素點(diǎn)的灰度特征建立特征曲線并進(jìn)行分段，得到分段曲線，根據(jù)分段曲線中像素點(diǎn)的移動(dòng)軌跡獲取絞線旋轉(zhuǎn)角度；根據(jù)所述灰度特征量、所述分段曲線以及所述絞線旋轉(zhuǎn)角度，以用于計(jì)算預(yù)設(shè)窗口內(nèi)中心像素點(diǎn)與鄰域像素點(diǎn)的差異，得到像素點(diǎn)的瑕疵性；基于所述瑕疵性獲取窗口中像素點(diǎn)的缺陷度，根據(jù)各圖像幀對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的缺陷度調(diào)整像素點(diǎn)的對(duì)比度，使用大津法對(duì)調(diào)整后的像素點(diǎn)進(jìn)行閾值分割，得到電纜絞線缺陷位置；其中，所述缺陷度滿足下述關(guān)系式：，式中，表示選取的任意圖像中第個(gè)像素點(diǎn)的缺陷度，表示第個(gè)像素點(diǎn)的瑕疵性，表示圖像幀的個(gè)數(shù)，表示第個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)圖像幀的前幀圖像中第個(gè)像素點(diǎn)的瑕疵性，表示第個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)圖像幀的前幀圖像中第個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比量最小的像素點(diǎn)的瑕疵性。

3、其效果在于：通過(guò)綜合灰度特征量、特征曲線和絞線旋轉(zhuǎn)角度，分析了圖像的局部特性和時(shí)間序列信息，使用動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲（dtw）匹配值，使得算法對(duì)特征曲線的微小變化更加敏感，更準(zhǔn)確地識(shí)別電纜絞線中的潛在缺陷，通過(guò)調(diào)整像素點(diǎn)的對(duì)比度，可以使?jié)撛诘娜毕輩^(qū)域在圖像中更加突出，增強(qiáng)對(duì)比度有助于使用大津閾值分割法提高自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，使得缺陷與周?chē)^(qū)域的差異更加明顯，從而減少誤判和漏判的可能性，從而提高了缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

4、優(yōu)選的，所述灰度特征量包括：

5、以灰度圖像中任一像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)，構(gòu)建預(yù)設(shè)窗口，計(jì)算窗口內(nèi)所有像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)的灰度差值的絕對(duì)值之和乘以中心像素點(diǎn)的灰度值，得到中心像素點(diǎn)的灰度特征量。

6、其效果在于：通過(guò)中心像素點(diǎn)與其周?chē)袼攸c(diǎn)的局部灰度變化，使得中心像素點(diǎn)的灰度特征量能夠反映其周?chē)鷧^(qū)域的灰度分布情況，從而便于通過(guò)強(qiáng)調(diào)局部灰度變化和增強(qiáng)紋理及邊緣信息，提高圖像分析的準(zhǔn)確性和效率。

7、優(yōu)選的，所述建立特征曲線，包括：

8、獲取模板連續(xù)圖像幀中的每個(gè)像素點(diǎn)，以任一像素點(diǎn)為目標(biāo)像素點(diǎn)，按照時(shí)間順序建立目標(biāo)像素點(diǎn)的特征曲線，其中，一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)特征曲線，特征曲線的橫坐標(biāo)為幀序號(hào)，縱坐標(biāo)為像素點(diǎn)的灰度特征量。

9、其效果在于：通過(guò)按照時(shí)間順序建立目標(biāo)像素點(diǎn)的特征曲線，可以捕捉到像素點(diǎn)在連續(xù)幀中的灰度變化，形成時(shí)間序列數(shù)據(jù)；通過(guò)分析特征曲線，可以識(shí)別與正常周期性模式不符的異常模式，從而定位潛在的缺陷。

10、優(yōu)選的，對(duì)所特征曲線進(jìn)行分段，包括：

11、獲取電纜絞線的絞線間隙間距和檢測(cè)臺(tái)轉(zhuǎn)速以及電纜絞線的相鄰鐵線位置旋轉(zhuǎn)到重疊位置時(shí)的時(shí)間，將鐵線起始點(diǎn)到與相鄰鐵線重疊位置時(shí)的時(shí)間定為一個(gè)周期，按照周期時(shí)間將曲線分段。

12、其效果在于：通過(guò)將特征曲線按周期時(shí)間分段，分段曲線可以更精確地反映電纜絞線在每個(gè)周期內(nèi)的行為變化，可以捕捉到電纜絞線在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中的周期性特征。

