一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法

技术领域

本发明涉及手机数据线芯线的识别与排序控制技术领域，尤其涉及一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法。

背景技术

近年来，随着智能化产品的快速发展和消费水平的普遍提高，手机已经成为现在用户必备用品之一，由于手机USB数据线主要功能是给手机充电和连接电脑进行数据传输的，随之的市场空间也在增大。然而，迄今为止，国内生产手机数据线企业针对手机芯线(四芯线)颜色的位置顺序仍由人工识别、手动排序并放入专用夹具线槽内随生产流水线实现后续生产。因此，人工识别排序劳动强度大、成本高，因长时间频繁依靠人眼识别、手动操作疲劳，排序错位时有发生，严重制约了生产效率的提高。

但是目前现有的手机数据线芯线的识别与排序控制技术仍存在大多使用人工识别、手动排序导致生产效率低、生产时间长，且人工存在的差错率较大的问题，因此，我们提出一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法用于解决上述问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决目前现有的建筑物爆破拆除技术仍存在爆破技术不完善、工作缺乏监督与执行标准导致爆破完成率低，且爆破后对于废石缺少处理导致资源浪费等问题，而提出的一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法，包括以下步骤：

S1：进行准备：由专业人员选取手机数据线的制作材料；

S2：芯线拍散：将数据线端部的四根芯线堆叠在圆柱型线套内，并由人工将芯线拍散；

S3：获取颜色：将放入相机摄像处的芯线进行拍照，并通过相机获取芯线的颜色信息；

S4：搓线及识别：将判定为压线动作完成的芯线进行搓线动作，并由计算机根据获得的图像数据识别芯线颜色；

S5：芯线排序：将分散后的芯线进行固定，并完成排序；

S6：模型训练：由专业人员建立训练模型对所述方法进行训练；

优选的，所述S1中，由专业人员选取圆柱型线套、编织层、铝箔和芯线作为手机数据线的制作材料，其中芯线有四根，且每根芯线具有不同的颜色和功能，其中红色是电源，绿色是数据线正端，白色是数据线负端，所述选取的芯线均需满足生产的规范化标准；

优选的，所述S2中，将数据线端部的四根芯线堆叠在圆柱型线套内，并由人工将芯线拍散，且在拍散过程中由人工进行实时观测，通过实时观测结果进行判定，并通过判定结果进行处理，其中实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散成功，实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散未成功，且判定为拍散成功则由人工将拍散好的芯线放入相机摄像处，判定为拍散为成功则进行二次拍散，并在二次拍散过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

优选的，所述S3中，将放入相机摄像处的芯线进行拍照，并通过相机获取芯线的颜色信息，其中进行拍照时通过输送机器将数据线输送至指定位置，并通过气缸驱动压线板向下运动压平芯线，同时由人工观测数据线端部芯线是否压在同一平面上，通过观测结果进行进行判定，并通过判定结果进行处理，其中观测结果是数据线端部芯线压在同一平面上则判定为压线动作完成，观测结果是数据线端部芯线未压在同一平面上则判定为压线动作未完成，判定为压线动作完成则进行搓线动作，判定为压线动作未完成则由人工进行芯线位置调整，且人工完成一次芯线调整需进行一次压线动作，并在压线动作过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

优选的，所述S4中，将判定为压线动作完成的芯线进行搓线动作，其中所述搓线动作是采用电动辊筒进行来回搓动，同时通过增大四根芯线之间的间距为获取四根芯线图像的像素位置提供空间，其中进行搓动时需保持一个气缸活塞杆处于伸出的状态，同时另一个气缸再次驱动压线板进行左右来回移动将处于同一平面的四根芯线分散开，通过摄像机获取芯线图像，并将获取的芯线图像传送至计算机，由计算机根据获得的图像数据识别芯线颜色，并将识别出的芯线颜色进行色彩分布绘图，并通过获得的绘图结果对不同的颜色进行识别，并显示出不同颜色的位置坐标信息，同时将显示的位置坐标信息存储成文档，由控制器进行调用，并通过驱动器进行驱动排序，所述数据线芯线图像颜色识别、分类、定位过程是通过图像采集装置对芯线表面进行图片采集，并对采集到的图像采用基于闯值分割和形态学运算的感兴趣区域图像的提取方法进行提取，其中所述方法是通过摄像机将采集到的原始图片解码后进行颜色空间转换获得RGB模式下的图像数据，同时利用全局阙值分割设置上下阔值找到识别的感兴趣区域，并采用形态学降噪处理，对感兴趣区域提取的颜色分类，通过颜色分类器将红白绿黑四种颜色的色差进行持续的训练，同时根据已分类好的颜色进行定位，其中进行定位时需基于最小包围矩阵的质心定位法找到其像素坐标，并与已输入的夹具像素坐标构成图像距离，通过采用计算相机的图像距离与实际距离转换在2s内为控制系统提供数据，同时对数据进行存储，由控制器获取数据通过驱动器进行自动排序；

