【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及线缆外壁检测，具体而言涉及绞车线缆缺陷检测及定位系统、方法。
技术介绍
1、人类当今正面临着人口、资源和环境三大难题。随着各国经济的飞速发展和世界人口的不断增加，人类消耗的自然资源越来越多，陆地上的资源正在日益减少。为了生存和发展，海洋开发势在必行。海洋占地球表面积的71％，拥有14亿立方公里的体积。在海底及海洋中，蕴藏着极其丰富的生物资源及矿产资源。洋底的探测和太空探测类似，同样具有极强的吸引力、挑战性。
2、1991年，中国被联合国批准为第五个深海采矿先驱投资者，承担30万平方公里洋底的探测任务，并最终拥有对矿产资源最丰富的7.5万平方公里海域的优先开采权。中国政府已把海洋开发作为21世纪的国民经济与社会发展战略重点之一。
3、水下机器人以及水下机器人配套设施是多种现代高技术及其系统集成的产物，对于我国海洋经济、海洋产业、海洋开发和海洋高科技具有特殊的重要意义。水下机器人在执行水下任务时利用光电复合线缆为其提供能源及通讯信息。
4、在进行水下工作时，机器人线缆会因工作摩擦，结构老化等原因出现表面破损、开裂等结构缺陷，为水下机器人工作安全造成隐患，目前主流的线缆检测方式主要通过人工检测，工作效率低、精度差并且不适用与长距离线缆的检测工作，尽管针对陆上工作电缆研制出一些线缆自动检测装置，但其结构复杂体积较大，不适用于电动绞车收放线缆的工作环境。
技术实现思路
1、本专利技术针对电动绞车收放线缆的工作环境，专利技术一种适用于电动绞车的
2、本专利技术第一方面提出一种技术方案，一种绞车线缆缺陷检测及定位方法，包括以下步骤：
3、步骤1、获取线缆表面的图像；
4、步骤2、对获取的图像信息进行预处理；
5、步骤3、对预处理后的图像信息进行识别；
6、步骤4、判断线缆是否存在缺陷；
7、步骤5、确定线缆缺陷的位置；
8、其中，在步骤1中，使用碗状镜反射线缆表面的图像，通过一个摄像机对碗状镜区域进行图像采集。
9、优选的，在步骤2中，处理系统对图像信息的处理包括灰度化、几何变换和图像增强；其中，将rgb按照0.299、0.587、0.144比例加权平均能得到的灰度图像，如下式
10、f(i,j)＝0.30r(i,j)+0.59g(i,j)+0.11b(i,j)，其中fk(i,j)(k＝1,2,3)为转换后的灰度图像在(i,j)处的灰度值；
11、通过几何变换将采集到的椭圆形图像变换为圆形图像；
12、利用点运算算法和邻域去噪算法对图像进行增强。
13、优选的，在步骤3中，通过将采集到的图像与数据库中的储存特征进行对比，剔除线缆表面的工艺缺陷，并标记实际缺陷的特征和位置。
14、优选的，数据库中所储存的特征包括生产工艺缺陷产生的凹陷、撕裂、划痕和损伤，其识别和储存方法是：
15、选取大量未使用的线缆，并通过碗状镜反射线缆表面的图像，并记录和识别相似度大的特征，并标记缺陷类型。
16、优选的，在步骤4中，对所识别的缺陷进行损伤评级，其中，损伤评级由缆损伤程度分级体系进行识别；
17、所述缆损伤程度分级体系包括：
18、a、在已经训练好的model上，训练rpn网络；
19、b、利用步骤a中训练好的rpn网络，收集ron网络输出结果；
20、c、第二次训练rpn网络；
21、d、完成fast rcnn+rpn网络综合训练，对应完成识别训练过程。
22、优选的，在步骤5中，线缆的放线轮和处理系统耦合，将缺陷位置和线缆位置相匹配。
23、本专利技术第二方面提出一种技术方案，一种绞车线缆缺陷检测及缺陷定位系统，包括：
24、碗状棱面观察镜，包括穿孔，设置在碗状棱面观察镜的中央位置，供线缆穿过；
25、高速相机，所述高速相机的拍摄视角对着所述碗状棱面观察镜；
26、环形光源，设置在碗状棱面观察镜的穿孔内，用于向线缆表面打光；
27、执行上述绞车线缆缺陷检测及定位方法的处理系统，用于处理高速相机获取的图像；
28、其中，所述碗状棱面观察镜内设有多个棱面，用于将处于穿孔内侧的线缆表面图像反射到高速相机的拍摄视角内。
29、优选的，所述碗状棱面观察镜的直径是线缆的十倍以上。
30、与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
31、与常规线缆缺陷检测手段相比，本专利技术着重于线缆使用时产生的外部损伤缺陷而非因生产工艺等原因产生缺陷，与生产缺陷相比线缆损伤缺陷存在尺寸细小、特征不明显、多样化程度高等特点，因此本专利技术提出一种可准确识别线缆凹陷、撕裂、划痕、损伤等典型损伤缺陷功能和对损伤程度评估功能的新方式。为此需进行多次迭代训练，在算法数据库中录入丰富的线缆损伤特征信息，构建线缆损伤程度分级体系，以提高识别率。
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1.一种绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，在步骤2中，处理系统对图像信息的处理包括灰度化、几何变换和图像增强；
3.根据权利要求1所述的绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，在步骤3中，通过将采集到的图像与数据库中的储存特征进行对比，剔除线缆表面的工艺缺陷，并标记实际缺陷的特征和位置。
4.根据权利要求3所述的绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，数据库中所储存的特征包括生产工艺缺陷产生的凹陷、撕裂、划痕和损伤，其识别和储存方法是：
5.根据权利要求1所述的绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，在步骤4中，对所识别的缺陷进行损伤评级，其中，损伤评级由缆损伤程度分级体系进行识别；
6.根据权利要求1所述的绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，在步骤5中，线缆的放线轮和处理系统耦合，将缺陷位置和线缆位置相匹配。
7.一种绞车线缆缺陷检测及缺陷定位系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的绞车线缆缺陷检
...【技术特征摘要】
1.一种绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，在步骤2中，处理系统对图像信息的处理包括灰度化、几何变换和图像增强；
3.根据权利要求1所述的绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，在步骤3中，通过将采集到的图像与数据库中的储存特征进行对比，剔除线缆表面的工艺缺陷，并标记实际缺陷的特征和位置。
4.根据权利要求3所述的绞车线缆缺陷检测及定位方法，其特征在于，数据库中所储存的特征包括生产工艺缺陷产生的凹陷、撕裂、划痕...
【专利技术属性】
技术研发人员：王文辉，彭煜民，李勇琦，贺儒飞，李乐卿，马一鸣，黄凡旗，曹禹，
申请(专利权)人：南方电网调峰调频发电有限公司储能科研院，
类型：发明
国别省市：
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