光缆表面瑕疵检测技术研究

发布时间：2020-08-13 21:33

【摘要】：随着光通信技术在通信领域中应用的不断广泛,光缆作为光通信线路的主要组成部分,在通信行业占据着越来越重要地位,光缆的质量也越来越受到重视。但在光缆的生产过程中,由于受到表面材料、生产工艺、以及生产者水平等因素的影响,光缆表面总会出现一些缺陷,常见的缺陷主要包括:小孔、鼓包、气泡、刮痕等。这些缺陷不仅会影响光缆表面的美观,还会造成其机械性能的下降,甚至其中还折射出生产流程中存在的问题,因此光缆表面缺陷的检测显得尤为重要。在国内,光缆表面缺陷检测主要依赖人工,检测效率低下、检测标准不稳定、检测精度难以满足生产要求。而国外的设备与技术,一方面价格昂贵,维护成本高,另一方面不能获得自主知识产权。因此研究出有效准确地检测光缆表面缺陷的技术,并使其应用于工业生产实践中是当前的一个主要研究课题。本文以光缆作为检测研究对象,结合图像处理等相关技术完成以下主要工作。⑴对图像处理中常用的边缘检测算子进行深入研究与分析,并把这些算子应用到当前场景中,根据各算子对光缆图像的边缘检测结果,比较分析其优缺点。对传统的Canny算子做出了优化,使其更适用于光缆图像的边缘检测与区域提取。⑵针对光缆瑕疵中弱边缘瑕疵难以检测出的问题,设计出了一种弱边缘瑕疵增强算法,在对缆面其它瑕疵没有影响的情况下,使其在检测时与强边缘瑕疵一起被检测出。⑶针对光缆表面存在的纹理影响瑕疵分割结果的问题,研究分析了常用图像分割算法,并对这些算法进行实验验证分析,为光缆图像找出合适的分割算法来实现瑕疵分割。实验结果表明,本文提出的光缆表面瑕疵检测方法,能更有效地识别表面瑕疵,提高了产品质量。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TN818
【图文】：

(f) SNR=0.2 (g) SNR=0图 3.1 椒盐噪声加噪结果3.1.3 高斯白噪声功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声被称为白噪声。白噪声功率谱密度函数为一常数恒定，为：( )02 nnP (3.11)其中02n代表双边功率谱密度。其自相关函数为：( ) ( )02 nnR (3.12)

=2.0(f) , =5.0图 3.4 高斯白噪声加噪结果 1对图 3.5(a)添加高斯白噪声， 保持不变，由结果图 3.5(b)-图 3.5(f)可以看出，数学期望 决定着整幅图像的明亮程度, 当数学期望 小于 0 时，意味着图像加上噪声之后会变暗；当数学期望 大于 0 时，意味着图像会加上噪声之后会变亮。(a) 原图 (b) =-2, =1.0

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文 第三章 Canny 算子边缘检测优化(e) =0, =2.0(f) , =5.0图 3.4 高斯白噪声加噪结果 1对图 3.5(a)添加高斯白噪声， 保持不变，由结果图 3.5(b)-图 3.5(f)可以看出，数学期望 决定着整幅图像的明亮程度, 当数学期望 小于 0 时，意味着图像加上噪声之后会变暗；当数学期望 大于 0 时，意味着图像会加上噪声之后会变亮。

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