优选的，所述S5中，将分散后的芯线进行固定，其中进行芯线固定时先根据芯线颜色把芯线分别放入上、下两个卡槽中进行固定，其中符合正确线序的芯线放入下卡槽，需要调换顺序的芯线放入上卡槽，且芯线的位置固定后把上卡槽中的芯线放入下卡槽中的指定位置完成排序；

优选的，所述S6中，由专业人员建立训练模型对所述方法进行训练，且进行训练时需由人工对训练结果进行检查，其中检测内容为芯线识别是否成功以及排序结果是否正确，且进行检测时通过将检测结果与芯线的实际结果进行对比检测内容是否正确，且检测完成后需对检测结果进行记录存储，通过存储库计算出芯线识别的正确率和排序的正确率，并将计算出的识别正确率和排序正确率进行数据对比，通过对比结果进行判断，并通过判定结果进行处理，其中对比结果为识别正确率和排序正确率均高于95％则判定为模型成熟，对比结果为识别正确率和排序正确率不同时高于95％则判定为模型未成熟，且判定为模型成熟则将模型进行芯线的识别和排序，判定为模型未成熟则由人工继续放入芯线进行模型训练。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、通过拍摄图像进行芯线颜色识别，并采用机器进行自动排序，减少了人工的参与，降低了手机数据线的生产成本。

2、通过对方法进行训练，提高了方法的准确性，使得芯线的排序结果准确率较高。

本发明的目的是通过拍摄图像进行芯线颜色识别，并采用机器进行自动排序，减少了人工的参与，降低了手机数据线的生产成本，同时通过对方法进行训练，提高了方法的准确性，使得芯线的排序结果准确率较高。

附图说明

图1为本发明提出的一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法的流程图。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

实施例一

参照图1，一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法，包括以下步骤：

S1：进行准备：由专业人员选取圆柱型线套、编织层、铝箔和芯线作为手机数据线的制作材料，其中芯线有四根，且每根芯线具有不同的颜色和功能，其中红色是电源，绿色是数据线正端，白色是数据线负端，所述选取的芯线均需满足生产的规范化标准；

S2：芯线拍散：将数据线端部的四根芯线堆叠在圆柱型线套内，并由人工将芯线拍散，且在拍散过程中由人工进行实时观测，通过实时观测结果进行判定，并通过判定结果进行处理，其中实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散成功，实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散未成功，且判定为拍散成功则由人工将拍散好的芯线放入相机摄像处，判定为拍散为成功则进行二次拍散，并在二次拍散过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

S3：获取颜色：将放入相机摄像处的芯线进行拍照，并通过相机获取芯线的颜色信息，其中进行拍照时通过输送机器将数据线输送至指定位置，并通过气缸驱动压线板向下运动压平芯线，同时由人工观测数据线端部芯线是否压在同一平面上，通过观测结果进行进行判定，并通过判定结果进行处理，其中观测结果是数据线端部芯线压在同一平面上则判定为压线动作完成，观测结果是数据线端部芯线未压在同一平面上则判定为压线动作未完成，判定为压线动作完成则进行搓线动作，判定为压线动作未完成则由人工进行芯线位置调整，且人工完成一次芯线调整需进行一次压线动作，并在压线动作过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

