一种HDMI线缆传输分拣智能控制方法及系统与流程

一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法及系统
技术领域
1.本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法及系统。


背景技术：

2.在视频图像领域内，数据传输率已步入gbps的范畴，为了保证高质量音视频信号传输，出现了hdmi接口技术以及其标准。而随着高清数字家庭影院以及多媒体会场的普及，对长hdmi线缆的需求已经越来越大。hdmi线缆能高品质地传输未经压缩的高清视频和多声道音频数据，最高数据传输速度为5gbps。
3.线缆表面的外护套是防备外界因素侵蚀线缆绝缘层的结构部分，主要作用是提高线缆的机械强度以及防化学腐蚀、防水、防燃烧等。然而，线缆在生产传输过程中，一般使用伺服电机驱动同一根线缆水平向前传输，在线缆传输的同时还会按照需求规格对线缆进行切割，一般是将线缆全部按照同一需求规格为进行切割分割成多段子线缆最后对其进行分拣。但是在线缆传输的过程中，会不可避免地造成折痕、划痕、小孔、鼓包、绝缘皮破损等表面缺陷。这些缺陷不仅有损产品性能、影响商业用途，而且严重的表观质量甚至会造成后期使用的安全隐患。目前在传输切割时全部按照同一需求规格对线缆进行切割，采用这样的切割方式，一旦子线缆上出现缺陷该段子线缆就会变成废弃线缆不能进行出售，需要将其废弃，从而造成了线缆的严重浪费。因此，在线缆生产传输过程中，如何快速识别定位缺陷区域，并根据同一根线缆缺陷之间的位置对线缆进行合理分割，保证子线缆内部没有缺陷提高同一根线缆的利用率是至关重要的。


技术实现要素：

4.本发明提供一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法及系统，在线缆传输能快速识别定位有缺陷的线缆区域，同时根据同一根线缆上各缺陷之间的间隔距离，对同一根线缆进行合理分割成不同需求规格的子线缆，最后对不同规格的子线缆进行分拣。
5.本发明的一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法采用如下技术方案：该方法包括：采集同一段线缆多张不同角度的线缆子图像，其中，多张不同角度的线缆子图像涵盖线缆周向全景图像；根据预设线缆的实际宽度和线缆上下摆动的实际最大振幅，获取线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间，并将该宽度区间作为高斯分布中随机变量的取值区间建立高斯分布模型；基于线缆子图像上每一列每个像素点在高斯分布模型中的位置，对线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值进行高斯分布加权，得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值，并根据得到的全部加权后灰度值构建加权后线缆子图像和加权后灰度直方图；获取无缺陷线缆子图像，利用由对加权后灰度直方图进行阈值分割时任一遍历阈
值对应的像素点数量占像素点总和的比值确定的第一加权值、由无缺陷线缆子图像中非线缆区域面积占总面积的比值确定的第二加权值、由无缺陷线缆子图像中线缆区域面积占总面积的比值确定的第三加权值对标准阈值分割算法进行加权得到改进后阈值分割算法；利用改进后阈值分割算法对加权后线缆子图像进行阈值分割，得到加权后线缆子图像中加权后线缆区域图像，对加权后线缆区域图像进行还原得到还原后线缆区域图像，同理得到每张线缆子图像的还原后线缆区域图像，将得到的每张线缆子图像的还原后线缆区域图像进行拼接得到完整的线缆周向全景图像；使用聚类算法对完整的线缆周向全景图像中缺陷区域进行识别，并对识别出的缺陷区域进行标注，根据同一根线缆上各缺陷区域之间的间隔距离，将同一根线缆合理分割成不同需求规格的子线缆，最后对不同规格的子线缆进行分拣。
6.进一步地，所述根据预设线缆的实际宽度和线缆上下摆动的实际最大振幅，获取线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间，包括：利用预设线缆的实际宽度和线缆上下摆动的实际最大振幅，计算出实际线缆区域的宽度区间；利用相机参数和相机距线缆的距离，计算出实际线缆区域的宽度区间与线缆子图像中线缆区域的宽度区间的比值，并根据该比值确定线缆子图像中线缆区域的宽度区间；以线缆子图像中左下角为原点建立直角坐标系，获取线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间。
