图像处理技术在电缆绝缘层参数测量系统中的应用

范洪欣， 周保华， 江守和， 李海波， 于仕超， 刘慧璋， 王金红

(1.机械工业电线电缆专用测试设备检测中心，上海200093;2.山东出入境检验检疫局，山东青岛266002;3.山东滨化集团，山东滨州256619)

0 引言

众所周知，电线电缆已广泛应用于生产和生活中。电线电缆的产品质量一旦出现问题，就会严重影响经济活动，甚至给国家和人民生命财产带来巨大损失。因此，电线电缆产品的检测至关重要。GB/T 2951.1规定了电缆绝缘和护套材料厚度和外形尺寸的测量方法，目前检测部门对电缆绝缘层厚度等尺寸的测量仍然采用传统的基于低倍投影仪的测量方法。这种传统的人工测量方法操作非常繁琐，并且后期数据处理更是加重了劳动强度，工作效率比较低。

随着科学技术的迅猛发展，测量精度、测量效率以及测量的自动化程度等要求越来越高。传统的检测技术很难适应这种新的要求，甚至有些场合的测量成为传统检测方法无法实现的难题。因此，探索一种新的检测技术和方法，具有十分重要的现实意义和应用价值。在这种背景下，将数字图像处理应用到精密测量领域的数字图像测量技术便应运而生，并已运用到实际生产生活中［1］。本文将传统的光学方法和数字图像检测技术相结合，设计出基于数字图像处理技术的电缆绝缘层参数测量系统。该测量系统分为硬件和软件两个主要部分。硬件系统包括CCD摄像头、显微镜、计算机;软件部分以VC++6.0为工具，设计出清晰、方便的电缆绝缘层图像处理操作界面。

1 工作原理

图像测量是近年来发展起来的测量技术，它利用获取的物体图像，经过计算机处理实现对物体的几何尺寸、形状的测量。本系统主要通过CCD摄像头采集被测电缆绝缘层图像，并利用计算机对当前的图像进行定标及识别，硬件系统构成如图1所示。定标就是对含有标准刻度单位的标准尺(最小刻度为0.01 mm的校正刻度尺)进行标定，计算出标准尺被显微镜放大的倍数，即后续电缆绝缘切片的放大倍数。

图1 硬件系统构成

测量系统的大致工作流程如下:(1)将标准尺放置于光学显微镜的载物台上，利用系统软件对显微镜放大倍数进行在线标定，图2为系统标定的界面;(2)移去标准尺，将切好的片状电缆绝缘层的切面放于载物台上，利用图像采集装置对切片进行图像采集，存于计算机中;(3)系统对采集到的切片图像经预处理、边缘检测处理后，得到电缆绝缘层图像的边界轮廓图，根据标定的放大倍数计算出待测电缆绝缘层的厚度等参数。

图2 系统标定的界面

2 图像处理

2.1 图像去噪

一幅图像可能受到各种噪声源的干扰，如电传感器噪声、相片颗粒噪声和信道传输误差噪声等［2］。为减小噪声的影响，必须对图像数据进行去噪处理。中值滤波是常用的非线性滤波方法，它既可以有效地抑制噪声，又可以降低图像边缘模糊度，使边缘轮廓得到保护。

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑技术，其基本原理是将数字图像或数字序列中的每一像素点的灰度值设置为该点某领域窗口内的所有像素点灰度值的中值［3］。其实现方法是:

(1)通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序;

(2)用排序后的中值取代要处理的数据。

滑动窗口又称为模板，在实际中所使用的模板大小为奇数，如3×3，5×5，7×7，9×9，11×11等，模板系数一般取1。中值滤波的处理过程可以用下面的数学公式表示。

设二维图像的像素灰度集合为{Xi，j(i，j)∈Z2}，Z2是二维整数集。对于大小为A=m×n(含奇数个像素)的窗口内的像素值中值定义为:

式中，Yi，j表示排序后的中值;A为采样窗口;X为窗口中所有像素点。上式表示把窗口内的奇数个像素按灰度值大小排列，取中间像素值赋给Yi，j，然后以Yi，j取代二维窗口A中的中心像素值作为中值滤波的输出。在图像上该窗口从左到右、从上到下移动。

图3 中值滤波处理后的效果图

分别取3×3、5×5、7×7的模板对原始图橡进行中值滤波处理，效果如图3所示。由图中可知，中值滤波对与周围像素灰度值差别较大的像素不太敏感，从而可以消除孤立的噪声点，又可以让图像产生较少的模糊，使图像的细节保持清楚。

2.2 图像二值化

二值图像是一种所有像素值只能在两种可能的离散值中取一的图像，也称为黑白图像。因为二值图像的像素值只有0和1，而灰度图像的像素值范围是0～255，所以需要对CCD摄像头采集到的灰度图像进行转换，在转换时选择一个阈值［4］，定义大于此阈值的像素值为1，小于此阈值的像素值为0。

而阈值的选择就显得至关重要，选择不当则可能将被测物上的信息归于背景或将背景上的信息归于被测物。为了使查找的边缘更理想，本文采用迭代法计算图像二值化的阈值。具体步骤如下:

(1)根据图像的灰度直方图选择阈值的初值为T;

(2)利用阈值T将图像分割成两个区域R1和R2;

(3)分别计算出区域R1和R2的均值u1和u2;

(4)求出新的阈值T=(u1+u2)/2;

