一种基于机器视觉的电缆排列检测系统，包括电缆盘、图像采集模块、智能检测模块、绕线控制模块、绕线电机和异常提醒模块，所述图像采集模块定时对电缆盘进行图像采集，所述智能检测模块用于对采集的电缆盘图像进行处理和分析，判断电缆盘上电缆排列是否出现异常，当断定电缆盘上电缆排列出现异常时令异常提醒模块进行提醒，并通过绕线控制模块控制绕线电机停止工作。本发明创造的有益效果：本发明将机器视觉用于电缆排列检测系统中，电缆盘开始绕线后，通过定时对电缆盘进行图像采集，并通过对采集的电缆图像图像的处理和分析，判断电缆盘上电缆排列是否正常，实现了对电缆盘上电缆排列的智能检测。
1.一种基于机器视觉的电缆排列检测系统，其特征是，包括电缆盘、图像采集模块、智能检测模块、绕线控制模块、绕线电机和异常提醒模块，所述图像采集模块定时对电缆盘进行图像采集，并将采集得到的电缆盘图像传输至智能检测模块，所述智能检测模块用于对接收到的电缆盘图像进行处理和分析，判断电缆盘上电缆排列是否出现异常，当断定电缆盘上电缆排列出现异常时令异常提醒模块进行提醒，并通过绕线控制模块控制绕线电机停止工作，所述智能检测模块包括数据库、目标提取单元和排列检测单元，所述数据库中存储着电缆盘开始绕线后的各采集时刻对应的电缆排列正常情况下的电缆盘区域图像，所述目标提取单元用于提取接收到的电缆盘图像中的电缆盘区域图像，具体包括：(1)提取所述电缆盘图像中的电缆盘区域的边缘像素，设I(t)表示电缆盘开始绕线t时刻后采集得到的电缆盘图像，I(i，j)表示电缆盘图像I(t)中坐标(i，j)处的像素，lθ(i，j)表示以像素I(i，j)为中心的长度为d的直线，其中，θ为直线lθ(i，j)和x轴正方向的夹角，且θ的初始值设置为-15°，定义b(i，j)表示像素I(i，j)的边缘属性值，则b(i，j)的表达式为：式中，τθ(i，j)为直线lθ(i，j)的边缘权值，h(i，j)为像素I(i，j)的灰度值，I(x，y)为直线lθ(i，j)上的像素，h(x，y)为像素I(x，y)的灰度值，M(lθ(i，j))为直线lθ(i，j)上的像素数，h(max)和h(min)分别为电缆盘图像I(t)中像素灰度值的最大值和最小值，ηθ(i，j)为直线lθ(i，j)的边缘衡量系数，Ω(a，b)表示以像素Iθ(a，b)为中心的 的局部邻域，Ω(c，d)表示以像素Iθ(c，d)为中心的 的局部邻域，Iθ(a，b)和Iθ(c，d)分别为直线lθ(i，j)两端的端点像素，I(m，n)为局部邻域Ω(a，b)中的像素，h(m，n)表示像素I(m，n)的灰度值，w(m，n)为像素I(m，n)的权值，且w(m，n)的表达式为：其中，ρ(a，b)表示像素Iθ(a，b)的结构系数，且
1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(a，b+1)处像素的灰度值，h(a，b-1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(a，b-1)处像素的灰度值，hθ(a，b)表示像素Iθ(a，b)的灰度值，h(a+1，b)表示电缆盘图像I(t)中坐标(a+1，b)处像素的灰度值，h(a-1，b)表示电缆盘图像I(t)中坐标(a-1，b)处像素的灰度值，ρ(m，n)表示像素I(m，n)的结构系数，且其中，h(m，
n+1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m，n+1)处像素的灰度值，h(m，n-1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m，n-1)处像素的灰度值，h(m+1，n)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m+1，n)处像素的灰度值，h(m-1，n)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m-1，n)处像素的灰度值；