13、優(yōu)選的，所述絞線旋轉(zhuǎn)角度包括：

14、根據(jù)每個(gè)曲線分段，以曲線分段中任一像素點(diǎn)為目標(biāo)像素點(diǎn)，將目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度特征量與鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度特征量的差值作為目標(biāo)像素點(diǎn)的對(duì)比量，獲取對(duì)比量最小的對(duì)應(yīng)鄰域內(nèi)像素點(diǎn)與目標(biāo)像素點(diǎn)進(jìn)行連線，將連線與垂直方向夾角作為目標(biāo)像素點(diǎn)的絞線旋轉(zhuǎn)角度。

15、其效果在于：通過(guò)獲取絞線旋轉(zhuǎn)角度，可以更好地理解電纜絞線的局部變形和損傷，如斷裂、磨損或腐蝕等，由于電纜絞線呈螺旋狀，可能會(huì)使得傳統(tǒng)的圖像分析方法變得復(fù)雜，通過(guò)獲取旋轉(zhuǎn)角度，可以更好地理解電纜絞線的螺旋結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)了對(duì)電纜絞線動(dòng)態(tài)行為的理解，從而提高了自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性和效率。

16、優(yōu)選的，所述計(jì)算預(yù)設(shè)窗口內(nèi)中心像素點(diǎn)與鄰域像素點(diǎn)的差異，得到像素點(diǎn)的瑕疵性，包括：

17、以任一像素點(diǎn)的特征曲線為目標(biāo)曲線，以目標(biāo)曲線中任一分段為目標(biāo)分段，計(jì)算目標(biāo)曲線中目標(biāo)分段與其他分段之間的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲匹配值并進(jìn)行歸一化；

18、分別計(jì)算目標(biāo)曲線中目標(biāo)分段中和其他分段中的數(shù)據(jù)點(diǎn)的灰度特征量和對(duì)應(yīng)絞線旋轉(zhuǎn)角度的乘積差異；

19、將歸一化后的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲匹配值與乘積差異的絕對(duì)值相乘，得到像素點(diǎn)的瑕疵性。

20、優(yōu)選的，所述計(jì)算預(yù)設(shè)窗口內(nèi)中心像素點(diǎn)與鄰域像素點(diǎn)的差異，得到像素點(diǎn)的瑕疵性，還包括：

21、以任一像素點(diǎn)的特征曲線為目標(biāo)曲線，以目標(biāo)曲線中任一分段為目標(biāo)分段，計(jì)算目標(biāo)分段與整體平均特征曲線之間的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲匹配值，并進(jìn)行歸一化處理；將目標(biāo)曲線中目標(biāo)分段和所有分段中灰度特征量的平均值之間的絕對(duì)差異作為特征量偏差，將目標(biāo)分段中任一數(shù)據(jù)點(diǎn)的絞線旋轉(zhuǎn)角度和所有分段中絞線旋轉(zhuǎn)角度的平均值之間的絕對(duì)差異作為角度偏差；

22、將歸一化后的動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲匹配值與所述特征量偏差和所述角度偏差的乘積作為像素點(diǎn)的瑕疵性。

23、優(yōu)選的，所述調(diào)整像素點(diǎn)的對(duì)比度，包括：

24、以任一圖像幀為待分割圖像，將待分割圖像中各像素點(diǎn)的原灰度值乘以像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的缺陷度得到像素點(diǎn)的新灰度值。

25、本發(fā)明具有以下效果：

26、1、本發(fā)明通過(guò)計(jì)算每個(gè)曲線分段中像素點(diǎn)的灰度特征量與鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度特征量的差值，并將最小對(duì)比量對(duì)應(yīng)的鄰域內(nèi)像素點(diǎn)與目標(biāo)像素點(diǎn)連線，可以精確地獲取絞線旋轉(zhuǎn)角度，有助于捕捉電纜絞線的螺旋狀結(jié)構(gòu)特征，從而提高對(duì)電纜絞線形狀和方向變化的檢測(cè)精度。

27、2、本發(fā)明通過(guò)對(duì)電纜絞線的灰度特征量、分段曲線以及絞線旋轉(zhuǎn)角度進(jìn)行分析得到各圖像幀像素點(diǎn)的缺陷度，根據(jù)各圖像幀對(duì)應(yīng)的各像素點(diǎn)的缺陷度調(diào)整對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)灰度值，以此增強(qiáng)圖像中絞線間隙和鐵線上的缺陷像素點(diǎn)，使其灰度近似并增大缺陷像素點(diǎn)與其他像素點(diǎn)的對(duì)比度，之后使用大津法閾值進(jìn)行閾值分割得到精準(zhǔn)的電纜絞線缺陷位置，之后及時(shí)做出調(diào)整，以此提高缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性。