【摘要】：隨著光通信技術(shù)在通信領(lǐng)域中應(yīng)用的不斷廣泛,光纜作為光通信線路的主要組成部分,在通信行業(yè)占據(jù)著越來越重要地位,光纜的質(zhì)量也越來越受到重視。但在光纜的生產(chǎn)過程中,由于受到表面材料、生產(chǎn)工藝、以及生產(chǎn)者水平等因素的影響,光纜表面總會(huì)出現(xiàn)一些缺陷,常見的缺陷主要包括:小孔、鼓包、氣泡、刮痕等。這些缺陷不僅會(huì)影響光纜表面的美觀,還會(huì)造成其機(jī)械性能的下降,甚至其中還折射出生產(chǎn)流程中存在的問題,因此光纜表面缺陷的檢測(cè)顯得尤為重要。在國內(nèi),光纜表面缺陷檢測(cè)主要依賴人工,檢測(cè)效率低下、檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)不穩(wěn)定、檢測(cè)精度難以滿足生產(chǎn)要求。而國外的設(shè)備與技術(shù),一方面價(jià)格昂貴,維護(hù)成本高,另一方面不能獲得自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。因此研究出有效準(zhǔn)確地檢測(cè)光纜表面缺陷的技術(shù),并使其應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中是當(dāng)前的一個(gè)主要研究課題。本文以光纜作為檢測(cè)研究對(duì)象,結(jié)合圖像處理等相關(guān)技術(shù)完成以下主要工作。⑴對(duì)圖像處理中常用的邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行深入研究與分析,并把這些算子應(yīng)用到當(dāng)前場(chǎng)景中,根據(jù)各算子對(duì)光纜圖像的邊緣檢測(cè)結(jié)果,比較分析其優(yōu)缺點(diǎn)。對(duì)傳統(tǒng)的Canny算子做出了優(yōu)化,使其更適用于光纜圖像的邊緣檢測(cè)與區(qū)域提取。⑵針對(duì)光纜瑕疵中弱邊緣瑕疵難以檢測(cè)出的問題,設(shè)計(jì)出了一種弱邊緣瑕疵增強(qiáng)算法,在對(duì)纜面其它瑕疵沒有影響的情況下,使其在檢測(cè)時(shí)與強(qiáng)邊緣瑕疵一起被檢測(cè)出。⑶針對(duì)光纜表面存在的紋理影響瑕疵分割結(jié)果的問題,研究分析了常用圖像分割算法,并對(duì)這些算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析,為光纜圖像找出合適的分割算法來實(shí)現(xiàn)瑕疵分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的光纜表面瑕疵檢測(cè)方法,能更有效地識(shí)別表面瑕疵,提高了產(chǎn)品質(zhì)量。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TN818
【圖文】：

(f) SNR=0.2 (g) SNR=0圖 3.1 椒鹽噪聲加噪結(jié)果3.1.3 高斯白噪聲功率譜密度在整個(gè)頻域內(nèi)均勻分布的噪聲被稱為白噪聲。白噪聲功率譜密度函數(shù)為一常數(shù)恒定，為：( )02 nnP (3.11)其中02n代表雙邊功率譜密度。其自相關(guān)函數(shù)為：( ) ( )02 nnR (3.12)

=2.0(f) , =5.0圖 3.4 高斯白噪聲加噪結(jié)果 1對(duì)圖 3.5(a)添加高斯白噪聲， 保持不變，由結(jié)果圖 3.5(b)-圖 3.5(f)可以看出，數(shù)學(xué)期望 決定著整幅圖像的明亮程度, 當(dāng)數(shù)學(xué)期望 小于 0 時(shí)，意味著圖像加上噪聲之后會(huì)變暗；當(dāng)數(shù)學(xué)期望 大于 0 時(shí)，意味著圖像會(huì)加上噪聲之后會(huì)變亮。(a) 原圖 (b) =-2, =1.0

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第三章 Canny 算子邊緣檢測(cè)優(yōu)化(e) =0, =2.0(f) , =5.0圖 3.4 高斯白噪聲加噪結(jié)果 1對(duì)圖 3.5(a)添加高斯白噪聲， 保持不變，由結(jié)果圖 3.5(b)-圖 3.5(f)可以看出，數(shù)學(xué)期望 決定著整幅圖像的明亮程度, 當(dāng)數(shù)學(xué)期望 小于 0 時(shí)，意味著圖像加上噪聲之后會(huì)變暗；當(dāng)數(shù)學(xué)期望 大于 0 時(shí)，意味著圖像會(huì)加上噪聲之后會(huì)變亮。

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