圖像處理技術在電纜絕緣層參數測量系統中的應用

范洪欣， 周保華， 江守和， 李海波， 于仕超， 劉慧璋， 王金紅

(1.機械工業電線電纜專用測試設備檢測中心，上海200093;2.山東出入境檢驗檢疫局，山東青島266002;3.山東濱化集團，山東濱州256619)

0 引言

眾所周知，電線電纜已廣泛應用于生產和生活中。電線電纜的產品質量一旦出現問題，就會嚴重影響經濟活動，甚至給國家和人民生命財產帶來巨大損失。因此，電線電纜產品的檢測至關重要。GB/T 2951.1規定了電纜絕緣和護套材料厚度和外形尺寸的測量方法，目前檢測部門對電纜絕緣層厚度等尺寸的測量仍然采用傳統的基于低倍投影儀的測量方法。這種傳統的人工測量方法操作非常繁瑣，并且后期數據處理更是加重了勞動強度，工作效率比較低。

隨著科學技術的迅猛發展，測量精度、測量效率以及測量的自動化程度等要求越來越高。傳統的檢測技術很難適應這種新的要求，甚至有些場合的測量成為傳統檢測方法無法實現的難題。因此，探索一種新的檢測技術和方法，具有十分重要的現實意義和應用價值。在這種背景下，將數字圖像處理應用到精密測量領域的數字圖像測量技術便應運而生，并已運用到實際生產生活中［1］。本文將傳統的光學方法和數字圖像檢測技術相結合，設計出基于數字圖像處理技術的電纜絕緣層參數測量系統。該測量系統分為硬件和軟件兩個主要部分。硬件系統包括CCD攝像頭、顯微鏡、計算機;軟件部分以VC++6.0為工具，設計出清晰、方便的電纜絕緣層圖像處理操作界面。

1 工作原理

圖像測量是近年來發展起來的測量技術，它利用獲取的物體圖像，經過計算機處理實現對物體的幾何尺寸、形狀的測量。本系統主要通過CCD攝像頭采集被測電纜絕緣層圖像，并利用計算機對當前的圖像進行定標及識別，硬件系統構成如圖1所示。定標就是對含有標準刻度單位的標準尺(最小刻度為0.01 mm的校正刻度尺)進行標定，計算出標準尺被顯微鏡放大的倍數，即后續電纜絕緣切片的放大倍數。

圖1 硬件系統構成

測量系統的大致工作流程如下:(1)將標準尺放置于光學顯微鏡的載物臺上，利用系統軟件對顯微鏡放大倍數進行在線標定，圖2為系統標定的界面;(2)移去標準尺，將切好的片狀電纜絕緣層的切面放于載物臺上，利用圖像采集裝置對切片進行圖像采集，存于計算機中;(3)系統對采集到的切片圖像經預處理、邊緣檢測處理后，得到電纜絕緣層圖像的邊界輪廓圖，根據標定的放大倍數計算出待測電纜絕緣層的厚度等參數。

圖2 系統標定的界面

2 圖像處理

2.1 圖像去噪

一幅圖像可能受到各種噪聲源的干擾，如電傳感器噪聲、相片顆粒噪聲和信道傳輸誤差噪聲等［2］。為減小噪聲的影響，必須對圖像數據進行去噪處理。中值濾波是常用的非線性濾波方法，它既可以有效地抑制噪聲，又可以降低圖像邊緣模糊度，使邊緣輪廓得到保護。

中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性平滑技術，其基本原理是將數字圖像或數字序列中的每一像素點的灰度值設置為該點某領域窗口內的所有像素點灰度值的中值［3］。其實現方法是:

(1)通過從圖像中的某個采樣窗口取出奇數個數據進行排序;

(2)用排序后的中值取代要處理的數據。

滑動窗口又稱為模板，在實際中所使用的模板大小為奇數，如3×3，5×5，7×7，9×9，11×11等，模板系數一般取1。中值濾波的處理過程可以用下面的數學公式表示。

