摘要
本发明公开了一种电缆施工的电缆接头缺陷自动识别方法及系统,涉及电力电缆的安装维护和检测技术领域,包括:获取摄像头的内参、外参和畸变系数;利用标定结果调整摄像头位置,对电缆接头进行多角度拍摄;对拍摄图像进行几何校正和色彩校正;通过图像合成技术将多张图像融合;从校正后的图像中提取电缆接头的关键区域;确定空间坐标。采用深度学习模型进行缺陷识别和分类,并对缺陷尺寸进行量化测量。本发明能够精准识别电缆接头中的常见缺陷,避免传统人工检测中的漏检与误检问题,提升了电力设施建设和维护中的自动化检测能力,有助于电力线路的安全监控、故障预防与智能化维护,确保电缆接头的施工质量和电力设施的长期可靠性。
技术关键词
缺陷自动识别方法
电缆接头
深度学习模型
缺陷尺寸
视场角
色彩校正
多尺度高斯滤波器
去噪算法
图像校正
拉普拉斯金字塔
规划
标定装置
边缘轮廓
电力设施
边缘检测
多角度
系统为您推荐了相关专利信息
特征融合网络
实例分割方法
深度图
建筑屋顶
三维模型
异常事件
突显方法
监控视频流
计算机可读取存储介质
深度学习模型
智能加药系统
深度学习模型
参数更新模块
控制系统
加药装置
社会
多模态特征
深度学习模型
记忆机制
非暂态计算机可读存储介质
染色体异常检测
数据增广方法
图像
染色体识别技术
训练神经网络