I(m′，n′)为局部邻域Ω(c，d)中的像素，h(m′，n′)表示像素I(m′，n′)的灰度值，w(m′，n′)为像素I(m′，n′)的权值，且w(m′，n′)的表达式为：其中，ρ(c，d)表示像素Iθ(c，d)的结构系数，且
1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(c，d+1)处像素的灰度值，h(c，d-1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(c，d-1)处像素的灰度值，hθ(c，d)表示像素Iθ(c，d)的灰度值，h(c+1，d)表示电缆盘图像I(t)中坐标(c+1，d)处像素的灰度值，h(c-1，d)表示电缆盘图像I(t)中坐标(c-1，d)处像素的灰度值，ρ(m′，n′)表示像素I(m′，n′)的结构系数，且其中，h(m′，n′+1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m′，n′+1)处像素的灰度值，h(m′，n′-1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m′，n′-1)处像素的灰度值，h(m′+1，n′)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m′+1，n′)处像素的灰度值，h(m′-1，n′)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m′-1，n′)处像素的灰度值；
给定边缘像素门限值H(b)，当b(i，j)＞H(b)时，则像素b(i，j)记为边缘像素；
(2)根据提取所得的电缆盘区域的边缘像素确定所述电缆盘图像中的电缆盘区域图像；所述排列检测单元用于对提取的电缆盘区域图像进行分析，判断电缆盘上的电缆排列是否存在异常。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的电缆排列检测系统，其特征是，根据提取所得的电缆盘区域的边缘像素确定所述电缆盘图像中的电缆盘区域图像，具体为：对提取所得的边缘像素进行检验，设B(t)表示提取的电缆盘图像I(t)中电缆盘区域的边缘像素集合，I(k，l)为边缘像素集合B(t)中的边缘像素，定义边缘像素I(k，l)对应的可信度为D(k，l)，且D(k，l)的表达式为：式中，Ω(k，l)表示以像素I(k，l)为中心的 的局部邻域，I(x，y)为局部邻域Ω(k，l)中的像素，且I(x，y)≠I(k，l)，b(x，y)表示像素I(x，y)的边缘属性值，b(k，l)表示边缘像素I(k，l)的边缘属性值，α(b(x，y)，b(k，l))为取值函数，当b(x，y)＜b(k，l)时，则α(b(x，y)，b(k，l))＝1，当b(x，y)≥b(k，l)时，则α(b(x，y)，b(k，l))＝0，M(k，l)表示局部邻域Ω(k，l)中的像素数，β(b(x，y)，H(b))表示取值函数，当b(x，y)＞H(b)时，则β(b(x，y)，H(b))＝1，当b(x，y)≤H(b)，则β(b(x，y)，H(b))＝0，其中，H(b)表示边缘像素门限值；
