[发明专利]一种海缆表面缺陷识别的方法及系统

权利要求书

1.一种海缆表面缺陷识别的方法，其特征在于，所述方法应用于智能识别系统，所述系统包括一图像采集设备，所述方法包括：

通过图像采集设备对海缆进行多角度图像采集，构建海缆多角度图像集；

获得历史缺陷记录数据库；

根据所述历史缺陷记录数据库进行表面缺陷检测困难度分析，确定表面缺陷检测难点集；

基于所述表面缺陷检测难点集进行检测参数特征提取，构建检测难点参数特征；

基于所述检测难点参数特征对所述海缆多角度图像集进行特征增强处理，获得增强海缆特征图像；

对所述增强海缆特征图像通过边缘检测算法进行背景剔除；

根据所述检测难点参数特征对背景剔除后的增强海缆特征图像进行缺陷特征识别并标记，基于标记缺陷特征确定表面缺陷识别结果；

其中，根据所述历史缺陷记录数据库进行表面缺陷检测困难度分析，确定表面缺陷检测难点集，包括：

根据所述历史缺陷记录数据库进行缺陷识别率计算，获得各缺陷识别概率；

基于各缺陷识别概率进行概率排序，确定概率范围缺陷信息；

根据所述概率范围缺陷信息得到对应的表面缺陷类型、缺陷特征；

利用所述表面缺陷类型及其缺陷特征，获得所述表面缺陷检测难点集。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过图像采集设备对海缆进行多角度图像采集，构建海缆多角度图像集，包括：

将海缆按照预设长度分区要求进行分区，获得海缆分区信息，并对所述海缆分区信息进行编码标记；

分别对各海缆分区信息进行多角度拍摄范围分割，获得多角度拍摄范围；

分别对所述多角度拍摄范围进行多尺寸拍摄特征点进行分析，确定多尺寸拍摄距离；

基于所述多角度拍摄范围、所述多尺寸拍摄距离进行海缆多角度图像采集，并将采集获得的多角度图像信息与所述编码标记进行关联，构建所述海缆多角度图像集。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述检测难点参数特征对所述海缆多角度图像集进行特征增强处理，获得增强海缆特征图像，包括：

基于所述检测难点参数特征对所述海缆多角度图像集进行范围粗标定，确定粗范围图像信息；

通过对粗范围图像信息进行多层分解及滤波处理，确定多层分解图像，所述多层分解图像包括图像噪音、图像细节信息；

对所述多层分解图像进行双边滤波，将滤波后的多层分解图像自下向上反向叠加回原粗范围图像信息，获得所述增强海缆特征图像。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述增强海缆特征图像通过边缘检测算法进行背景剔除，包括：

对所述增强海缆特征图像进行相邻像素值变化分析，确定图像像素变化梯度；

基于所述图像像素变化梯度设定横向一阶差分矩阵、纵向一阶差分矩阵；

将所述增强海缆特征图像分别与所述横向一阶差分矩阵、纵向一阶差分矩阵做卷积，得到图像亮度横纵方向的差分近似值；

根据所述图像亮度横纵方向的差分近似值计算梯度，得到图像梯度值；

获得梯度分割阈值，根据所述图像梯度值与梯度分割阈值的比较结果，确定图像边缘，利用所述图像边缘将背景剔除。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述检测难点参数特征对背景剔除后的增强海缆特征图像进行缺陷特征识别并标记，基于标记缺陷特征确定表面缺陷识别结果，包括：

根据所述检测难点参数特征对背景剔除后的增强海缆特征图像进行遍历对比，获得特征遍历对比结果；

基于所述特征遍历对比结果确定缺陷特征标记位置，获得缺陷特征标记信息；

将所述缺陷特征标记信息输入卷积深度学习模型，获得所述表面缺陷识别结果，其中，所述卷积深度学习模型为通过检测难点参数特征对应的历史缺陷记录数据库中的历史数据进行训练获得的。