[发明专利]一种电线电缆缺陷检测系统

权利要求书

1.一种电线电缆缺陷检测系统，其特征是，包括图像采集模块、图像处理模块、缺陷检测模块、缺陷预警模块和图像显示模块，所述图像采集模块用于全方位的采集待检测电线电缆的表面图像，所述图像处理模块用于对采集得到的电线电缆图像进行去噪处理，并对去噪处理后的电线电缆图像进行目标分割，获得电线电缆图像中的电线电缆区域图像，所述缺陷检测模块用于计算所述电线电缆区域图像中像素灰度值的方差，并将计算所得的方差和给定的缺陷阈值进行比较，当所述方差高于给定的缺陷阈值时，判定所述待检测电线电缆的表面存在缺陷，令缺陷预警模块进行预警，并将分割所得的电线电缆区域图像在图像显示模块进行显示；

所述图像处理模块采用小波阈值去噪算法对采集得到的电线电缆图像进行去噪处理，设W_j,k表示采集的电线电缆图像的第j层分解下的第k个小波系数，η(W_j,k)表示小波系数W_j,k经阈值量化后的小波系数，则η(W_j,k)的表达式为：

式中，sgn(W_j,k)为取值函数，当W_j,k0时，sgn(W_j,k)＝1，当W_j,k＝0时，sgn(W_j,k)＝0，当W_j,k0，sgn(W_j,k)＝-1，T_j为第j层分解对应的的小波阈值，且其中，N和s分别为噪声信号的长度和标准差，j为当前分解尺度层，β_j为修正系数，且其中，l表示分解的小波系数中小于小波阈值的个数，L表示分解的小波系数的总个数；

采用Otsu多阈值分割方法对去噪处理后的电线电缆图像进行目标分割，获得电线电缆图像中的电线电缆区域图像，采用粒子群算法确定所述Otsu多阈值分割方法中的最优阈值，将Otsu类间方差作为所述粒子群算法的适应度函数；

设置粒子群算法中的粒子采用下式进行步长和位置的更新：

V_i(r+1)＝ω(r)V_i(r)+c₁rand()(g_i(r)-X_i(r))+c₂rand()(g_best(r)-X_i(r))

X_i(r+1)＝X_i(r)+V_i(r+1)

式中，X_i(r)和V_i(r)分别表示粒子群中的第i个粒子在第r次迭代时的位置和步长，X_i(r+1)和V_i(r+1)分别表示粒子群中的第i个粒子在第(r+1)次迭代时的位置和步长，g_i(r)表示粒子群中的第i个粒子在第r次迭代时的个体最优位置，g_best(r)表示粒子群在第r次迭代时的全局最优位置，c₁和c₂为学习因子，c₁和c₂的值在[0,4]之间选取，rand()为(0,1)之间的随机数，ω(r)为粒子群在第r次迭代时对应的惯性权重因子，且ω(r)的表达式为：

式中，ω_max表示最大惯性权重因子值，ω_min表示最小惯性权重因子值，V(r)表示粒子群中的粒子在第r次迭代时的平均步长，V_max表示粒子群的最大步长，C(r)表示粒子群中的粒子在第r次迭代时的参考步长，且

粒子群算法每一次迭代更新后，在粒子群中随机选取m个粒子组成集合Y，对集合Y中的粒子进行检测，具体为：

式中，η(r)为粒子群算法在第r次迭代更新后对应的检测函数，f_j(r)为集合Y中的第j个粒子在第r次迭代时的适应度值，f_j(r-1)表示集合Y中的第j个粒子在第(r-1)次迭代时的适应度值，f_max(r-1)表示粒子群在第(r-1)次迭代时的最大适应度值，f_max(r)表示粒子群在第r次迭代时的最大适应度值，T表示粒子群的最大迭代次数，r为当前迭代次数，H(η)为给定的检测阈值，且其中，表示集合Y中粒子在第k次迭代时的适应度值均值，表示集合Y中粒子在第(k-1)次迭代时的适应度值均值，f_max(k)表示粒子群在第k次迭代时的最大适应度值，f_max(k-1)表示粒子群在第(k-1)次迭代时的最大适应度值；

当粒子群算法在第r次迭代更新后对应的检测函数η(r)≥0时，判定当前粒子群算法没有陷入局部最优的风险，集合Y中的粒子按照原有的位置和步长更新公式进行更新；当粒子群算法在第r次迭代更新后对应的检测函数η(r)0时，判定粒子群算法存在陷入局部最优的风险，则采用下式对集合Y中粒子的位置进行更新：

X_j(r+1)＝X_j(r)+rand(μ,σ²)*γ(r)*g_best(r)

式中，X_j(r+1)表示集合Y中的第j个粒子在第(r+1)次迭代时的位置，X_j(r)表示集合Y中的第j个粒子在第r次迭代时的位置，rand(μ,σ²)是一个服从均值为μ、方差为σ²的高斯分布的随机变量，且μ＝0，σ²＝1，γ(r)表示调节参数，且γ(r)的表达式为：

式中，表示集合Y中粒子在第r次迭代时的适应度值均值，f(g_best(r))表示粒子群在第r次迭代时的全局最优位置g_best(r)对应的适应度值，α(f_j(r),f(g_best(r)))为判断函数，当时，α(f_j(r),f(g_best(r)))＝1，当时，α(f_j(r),f(g_best(r)))＝0。