公开(公告)号：CN115937068A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202210090175.0

申请日：2022-01-25

Applicant: 浙江科技学院

Inventor： 侯北平 ,  陈凌超 ,  朱文 ,  李丰余 ,  陈家豪 ,  胡飞阳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/90 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于ResNet神经网络的电缆绝缘片全自动检测方法和系统，实现了对绝缘层切片的全自动检测；该系统主要由三部分组成，分别是：三维相机、二维运动平台和绝缘层切片检测装置。该方法通过三维相机采集深度信息，转化成点云数据，进行点云滤波；再通过采样一致性模型分割平面点云，运用基于颜色的区域生长模型聚类点云数据；提出基于RoPS特征的ResNet神经网络识别绝缘层切片点云数据。分析绝缘层切片的点云信息，判断切片位置与最佳检测位置的距离，通过二维平台进行调整；通过高清摄像机采集绝缘层切片图片；检测绝缘层的圆度，不同角度的厚度以及厚度均值。整个系统具有调整迅速、使用便捷、自动化程度高等优点。