基于圖像處理的改進電纜角度識別算法

段傳輝，田大慶，宋洪睿，程冬

基于圖像處理的改進電纜角度識別算法

段傳輝，田大慶*，宋洪睿，程冬

（四川大學 機械工程學院，四川 成都 610065）

成纜機是一種專門制造電纜的專用設備，并線工藝是保證成纜品質的關鍵工序。但現有并線工序均為人工目視糾偏線纜，糾偏精度難以精確保證，存在嚴重安全隱患與產品質量問題，生產效率低。為提高成纜機并線工藝中線芯偏轉角度識別與糾正的智能化，提出了改進的電纜角度識別算法。其中，根據線芯截面形狀特性，在線芯0到90°的偏轉范圍內，分三個階段推導了線芯輪廓俯視寬度和當前偏轉角度的計算公式；結合圖像處理技術，經過圖像灰度化、對比度處理、形態學操作等圖像預處理過程，提取出線芯俯視圖中外輪廓線特征。依據線芯在并線工藝中沿軸線運動的運動特點，使用兩條線芯軸線方向的直線擬合其兩邊的輪廓，從而獲取線芯輪廓寬度數據，可以代入公式進行偏轉角的解算；同時，為了解決線芯偏轉方向識別的問題，提出了兩種方案，其一是利用線芯表面反光特性結合圖像處理技術識別偏轉方向，其二則在線芯支架兩端追加了兩個力傳感器用以采集受力數據進行比對得出偏轉方向，經實驗比較，力傳感器判斷的方案具有更高的可靠性。

成纜機并線工藝；偏轉角度；圖像處理；力傳感器

多芯并線是指將多根線芯按規定的螺旋距離絞合成束狀的工藝，是確保多芯電纜質量的關鍵工藝[1]，電纜加工制造廠商通常采用大型成纜機來實現這一工藝過程[2]，如圖1所示。GB/T 5023.1－2008標準要求指出：圓形護套多芯電纜并纜后在同一橫截面上測任意兩點外徑之差（橢圓度）應不超過平均外徑規定上限的15%。為了達到這個要求，圓形護套多芯電纜的實際截面大多如圖2所示，位于中心的零線呈圓形，周圍的四根或多根火線滾壓成瓦片狀，多根火線內側的凹槽對準中心零線合圍成一個大的圓形截面，在最外層覆蓋圓形護套。

圖1 成纜機

圖2 圓形護套多芯電纜截面示意圖

在實際的多芯并線工藝中，往往會有電纜成品鋼帶卷邊、橢圓度不達標準等等質量問題。目前國內主要的電纜生產廠家多使用的是人工來解決這些問題，就是由人工目測火線線芯凹槽是否沒有對準中心零線存在角度偏差，再由手動糾偏。該人工值守均存在偏差精度難以準確識別和難以實現穩定糾偏的質量保證問題，現有成纜設備在多芯并線工藝中存在的上述問題為國內行業的共性問題。

為了解決線芯角度偏差的識別和糾偏等問題，張東紅等[3]提出扇形輪調整法、法國Pourtier公司制造的UVK型通用成纜機采用精密器具調整、日本成纜機生產企業采用正位傳感器和觸覺器進行凹槽角度檢測[4]，這些方案均存在自動化程度不高或模具調整復雜的問題，韓皓杰等[5]也曾提出過一種基于圖像處理的線芯凹槽角度識別算法，主要通過改進的特征點識別算法來識別線芯的凹槽高光特征，通過該高光特征的位移來計算得到線芯偏轉角，但凹槽高光特征受環境光、線芯表面實際形狀影響較大，實際識別穩定性較差。

本文針對上述問題，提出改進電纜角度識別算法，通過識別穩定性更好的線芯輪廓特征，獲得輪廓寬度并推導相應計算公式來計算線芯偏轉角，最終達到提高產品質量的目的。

1 基于電纜俯視輪廓寬度變化的線纜偏轉角度計算方法

1.1 線芯截面幾何模型的建立

通過建立線芯截面幾何模型從而找到兩條外輪廓線的位置，推導線芯投影輪廓寬度與偏差角的計算公式。線芯截面簡化的幾何模型如圖3所示。其輪廓由兩側的圓弧段1、圓弧段2、直線段4和底部的圓弧段3組成，且互相相切，頂部凹槽的輪廓凹在圖形內部不會影響投影外輪廓的位置，由任意弧線表示。根據統計，各角之間關系為：＞2＞2＞2，＜90°－。俯視圖中兩側輪廓線的位置分別表現為截面圖中線芯兩側極點的位置。

