基于机器视觉的线缆导体质量检测研究
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中图分类号:

TP391. 4;TP317. 4

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浙江省公益性技术应用研究计划项目(2017C33119)资助


Research on quality inspection of cable conductor based on machine vision
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    摘要:

    针对现有人工检测费时费力的问题,提出了一种基于机器视觉的线缆导体质量检测方法,能够方便、高效地检测线缆导 体质量。 分析线缆截面图像中刀痕的特征后,提出了一种基于 Gabor 滤波器的刀痕纹理消除方法;根据线缆导体分布规律,研 究了一种导体根数分层分析算法。 实验表明,所提出的刀痕纹理消除方法能有效提高导体轮廓检测效果,提出的根数自动检验 算法能实现对导体根数的分层检验,可以帮助检验人员快速地检出导体根数,计算缺漏情况。

    Abstract:

    Aiming at the problem of the time-consuming and labor-intensive manual inspection, a MV ( machine vision)-based cable conductor quality inspection method is proposed, which can inspect the cable conductor quality conveniently and efficiently. After analyzing the characteristics of the knife mark in the cross-section image of the cable, a method based on Gabor filter is proposed to eliminate this texture. According to the distribution rules of cable conductors, a hierarchical analysis algorithm based on clustering is proposed. The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively improve the effect of conductor contour detection, and implemented the layered inspection of conductor number, which can help inspectors quickly inspect the number of conductors and find the defects.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

董 霏,侯北平,刘 宇,吴颖东.基于机器视觉的线缆导体质量检测研究[J].电子测量与仪器学报,2020,34(6):144-153

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  • 在线发布日期: 2023-11-20
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