当边缘像素I(k，l)的可信度D(k，l)＞0时，则在边缘像素集合B(t)中保留边缘像素I(k，l)，否则将边缘像素I(k，l)从边缘像素集合B(t)中去除，将边缘像素集合B(t)中剩余的边缘像素通过曲线连接起来，曲线中的区域即为电缆盘图像中的电缆盘区域图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的电缆排列检测系统，其特征是，排列检测单元用于对提取所得的电缆盘区域图像进行分析，判断电缆盘上的电缆排列是否存在异常，具体包括：(1)设t时刻采集得到的电缆图像为I(t)，I1(t)表示电缆盘图像I(t)中提取的电缆盘区域图像，定义电缆盘区域图像I1(t)的排列检测系数为L(I1(t))，则L(I1(t))的表达式为：式中，X和Y分别表示电缆盘区域图像I1(t)的长和宽，h1(i+1，j)表示电缆盘区域图像I1(t)中坐标(i+1，j)处像素的灰度值，h1(i-1，j)表示电缆盘区域图像I1(t)中坐标(i-1，j)处像素的灰度值，h1(i，j+1)表示电缆盘区域图像I1(t)中坐标(i，j+1)处像素的灰度值，h1(i，j-1)表示电缆盘区域图像I1(t)中坐标(i，j-1)处像素的灰度值，h1(max)表示电缆盘区域图像I1(t)中像素灰度值的最大值，h1(min)表示电缆盘区域图像I1(t)中像素灰度值的最小值；
(2)排列检测单元从数据库中调取电缆盘开始绕线t时刻后的电缆盘区域图像记为参考图像I2(t)，计算所述参考图像I2(t)的排列检测系数L(I2(t))，将计算所得的排列检测系数L(I2(t))和电缆盘区域图像I1(t)的排列检测系数L(I1(t))进行比较，当时，排列检测单元断定当前时刻电缆盘上的电缆排列正常，当
一种基于机器视觉的电缆排列检测系统
技术领域
[0001] 本发明创造涉及机器视觉领域，具体涉及一种基于机器视觉的电缆排列检测系统。
背景技术
[0002] 在电缆生产过程中，由于电线电缆产品生产长度大、单位重量重、运输距离远等特点，决定了电线电缆通常采用成盘的包装方式，而电缆盘作为缠绕电缆的线盘被广泛应用。在电缆盘的绕线过程中，容易出现排线不均、重排、漏排等问题，如果能及时发现这种情况，从而采取相应的措施进行处理，能够很大程度的提高电缆生产的质量和效率。
发明内容
[0003] 针对上述问题，本发明旨在提供一种基于机器视觉的电缆排列检测系统。
[0004] 本发明创造的目的通过以下技术方案实现：
[0005] 一种基于机器视觉的电缆排列检测系统，包括电缆盘、图像采集模块、智能检测模块、绕线控制模块、绕线电机和异常提醒模块，所述图像采集模块定时对电缆盘进行图像采集，并将采集得到的电缆盘图像传输至智能检测模块，所述智能检测模块用于对接收到的电缆盘图像进行处理和分析，判断电缆盘上电缆排列是否出现异常，当断定电缆盘上电缆排列出现异常时令异常提醒模块进行提醒，并通过绕线控制模块控制绕线电机停止工作。
[0006] 本发明创造的有益效果：本发明将机器视觉用于电缆排列检测系统中，电缆盘开始绕线后，通过定时对电缆盘进行图像采集，并通过对采集的电缆图像图像的处理和分析，判断电缆盘上电缆排列是否正常，实现了对电缆盘上电缆排列的智能检测。
附图说明
[0007] 利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
[0008] 图1是本发明结构示意图。
[0009] 附图标记：
[0010] 电缆盘；图像采集模块；智能检测模块；绕线控制模块；绕线电机；异常提醒模块。
具体实施方式
[0011] 结合以下实施例对本发明作进一步描述。
[0012] 参见图1，本实施例的一种基于机器视觉的电缆排列检测系统，包括电缆盘、图像采集模块、智能检测模块、绕线控制模块、绕线电机和异常提醒模块，所述图像采集模块周期性的对电缆盘进行图像采集，并将采集得到的电缆盘图像传输至智能检测模块，所述智能检测模块用于对接收到的电缆盘图像进行处理和分析，判断电缆盘上电缆排列是否出现异常，当断定电缆盘上电缆排列出现异常时令异常提醒模块进行提醒，并通过绕线控制模块控制绕线电机停止工作。
[0013] 优选地，所述图像采集模块在电缆盘开始绕线后每隔T时间对电缆盘进行图像采集。
[0014] 优选地，所述智能检测模块包括数据库、目标提取单元和排列检测单元，所述数据库中存储着电缆盘开始绕线后的各采集时刻对应的电缆排列正常情况下的电缆盘区域图像，所述目标提取单元用于提取接收到的电缆盘图像中的电缆盘区域图像，所述排列检测单元用于对提取的电缆盘区域图像进行分析，判断电缆盘上的电缆排列是否存在异常。