設二維圖像的像素灰度集合為{Xi，j(i，j)∈Z2}，Z2是二維整數集。對于大小為A=m×n(含奇數個像素)的窗口內的像素值中值定義為:

式中，Yi，j表示排序后的中值;A為采樣窗口;X為窗口中所有像素點。上式表示把窗口內的奇數個像素按灰度值大小排列，取中間像素值賦給Yi，j，然后以Yi，j取代二維窗口A中的中心像素值作為中值濾波的輸出。在圖像上該窗口從左到右、從上到下移動。

圖3 中值濾波處理后的效果圖

分別取3×3、5×5、7×7的模板對原始圖橡進行中值濾波處理，效果如圖3所示。由圖中可知，中值濾波對與周圍像素灰度值差別較大的像素不太敏感，從而可以消除孤立的噪聲點，又可以讓圖像產生較少的模糊，使圖像的細節保持清楚。

2.2 圖像二值化

二值圖像是一種所有像素值只能在兩種可能的離散值中取一的圖像，也稱為黑白圖像。因為二值圖像的像素值只有0和1，而灰度圖像的像素值范圍是0～255，所以需要對CCD攝像頭采集到的灰度圖像進行轉換，在轉換時選擇一個閾值［4］，定義大于此閾值的像素值為1，小于此閾值的像素值為0。

而閾值的選擇就顯得至關重要，選擇不當則可能將被測物上的信息歸于背景或將背景上的信息歸于被測物。為了使查找的邊緣更理想，本文采用迭代法計算圖像二值化的閾值。具體步驟如下:

(1)根據圖像的灰度直方圖選擇閾值的初值為T;

(2)利用閾值T將圖像分割成兩個區域R1和R2;

(3)分別計算出區域R1和R2的均值u1和u2;

(4)求出新的閾值T=(u1+u2)/2;

(5)重復(2)～(4)，直到均值u1和u2恒定不變，這時所得到的T就是二值化處理所需要的閾值。

圖4為圖像二值化處理后的效果圖。由圖4可知，采用迭代法對圖像進行二值化處理效果較好，且目標圖像很容易從背景圖像中區分出來。

圖4 圖像二值化處理后的效果圖

2.3 邊緣檢測

任何一幅圖像都包含著豐富的圖像信息，對于圖像處理而言，如何提取這些信息并找出其中的特征就顯得十分關鍵［5］。邊緣檢測是圖像分割、目標區域識別、區域形狀提取等圖像分析領域中十分重要的基礎，在數字圖像處理的過程中占有十分重要的地位。因為邊緣是圖像所要提取的目標和背景的分界線，只有提取出了邊緣才能將背景和目標區分開來。因此，邊緣檢測方法對于本測量系統至關重要。本文將基于相位信息的圖像邊緣檢測方法——相位一致性方法應用到電纜絕緣層測量系統中，并進行驗證。

相位一致性是指將圖像傅立葉分量相位最一致的點作為特征點，它能夠通過觀察相位一致性高的點檢測到階躍特征、線特征以及屋頂特征等亮度特征。設一維信號為F(x)，則其傅立葉級數展開為:

式中，An表示第n次諧波余弦分量的幅值;ω為常數;λ為第n次分量的相位偏移量;函數n(x)表示x點的傅立葉分量的局部相位。Morrone和Owens定義了相位一致性函數如下:

雖然利用相位一致性檢測邊緣信號效果可以，但是計算過程卻異常的復雜。因此，Venkatesh和Owens在局部能量模型的基礎上通過搜索局部能量函數的峰值來得到相位高度一致的位置，即局部能量函數正比于相位一致性。將相位一致性邊緣檢測方法運用到本系統的圖像邊緣檢測環節中，并與傳統的邊緣檢測算法——Sobel算子進行對比。從圖5的邊緣檢測結果可以看出，Sobel算子檢測效果不理想，在亮度變化不劇烈的情況下，得到的結果甚至可能出現同一個物體兩側各有一個邊緣的情況。基于相位一致性的邊緣檢測可以很好地解決這個問題?？梢钥闯隼孟辔灰恢滦蕴崛〉木€條細膩且封閉性好，更便于后續的參數測量與計算。而且對于對比度不同的原始圖像，利用相位一致性檢測的邊緣效果圖明顯比Sobel算子好。所以本課題采用相位一致性的方法來提取邊緣輪廓。