S4：搓线及识别：将判定为压线动作完成的芯线进行搓线动作，其中所述搓线动作是采用电动辊筒进行来回搓动，同时通过增大四根芯线之间的间距为获取四根芯线图像的像素位置提供空间，其中进行搓动时需保持一个气缸活塞杆处于伸出的状态，同时另一个气缸再次驱动压线板进行左右来回移动将处于同一平面的四根芯线分散开，通过摄像机获取芯线图像，并将获取的芯线图像传送至计算机，由计算机根据获得的图像数据识别芯线颜色，并将识别出的芯线颜色进行色彩分布绘图，并通过获得的绘图结果对不同的颜色进行识别，并显示出不同颜色的位置坐标信息，同时将显示的位置坐标信息存储成文档，由控制器进行调用，并通过驱动器进行驱动排序，所述数据线芯线图像颜色识别、分类、定位过程是通过图像采集装置对芯线表面进行图片采集，并对采集到的图像采用基于闯值分割和形态学运算的感兴趣区域图像的提取方法进行提取，其中所述方法是通过摄像机将采集到的原始图片解码后进行颜色空间转换获得RGB模式下的图像数据，同时利用全局阙值分割设置上下阔值找到识别的感兴趣区域，并采用形态学降噪处理，对感兴趣区域提取的颜色分类，通过颜色分类器将红白绿黑四种颜色的色差进行持续的训练，同时根据已分类好的颜色进行定位，其中进行定位时需基于最小包围矩阵的质心定位法找到其像素坐标，并与已输入的夹具像素坐标构成图像距离，通过采用计算相机的图像距离与实际距离转换在2s内为控制系统提供数据，同时对数据进行存储，由控制器获取数据通过驱动器进行自动排序；

S5：芯线排序：将分散后的芯线进行固定，其中进行芯线固定时先根据芯线颜色把芯线分别放入上、下两个卡槽中进行固定，其中符合正确线序的芯线放入下卡槽，需要调换顺序的芯线放入上卡槽，且芯线的位置固定后把上卡槽中的芯线放入下卡槽中的指定位置完成排序；

S6：模型训练：由专业人员建立训练模型对所述方法进行训练，且进行训练时需由人工对训练结果进行检查，其中检测内容为芯线识别是否成功以及排序结果是否正确，且进行检测时通过将检测结果与芯线的实际结果进行对比检测内容是否正确，且检测完成后需对检测结果进行记录存储，通过存储库计算出芯线识别的正确率和排序的正确率，并将计算出的识别正确率和排序正确率进行数据对比，通过对比结果进行判断，并通过判定结果进行处理，其中对比结果为识别正确率和排序正确率均高于95％则判定为模型成熟，对比结果为识别正确率和排序正确率不同时高于95％则判定为模型未成熟，且判定为模型成熟则将模型进行芯线的识别和排序，判定为模型未成熟则由人工继续放入芯线进行模型训练。

实施例二

参照图1，一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法，包括以下步骤：

S1：进行准备：由专业人员选取圆柱型线套、编织层、铝箔和芯线作为手机数据线的制作材料，其中芯线有四根，且每根芯线具有不同的颜色和功能，其中红色是电源，绿色是数据线正端，白色是数据线负端，所述选取的芯线均需满足生产的规范化标准；

S2：芯线拍散：将数据线端部的四根芯线堆叠在圆柱型线套内，并由人工将芯线拍散，且在拍散过程中由人工进行实时观测，通过实时观测结果进行判定，并通过判定结果进行处理；

S3：获取颜色：将放入相机摄像处的芯线进行拍照，并通过相机获取芯线的颜色信息，其中进行拍照时通过输送机器将数据线输送至指定位置，并通过气缸驱动压线板向下运动压平芯线，同时由人工观测数据线端部芯线是否压在同一平面上，通过观测结果进行进行判定，并通过判定结果进行处理，其中观测结果是数据线端部芯线压在同一平面上则判定为压线动作完成，观测结果是数据线端部芯线未压在同一平面上则判定为压线动作未完成，判定为压线动作完成则进行搓线动作，判定为压线动作未完成则由人工进行芯线位置调整，且人工完成一次芯线调整需进行一次压线动作，并在压线动作过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

S4：搓线及识别：将判定为压线动作完成的芯线进行搓线动作，其中所述搓线动作是采用电动辊筒进行来回搓动，同时通过增大四根芯线之间的间距为获取四根芯线图像的像素位置提供空间，其中进行搓动时需保持一个气缸活塞杆处于伸出的状态，同时另一个气缸再次驱动压线板进行左右来回移动将处于同一平面的四根芯线分散开，通过摄像机获取芯线图像，并将获取的芯线图像传送至计算机，由计算机根据获得的图像数据识别芯线颜色，并将识别出的芯线颜色进行色彩分布绘图，并通过获得的绘图结果对不同的颜色进行识别，并显示出不同颜色的位置坐标信息，同时将显示的位置坐标信息存储成文档，由控制器进行调用，并通过驱动器进行驱动排序，所述数据线芯线图像颜色识别、分类、定位过程是通过图像采集装置对芯线表面进行图片采集，并对采集到的图像采用基于闯值分割和形态学运算的感兴趣区域图像的提取方法进行提取，其中所述方法是通过摄像机将采集到的原始图片解码后进行颜色空间转换获得RGB模式下的图像数据，同时利用全局阙值分割设置上下阔值找到识别的感兴趣区域，并采用形态学降噪处理，对感兴趣区域提取的颜色分类，通过颜色分类器将红白绿黑四种颜色的色差进行持续的训练，同时根据已分类好的颜色进行定位，其中进行定位时需基于最小包围矩阵的质心定位法找到其像素坐标，并与已输入的夹具像素坐标构成图像距离，通过采用计算相机的图像距离与实际距离转换在2s内为控制系统提供数据，同时对数据进行存储，由控制器获取数据通过驱动器进行自动排序；