[0015] 优选地，所述目标提取单元用于提取接收到的电缆盘图像中的电缆盘区域图像，提取所述电缆盘图像中的电缆盘区域的边缘像素，设I(t)表示电缆盘开始绕线t时刻后采集得到的电缆盘图像，I(i，j)表示电缆盘图像I(t)中坐标(i，j)处的像素，lθ(i，j)表示以像素I(i，j)为中心的长度为d的直线，其中，θ为直线lθ(i，j)和x轴正方向的夹角，且θ的初始值设置为-15°，定义b(i，j)表示像素I(i，j)的边缘属性值，则b(i，j)的表达式为：
[0016]
[0017]
[0018]
[0019] 式中，τθ(i，j)为直线lθ(i，j)的边缘权值，h(i，j)为像素I(i，j)的灰度值，I(x，y)为直线lθ(i，j)上的像素，h(x，y)为像素I(x，y)的灰度值，M(lθ(i，j))为直线lθ(i，j)上的像素数，h(max)和h(min)分别为电缆盘图像I(t)中像素灰度值的最大值和最小值，ηθ(i，j)为直线lθ(i，j)的边缘衡量系数，Ω(a，b)表示以像素Iθ(a，b)为中心的 的局部邻域，Ω(c，d)表示以像素Iθ(c，d)为中心的 的局部邻域，Iθ(a，b)和Iθ(c，d)分别为直线lθ(i，j)两端的端点像素，I(m，n)为局部邻域Ω(a，b)中的像素，h(m，n)表示像素I(m，n)的灰度值，w(m，n)为像素I(m，n)的权值，且w(m，n)的表达式为：
[0020]
[0021] 其中，ρ(a，b)表示像素Iθ(a，b)的结构系数，且其中，h(a，b+
1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(a，b+1)处像素的灰度值，h(a，b-1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(a，b-1)处像素的灰度值，hθ(a，b)表示像素Iθ(a，b)的灰度值，h(a+1，b)表示电缆盘图像I(t)中坐标(a+1，b)处像素的灰度值，h(a-1，b)表示电缆盘图像I(t)中坐标(a-1，b)处像素的灰度值，ρ(m，n)表示像素I(m，n)的结构系数，且
其中，h(m，
n+1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m，n+1)处像素的灰度值，h(m，n-1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m，n-1)处像素的灰度值，h(m+1，n)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m+1，n)处像素的灰度值，h(m-1，n)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m-1，n)处像素的灰度值；
[0022] I(m′，n′)为局部邻域Ω(c，d)中的像素，h(m′，n′)表示像素I(m′，n′)的灰度值，w(m′，n′)为像素I(m′，n′)的权值，且w(m′，n′)的表达式为：
[0023]
[0024] 其中，ρ(c，d)表示像素Iθ(c，d)的结构系数，且其中，h(c，d+
1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(c，d+1)处像素的灰度值，h(c，d-1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(c，d-1)处像素的灰度值，hθ(c，d)表示像素Iθ(c，d)的灰度值，h(c+1，d)表示电缆盘图像I(t)中坐标(c+1，d)处像素的灰度值，h(c-1，d)表示电缆盘图像I(t)中坐标(c-1，d)处像素的灰度值，ρ(m′，n′)表示像素I(m′，n′)的结构系数，且