7.进一步地，所述并将该宽度区间作为高斯分布中随机变量的取值区间建立高斯分布模型，包括：将线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间的最大值，作为高斯分布中随机变量的取值区间的最大值，将线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间的最小值，作为高斯分布中随机变量的取值区间的最小值，计算出高斯分布模型的期望值和标准差；根据计算出的高斯分布模型的期望值和标准差建立高斯分布模型。
8.进一步地，所述基于线缆子图像上每一列每个像素点在高斯分布模型中的位置，对线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值进行高斯分布加权，得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值，包括：对线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值进行高斯分布加权，得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权值；将线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值与线缆子图像上每一列每个像素点的加权值对应相乘得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值。
9.进一步地，所述线缆子图像上每一列每个像素点的加权值的计算公式如下式所示：其中，表示线缆子图像上任一列第个像素点；表示线缆子图像在直角坐标系纵
轴上的宽度；表示线缆子图像在直角坐标系纵轴上的中点值；表示线缆在线缆子图像中的宽度；表示运动规定的线缆在线缆子图像中上下摆动的最大振幅；表示高斯分布模型中期望值；表示高斯分布模型中标准差；当线缆子图像上任一列第个像素点在高斯分布模型中的位置属于区间内时，任一列第个像素点的加权值为；当线缆子图像上任一列第个像素点在高斯分布模型中的位置属于，任一列第个像素点的加权值为1；表示线缆子图像上任一列第个像素点的加权值；线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值的计算公式如下式所示：其中，表示线缆子图像上任一列第个像素点的灰度值；表示线缆子图像上任一列第个像素点的加权值；表示线缆子图像上任一列第个像素点的加权后灰度值。
10.进一步地，所述第一加权值的计算公式如下式所示：其中，表示遍历阈值为灰度级t；表示灰度级t对应的像素点数量占像素点总数的比值；表示第一加权值；第二加权值的计算公式如下式所示：其中，表示遍历阈值为灰度级t；表示灰度级小于t的全部像素点数量总和占像素点总数的比值；表示无缺陷线缆子图像总面积；表示无缺陷线缆子图像中线缆区域面积；表示无缺陷线缆子图像中非线缆区域面积占总面积的比值；表示第二加权值；第三加权值的计算公式如下式所示：其中，表示遍历阈值为灰度级t；表示灰度级大于t的全部像素点数量总和占像素点总数的比值；表示无缺陷线缆子图像总面积；表示无缺陷线缆子图像中线缆区域面积；表示第三加权值。
11.进一步地，所述改进后阈值分割算法的计算公式如下式所示：其中，表示遍历阈值为灰度级t；表示灰度级小于t的全部像素点数量总和占
像素点总数的比值；表示第二加权值；表示加权后线缆子图像中全部像素点的灰度值均值；表示灰度级小于t的全部像素点的灰度值均值；表示灰度级大于t的全部像素点数量总和占像素点总数的比值；表示第三加权值；表示灰度级大于t的全部像素点的灰度值均值；表示第一加权值；表示改进后阈值分割算法。
