[发明专利]一种电线电缆缺陷检测系统

说明书

本发明涉及缺陷检测，具体涉及一种电线电缆缺陷检测系统，包括控制器，控制器与用于采集电缆图像以及垂直轴向X光图像的图像采集模块相连，控制器与用于对采集图像进行预处理的图像预处理模块相连，控制器与用于提取处理后电缆图像的特征向量的特征向量提取模块相连，控制器与用于对提取的特征向量进行随机组合的特征向量组合模块相连，控制器与用于对随机组合特征向量进行分类并计算的特征向量分类模块相连，控制器与用于根据特征向量分类模块的计算结果确定缺陷位置的缺陷位置确定模块相连；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法准确有效地对电线电缆的表面及工作过程中存在的缺陷进行检测的问题。

技术领域

本发明涉及缺陷检测，具体涉及一种电线电缆缺陷检测系统。

背景技术

电线电缆在电力系统的建设过程中发挥着巨大作用，直接影响电力系统的稳定和可靠运行。在电线电缆的制造过程中，其表面难免会产生一定的缺陷。为了保证电线电缆的质量，需要对电线电缆的表面及工作过程中存在的缺陷进行检测。传统的对于电线电缆表面缺陷多采用人工检测，但是采用人工检测的方式存在主观性强、成本高、易产生视觉疲劳、检测效率与准确率低的缺点。

此外，对于电缆工作过程中存在的缺陷检测可以分为两类，一类是离线检测，即在检测时需要进行断电处理，包括电桥法、脉冲电压法、脉冲电流法、二次脉冲法、时域反射法等。由于离线检测的研究起步较早，已有较为成熟的产品，因此离线检测是目前电缆故障检测的主要方法。但是，离线检测需要在电缆断电的前提下进行，这就要求供电部门切断某区域的线路进行故障排查，不可避免会造成较大的经济损失。此外，电缆运行过程中出现的间歇性故障持续时间往往较短，离线检测难以复现。

第二类是在线检测，即在检测时无需断电，不影响电缆的正常供电，能够持续监测电缆状态，从而检测出间歇性故障，主要包括噪声反射法、载波测试法、直接序列时域反射法及扩展频谱时域反射法等。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种电线电缆缺陷检测系统，能够有效克服现有技术所存在的无法准确有效地对电线电缆的表面及工作过程中存在的缺陷进行检测的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种电线电缆缺陷检测系统，包括控制器，所述控制器与用于采集电缆图像以及垂直轴向X光图像的图像采集模块相连，所述控制器与用于对采集图像进行预处理的图像预处理模块相连，所述控制器与用于提取处理后电缆图像的特征向量的特征向量提取模块相连，所述控制器与用于对提取的特征向量进行随机组合的特征向量组合模块相连，所述控制器与用于对随机组合特征向量进行分类并计算的特征向量分类模块相连，所述控制器与用于根据特征向量分类模块的计算结果确定缺陷位置的缺陷位置确定模块相连；

所述控制器与用于构建从垂直轴向X光图像中识别电缆缺陷的缺陷识别模型的缺陷识别模型构建模块相连，所述控制器与用于输出缺陷识别模型识别结果的缺陷识别结果输出模块相连；

还包括用于存储历史离群点数据对应缺陷类型的故障数据分类存储模块，以及用于存储正常电缆工作数据的正常数据存储模块，所述控制器与用于采集电缆工作数据的数据采集模块相连，所述控制器与用于对电缆工作数据进行离群点检测的离群点检测模块相连，所述控制器与用于根据离群点检测结果对应故障数据分类存储模块中存储的缺陷类型进行判断的分析判断模块相连。

优选地，所述图像预处理模块对采集图像进行预处理，包括对采集图像进行倾斜校正；对采集图像进行滤波，降低量子噪声和颗粒噪声；对采集图像进行灰度调节和锐化。

优选地，所述特征向量提取模块通过卷积神经网络提取处理后电缆图像的特征向量，所述特征向量组合模块通过池化层和区域卷积神经网络对提取的特征向量进行随机组合。