一种线缆识别与弯曲半径快速测量方法及装置

本发明公开了一种线缆识别与弯曲半径快速测量方法及装置，所述方法基于Swin‑Unet深度学习网络和Bezier曲线拟合实现；包括：获取线缆的RGB‑D双模态图像，包括RGB图像与深度图像；对RGB图像进行局部自适应增强，采用复合映射函数优化对比度及轮廓特征；使用Swin‑Unet网络对RGB‑D图像进行线缆掩膜分割；基于OpenCV细化算法提取线缆中心线特征点，并通过Bezier曲线拟合重建线缆空间曲线；计算Bezier曲线的导数，利用曲率公式计算线缆各点的曲率，通过曲率得到线缆的弯曲半径。所述装置包括图像采集模块、图像处理模块、语义分割模块、特征提取与拟合模块、及弯曲半径计算模块。