技术特征：
1.一种用于防护野生动物的通电网具的质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、图像预处理：对输入通电网具的原图像集src依次进行灰度化、开运算、阈值化、腐蚀膨胀预处理操作，得到目标图像集dst；s2、点集提取：分别对图像集dst中的每个图像dst进行blob检测，并进一步去除干扰点得到通电网交叉点集points；s3、中心校准：在开运算图像的基础上,采用菱形形状拟合算法对点集points进行中心校准,得到中心校准后的点集calipoints；s4、判断溢胶：基于校准前后的点集points与calipoints点集进行溢胶判断；s5、分列处理：对calipoints点集进行分列处理，得到分列后的列集claspoints；s6、缺豆判断：基于目标图像集dst与列集claspoints，使用缺豆识别算法进行缺豆判断。2.如权利要求1所述的用于防护野生动物的通电网具的质量检测方法，其特征在于，步骤s1中，对输入数据进行数据预处理操作包括以下过程：对输入图像集src进行灰度化，开运算得到图像集，图像切割阈值化，得到预处理后的图像集dst；首先定义输入图片集src＝{src1,src2,sre3,src4}，计数器为i＝1,腐蚀次数t1与t2，分割线坐标x＝{x1,x2,x3,x4}，阈值平衡因子thresh,阈值t＝{t1,t2,t3,t4},预处理后目标图像集dst；{dst1,dst2,dst3,dst4}变量gay,变量morphology,变量temp,变量threshold,变量left,变量right；(1)将src转化为灰度图像gray，使用opencv库对gray进行开运算得到图像morphology；遍历图像morphology所有像素点，计算图像的平均灰度值与最小灰度值；再取两者平均值得到temp；(2)阈值平衡因子thresh与temp求和得到阈值t；然后对图像morphology进行阈值化处理得到图像threshold1；使用opencv库对threshold以横坐标x1为分割线,切割分为图像left与right；(3)分别对et与right进行次数为t1,t2的腐蚀操作,然后再分别进行同样次数的膨胀操作,得到经过处理的et与right；(4)将let与right进行横向拼接得到经过预处理的目标图像dst，并输出目标图像集dst。3.如权利要求1所述的用于防护野生动物的通电网具的质量检测方法，其特征在于，步骤s3中，对预处理数据进行中心校准操作包括以下过程：使用菱形形状拟合算法进行中心校正，得到校正后的点集calipoints的具体步骤为：(1)首先定义检测半径radius，定义检测终止坐标为(x,y)，定义校准后的点为cp，其坐标为(cpx,cpy)，定义点灰度值阈值pthresh，定义校准后的点集为calipoints，其中calipoints＝{cp1,cp2,
…
,cp
n
},定义计数器i＝1；
(2)定义以坐标(px
i-radius,py
i
),(px
i
,py
i-radius),(px
i
+radius,py
i
),(px
i
,py
i
+radius)为顶点的菱形，其边上的所有点组成集合为{pt
i1
,pt
i2
,
…
,pt
im
}，其中第j个点的坐标为(ptx
ij
,pty
ij
)，此点灰度值为定义边点集上的点计数器k＝1；(3)在检测器和菱形拟合算法共同作用下，通过比较计数器、灰度值特征，进行算法筛选后，得到校准后的点集calipoints。4.如权利要求1所述的用于防护野生动物的通电网具的质量检测方法，其特征在于，步骤s4中，对数据判断溢胶操作包括以下过程：基于校正前后的点集points和calipoints进行溢胶判断的具体步骤为：(1)定义溢胶阈值overthresh，定义点计数器为i＝1，分别从校正前后的点集中进行计算；(cpx
i-px
i
)2+(cpy
i-py
i
)2≤overthresh(2)结果为小于阈值的wrongtype为“溢胶”，否则视为无“溢胶”问题。5.如权利要求1所述的用于防护野生动物的通电网具的质量检测方法，其特征在于，步骤s6中，对数据判断缺豆操作包括以下过程：(1)定义输入图片dst的高为height；定义步骤s3中识别的列集为claspoints＝{col1,col2,
…
,col
n
}，其中col
i
＝{point
i1
,point
i2
,
…
,point
ij
}，其总点数为sum
i
，point
ik
的纵坐标为py
ik
；定义平均距离为average，总点数为sum，缺豆距离阈值thresh＝1.3*average；定义列计数器i＝1；(2)以纵坐标为准对col中所有的点从小到大进行排序,结果仍记为col；(3)同样根据缺豆距离阈值进行判断是否为缺豆；如果empy-py
i1
>thresh则判定wrongtype为“缺豆”，否则判定为无“缺豆”问题。
技术总结
本发明公开了一种用于防护野生动物的通电网具的质量检测方法。属于计算机视觉目标检测领域。本发明包括图像预处理，得到目标图像集DST；分别对图像集DST中的每个图像DST进行BLOB检测，并进一步去除干扰点得到通电网交叉点集POINTS；中心校准,得到点集CaliPoints；基于校准前后的点集POINTS与CaliPoints点集进行溢胶判断；分列处理，得到分列后的列集ClasPoints；基于目标图像集DST与列集ClasPoints，使用缺豆识别算法进行缺豆判断。本用于防护野生动物的通电网具的质量检测方法，大大缩减通电网制网完整流程的时长，大大减小了人力成本，提高了企业制网效率。提高了企业制网效率。提高了企业制网效率。
技术研发人员：石晓进 杨道腾
受保护的技术使用者：威海市世一网业有限公司
技术研发日：2022.03.09
技术公布日：2022/6/10