S5：芯线排序：将分散后的芯线进行固定，其中进行芯线固定时先根据芯线颜色把芯线分别放入上、下两个卡槽中进行固定，其中符合正确线序的芯线放入下卡槽，需要调换顺序的芯线放入上卡槽，且芯线的位置固定后把上卡槽中的芯线放入下卡槽中的指定位置完成排序；

S6：模型训练：由专业人员建立训练模型对所述方法进行训练，且进行训练时需由人工对训练结果进行检查，其中检测内容为芯线识别是否成功以及排序结果是否正确，且进行检测时通过将检测结果与芯线的实际结果进行对比检测内容是否正确，且检测完成后需对检测结果进行记录存储，通过存储库计算出芯线识别的正确率和排序的正确率，并将计算出的识别正确率和排序正确率进行数据对比，通过对比结果进行判断，并通过判定结果进行处理，其中对比结果为识别正确率和排序正确率均高于95％则判定为模型成熟，对比结果为识别正确率和排序正确率不同时高于95％则判定为模型未成熟，且判定为模型成熟则将模型进行芯线的识别和排序，判定为模型未成熟则由人工继续放入芯线进行模型训练。

实施例三

参照图1，一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法，包括以下步骤：

S1：进行准备：由专业人员选取圆柱型线套、编织层、铝箔和芯线作为手机数据线的制作材料，其中芯线有四根，且每根芯线具有不同的颜色和功能，其中红色是电源，绿色是数据线正端，白色是数据线负端，所述选取的芯线均需满足生产的规范化标准；

S2：芯线拍散：将数据线端部的四根芯线堆叠在圆柱型线套内，并由人工将芯线拍散，且在拍散过程中由人工进行实时观测，通过实时观测结果进行判定，并通过判定结果进行处理，其中实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散成功，实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散未成功，且判定为拍散成功则由人工将拍散好的芯线放入相机摄像处，判定为拍散为成功则进行二次拍散，并在二次拍散过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

S3：获取颜色：将放入相机摄像处的芯线进行拍照，并通过相机获取芯线的颜色信息，其中进行拍照时通过输送机器将数据线输送至指定位置，并通过气缸驱动压线板向下运动压平芯线，同时由人工观测数据线端部芯线是否压在同一平面上；

S4：搓线及识别：将判定为压线动作完成的芯线进行搓线动作，其中所述搓线动作是采用电动辊筒进行来回搓动，同时通过增大四根芯线之间的间距为获取四根芯线图像的像素位置提供空间，其中进行搓动时需保持一个气缸活塞杆处于伸出的状态，同时另一个气缸再次驱动压线板进行左右来回移动将处于同一平面的四根芯线分散开，通过摄像机获取芯线图像，并将获取的芯线图像传送至计算机，由计算机根据获得的图像数据识别芯线颜色，并将识别出的芯线颜色进行色彩分布绘图，并通过获得的绘图结果对不同的颜色进行识别，并显示出不同颜色的位置坐标信息，同时将显示的位置坐标信息存储成文档，由控制器进行调用，并通过驱动器进行驱动排序，所述数据线芯线图像颜色识别、分类、定位过程是通过图像采集装置对芯线表面进行图片采集，并对采集到的图像采用基于闯值分割和形态学运算的感兴趣区域图像的提取方法进行提取，其中所述方法是通过摄像机将采集到的原始图片解码后进行颜色空间转换获得RGB模式下的图像数据，同时利用全局阙值分割设置上下阔值找到识别的感兴趣区域，并采用形态学降噪处理，对感兴趣区域提取的颜色分类，通过颜色分类器将红白绿黑四种颜色的色差进行持续的训练，同时根据已分类好的颜色进行定位，其中进行定位时需基于最小包围矩阵的质心定位法找到其像素坐标，并与已输入的夹具像素坐标构成图像距离，通过采用计算相机的图像距离与实际距离转换在2s内为控制系统提供数据，同时对数据进行存储，由控制器获取数据通过驱动器进行自动排序；