12.一种hdmi线缆传输分拣智能控制系统，包括：图像采集模块，用于采集同一段线缆多张不同角度的线缆子图像，其中，多张不同角度的线缆子图像涵盖线缆周向全景图像；高斯分布模型建立模块，用于根据预设线缆的实际宽度和线缆上下摆动的实际最大振幅，获取线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间，并将该宽度区间作为高斯分布中随机变量的取值区间建立高斯分布模型；高斯分布加权模块，用于基于线缆子图像上每一列每个像素点在高斯分布模型中的位置，对线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值进行高斯分布加权，得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值，并根据得到的全部加权后灰度值构建加权后线缆子图像和加权后灰度直方图；改进后阈值分割算法获取模块，用于获取无缺陷线缆子图像，利用由对加权后灰度直方图进行阈值分割时任一遍历阈值对应的像素点数量占像素点总和的比值确定的第一加权值、由无缺陷线缆子图像中非线缆区域面积占总面积的比值确定的第二加权值、由无缺陷线缆子图像中线缆区域面积占总面积的比值确定的第三加权值对标准阈值分割算法进行加权得到改进后阈值分割算法；线缆周向全景图像获取模块，用于利用改进后阈值分割算法对加权后线缆子图像进行阈值分割，得到加权后线缆子图像中加权后线缆区域图像，对加权后线缆区域图像进行还原得到还原后线缆区域图像，同理得到每张线缆子图像的还原后线缆区域图像，将得到的每张线缆子图像的还原后线缆区域图像进行拼接得到完整的线缆周向全景图像；缺陷区域识别模块，用于使用聚类算法对完整的线缆周向全景图像中缺陷区域进行识别，并对识别出的缺陷区域进行标注；线缆分割分拣模块，用于根据同一根线缆上各缺陷区域之间的间隔距离，将同一根线缆合理分割成不同需求规格的子线缆，最后对不同规格的子线缆进行分拣。
13.本发明的有益效果是：本发明提供一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法，在线缆传输过程中能快速识别定位有缺陷的线缆区域，同时根据同一根线缆上各缺陷之间的间隔距离，对同一根线缆进行合理分割成不同需求规格的子线缆，最后对不同规格的子线缆进行分拣。
14.目前hdmi线缆在传输过程中受光照变化等环境因素和本身缺陷的影响，无法精准分割线缆区域，从而无法准确识别出线缆区域中缺陷。而本发明为了准确识别出线缆区域中缺陷，对线缆子图像中每个像素点进行高斯分布加权构建加权后线缆子图像，并利用改进后阈值分割算法对加权后线缆子图像进行阈值分割，得到加权后线缆子图像中加权后线缆区域图像，对加权后线缆区域图像进行还原得到还原后线缆区域图像，同理得到每张线缆子图像的还原后线缆区域图像，将得到的每张线缆子图像的还原后线缆区域图像进行拼接得到完整的线缆周向全景图像。在得到完整的线缆周向全景图像后使用聚类算法对完整
的线缆周向全景图像中缺陷区域进行识别，当完整的线缆周向全景图像中存在缺陷区域时，对识别出的缺陷区域进行标注，根据同一根线缆上各缺陷区域之间的间隔距离，将同一根线缆合理分割成不同规格的子线缆，最后对不同规格的子线缆进行分拣。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1为本发明的一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法的实施例总体步骤的流程示意图；图2为本发明的一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法的实施例总体步骤s2的流程示意图。
具体实施方式
17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
18.本发明的一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法的实施例，如图1所示，该方法包括：s1、采集同一段线缆多张不同角度的线缆子图像，其中，多张不同角度的线缆子图像涵盖线缆周向全景图像。
19.本发明需要实时获取每一段线缆周向全景图像，并且采集的线缆表面图像应轮廓、纹理清晰，背景干扰少，线缆与背景应有较明显的对比度。线缆的金属外壳为黑色，因此在采集不同角度的线缆子图像时，采用3个相机周向均布环绕360
°