1.2 電纜轉動角度數學模型的建立

因為線芯截面幾何模型具有對稱性，可以認為線芯朝兩個方向旋轉的過程是一樣的。而在實際生產過程中，線芯朝一個方向最多能偏轉90°。所以僅需要推導線芯逆時針轉動90°的計算公式，具體推導過程如下：

用代表偏轉角，rad；X代表轉動過程中截面輪廓左邊極點的投影位移，mm；X代表截面輪廓右邊極點的投影位移，mm；為投影平面。線芯投影寬度的變化值則為X與X的代數和，mm。

O為線芯旋轉中心；O1為圓弧段1圓心；O2為圓弧段2圓心；O3為圓弧段3圓心；R1為O和O1之間的距離，mm；R2為O和O2之間的距離，mm；R3為O和O3之間的距離，mm；β為兩側OO1連線的夾角，rad；γ為兩側OO2連線夾角的二分之一，rad；φ為兩側O3O1夾角的二分之一，rad，因為各段輪廓相切，故O3O1與圓弧段1和圓弧段3垂直；ψ為兩側直線段4延長線夾角的二分之一，rad。

在線芯逆時針旋轉的第一個區域，即從線芯剛開始偏轉到線芯投影的左邊極點剛好落在線段4上的這個區域，整個過程兩邊的極點始終在兩側圓弧段1上，如圖4（a）所示。由幾何關系可以推導得：

在旋轉的第二個區域，線芯在第一個區域最終狀態的基礎上繼續轉動，該區域線芯投影的左邊極點始在左側圓弧段2上，右邊極點則仍在右側圓弧段1上直到落在圓弧段3上為止，如圖4（b）所示。此時可推得＝＋（≥），左側極點在第一個區域的基礎上又移動了X'，右側極點位移跟第一個區域用相同的公式表示。由幾何關系推導得：

在旋轉的第三個區域，線芯在第二個區域最終狀態的基礎上繼續轉動，該區域線芯投影的左邊極點始終在左側圓弧段2上，右邊極點始終在圓弧段3上，直至線芯偏轉角＝90°如圖4（c）所示。此時可以推得＝＋90°－（≥90°－），右側極點在第二個區域基礎上又移動了X'，左側極點位移仍可以用第二個區域的公式表示。由幾何關系可以推導得到式（7）～（9）。

最終旋轉到＝90°，如圖4（d）所示狀態，推導過程結束。綜合整個旋轉過程與的關系式，可得式（10）。

（8）

式中：為線芯的初始寬度，mm；為線芯俯視投影寬度，mm

在后續識別過的圖像中，用識別到的右輪廓線的坐標減去左輪廓線的坐標就能得到當前檢測到的電纜俯視投影寬度。把這個寬度代入到與偏轉角關系公式中進行迭代解算就可以得到偏轉角的度數。

1.3 電纜輪廓特征提取

電纜輪廓特征提取主要提取的是電纜圖像邊緣特征。文章采用了黑色砂紙背景，設置與攝像機同方向垂直于電纜平面的光源。按上述布置后，顏色對輪廓提取影響可以忽略。以下以一個90°偏轉的情況為例子說明處理過程。

圖4 線芯逆時針旋轉過程圖

首先獲得原始線纜圖如圖5。對獲得的上述電纜圖片依次經過灰度化、增強對比度、二值化、形態學開操作降噪處理[6]、二階微分[7]等多個圖像處理步驟，得到如圖6的線纜輪廓圖。