S5：芯线排序：将分散后的芯线进行固定，其中进行芯线固定时先根据芯线颜色把芯线分别放入上、下两个卡槽中进行固定，其中符合正确线序的芯线放入下卡槽，需要调换顺序的芯线放入上卡槽，且芯线的位置固定后把上卡槽中的芯线放入下卡槽中的指定位置完成排序；

S6：模型训练：由专业人员建立训练模型对所述方法进行训练，且进行训练时需由人工对训练结果进行检查，其中检测内容为芯线识别是否成功以及排序结果是否正确，且进行检测时通过将检测结果与芯线的实际结果进行对比检测内容是否正确，且检测完成后需对检测结果进行记录存储，通过存储库计算出芯线识别的正确率和排序的正确率，并将计算出的识别正确率和排序正确率进行数据对比，通过对比结果进行判断，并通过判定结果进行处理，其中对比结果为识别正确率和排序正确率均高于95％则判定为模型成熟，对比结果为识别正确率和排序正确率不同时高于95％则判定为模型未成熟，且判定为模型成熟则将模型进行芯线的识别和排序，判定为模型未成熟则由人工继续放入芯线进行模型训练。

实施例四

参照图1，一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法，包括以下步骤：

S1：进行准备：由专业人员选取圆柱型线套、编织层、铝箔和芯线作为手机数据线的制作材料，其中芯线有四根，且每根芯线具有不同的颜色和功能，其中红色是电源，绿色是数据线正端，白色是数据线负端，所述选取的芯线均需满足生产的规范化标准；

S2：芯线拍散：将数据线端部的四根芯线堆叠在圆柱型线套内，并由人工将芯线拍散，且在拍散过程中由人工进行实时观测，通过实时观测结果进行判定，并通过判定结果进行处理，其中实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散成功，实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散未成功，且判定为拍散成功则由人工将拍散好的芯线放入相机摄像处，判定为拍散为成功则进行二次拍散，并在二次拍散过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

S3：获取颜色：将放入相机摄像处的芯线进行拍照，并通过相机获取芯线的颜色信息，其中进行拍照时通过输送机器将数据线输送至指定位置，并通过气缸驱动压线板向下运动压平芯线，同时由人工观测数据线端部芯线是否压在同一平面上，通过观测结果进行进行判定，并通过判定结果进行处理，其中观测结果是数据线端部芯线压在同一平面上则判定为压线动作完成，观测结果是数据线端部芯线未压在同一平面上则判定为压线动作未完成，判定为压线动作完成则进行搓线动作，判定为压线动作未完成则由人工进行芯线位置调整，且人工完成一次芯线调整需进行一次压线动作，并在压线动作过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

S4：搓线及识别：将判定为压线动作完成的芯线进行搓线动作，其中所述搓线动作是采用电动辊筒进行来回搓动，同时通过增大四根芯线之间的间距为获取四根芯线图像的像素位置提供空间，其中进行搓动时需保持一个气缸活塞杆处于伸出的状态，同时另一个气缸再次驱动压线板进行左右来回移动将处于同一平面的四根芯线分散开，通过摄像机获取芯线图像，并将获取的芯线图像传送至计算机，由计算机根据获得的图像数据识别芯线颜色，并将识别出的芯线颜色进行色彩分布绘图，并通过获得的绘图结果对不同的颜色进行识别，并显示出不同颜色的位置坐标信息，同时将显示的位置坐标信息存储成文档，由控制器进行调用，并通过驱动器进行驱动排序；

S5：芯线排序：将分散后的芯线进行固定，其中进行芯线固定时先根据芯线颜色把芯线分别放入上、下两个卡槽中进行固定，其中符合正确线序的芯线放入下卡槽，需要调换顺序的芯线放入上卡槽，且芯线的位置固定后把上卡槽中的芯线放入下卡槽中的指定位置完成排序；

