线缆掩膜中心线代数化重建弯曲半径计算方法

大型电气设备中线缆起到输送、信号传递重要作用,线缆弯曲半径测量是安装过程质量保证的重要环节。针对测量线缆弯曲半径传统方法存在操作不便、效率较低的问题,提出一种非接触式机器视觉线缆弯曲半径测量方法,基于深度学习RGB-D双模态语义分割网络分割线缆掩膜,从掩膜图像中提取线缆特征中心线,进而构建线缆空间特征点集,对缆空间特征点集用参数曲线代数化重建得线缆空间特征曲线,再利用质点空间曲线运动规律求解线缆弯曲半径。为验证本方法实际应用效果,用半径R=110 mm、125 mm标准圆弧固定线缆,由弦高法人工直尺测量结果与本方法测量结果对比,实验表明:本方法测量弯曲半径较人工直尺测量平均误差分别降低7.2%、2.2%,测量时间分别减少93.8%、92.2%。所提出的非接触式的机器视觉线缆弯曲半径测量方法在掩膜图像基础上代数化重建线缆空间特征曲线,计算其空间弯曲半径,测量结果可靠,较人工手动测量精度高、速度快,能适用于各种场合的线缆弯曲半径测量任务。