圖5 電纜與背景對比圖

圖6 二階微分后獲得的電纜輪廓圖

可以采用RANSAC算法[8]來擬合兩個高光區域的點成直線，相比最小二乘算法，RANSAC可以踢出錯誤點并得到精確的模型[9]。但用RANSAC法擬合的兩側輪廓線往往不平行，為了獲取輪廓寬度仍然需要對兩條直線之間的寬度取平均值，且RANSAC算法較為復雜，基于上述問題本文提出了簡化的直線擬合方案：因為線芯相對于觀測平面的運動為豎直方向的運動，可以直接使用兩條豎直線擬合，通過直線坐標相減得到輪廓寬度，同時擬合過程相對簡單能夠減少程序計算量。擬合的辦法就是取兩側輪廓點的橫坐標平均值作為豎直線方程。不過單純取平均擬合的直線還不能和線芯輪廓緊密的貼合。因為線芯本身由多股銅絲絞織而成，致使其表面凹凸不平，個別局部則更加明顯，對取平均結果的影響較大無法忽略。本文也提出了相應的解決辦法：算出所有輪廓點橫坐標與初輪平均值差的絕對值，并取這些絕對值的平均作為均差，然后將這些絕對值與均差一一進行比較，保留該絕對值小于均差的輪廓點，用保留下來的輪廓點再求下一輪的橫坐標平均值，依前述過程循環直到剩余輪廓點僅占初始輪廓點數目的50%以下時，跳出循環返回結果作為擬合的直線方程。效果示意圖如圖7。

圖7 直線擬合效果示意圖

將最終擬合的輪廓直線疊加回原圖如圖8所示。

圖8 直線擬合輪廓特征圖

1.4 轉向判斷

1.4.1 初始的轉向判斷

通過直線輪廓提取，得到了能夠代表兩條輪廓線的直線方程，計算二者距離即可得到輪廓投影寬度從而計算得到線芯當前的偏轉角度。但至此僅能獲得角度的大小，還需要判斷線芯偏轉的方向。

根據線芯截面的特征和實際試驗得到結論：有穩定均勻的垂直光源的情況下，在偏轉較大角度時，線芯俯視投影圖中最亮的那塊光斑與左輪廓線接近時線芯順時針偏轉，反之則逆時針偏轉。檢測光斑位置，比較其與兩個輪廓線的距離，最終獲得線芯偏轉方向。利用圖像灰度直方圖[10]獲取所有亮度排在整個圖片前3%的像素點，并用橢圓區域擬合表示光斑區域，效果如圖9所示。圖10（a）和（b）則分別表示線芯順時針偏轉和逆時針偏轉時的情況。

圖9 光斑區域擬合

圖10 線芯偏轉方向識別圖

但這種方式來判斷線芯轉向具有較大的局限性。前面已經說明這是一種在較大偏轉角度時觀察到的規律。在較小角度時，實驗觀察到因為光斑分布在凹槽區域，由于凹槽復雜形狀特征，會可能導致此時光斑會以相反的趨勢移動，比如靠近左輪廓線時卻是逆時針旋轉。所以這種轉向判斷的方式不可靠，需要改進。

1.4.2 改進的轉向判斷

由于線芯表面的復雜性，而又不能改動整體生產線去給線芯表面添加標記物，直接利用視覺本身去判斷線芯轉向是困難的。文章采用了外加力傳感器配合視覺聯合糾偏的改進方案。圖像處理環節只計算獲得偏轉角度的大小，由分別安裝在支架兩腳端的兩個力傳感器獲得兩個支架的受力情況相互比較，判斷出線芯的偏轉方向：力傳感器能區分拉力和壓力，如果獲知一邊支架受壓，一邊支架受拉，便能判斷得出線芯向受壓的方向偏轉。而且，力傳感器還能幫忙修正視覺計算的結果：電機首先接收到視覺計算的旋轉角度結合力傳感器的比較得到的方向結果進行糾偏，這一步動作完畢后，繼續比較力傳感器的數值，如果兩邊受力差仍然大于一個合理閾值，電機將再次根據力傳感器比較的方向旋轉，直至受力差值在合理閾值以內停止，再次等待下一次視覺計算的結果輸入。這樣對于視覺糾正還不到位的可以糾正，對于視覺糾正過大的，還能將線芯反向糾回到0偏位置。整個過程的基本運行流程示意圖如圖11所示。

圖11 力傳感器輔助后的基本運行流程

改進后，測試證明糾偏方向完全符合實際需要糾偏方向。

1.5 運行效果與結論

對一條線芯的不同段，從不同距離和在不同環境光條件下進行輪廓提取的效果如圖12所示。可以看出每一張提取出來的輪廓線都與線芯的實際輪廓貼合緊密，這說明本文方案對環境光沒有很嚴苛的要求。且輪廓特征識別效果穩定，通過輪廓寬度計算角度可以忽略左右方向的抖動。精度方面，圖像分辨率是影響精度的主要因素，但分辨率過高又會減慢程序運算速度，需要平衡程序精度與運行速度來獲得一個合理的分辨率。