S6：模型训练：由专业人员建立训练模型对所述方法进行训练，且进行训练时需由人工对训练结果进行检查，其中检测内容为芯线识别是否成功以及排序结果是否正确，且进行检测时通过将检测结果与芯线的实际结果进行对比检测内容是否正确，且检测完成后需对检测结果进行记录存储，通过存储库计算出芯线识别的正确率和排序的正确率，并将计算出的识别正确率和排序正确率进行数据对比，通过对比结果进行判断，并通过判定结果进行处理，其中对比结果为识别正确率和排序正确率均高于95％则判定为模型成熟，对比结果为识别正确率和排序正确率不同时高于95％则判定为模型未成熟，且判定为模型成熟则将模型进行芯线的识别和排序，判定为模型未成熟则由人工继续放入芯线进行模型训练。

实施例五

参照图1，一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法，包括以下步骤：

S1：进行准备：由专业人员选取圆柱型线套、编织层、铝箔和芯线作为手机数据线的制作材料，其中芯线有四根，且每根芯线具有不同的颜色和功能，其中红色是电源，绿色是数据线正端，白色是数据线负端，所述选取的芯线均需满足生产的规范化标准；

S2：芯线拍散：将数据线端部的四根芯线堆叠在圆柱型线套内，并由人工将芯线拍散，且在拍散过程中由人工进行实时观测，通过实时观测结果进行判定，并通过判定结果进行处理，其中实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散成功，实时观测结果为四根芯线处于同一水平面上则判定为拍散未成功，且判定为拍散成功则由人工将拍散好的芯线放入相机摄像处，判定为拍散为成功则进行二次拍散，并在二次拍散过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

S3：获取颜色：将放入相机摄像处的芯线进行拍照，并通过相机获取芯线的颜色信息，其中进行拍照时通过输送机器将数据线输送至指定位置，并通过气缸驱动压线板向下运动压平芯线，同时由人工观测数据线端部芯线是否压在同一平面上，通过观测结果进行进行判定，并通过判定结果进行处理，其中观测结果是数据线端部芯线压在同一平面上则判定为压线动作完成，观测结果是数据线端部芯线未压在同一平面上则判定为压线动作未完成，判定为压线动作完成则进行搓线动作，判定为压线动作未完成则由人工进行芯线位置调整，且人工完成一次芯线调整需进行一次压线动作，并在压线动作过程中进行实时观测，通过观测结果进行判定和处理；

S4：搓线及识别：将判定为压线动作完成的芯线进行搓线动作，其中所述搓线动作是采用电动辊筒进行来回搓动，同时通过增大四根芯线之间的间距为获取四根芯线图像的像素位置提供空间，其中进行搓动时需保持一个气缸活塞杆处于伸出的状态，同时另一个气缸再次驱动压线板进行左右来回移动将处于同一平面的四根芯线分散开，通过摄像机获取芯线图像，并将获取的芯线图像传送至计算机，由计算机根据获得的图像数据识别芯线颜色，并将识别出的芯线颜色进行色彩分布绘图，并通过获得的绘图结果对不同的颜色进行识别，并显示出不同颜色的位置坐标信息，同时将显示的位置坐标信息存储成文档，由控制器进行调用，并通过驱动器进行驱动排序，所述数据线芯线图像颜色识别、分类、定位过程是通过图像采集装置对芯线表面进行图片采集，并对采集到的图像采用基于闯值分割和形态学运算的感兴趣区域图像的提取方法进行提取，其中所述方法是通过摄像机将采集到的原始图片解码后进行颜色空间转换获得RGB模式下的图像数据，同时利用全局阙值分割设置上下阔值找到识别的感兴趣区域，并采用形态学降噪处理，对感兴趣区域提取的颜色分类，通过颜色分类器将红白绿黑四种颜色的色差进行持续的训练，同时根据已分类好的颜色进行定位，其中进行定位时需基于最小包围矩阵的质心定位法找到其像素坐标，并与已输入的夹具像素坐标构成图像距离，通过采用计算相机的图像距离与实际距离转换在2s内为控制系统提供数据，同时对数据进行存储，由控制器获取数据通过驱动器进行自动排序；

S5：芯线排序：将分散后的芯线进行固定，其中进行芯线固定时先根据芯线颜色把芯线分别放入上、下两个卡槽中进行固定，其中符合正确线序的芯线放入下卡槽，需要调换顺序的芯线放入上卡槽，且芯线的位置固定后把上卡槽中的芯线放入下卡槽中的指定位置完成排序。

将实施例一、实施例二、实施例三、实施例四和实施例五中一种手机数据线芯线的识别与排序控制方法进行试验，得出结果如下：

实施例一、实施例二、实施例三、实施例四和实施例五制得的手机数据线芯线的识别与排序控制方法对比现有方法准确率有了显著提高，且实施例一为最佳实施例。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。