采集线缆表面图像，3个相机采集的是同一段线缆3张不同角度的线缆子图像，其中，3张不同角度的线缆子图像涵盖线缆周向全景图像。同时为了保证线缆与背景应有较明显的对比度，6组led灯环绕线缆圆周等间距分布。线缆在传输过程中利用伺服电机驱动线缆水平匀速通过照明系统，相机曝光频率应与伺服电机驱动线缆运动速度保持一致，线缆最大实时传输速率高于相机采集速率。已知线缆是水平匀速传输的，同时相机曝光频率与线缆运动速度保持一致，故采集的每组线缆子图像中表示的相邻的不同段线缆，并且每段线缆长度一致。
20.在采集到多张不同角度的线缆子图像后，对采集到的线缆子图像做灰度化处理，由于图像中由于噪声的存在将在一定程度上影响提取图像特征的精度，进而阻碍后续的图像的处理和分析，使用自适应中值滤波对线缆子图像进行平滑去噪处理，抑制或消除这些噪声的影响，改善线缆子图像的质量。
21.线缆在传输中不可避免的受到光照变化等环境因素影响，所采集到的线缆子图像由于线缆颜色不均、光照不均、曲面光线反射特性等复杂环境因素造成光照不均匀的现象，可能会使背景变亮、线缆区域变暗，以及线缆运动的会产生摆动和线缆本身的缺陷，使得无
法根据位置对线缆子图像中线缆区域进行定位提取。因此为了准确的提取线缆子图像中线缆区域，本发明基于像素点在线缆子图像中的位置对像素点进行高斯分布加权，得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值，并根据得到的全部加权后灰度值构建加权后线缆子图像。
22.s2、根据预设线缆的实际宽度和线缆上下摆动的实际最大振幅，获取线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间，并将该宽度区间作为高斯分布中随机变量的取值区间建立高斯分布模型。
23.其中，根据预设线缆的实际宽度和线缆上下摆动的实际最大振幅，获取线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间，如图2所示，包括：s21、利用预设线缆的实际宽度和线缆上下摆动的实际最大振幅，计算出实际线缆区域的宽度区间。
24.已知线缆的实际宽度为k，线缆运动规定上下摆动的实际最大振幅为q，由此可知平面上实际线缆区域的宽度区间大小为。
25.s22、利用相机参数和相机距线缆的距离，计算出实际线缆区域的宽度区间与线缆子图像中线缆区域的宽度区间的比值，并根据该比值确定线缆子图像中线缆区域的宽度区间。
26.利用相机参数和相机距线缆的距离，计算出相机的拍摄图像长度尺寸与实际长度尺寸的比值、相机的拍摄图像宽度尺寸与实际宽度尺寸的比值，而相机的拍摄图像宽度尺寸与实际宽度尺寸的比值即是实际线缆区域的宽度区间与线缆子图像中线缆区域的宽度区间的比值。因此，在已知实际线缆区域的宽度区间与线缆子图像中线缆区域的宽度区间的比值和实际线缆区域的宽度区间后，就能计算出线缆子图像中线缆区域的宽度区间。
27.s23、以线缆子图像中左下角为原点建立直角坐标系，获取线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间。
28.本发明中在步骤s1中采集线缆子图像时，利用的是相机正对线缆中心的方式采集，在线缆没有一点振幅的情况下，线缆子图像中线缆区域应该在图像的中间位置，但是线缆一旦出现振幅线缆子图像中线缆区域就会相对于中间位置偏移。
29.以线缆子图像中左下角为原点建立直角坐标系，将线缆子图像放在直角坐标系的第一象限内。线缆子图像中图像的横向长度为m，纵向宽度为n，取直角坐标系中线缆子图像在纵轴坐标中点值为，由此可知，线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间如下式所示：其中，，，表示线缆子图像在直角坐标系纵轴上的宽度；表示线缆子图像在直角坐标系纵轴上的中点值；表示线缆在线缆子图像中的宽度；表示运动规定的线缆在线缆子图像中上下摆动的最大振幅；
表示线缆子图像中线缆区域的宽度区间；表示线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间。
30.其中，在建立高斯分布模型时，先将线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间的最大值，作为高斯分布中随机变量的取值区间的最大值，将线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间的最小值，作为高斯分布中随机变量的取值区间的最小值，计算出高斯分布模型的期望值和标准差。