圖5 Sobel算子與相位一致性邊緣檢測結果對比

3 實驗數據及分析

GB/T 2951.1—1997［6］中電線電纜絕緣厚度的測量方法具體操作步驟如下:

(1)將電纜絕緣層置于符合規定的測量設備的試驗臺上，切面與光軸相垂直。

(2)測出試片厚度的最薄點，作為第一個測量點。

(3)當絕緣試片內表面呈現如圖6形狀的絞合線芯線痕時，各點上的厚度應按在線痕的凹槽底部最薄處，沿試片圓周盡可能等距離測量6點。

圖6 電纜絕緣層的截面圖

(4)當絕緣的內外屏蔽層不能去除時，屏蔽層的厚度應從測量值中扣除。

(5)測量數據應精確到小數點兩位，以mm計。絕緣標稱厚度小于0.5 mm時，則讀數應取小數點三位，第三位為估計數。

根據以上步驟，設計程序實現對圖像數據的處理，其原理如下:搜索整個電纜絕緣層封閉邊緣，得到多組等分的內外邊緣之差，比如每1°得到1組邊緣之差，共360組，比較得出最小值，此值即為絕緣厚度最薄處，并以此值為起點，找出其他5組邊緣之差，并將其轉換為以毫米為計量單位的長度。根據已獲得的顯微鏡放大倍數，即電纜絕緣層圖像放大倍數k，求得電纜絕緣層真實的物理長度，6組數據求平均值便得到電纜絕緣層厚度的平均值。并將所測數據以word形式輸出，系統測量界面如圖7所示。

圖7 電纜絕緣層的截面和系統測量界面

對于特殊形狀的電纜絕緣層，如雙芯絕緣層電纜，本系統還提供了手動測量功能，且手動方式與自動方式可自由切換。圖7中數據輸出部分如表1所示。

表1 數據輸出結果(單位:mm)

使用電纜絕緣層測量系統測量電纜絕緣參數，操作簡單、自動化程度高，較好地避免了人為主觀因素的影響。通過多次試驗結果分析可知，與原始測量方法相比，基于數字圖像處理的電纜絕緣層參數測量系統，測量精度得到進一步提高，能夠滿足誤差不超過0.01 mm的規定。

4 結束語

目前，原始檢測法仍然被用在電纜絕緣層參數測量中，存在測量精度低、處理數據慢等特點。本文將傳統的光學方法和基于數字圖像處理的測量技術相結合，選取適當的電纜絕緣層切片進行測試，成功設計出一種基于數字圖像處理技術的電纜絕緣層參數測量系統，實現了電纜絕緣層厚度等參數的非接觸測量。測試結果表明，本系統測量速度快、精準度高，能夠有效地實現電纜絕緣層參數測量。

［1］張紅娜，王 祁.圖像測量技術及其應用［J］.電測與儀表，2003，40(7):19-22.

［2］陳書海，傅錄祥.實用數字圖像處理［M］.北京:科學出版社，2005.147-150.

［3］張桂華，陸衛東.圖像處理中的中值濾波的實現［J］.佳木斯大學學報(自然科學版)，2007，25(4):500-502.

［4］胡學龍，許開宇.數字圖像處理［M］.北京:電子工業出版社，2007.137-139.

［5］左 飛，萬晉森，劉 航.Visual C++數字圖像處理開發入門與編程實踐［M］.北京:電子工業出版社，2008.326-333.

［6］GB/T 2951.1—1997 電纜絕緣和護套材料通用試驗方法［S］.