其中，h(m′，n′+1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m′，n′+1)处像素的灰度值，h(m′，n′-1)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m′，n′-1)处像素的灰度值，h(m′+1，n′)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m′+1，n′)处像素的灰度值，h(m′-1，n′)表示电缆盘图像I(t)中坐标(m′-1，n′)处像素的灰度值；
[0025] 给定边缘像素门限值H(b)，当b(i，j)＞H(b)时，则像素b(i，j)记为边缘像素。
[0026] 本优选实施例用于提取电缆盘图像中的电缆盘区域的边缘像素，在确定一个像素是否为边缘像素时，通过建立以该像素为中心的不同角度的直线作为衡量基础，如果该像素为边缘像素，则其必然存在两端的端点分别属于背景区域和电缆盘区域的直线，针对这一特性，定义像素的边缘属性值，在所述边缘属性值中，引入边缘权值τθ(i，j)和边缘衡量系数ηθ(i，j)，所述边缘权值τθ(i，j)通过统计该像素各角度直线上像素和中心像素的差值程度统计衡量该像素各角度直线反应了该像素边缘特性的程度，对于一个边缘像素，该像素各角度的直线中同时分布于背景区域和电缆盘区域中的直线能够有效的反应该像素的边缘特性，因此，其边缘权值τθ(i，j)较大，而对于非边缘像素，其各角度的直线全部或者大多数仅分布于背景区域或电缆盘区域中，对于仅分布于背景区域或电缆区域的直线，这种直线上的像素值变化较小，因此，具有较小的边缘权值；所述边缘衡量系数ηθ(i，j)通过直线两端端点像素的特性衡量该像素的边缘特性，对于一个边缘像素，则其必然存在一条或多条同时分布于背景区域和电缆盘区域的直线，该种直线两端端点像素具有较大的区别，边缘衡量系数通过计算直线两端端点像素的灰度差值能够有效的衡量该像素的边缘属性；边缘衡量系数在计算直线两端端点像素的灰度差值时，通过两端端点像素的局部邻域的均值替代两端端点像素的灰度值进行计算，能够有效的减少噪声污染对计算结果的影响，在利用端点像素的局部邻域中像素进行计算的过程中，考虑到对于边缘像素，其直线的端点像素的局部邻域中可能同时存在背景区域的像素和电缆盘区域的像素，针对上述情况，本优选实施例引入了像素的结构系数对端点的局部邻域中的像素进行空间限制，像素的结构系数反应了该像素的空间结构，通过和端点像素的结构系数进行比较，能够有效的判断该像素和端点像素是否处于同一区域中，规定只有和端点像素属于同一结构区域的邻域像素方能参与运算，从而避免了不同结构区域像素参与运算影响计算结果的准确性，提高了边缘像素提取结果的准确性。
[0027] 优选地，所述门限值H(b)采用下列方式确定：
[0028] 排列检测单元在数据库中提取一副电缆盘图像，将所述电缆盘图像中的电缆盘区域的边缘像素进行人为标记，并计算所述标记的边缘像素的边缘属性值，取这些边缘像素的边缘属性值中的最小值设置为门限值H(b)。
[0029] 本优选实施例用于确定像素边缘属性值的门限值H(b)，排列检测单元从数据库中提取一副电缆盘图像，将所述电缆盘图像中的边缘像素进行人为标记，并计算所述标记的边缘像素的边缘属性值，取这些边缘像素的边缘属性值中的最小值设置为门限值H(b)，具有较高的准确性。
[0030] 优选地，根据提取所得的边缘像素确定所述电缆盘图像中的电缆盘区域图像，具体为：
[0031] 对提取所得的边缘像素进行检验，设B(t)表示提取的电缆盘图像I(t)中电缆盘区域的边缘像素集合，I(k，l)为边缘像素集合B(t)中的边缘像素，定义边缘像素I(k，l)对应的可信度为D(k，l)，且D(k，l)的表达式为：
[0032]