31.在高斯分布中随机变量落在() 以外的概率小于千分之三，在实际中常认为相应的事件不会发生，基本上可以把区间[]看作是高斯分布中随机变量实际可能的取值区间。由于在拍摄的线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上处于区间外的概率为0，因此将该宽度区间作为高斯分布中随机变量的取值区间建立高斯分布模型。
[0032]
高斯分布模型中期望值的计算公式如下式所示：其中，表示线缆子图像在直角坐标系纵轴上的宽度；表示高斯分布模型中期望值；高斯分布模型中标准差的计算公式如下式所示：其中，表示线缆子图像中线缆区域的宽度区间；表示高斯分布模型中标准差。
[0033]
在求出高斯分布模型中期望值和高斯分布模型中标准差后，根据计算出的高斯分布模型的期望值和标准差建立高斯分布模型。
[0034]
s3、基于线缆子图像上每一列每个像素点在高斯分布模型中的位置，对线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值进行高斯分布加权，得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值，并根据得到的全部加权后灰度值构建加权后线缆子图像和加权后灰度直方图。
[0035]
其中，基于线缆子图像上每一列每个像素点在高斯分布模型中的位置，对线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值进行高斯分布加权，得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值，包括：对线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值进行高斯分布加权，得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权值；将线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值与线缆子图像上每一列每个像素点的加权值对应相乘得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值。
[0036]
线缆子图像上每一列每个像素点的加权值的计算公式如下式所示：
其中，表示线缆子图像上任一列第个像素点；表示线缆子图像在直角坐标系纵轴上的宽度；表示线缆子图像在直角坐标系纵轴上的中点值；表示线缆在线缆子图像中的宽度；表示运动规定的线缆在线缆子图像中上下摆动的最大振幅；表示高斯分布模型中期望值；表示高斯分布模型中标准差；当线缆子图像上任一列第个像素点在高斯分布模型中的位置属于区间内时，任一列第个像素点的加权值为；当线缆子图像上任一列第个像素点在高斯分布模型中的位置属于，任一列第个像素点的加权值为1；表示线缆子图像上任一列第个像素点的加权值；线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值的计算公式如下式所示：其中，表示线缆子图像上每一列第个像素点的灰度值，；表示线缆子图像上每一列第个像素点的加权值；表示线缆子图像上任一列第个像素点的加权后灰度值。
[0037]
本发明中将拍摄的线缆子图像从左到右逐列进行高斯分布加权得到加权后线缆子图像，加权后线缆子图像中非线缆区域灰度值基本不变，线缆区域灰度值变大，至此增强了拍摄的线缆子图像中线缆区域与非线缆区域像素点灰度值的差异。
[0038]
s4、获取无缺陷线缆子图像，利用由对加权后灰度直方图进行阈值分割时任一遍历阈值对应的像素点数量占像素点总和的比值确定的第一加权值、由无缺陷线缆子图像中非线缆区域面积占总面积的比值确定的第二加权值、由无缺陷线缆子图像中线缆区域面积占总面积的比值确定的第三加权值对标准阈值分割算法进行加权得到改进后阈值分割算法。
[0039]
