發(fā)布時間：2020-08-13 21:33

【摘要】：隨著光通信技術(shù)在通信領域中應用的不斷廣泛,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。這些缺陷不僅會影響光纜表面的美觀,還會造成其機械性能的下降,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顯得尤為重要。在國內(nèi),光纜表面缺陷檢測主要依賴人工,檢測效率低下、檢測標準不穩(wěn)定、檢測精度難以滿足生產(chǎn)要求。而國外的設備與技術(shù),一方面價格昂貴,維護成本高,另一方面不能獲得自主知識產(chǎn)權(quán)。因此研究出有效準確地檢測光纜表面缺陷的技術(shù),并使其應用于工業(yè)生產(chǎn)實踐中是當前的一個主要研究課題。本文以光纜作為檢測研究對象,結(jié)合圖像處理等相關(guān)技術(shù)完成以下主要工作。⑴對圖像處理中常用的邊緣檢測算子進行深入研究與分析,并把這些算子應用到當前場景中,根據(jù)各算子對光纜圖像的邊緣檢測結(jié)果,比較分析其優(yōu)缺點。對傳統(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與區(qū)域提取。⑵針對光纜瑕疵中弱邊緣瑕疵難以檢測出的問題,設計出了一種弱邊緣瑕疵增強算法,在對纜面其它瑕疵沒有影響的情況下,使其在檢測時與強邊緣瑕疵一起被檢測出。⑶針對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,并對這些算法進行實驗驗證分析,為光纜圖像找出合適的分割算法來實現(xiàn)瑕疵分割。實驗結(jié)果表明,本文提出的光纜表面瑕疵檢測方法,能更有效地識別表面瑕疵,提高了產(chǎn)品質(zhì)量。
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：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)學期望 決定著整幅圖像的明亮程度, 當數(shù)學期望 小于 0 時，意味著圖像加上噪聲之后會變暗；當數(shù)學期望 大于 0 時，意味著圖像會加上噪聲之后會變亮。(a) 原圖 (b) =-2, =1.0

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文 第三章 Canny 算子邊緣檢測優(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)學期望 決定著整幅圖像的明亮程度, 當數(shù)學期望 小于 0 時，意味著圖像加上噪聲之后會變暗；當數(shù)學期望 大于 0 時，意味著圖像會加上噪聲之后會變亮。

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