【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种电缆表面缺陷在线检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、在电缆制造业中，电缆的质量控制是确保产品安全、可靠运行的关键环节。电缆表面缺陷，如裂纹、磨损、腐蚀等，不仅会影响电缆的使用寿命，还可能引发严重的安全事故。因此，快速、准确地检测出电缆表面的缺陷对于提高生产效率和产品质量至关重要。传统的电缆缺陷检测方法主要包括人工目视检查和基于图像处理技术的自动化检测方法。近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，深度学习等先进算法在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成效。这些技术为电缆表面缺陷检测提供了新的解决方案。然而，直接将现有的人工智能技术应用于电缆缺陷检测领域仍面临诸多挑战。电缆缺陷的表现形式多种多样，不同缺陷之间的特征差异显著，需要算法具备强大的特征提取和泛化能力。此外，现有的自动化检测方法往往依赖于预设的缺陷类别和分类界面，这种方法的局限性在于它无法有效识别未包含在预设类别中的新型缺陷。随着电缆制造工艺的不断进步和新型材料的广泛应用，电缆缺陷的类型和表现形式也在不断变化，因此，开发一种能够实时适应新型缺陷检测的方法显得尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种电缆表面缺陷在线检测方法、装置及存储介质。本申请是这样实现的：
2、第一方面，本申请提供了一种电缆表面缺陷在线检测方法，包括：对待检测电缆测试数据集进行多维度隐式表示挖掘，获得多维度隐式表示，所述待检测电缆测试数据集包括待检测电缆的视觉图像、声波检
3、第二方面，本申请提供了一种电缆表面缺陷在线检测装置，包括：数据集特征提取模块，用于对待检测电缆测试数据集进行多维度隐式表示挖掘，获得多维度隐式表示，所述待检测电缆测试数据集包括待检测电缆的视觉图像、声波检测数据和电参数数据，多维度包括图像维度、声波维度和电参数维度；参考特征提取模块，用于对第一数量个预设缺陷参考图像分别进行图像隐式表示挖掘，获得对应的第一数量个参考图像隐式表示；特征划分构建模块，用于对所述第一数量个参考图像隐式表示分别进行划分构建，获得分别对应所述第一数量个参考图像隐式表示中的一个的第一数量个匹配样本隐式表示，以及分别对应所述第一数量个参考图像隐式表示中的一个的第一数量个不匹配样本隐式表示，所述每个匹配样本隐式表示包括指示其对应的预设缺陷参考图像与所述待检测电缆测试数据集匹配的特征，所述每个不匹配样本隐式表示包括指示其对应的预设缺陷参考图像与所述待检测电缆测试数据集不匹配的特征；显著聚焦模块，用于依据所述第一数量个匹配样本隐式表示和所述第一数量个不匹配样本隐式表示建立搜索数组，基于所述搜索数组对所述多维度隐式表示进行显著性聚焦，获得显著性聚焦数组；所述显著性聚焦数组用以指示所述搜索数组与所述多维度隐式表示之间的相关性；指标确定模块，用于基于所述显著性聚焦数组构建分别对应所述第一数量个匹配样本隐式表示中的一个的第一数量个匹配样本指标，以及分别对应所述第一数量个不匹配样本隐式表示中的一个的第一数量个不匹配样本指标；缺陷确定模块，用于依据所述第一数量个匹配样本指标和所述第一数量个不匹配样本指标，在所述第一数量个预设缺陷参考图像中选择和所述待检测电缆测试数据集相关的目标缺陷参考图像；所述目标缺陷参考图像对应的匹配样本指标大于所述目标缺陷参考图像对应的不匹配样本指标；将所述目标缺陷参考图像对应的缺陷指示结果作为所述待检测电缆的缺陷检测结果。
4、第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在处理器上运行时，使得所述处理器执行如上第一方面所述的方法。
5、本申请的有益效果：本申请基于目标缺陷检测算法对待检测电缆测试数据集进行多维度隐式表示挖掘，获得多维度隐式表示，基于多维度隐式表示可以挖掘出更多隐式特征，对第一数量个预设缺陷参考图像进行图像隐式表示挖掘，获得第一数量个预设缺陷参考图像各自对应的参考图像隐式表示。对第一数量个参考图像隐式表示进行划分构建，获得每个参考图像隐式表示分别对应的匹配样本隐式表示，以及每一参考图像隐式表示分别对应的不匹配样本隐式表示。其中，匹配样本隐式表示包括指示对应的预设缺陷参考图像与待检测电缆测试数据集匹配的特征，不匹配样本隐式表示包括指示对应的预设缺陷参考图像与待检测电缆测试数据集不匹配的特征，匹配样本隐式表示与不匹配样本隐式表示能指示算法的聚焦点，令算法聚焦在预设缺陷参考图像与待检测电缆测试数据集之间的相关性上，同时聚焦预设缺陷参考图像与待检测电缆测试数据集之间匹配的信息，和预设缺陷参考图像与待检测电缆测试数据集之间不匹配的信息，算法的泛化性得到提高。依据第一数量个匹配样本隐式表示和第一数量个不匹配样本隐式表示建立搜索数组，基于搜索数组对多维度隐式表示进行显著性聚焦，获得显著性聚焦数组。