目前一般使用标准阈值分割算法otsu算法计算任一拍摄图像的分割阈值，在计算该拍摄图像的分割阈值时，先获取该拍摄图像的灰度直方图，目前已知标准的otsu 算法的计算公式如下式所示：其中，表示遍历阈值为灰度级t；表示灰度级小于t的全部像素点数量总和占像素点总数的比值；表示加权后线缆子图像中全部像素点的灰度值均值；表示灰度级小于t的全部像素点的灰度值均值；表示灰度级大于t的全部像素点数量总和占像素点总数的比值；表示灰度级大于t的全部像素点的灰度值均值。
[0040]
本发明中首先获取无缺陷线缆子图像，无缺陷线缆子图像即是已知线缆区域没有任何缺陷的线缆子图像。无缺陷线缆子图像中图像的横向长度为m，纵向宽度为n，无缺陷线缆子图像中线缆的宽度为，由于本发明中拍摄的线缆子图像中线缆是贯穿整个线缆子图像的，所以无缺陷线缆子图像中线缆区域面积为。
[0041]
本发明中由对加权后灰度直方图进行阈值分割时任一遍历阈值对应的像素点数量占像素点总和的比值确定的第一加权值，第一加权值的计算公式如下式所示：其中，表示遍历阈值为灰度级t；表示灰度级t对应的像素点数量占像素点总数的比值；表示第一加权值。
[0042]
由无缺陷线缆子图像中非线缆区域面积占总面积的比值确定的第二加权值，第二加权值的计算公式如下式所示：其中，表示遍历阈值为灰度级t；表示灰度级小于t的全部像素点数量总和占像素点总数的比值；表示无缺陷线缆子图像总面积；表示无缺陷线缆子图像中线缆区域面积；表示无缺陷线缆子图像中非线缆区域面积占总面积的比值；表示第二加权值。
[0043]
由无缺陷线缆子图像中线缆区域面积占总面积的比值确定的第三加权值，第三加权值的计算公式如下式所示：其中，表示遍历阈值为灰度级t；表示灰度级大于t的全部像素点数量总和占像素点总数的比值；表示无缺陷线缆子图像总面积；表示无缺陷线缆子图像中线缆区域面积；表示第三加权值。
[0044]
由于线缆本身缺陷的影响，可能造成线缆区域缺失或变大，会使阈值造成偏差，因此对线缆子图像上的像素点进行高斯分布加权后得到加权后线缆子图像。在使用标准的otsu 算法对加权后线缆子图像进行阈值分割时，阈值分割中两类区域像素点灰度值的差异变大，即在加权后灰度直方图上显示为两类波峰之间的波谷变宽，波谷处像素点的分布变少，故将加权后直方图中灰度值为阈值的像素点的分布概率作为权重因子，突出直方图的波谷，最终使阈值趋于波谷处，因此对标准的otsu 算法进行改进。
[0045]
利用第一加权值、第二加权值、第三加权值对标准阈值分割算法进行加权得到改进后阈值分割算法，改进后阈值分割算法的计算公式如下式所示：其中，表示遍历阈值为灰度级t；表示灰度级小于t的全部像素点数量总和占像素点总数的比值；表示第二加权值；表示加权后线缆子图像中全部像素点的灰度值均值；表示灰度级小于t的全部像素点的灰度值均值；表示灰度级大于t的全部像素点数量总和占像素点总数的比值；表示第三加权值；表示灰度级大于t的全部像素
点的灰度值均值；表示第一加权值。
[0046]
s5、利用改进后阈值分割算法对加权后线缆子图像进行阈值分割，得到加权后线缆子图像中加权后线缆区域图像，对加权后线缆区域图像进行还原得到还原后线缆区域图像，同理得到每张线缆子图像的还原后线缆区域图像，将得到的每张线缆子图像的还原后线缆区域图像进行拼接得到完整的线缆周向全景图像。
[0047]
利用改进后阈值分割算法对加权后线缆子图像进行阈值分割时，将加权后线缆子图像对应的加权后灰度直方图中每个灰度级作为一个遍历阈值灰度级t。例如：若加权后灰度直方图中灰度级t为50个，那么每个灰度级t对应一个，当遍历完50个灰度级t时，50个灰度级t就对应50个，从50个中选择最大值作为最优阈值t，最优阈值t的计算公式如下式所示：其中，t表示最优阈值t。
[0048]
在得到最优阈值t后，利用最优阈值t对加权后线缆子图像进行阈值分割，得到加权后线缆子图像中加权后线缆区域图像。之后对加权后线缆区域图像进行还原得到还原后线缆区域图像，同理得到每张线缆子图像的还原后线缆区域图像，将得到的每张线缆子图像的还原后线缆区域图像进行拼接得到完整的线缆周向全景图像。
[0049]
s6、使用聚类算法对完整的线缆周向全景图像中缺陷区域进行识别，并对识别出的缺陷区域进行标注，根据同一根线缆上各缺陷区域之间的间隔距离，将同一根线缆合理分割成不同规格的子线缆，最后对不同规格的子线缆进行分拣。
[0050]
本发明中通过s5步骤已经得到了完整的线缆周向全景图像。之后利用k-means聚类算法对完整的线缆周向全景图像中缺陷区域进行识别，而利用k-means聚类算法识别缺陷区域属于现有技术，在此只作简单说明。
