【技术实现步骤摘要】
基于纤维套管的耐磨性智能检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及人工智能领域,尤其涉及一种基于纤维套管的耐磨性智能检测方法及装置。
技术介绍
[0002]基于纤维套管的耐磨性智能检测是指利用神经网络模型对纤维套管的耐磨性检测的过程,以用于防止纤维套管的磨损造成的用电风险。
[0003]目前,对于纤维套管的耐磨性检测通常利用图像识别技术对纤维套管的图像进行检测,从而得到纤维套管的表面摩擦状况的检测结果,或者是通过对纤维套管的原材料检测,从而得到纤维套管的抗摩擦能力,但前一种方案只停留在纤维套管表面的耐磨检测,而忽略了原材料的重要性,后者只在乎于原材料的重要性,而忽略了每个原材料互相组合之后的内在联系引起的耐磨性的检测。因此,由于不能同时把握纤维套管的外在与内在,导致对耐磨性的检测兼容性不足。
技术实现思路
[0004]为了解决上述问题,本专利技术提供了一种基于纤维套管的耐磨性智能检测方法及装置,可以保障同时把握纤维套管的外在与内在,提升对耐磨性的检测兼容性。
[0005]第一方面,本专利技术提供了一种基于纤维套管的耐磨性智能检测方法,包括:
[0006]获取纤维套管,对所述纤维套管进行套管摩擦处理,得到摩擦套管,采集所述摩擦套管的套管图像,并提取所述摩擦套管的套管信息;
[0007]计算所述套管图像的套管分割阈值,根据所述套管分割阈值,对所述套管图像进行骨架分割处理,得到分割套管骨架,对所述套管图像进行套管摩擦增强,得到增强摩擦套管,根据所述分割套管骨架,识别所述增强摩 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
wu=(w0,w1,u0,u1)其中,wu表示所述套管图像的概率级均值,p
i
表示所述直方图分布,i表示灰度级为i,L表示i的总数,k表示从i中随机选取的数据,w0,w1,u0,u1分别表示概率级均值;根据所述概率级均值,利用下述公式计算所述套管图像的类间方差:σ2=w0w1(u0‑
u1)2其中,σ2表示所述类间方差,w0,w1,u0,u1分别表示概率级均值;根据所述类间方差,确定所述套管图像的套管分割阈值。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述套管分割阈值,对所述套管图像进行骨架分割处理,得到分割套管骨架,包括:利用下述公式对所述套管图像进行骨架初步分割,得到初步分割骨架:其中,I
ct
(x,y)表示所述初步分割骨架,t1表示所述套管分割阈值,I(x,y)表示所述套管图像;利用下述公式对所述初步分割骨架进行骨架边缘去除,得到去除边缘骨架:其中,I
c
表示所述去除边缘骨架,I
ct
表示所述初步分割骨架,B表示结构元素,B为结构元素,Θ与
⊕
分别表示形态学腐蚀与膨胀运算;将所述去除边缘骨架作为所述分割套管骨架。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述套管摩擦边缘进行边缘分割处理,得到分割套管边缘,包括:对所述套管摩擦边缘进行二值增强处理,得到二值增强边缘;计算所述二值增强边缘的边缘分割阈值;根据所述边缘分割阈值,对所述套管摩擦边缘进行边缘分割处理,得到所述分割套管边缘。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算所述分割套管边缘的套管摩擦区间,包括:获取所述分割套管边缘对应的套管图像,查询所述套管图像的摩擦区域;根据所述摩擦区域,划分所述分割套管边缘的初始摩擦区间;利用下述公式计算所述初始摩擦区间的摩擦概率指数:其中,f
f
(i)表示所述初始摩擦区间的摩擦概率指数,I
f
(x,y)表示所述分割套管边缘,
表示所述初始摩擦区间的大小范围,i表示初始摩擦区间的序列号;在所述摩擦概率指数符合预设概率指数时,将所述摩擦概率指数对应的初始摩擦区间作为所述分割套管边缘的套管摩擦区间。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述套管摩擦区间与所述套管图像像素,计算所述套管图像的第一摩擦等级,包括:根据所述套管摩擦区间与所述套管图像像素,利用下述公式计算所述套管图像的摩擦面积:其中,表示所述套管图像的摩擦面积,p2表示将像素转换为面积单位的转换系数,w表示套管图像像素的宽度,表示所述套管图像,h表示所述套管图像像素,i
max
...
【专利技术属性】
技术研发人员:宋华,程明,
申请(专利权)人:华创威新材料广东有限公司,
类型:发明
国别省市:
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