【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种电缆笼绞工序检测方法。
技术介绍
1、电线线缆行业一直在致力于提高产品质量和生产效率，为解决线缆表面缺陷检测中的问题，一些企业开始引入先进的机器视觉技术和人工智能算法。
2、在笼绞工序中，线缆经过一系列加工传输设备，往往会出现笼绞断丝、缠绕不紧密等质量问题。传统的质量检测方法主要依赖于人工目测，容易受到人为因素的影响而出现漏检或误检的情况，并且在测量笼绞节距时需要停机并且进行接触式测量，这种测量方式频率低且会影响线缆生产的效率和质量。
技术实现思路
1、为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种电缆笼绞工序检测方法。
2、本专利技术的技术方案是：
3、一种电缆笼绞工序检测方法，通过使用机器学习算法，对线缆在笼绞工序中出现的质量问题进行实时监测和识别，自动提取线缆表面的特征，并通过模型训练实现线缆表面缺陷的识别和分类；
4、同时，根据实际情况对算法进行优化和调整，以提高缺陷检测的准确率和效率。
5、进一步的，
6、对输入的线缆打光并进行拍摄，设计人工智能算法对拍摄图片中的样本进行缺陷识别及缺陷目标检测。
7、绕丝截距测量采用模拟绕丝展开的方式进行节距的计算，在已知电缆直径和铜丝直径的情况下可以求出铜丝节距；
8、在取铜丝缠绕角度的时候要取图像中的铜丝正中间部分。
9、再进一步的，
10、基于图像处理技术实现铜丝角度的获取，具
11、图像获取：使用图像采集设备，获取包含线缆示意图的图像；
12、图像预处理：对获取到的图像进行预处理，包括去噪、图像增强和边缘检测等操作；
13、检测线缆轮廓：通过边缘检测算法，找到线缆的轮廓。可以采用阈值分割或其他形态学处理方法，提取线缆的二值化轮廓图像；检测线缆轮廓可以采用阈值分割或其他形态学处理方法，提取线缆的二值化轮廓图像。
14、识别铜丝区域：根据线缆的轮廓，利用特征提取或模板匹配方法，确定铜丝所在的区域；可采用形态学操作来填充孔洞或去除不必要的区域，以得到准确的铜丝二值图像，获取铜丝区域的中间区域；
15、拟合直线：在铜丝区域的二值图像中，利用直线拟合方法对铜丝形成的线段进行识别和拟合，得到铜丝的拟合直线；
16、计算角度：根据铜丝的拟合直线，可得到铜丝与线缆中轴线的夹角β；展开角α与夹角β相等，因此可以通过测量夹角β来获取铜丝的角度。
17、进一步的，
18、对于需要进行车牌识别的图像，需要对图像先进行车辆检测，定位出车辆位置，同时识别是否为应急车辆。
19、采用目标检测算法，算法结构如下：
20、1)基础骨干网络
21、采用mobilenetv3作为基础骨干网络，在对其卷积核数和层数进行压缩的同时，保证了较高的特征提取能力；
22、2)自适应特征金字塔
23、首先将mobilenetv3的输出进行尺度适配，得到了不同尺度的特征图，并使用可变形卷积网络的特征对齐模块进行特征图调整，以实现更好的特征提取；
24、3)多层检测头
25、采用分层检测头，在不同尺度的特征图上进行多层检测。对于每一层检测头，使用3x3的卷积和l2正则化的方式获得检测结果。
26、4)编码器-解码器结构
27、将检测头的输出作为编码器的输入，并将其解码回原始尺寸的图像，以得到更加准确的结果。
28、5)损失函数设计
29、使用focal loss和l1 loss作为总的目标函数进行优化；focal loss用于解决类别不平衡问题，l1 loss则用于回归目标框的位置。
30、本专利技术的有益效果是
31、(1)提高了铜丝缠绕质量检测的准确性：通过图像处理和分析技术的应用，能够实现对铜丝角度的准确获取，以及节距的精确测量，从而提高了铜丝缠绕质量检测的准确性。
32、(2)提高了检测效率：采用图像处理技术可以快速地对铜丝进行角度计算和节距测量，大大提高了检测的效率，节省了人力资源和时间成本。
33、(3)实现了非接触式检测：该方法通过对线缆示意图的图像处理，无需直接接触铜丝即可获取铜丝的角度和节距信息，实现了非接触式的铜丝缠绕质量检测，减少了人为干扰和损坏的可能性。
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1.一种电缆笼绞工序检测方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种电缆笼绞工序检测方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
...【专利技术属性】
技术研发人员：段京峰，卢则兴，刘毅，李淑圣，梁翔宇，
申请(专利权)人：浪潮软件集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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