[0051]
利用k-means聚类算法识别并分割缺陷区域的流程如下所示：1、 选择一个初始估计全局阈值d，本方案中d为线缆周向全景图像中全部像素点的灰度值均值。
[0052]
2、将线缆周向全景图像分割成两类像素集合和，内为灰度值小于等于d，内为灰度值大于d。
[0053]
3、计算和像素点集合的平均灰度值和。
[0054]
4、计算一个新的阈值：。
[0055]
5、重复步骤2、3、4，当聚类中心不在发生变化时为止。
[0056]
至此将完整的线缆周向全景图像上的缺陷区域分割出来，同时还能得到线缆周向全景图像中缺陷区域的面积。
[0057]
当利用k-means聚类算法没有识别出缺陷区域时，说明线缆周向全景图像中不存在缺陷区域。当利用k-means聚类算法识别出缺陷区域时，说明线缆周向全景图像中存在缺陷区域，这时对缺陷区域的位置进行喷涂标记，根据同一根线缆上各缺陷之间的间隔距离，合理切割该根线缆，将同一根线缆进行合理分割成不同规格的子线缆，最后对不同规格的子线缆进行分拣。
[0058]
例如：一般情况下批量生产为成品的hdmi线缆的规格都是固定的规格，如：hdmi线缆的规格长度从小到大分别为am、bm、cm。
[0059]
若线缆的需求规格长度为bm，当同一根线缆上不存在缺陷区域时，在线缆传输过程中将同一根线缆全部分割成bm需求规格长度的线缆。
[0060]
若线缆的需求规格长度为bm，当同一根线缆上存在缺陷区域时，若相邻两缺陷之间的间隔距离大于am小于bm，那么这两个缺陷区域之间的线缆长度只能切割成am规格长度，切割成am规格长度后将该线缆分拣到am规格的区域便于后续备用；当同一根线缆上相邻两缺陷之间的距离大于bm小于cm时，那么这两个缺陷区域之间的线缆长度即能切割为bm长度，按需求规格切割即可；当同一根线缆上相邻两缺陷之间的距离小于am，那么这两个缺陷区域间隔距离过短，将该两个缺陷区域包括两个缺陷区域之间的线缆切割掉后将该线缆分拣到废弃区域即可。
[0061]
本发明提供的一种hdmi线缆传输分拣智能控制系统，该系统包括：图像采集模块，用于采集同一段线缆多张不同角度的线缆子图像，其中，多张不同角度的线缆子图像涵盖线缆周向全景图像；高斯分布模型建立模块，用于根据预设线缆的实际宽度和线缆上下摆动的实际最大振幅，获取线缆子图像中线缆区域像素点在直角坐标系纵轴上分布的宽度区间，并将该宽度区间作为高斯分布中随机变量的取值区间建立高斯分布模型；高斯分布加权模块，用于基于线缆子图像上每一列每个像素点在高斯分布模型中的位置，对线缆子图像上每一列每个像素点的灰度值进行高斯分布加权，得到线缆子图像上每一列每个像素点的加权后灰度值，并根据得到的全部加权后灰度值构建加权后线缆子图像和加权后灰度直方图；改进后阈值分割算法获取模块，用于获取无缺陷线缆子图像，利用由对加权后灰度直方图进行阈值分割时任一遍历阈值对应的像素点数量占像素点总和的比值确定的第一加权值、由无缺陷线缆子图像中非线缆区域面积占总面积的比值确定的第二加权值、由无缺陷线缆子图像中线缆区域面积占总面积的比值确定的第三加权值对标准阈值分割算法进行加权得到改进后阈值分割算法；线缆周向全景图像获取模块，用于利用改进后阈值分割算法对加权后线缆子图像进行阈值分割，得到加权后线缆子图像中加权后线缆区域图像，对加权后线缆区域图像进行还原得到还原后线缆区域图像，同理得到每张线缆子图像的还原后线缆区域图像，将得到的每张线缆子图像的还原后线缆区域图像进行拼接得到完整的线缆周向全景图像；缺陷区域识别模块，用于使用聚类算法对完整的线缆周向全景图像中缺陷区域进行识别，并对识别出的缺陷区域进行标注；线缆分割分拣模块，用于根据同一根线缆上各缺陷区域之间的间隔距离，将同一根线缆合理分割成不同需求规格的子线缆，最后对不同规格的子线缆进行分拣。
[0062]
本发明提供的一种hdmi线缆传输分拣智能控制系统具体实施方式与一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法的具体实施方式基本相同，在此不再赘述。
[0063]
综上所述，本发明提供一种hdmi线缆传输分拣智能控制方法及系统，在线缆传输能快速识别定位有缺陷的线缆区域，同时根据同一根线缆上各缺陷之间的间隔距离，对同一根线缆进行合理分割成不同需求规格的子线缆，最后对不同规格的子线缆进行分拣。