[0033] 式中，Ω(k，l)表示以像素I(k，l)为中心的 的局部邻域，I(x，y)为局部邻域Ω(k，l)中的像素，且I(x，y)≠I(k，l)，b(x，y)表示像素I(x，y)的边缘属性值，b(k，l)表示边缘像素I(k，l)的边缘属性值，α(b(x，y)，b(k，l))为取值函数，当b(x，y)＜b(k，l)时，则α(b(x，y)，b(k，l))＝1，当b(x，y)≥b(k，l)时，则α(b(x，y)，b(k，l))＝0，M(k，l)表示局部邻域Ω(k，l)中的像素数，β(b(x，y)，H(b))表示取值函数，当b(x，y)＞H(b)时，则β(b(x，y)，H(b))＝1，当b(x，y)≤H(b)，则β(b(x，y)，H(b))＝0，其中，H(b)表示边缘像素门限值；
[0034] 当边缘像素I(k，l)的可信度D(k，l)＞0时，则在边缘像素集合B(t)中保留边缘像素I(k，l)，否则将边缘像素I(k，l)从边缘像素集合B(t)中去除，将边缘像素集合B(t)中剩余的边缘像素通过曲线连接起来，曲线中的区域即为电缆盘图像中的电缆盘区域图像。
[0035] 本优选实施例用于对提取所得的边缘像素进行检验，定义边缘像素的可信度D(k，l)，所述可信度由两部分组成，第一部分用于对该边缘像素和局部邻域中像素的边缘属性值进行比较，边缘像素的边缘属性值高于普通像素的边缘属性值，当该边缘像素的边缘属性值高于其局部邻域中多数像素的边缘属性值时，其具有较高的可信度为边缘像素；第二部分用于对该边缘像素的局部邻域中的边缘像素进行统计，当一个像素为边缘像素时，则其局部邻域中必然存在与之相邻的边缘像素，通过对边缘像素的局部邻域中其他边缘像素的统计，能够有效的去除边缘像素集合B(t)中因误检造成的单独分布的边缘像素，提高了后续的电缆盘区域的提取的准确性。
[0036] 优选地，所述排列检测单元用于对提取所得的电缆盘区域图像进行分析，判断电缆盘上的电缆排列是否存在异常，具体包括：
[0037] (1)设t时刻采集得到的电缆图像为I(t)，I1(t)表示电缆盘图像I(t)中提取的电缆盘区域图像，定义电缆区域图像I1(t)的排列检测系数为L(I1(t))，则L(I1(t))的表达式为：
[0038]
[0039] 式中，X和Y分别表示电缆盘区域图像I1(t)的长和宽，h1(i+1，j)表示电缆盘区域图像I1(t)中坐标(i+1，j)处像素的灰度值，h1(i-1，j)表示电缆盘区域图像I1(t)中坐标(i-1，j)处像素的灰度值，h1(i，j+1)表示电缆盘区域图像I1(t)中坐标(i，j+1)处像素的灰度值，h1(i，j-1)表示电缆盘区域图像I1(t)中坐标(i，j-1)处像素的灰度值，h1(max)表示电缆盘区域图像I1(t)中像素灰度值的最大值，h1(min)表示电缆盘区域图像I1(t)中像素灰度值的最小值；
[0040] (2)排列检测单元从数据库中调取电缆盘开始绕线t时刻后的电缆盘区域图像记为参考图像I2(t)，计算所述参考图像I2(t)的排列检测系数L(I2(t))，将计算所得的排列检测系数L(I2(t))和电缆盘区域图像I1(t)的排列检测系数L(I1(t))进行比较，当时，排列检测单元断定当前时刻电缆盘上的电缆排列正常，当
或 时，排列检测单元断定当前时刻电缆盘上电缆排列
出现异常。
[0041] 本优选实施例用于对提取所得的电缆盘区域图像进行分析，判断电缆盘上的电缆排列是否存在异常，定义排列检测系数，根据电缆盘上电缆排列的特性，定义的排列检测系数通过衡量电缆盘区域图像中行像素和列像素的变化程度作为电缆盘上的电缆排列的检测因素，能够有效的反应电缆盘上电缆排列的特性，将计算所得的电缆排列检测系数和相同时刻的电缆排列正常情况下的电缆盘区域图像的排列检测系数进行比较，能够及时、有效的判断电缆盘上电缆排列是否出现异常。
[0042] 最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
