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摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多相机线缆缺陷检测方法及系统，包括：构建初始线缆图像集；对图像进行平整化处理及线缆区域提取，得到线缆区域图像，构建第一线缆图像集；对拍摄同一段线缆区域的多张线缆区域图像进行拼接，得到该段线缆区域的完整线缆图像；对全部完整线缆图像进行缺陷标注，获得缺陷标注数据集；构建基于自定义预选框的目标检测模型，利用缺陷标注数据集对目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型；使用训练好的目标检测模型对待检测的线缆图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果。本发明通过改进的深度学习模型，提高了线缆缺陷检测的全面性和准确性，满足工业生产中的实时检测需求，具有广泛的应用价值。

主权项：1.一种基于深度学习的多相机线缆缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）通过多个相机从不同角度对含缺陷的线缆进行拍摄，获得线缆缺陷图像并构建初始线缆图像集；2）对初始线缆图像集中的全部图像进行平整化处理，并对平整化处理后的图像进行线缆区域提取，得到线缆区域图像，构建第一线缆图像集；所述步骤2），包括：2.1）对初始线缆图像集中的线缆缺陷图像进行二值化处理，得到各自的阈值图像， ；其中，为阈值；为第张线缆缺陷图像中点的像素值；为第张阈值图像中点的像素值；2.2）在阈值图像的第一行中，找到第一个非黑色像素的位置，记为参考位置， ；2.3）找到阈值图像中除第一行外其余每一行的第一个非黑色像素的位置，并计算偏移量， ； ；2.4）根据偏移量对阈值图像中除第一行外其余每一行的像素进行平移，使得线缆缺陷图像中的线缆部分平整化，得到平整化处理后的图像， ；其中，为平整化处理后的图像中点的像素值；2.5）对平整化处理后的图像进行线缆区域提取，提取的线缆区域的左边界和右边界分别为： ； ；得到线缆区域图像， ；其中，为线缆区域图像中点的像素值；3）将第一线缆图像集中的拍摄同一段线缆区域的多张图像进行拼接，得到该段线缆区域的完整线缆图像；所述步骤3），包括：线缆区域图像的宽度为、高度为；拍摄同一段线缆区域的多张线缆区域图像高度相等，将拍摄同一段线缆区域的多张线缆区域图像沿宽度方向进行拼接，拼接得到该段线缆区域的完整线缆图像；4）对全部完整线缆图像进行缺陷标注，获得缺陷标注数据集；5）构建基于自定义预选框的目标检测模型，将缺陷标注数据集输入至所述目标检测模型中进行训练，得到训练好的目标检测模型；6）使用训练好的目标检测模型对待检测的线缆图像进行缺陷检测，得到缺陷检测结果；其中，所述缺陷检测结果包括缺陷的类型及缺陷的位置。

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