仪器仪表学报

作者：李俊晖，石守东，谢志军，徐淼华，方劲

单位：李俊晖,宁波大学信息科学与工程学院宁波315211,,石守东,宁波大学信息科学与工程学院宁波315211,,谢志军,宁波大学信息科学与工程学院宁波315211,,徐淼华,宁波大学信息科学与工程学院宁波315211,,方劲,宁波大学信息科学与工程学院宁波315211,

关键词：机器视觉;绞距检测;边缘重建;Hammerstein模型;杂交粒子群算法

基金：宁波市公益（2019C50020）、宁波市国际合作（2016D10008）项目资助

至今，国内多数网线工厂双绞线绞距的检测仍然依靠人工抽样检测完成，国内现有的基于机器视觉的绞距检测方法大都停留在实验室阶段，在实际生产线上的检测效果无法满足实际工业要求。针对这一问题，提出了一种基于边缘重建的双绞线绞距实时检测方法。首先通过快速双绞线边缘检测法提取双绞线边缘数据，再通过Hammerstein模型及杂交粒子群算法重建双绞线边缘，帮助过滤噪声得到绞点位置精准的光滑边缘曲线。在此基础上，通过查找绞点位置可最终得到双绞线的绞距数据。通过测试，所提方法每分钟可检测125m的线缆产品，检测误差控制在-1?61%~1?58%之间，各项指标均能满足工业实时检测的要求，有较高的实用价值。

来源：2019年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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