圖12 不同環境與不同角度下的線芯輪廓提取效果

表1是一組在項目研制的樣機上測試時的480×640分辨率下對同一線芯偏轉不同角度的測試數據。可以看出，本方案具有較好的精度與穩定性。

表1 程序計算準確率

依據上述線芯偏轉角度識別算法和力傳感器輔助糾偏方案，應用于項目實施單位的線纜自動糾偏樣機上，對改造后試驗生產的3種規格的200 m長圓形護套線纜樣品橫截面進行采樣，獲得的任一橫截面上的橢圓度誤差均不超過平均外徑規定上限的8.5%，顯著低于國家標準。

2 結論

本文針對成纜機并線工藝中線芯糾偏問題，提出了一種改進的基于圖像處理的線芯偏轉角度識別算法，可以高效的識別線芯的輪廓特征，通過投影輪廓寬度來計算偏轉的角度值。論證推導了相應的計算公式。通過試驗證明了方案的可行性，說明了本方案具有較好的精度與穩定性。

[1]尹鋒雷，周禮文. 種水下光電復合纜的設計與制造[J]. 電線電纜，2013（3）：17-18.

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[3]張東紅. 利用調整輪解決扇形線芯成纜翻身問題探討[J]. 數字技術與應用，2010（9）：140.

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[5]韓皓杰，田大慶，江怡舟，等. 一種基于改進FAST的纜芯角度識別算法[J]. 機械，2020，47（20）：53-60.

[6]CSDN論壇. 形態學－腐蝕、膨脹、開操作、閉操作[EB/OL]. （2016-11-10）[2021-09-27]. https：//blog. csdn. net/fishmemory/article/details/53113746.

[7]CSDN論壇. 數字圖像處理（圖像增強）——拉普拉斯算子[EB/OL]. （2018-07-09）[2021-09-27]. https：//blog. csdn. net/Loney_Island/article/details/80966909.

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[10]CSDN論壇. OpenCV圖像直方圖[EB/OL]. （2019-03-28）[2021-09-27]. https://blog.csdn.net/leonardohaig/article/details/88240112.

Improved Recognition Algorithm for the Cable Angle Based on Image Processing

DUAN Chuanhui，TIAN Daqing，SONG Hongrui，CHENG Dong

( School of Mechanical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China )

Cable forming machine is a special equipment for manufacturing cable, The parallel process is the key process to ensure the quality of cable forming. However, the existing parallel processes are rectification with manual visual inspection. Therefore it is difficult to guarantee the rectification accuracy, which causes serious security risks, product quality problems, and low production efficiency. An improved recognition algorithm for cable angle is proposed to improve the intelligence of cable core deflection angle recognition and correction in the parallel process. According to the section shape characteristics of the cable core, the calculation formulas of the cable core width from top view and the current deflection Angle are derived in three stages in the deflection range from 0° to 90°. Combined with image processing technology, after image graying, contrast processing, morphological operation and other image pretreatment process, contour features from top view of cable core are extracted. According to the motion characteristics of the cable core moving along the axis in the parallel process, two lines along the axis of the cable core are used to fit the contour, so as to obtain contour width data of cable core which can be substituted into the formula to solve the deflection angle, At the same time, in order to recognize cable core deflection direction, two solutions are proposed. One is to identify the deflection direction by using the reflective characteristics of the cable core surface with image processing technology. The other is to collect force data for comparison to obtain deflection direction by adding two force sensors at both ends of the on-line core bracket. Experimental comparison shows that the scheme judged by force sensor has higher reliability.

cable；parallel process of cable forming machine；deflection angle；picture processing；force sensor

TH16

A

10.3969/j.issn.1006-0316.2022.11.005

1006-0316 (2022) 11-0036-07

2022-01-04

四川省科技廳重點研發項目：智能監控技術在大型成纜機并線關鍵工藝中的應用開發（2020YFG0118）；瀘州市科技廳（川大－瀘州）合作項目（2019）：大型成纜機并線關鍵工藝智能監控技術研究（2019CDLZ-08）

段傳輝（1998－），男，湖南張家界人，碩士研究生，主要研究方向為數字化設計與制造，E-mail：993218231@qq.com。*通訊作者：田大慶（1971－），男，四川南充人，工學博士，副教授，主要研究方向為數控技術、設備故障診斷、缺陷安全評價，E-mail：dqtian@163.com。