(5)重复(2)～(4)，直到均值u1和u2恒定不变，这时所得到的T就是二值化处理所需要的阈值。

图4为图像二值化处理后的效果图。由图4可知，采用迭代法对图像进行二值化处理效果较好，且目标图像很容易从背景图像中区分出来。

图4 图像二值化处理后的效果图

2.3 边缘检测

任何一幅图像都包含着丰富的图像信息，对于图像处理而言，如何提取这些信息并找出其中的特征就显得十分关键［5］。边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础，在数字图像处理的过程中占有十分重要的地位。因为边缘是图像所要提取的目标和背景的分界线，只有提取出了边缘才能将背景和目标区分开来。因此，边缘检测方法对于本测量系统至关重要。本文将基于相位信息的图像边缘检测方法——相位一致性方法应用到电缆绝缘层测量系统中，并进行验证。

相位一致性是指将图像傅立叶分量相位最一致的点作为特征点，它能够通过观察相位一致性高的点检测到阶跃特征、线特征以及屋顶特征等亮度特征。设一维信号为F(x)，则其傅立叶级数展开为:

式中，An表示第n次谐波余弦分量的幅值;ω为常数;λ为第n次分量的相位偏移量;函数n(x)表示x点的傅立叶分量的局部相位。Morrone和Owens定义了相位一致性函数如下:

虽然利用相位一致性检测边缘信号效果可以，但是计算过程却异常的复杂。因此，Venkatesh和Owens在局部能量模型的基础上通过搜索局部能量函数的峰值来得到相位高度一致的位置，即局部能量函数正比于相位一致性。将相位一致性边缘检测方法运用到本系统的图像边缘检测环节中，并与传统的边缘检测算法——Sobel算子进行对比。从图5的边缘检测结果可以看出，Sobel算子检测效果不理想，在亮度变化不剧烈的情况下，得到的结果甚至可能出现同一个物体两侧各有一个边缘的情况。基于相位一致性的边缘检测可以很好地解决这个问题。可以看出利用相位一致性提取的线条细腻且封闭性好，更便于后续的参数测量与计算。而且对于对比度不同的原始图像，利用相位一致性检测的边缘效果图明显比Sobel算子好。所以本课题采用相位一致性的方法来提取边缘轮廓。

图5 Sobel算子与相位一致性边缘检测结果对比

3 实验数据及分析

GB/T 2951.1—1997［6］中电线电缆绝缘厚度的测量方法具体操作步骤如下:

(1)将电缆绝缘层置于符合规定的测量设备的试验台上，切面与光轴相垂直。

(2)测出试片厚度的最薄点，作为第一个测量点。

(3)当绝缘试片内表面呈现如图6形状的绞合线芯线痕时，各点上的厚度应按在线痕的凹槽底部最薄处，沿试片圆周尽可能等距离测量6点。

图6 电缆绝缘层的截面图

(4)当绝缘的内外屏蔽层不能去除时，屏蔽层的厚度应从测量值中扣除。

(5)测量数据应精确到小数点两位，以mm计。绝缘标称厚度小于0.5 mm时，则读数应取小数点三位，第三位为估计数。

根据以上步骤，设计程序实现对图像数据的处理，其原理如下:搜索整个电缆绝缘层封闭边缘，得到多组等分的内外边缘之差，比如每1°得到1组边缘之差，共360组，比较得出最小值，此值即为绝缘厚度最薄处，并以此值为起点，找出其他5组边缘之差，并将其转换为以毫米为计量单位的长度。根据已获得的显微镜放大倍数，即电缆绝缘层图像放大倍数k，求得电缆绝缘层真实的物理长度，6组数据求平均值便得到电缆绝缘层厚度的平均值。并将所测数据以word形式输出，系统测量界面如图7所示。

图7 电缆绝缘层的截面和系统测量界面

对于特殊形状的电缆绝缘层，如双芯绝缘层电缆，本系统还提供了手动测量功能，且手动方式与自动方式可自由切换。图7中数据输出部分如表1所示。

表1 数据输出结果(单位:mm)

使用电缆绝缘层测量系统测量电缆绝缘参数，操作简单、自动化程度高，较好地避免了人为主观因素的影响。通过多次试验结果分析可知，与原始测量方法相比，基于数字图像处理的电缆绝缘层参数测量系统，测量精度得到进一步提高，能够满足误差不超过0.01 mm的规定。

4 结束语

目前，原始检测法仍然被用在电缆绝缘层参数测量中，存在测量精度低、处理数据慢等特点。本文将传统的光学方法和基于数字图像处理的测量技术相结合，选取适当的电缆绝缘层切片进行测试，成功设计出一种基于数字图像处理技术的电缆绝缘层参数测量系统，实现了电缆绝缘层厚度等参数的非接触测量。测试结果表明，本系统测量速度快、精准度高，能够有效地实现电缆绝缘层参数测量。

［1］张红娜，王 祁.图像测量技术及其应用［J］.电测与仪表，2003，40(7):19-22.

［2］陈书海，傅录祥.实用数字图像处理［M］.北京:科学出版社，2005.147-150.

［3］张桂华，陆卫东.图像处理中的中值滤波的实现［J］.佳木斯大学学报(自然科学版)，2007，25(4):500-502.

［4］胡学龙，许开宇.数字图像处理［M］.北京:电子工业出版社，2007.137-139.

［5］左 飞，万晋森，刘 航.Visual C++数字图像处理开发入门与编程实践［M］.北京:电子工业出版社，2008.326-333.

［6］GB/T 2951.1—1997 电缆绝缘和护套材料通用试验方法［S］.