【摘 要】
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传统电缆同轴度检测采用的是基于X光机图像特征检测方法,检测精度无法定量保证,适用范围小,抗干扰能力较差。文中在自动化图像采集系统支持下,结合卷积神经网络（CNN）与视觉检测技术,提出了一套智能电缆同轴度检测方法。首先,根据电缆图像的采集需求,搭建自动化图像采集平台,编写相应设备控制与图像采集程序。对矿物绝缘电缆进行图像数据的采集与整理,形成大量的图像数据集。然后,对采集到的图像进行分析,设计同轴度
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传统电缆同轴度检测采用的是基于X光机图像特征检测方法,检测精度无法定量保证,适用范围小,抗干扰能力较差。文中在自动化图像采集系统支持下,结合卷积神经网络（CNN）与视觉检测技术,提出了一套智能电缆同轴度检测方法。首先,根据电缆图像的采集需求,搭建自动化图像采集平台,编写相应设备控制与图像采集程序。对矿物绝缘电缆进行图像数据的采集与整理,形成大量的图像数据集。然后,对采集到的图像进行分析,设计同轴度检测方案,运用Canny边缘检测与Hough变换直线检测技术对电缆图像进行检测,根据不同的图像质量选用不同的检测参数进行检测,按照图像所需的检测参数进行分类,形成标签化数据集。最后,在视觉检测程序的基础上提出一种基于轻量型改进卷积神经网络模型的电缆同轴度智能检测方法,搭建卷积神经网络模型,将电缆图像数据形成有效的训练集与测试集,输入卷积神经网络模型进行训练,训练后的卷积神经网络模型根据不同的图像类别调整Canny算子边缘检测与Hough变换直线检测的阈值参数,达到检测所需条件进行检测。该方法充分利用了机器学习算法的智能化优势,增强了传统视觉检测程序的鲁棒性,应用于生产工艺复杂的矿物绝缘电缆同轴度检测中,卷积神经网络模型分类成功率达到98.5%,同轴度检测成功率达到99.3%,完全满足企业实时检测技术要求。
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