(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211201000.9 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 浙江新宝汽车电器有限公司 地址 312560 浙江省绍兴 市新昌县儒岙镇 胶囊产业基地 (72)发明人 程晓颖　吕旭波　袁坡　周斌　 杨伟国　陈柳英　潘蓉芸　王翠霞　 王晓斌　金章良　郑锰柯　张伟　 潘盼盼　苏雪琴　梁琰　毛濛濛　 张添威　潘石定　 (74)专利代理 机构 绍兴普华联合专利代理事务 所(普通合伙) 33274 专利代理师 茹华锋 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01)G06T 5/00(2006.01) G06T 5/40(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G01N 23/04(2018.01) (54)发明名称 一种柔性线束的X光自动检测方法 (57)摘要 本发明公开一种柔性线束的X光自动检测方 法， 先将待检测线束装夹到检测箱体内， 得到多 张不同角度的X光数字图像， 然后对X光数字图像 进行预处理， 再通过目标检测模 型对插接头位置 自动定位识别， 提高识别成功的概率， 最后利用 分类神经网络对X光图像进行特征提取， 来发现 缺陷件， 本发明能通过X光图像来进行插接头的 特性提取， 从而对比分析出插接头内部的接线情 况， 通过本发 明能做到无损情况下检测出插接头 内的缺陷情况， 本发明的检测设备具有操作便捷 的优点， 通过本发明能实现高效、 自动的线束质 检作业。 权利要求书1页 说明书5页 附图7页 CN 115546137 A 2022.12.30 CN 115546137 A 1.一种柔 性线束的X光自动检测方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： 步骤一、 将待检测线束装夹到检测箱体(1)内的旋转检测台(22)上， 控制旋转检测台 (22)旋转， 得到多张不同角度的X光数字图像； 步骤二、 对X光数字图像进行预处理， 去除噪音影响， 并通过图像增强使得图像特征更 加明显； 步骤三、 通过目标检测模型对插接头位置自动定位识别， 利用不同角度的X光图像提高 识别成功的概 率； 步骤四、 利用分类神经网络对X光图像进行特征提取， 将含有不同缺陷的插接件的线束 进行分类处 理。 2.如权利要求1所述的一种柔性线束的X光自动检测方法， 其特征在于： 步骤一中的旋 转检测台(22)采用顺时针旋转， 每九十度拍摄一次X光， 最后得到四张不同角度的X光数字 图像。 3.如权利要求1所述的一种柔性线束的X光自动检测方法， 其特征在于： 步骤二中的所 述对X光数字图像进行预处理， 去除噪音影响， 并通过图像增强使得图像特征更加明显， 其 包括小波去噪和利用直方图均衡化 来进行图像增强。 4.如权利要求3所述的一种柔性线束的X光自动检测方法， 其特征在于： 所述小波去噪 是利用coif3小波将图像分解得到高频分量和低频分量， 对高频分量进 行阈值处理， 用处理 后的各分量重构出去 噪后的图像， 所述图像增强采用的是直方图均衡化， 通过累积分布函 数将原图像的像素值均衡映射到 近似均匀分布的直方图中， 使得图形图像对比度增强。 5.如权利要求1所述的一种柔性线束的X光自动检测方法， 其特征在于： 步骤三中的所 述通过目标检测模型对插接头位置自动定位识别， 利用不同角度的X光图像提高识别成功 的概率， 具体方法如下： 将预 处理后的X光图像修改图片大小为640*640， 利用一个已经训练 好的yolo模 型对插接头位置进 行识别， 并保存识别成功后的插接头图像用来后续的特征提 取。 6.如权利要求1所述的一种柔性线束的X光自动检测方法， 其特征在于： 步骤四中的所 述利用分类神经网络对X光图像进行特征提取， 将含有不同缺陷的插接头 分类处理， 具体方 法如下： 采用的是一个轻量级神经网络SqueezeNet， 包含8个Fire  Module模块， Fire   Module又分为squeeze和expand上下两部分， squeeze部分由s1x1个1*1卷积核构 成， expand 部分则是 由个e1x1个1*1和个e3x3个3*3的卷积核混合组成， 令 减少 通道数量， 从而减少参数数量提高运算速度， 通过最大池化层的后移 提升网络精度。 将识别 成功后的插接头图像修 改为224*224大小， 输入至一个预训练好的SqueezeNet 网络进行缺 陷的分类， 最后记录有缺陷的插接头编号， 并将其对应的线束统一放置在相应地方， 便于后 续的确认回收。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115546137 A 2一种柔性线束 的X光自动检测方 法 技术领域 [0001]本发明涉及无损检测技 术领域， 尤其是 涉及一种柔 性线束的X光自动检测方法。 背景技术 [0002]汽车线束是汽车电路的网络主体， 没有线束也就不存在汽车电路， 因此线束的质 量汽车使用而言就尤为重要。 柔性汽车线束在车用线束中占绝大多数， 其主要包括一个主 插接头和若干个分插接头， 主插接头和分插接头之 间通过柔软的导线相连， 在线束中， 分插 接头的体积往往较小， 在分插接头中容易出现内部缺线、 导线插入不到位等缺陷， 这些质量 缺陷仅仅依靠人工检测的话， 不仅效率较低， 难度也较大(导线头在插接头内， 不破坏插件 体的前提下， 仅靠肉眼无法是直观 观察接线情况的)， 且 还容易漏检、 误检。 发明内容 [0003]本发明的目的在于克服上述现有技术的不足， 提供一种柔性线束的X光自动检测 方法。 [0004]为了实现上述目的， 本发明采用如下技 术方案： [0005]一种柔性线束的X光自动检测方法， 包括如下步骤： [0006]步骤一、 将待检测线束装夹到检测箱体内的旋转检测台上， 控制旋转检测台旋转， 得到多张不同角度的X光数字图像； [0007]步骤二、 对X光数字图像进行预处理， 去除噪音影响， 并通过图像增强使得图像特 征更加明显； [0008]步骤三、 通过目标检测模型对插接头位置自动定位识别， 利用不同角度的X光图像 提高识别成功的概 率； [0009]步骤四、 利用分类神经网络对X光图像进行特征提取， 将含有不同缺陷的插接件的 线束进行分类处 理。 [0010]步骤一中的旋转检测台采用顺时针旋转， 每九十度拍摄一次X光， 最后得到四张不 同角度的X光数字图像。 [0011]步骤二中的所述对X光数字图像进行预处理， 去除噪音影响， 并通过图像增强使得 图像特征更加明显， 其包括小 波去噪和利用直方图均衡化 来进行图像增强。 [0012]所述小波去噪是利用coif3小波将图像分解得到高频分量和低频分量， 对高频分 量进行阈值处理， 用处理后的各分量重构出去 噪后的图像， 所述图像增强采用的是直方图 均衡化， 通过累积分布函数将原图像的像素值均衡映射到近似均匀分布的直方图中， 使得 图形图像对比度增强。 [0013]步骤三中的所述通过目标检测模型对插接头位置自动定位识别， 利用不同角度的 X光图像提高识别成功的概率， 具体方法如下： 将预处理后的X光图像修改图片大小为640* 640， 利用一个已经训练好的yolo模 型对插接头位置进 行识别， 并保存识别成功后的插接头 图像用来后续的特 征提取。说　明　书 1/5 页 3 CN 115546137 A 3