基于计算机视觉的电缆表面缺陷检测方法的研究

随着电力需求增长，保障电缆安全运行至关重要。本研究聚焦基于计算机视觉的电缆表面缺陷检测方 法，通过构建全面的检测体系，提升检测的效率与准确性。利用图像采集设备获取电缆表面图像，运用灰度化、降噪 等预处理技术优化图像质量，借助边缘检测、纹理分析等特征提取方法识别缺陷特征。基于传统算法与深度学习算法 构建检测模型，并通过参数调整、模型融合等策略优化，提升算法鲁棒性与检测效率。搭建集图像采集、处理、检测 与结果输出为一体的检测系统，经多指标评估验证其性能。研究成果对电力行业电缆运维意义重大，能有效保障电力 稳定传输。