基于显著性聚焦数组可以表示第一数量个匹配样本隐式表示、第一数量个不匹配样本隐式表示分别与多维度隐式表示之间的相关性，那么，基于显著性聚焦数组能生成第一数量个匹配样本隐式表示分别对应的匹配样本指标，以及第一数量个不匹配样本隐式表示分别对应的不匹配样本指标，依据第一数量个匹配样本指标和第一数量个不匹配样本指标，在第一数量个预设缺陷参考图像中选择和待检测电缆测试数据集相关的目标缺陷参考图像。基于将匹配样本指标大于不匹配样本指标的预设缺陷参考图像作为待检测电缆测试数据集相关的目标缺陷参考图像，不用为每个预设缺陷参考图像的分类结果设定对应的类别分类界面，降低复杂度，此外，由于没有类别分类界面，能获取到没有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电缆表面缺陷在线检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一数量个参考图像隐式表示分别进行划分构建，获得分别对应所述第一数量个参考图像隐式表示中的一个的第一数量个匹配样本隐式表示，以及分别对应所述第一数量个参考图像隐式表示中的一个的第一数量个不匹配样本隐式表示，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一数量个匹配样本隐式表示和所述第一数量个不匹配样本隐式表示建立关联映射机制的搜索数组，依据所述多维度隐式表示建立所述关联映射机制的锚定数组，且依据所述多维度隐式表示建立所述关联映射机制的结果数组，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一数量个匹配样本隐式表示和所述第一数量个不匹配样本隐式表示建立搜索数组，基于所述搜索数组对所述多维度隐式表示进行显著性聚焦，获得显著性聚焦数组，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述显著性聚焦数组构建分别对应所述第一数量个匹配样本隐式表示中的一个的第一数量个匹配样本指标，以及分别对应所述第一数
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数量个预设缺陷参考图像包括候选缺陷参考图像，所述第一数量个匹配样本指标包括所述候选缺陷参考图像对应的候选匹配样本指标，所述第一数量个不匹配样本指标包括所述候选缺陷参考图像对应的候选不匹配样本指标；所述依据所述第一数量个匹配样本指标和所述第一数量个不匹配样本指标，在所述第一数量个预设缺陷参考图像中选择和所述待检测电缆测试数据集相关的目标缺陷参考图像，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待检测电缆测试数据集进行多维度隐式表示挖掘，获得多维度隐式表示，包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第一数量个预设缺陷参考图像分别进行图像隐式表示挖掘，获得对应的第一数量个参考图像隐式表示，包括：
9.一种电缆表面缺陷在线检测装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在处理器上运行时，使得所述处理器执行如权利要求1~8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电缆表面缺陷在线检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一数量个参考图像隐式表示分别进行划分构建，获得分别对应所述第一数量个参考图像隐式表示中的一个的第一数量个匹配样本隐式表示，以及分别对应所述第一数量个参考图像隐式表示中的一个的第一数量个不匹配样本隐式表示，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一数量个匹配样本隐式表示和所述第一数量个不匹配样本隐式表示建立关联映射机制的搜索数组，依据所述多维度隐式表示建立所述关联映射机制的锚定数组，且依据所述多维度隐式表示建立所述关联映射机制的结果数组，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一数量个匹配样本隐式表示和所述第一数量个不匹配样本隐式表示建立搜索数组，基于所述搜索数组对所述多维度隐式表示进行显著性聚焦，获得显著性聚焦数组，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述显著性聚焦数组构建分别对应所述第一数量个匹配样本隐式表示中的一个的第一数量个匹配样本指标，以及分别对应所述第一数量...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈宇锋，王少佳，林春辉，宋俊明，
申请(专利权)人：深圳市成天泰电缆实业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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