基于机器视觉算法的电缆采样方法的研究

胡  喆  苏保中  朱振民  陈雨强

（中海油能源发展装备技术有限公司）

摘要：本文主要研究了基于机器视觉算法的电缆采样方法，包括机器视觉的开发和应用、电缆采样检测系统的图像处理技术，以及电缆质量检测算法的研究。本文对传统的电缆测量系统进行了优化和重构，设计了基于机器视觉的电缆自动电缆测量系统，因此本文的研究具有一定的意义。

关键词：机器视觉；电缆质量检查；高斯滤波

0    引言

机器视觉算法作为深度学习中的经典图像处理算法，在图像处理和识别中得到了广泛的应用。在此过程中，机器视觉算法比其他算法需要的参数更少，可以直接输入原始图像进行相应的处理操作，在该领域得到了广泛而深刻的应用。

1    机器视觉和电缆准备算法

1.1 机器视觉的发展与应用

本文主要包括以下步骤：本文所描述的电缆质量测量方法。首先，测量电缆质量的大小，以确定其在输入过程中是否受到图像失真和算法不稳定性的影响，并对已输入的图像进行视觉校正。然后，对输入的图像进行像素大小和几何大小的空间变换，并进行缩放和像素数字化的过程，以确保其成为计算机识别算法能够识别的数字特征。在此基础上，采集电缆质量的轮廓信息，进行图像预处理和边缘特征提取，确保对信息进行初步排序，减少后续的工作量。然后对电缆质量的几何轮廓进行了特征计算和设计。同时，还对电缆质量标签进行了特征识别。识别过程主要通过字符分割和特定领域的特征识别来进行，该过程采用机器视觉算法。

1.2电缆取样质量检验指标

图3.0图像预处理方法是指利用图像传感器对目标和人体目标进行识别、测量、判断和分类的系统。在本研究开始时，通过相应的技术手段获得了目标的指定图像。随着工业自动化和计算机技术的高度发展，图像预处理方法随着时代需要，在半导体和电子行业中得到广泛应用。应用领域主要是装配和表面安装技术和电子产品加工行业。随着信息化的发展，这项技术也在努力与物联网相连接。随着信息化进程的高度发展，图像预处理方法和技术已开始出现在大规模的工业应用中。随着信息化进程的高度发展，图像预处理方法技术已经出现，并已被大规模的应用于工业领域。本研究最初是通过相应的技术手段获取指定的目标图像。随着工业自动化和计算机技术的高度发展，图像预处理方法随着时代需要，广泛应用于半导体和电子行业，主要用于组装和表面安装工艺和电子产品加工。我国的图像预处理技术主要大规模应用于烟草、纺织、视频包装、农产品颜色分选等行业，也用于本文所描述的电缆视觉测量。

1.3 采样系统的软硬件设计

首先，由电缆企业的集中控制中心对数据进行汇总和监控，然后通过工业以太网对电缆采样工作台的信息流进行汇总。在此基础上，将电缆的铜芯通过车间冶炼平台进行冶炼。然后对车间控制台进行拉线控制，对绞线生产车间进行技术监测，对包装车间进行精度验证和绝缘监测。

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