电缆导体截面积检测方法研究及应用

万传建

（中铁十一局集团电务工程有限公司 湖北武汉 430071）

1 引言

电缆作为铁路建筑工程中的必要施工材料，是电力传输、信号传输的载体。电缆质量作为工程安全运行的必要因素，随着电缆产业的日益发展壮大，我国电缆生产能力出现过剩现象，市场竞争激烈，行业生产集中度低，生产标准很难得到严格控制。目前，由于电缆生产产业不少小规模企业，在市场竞争中面临越来越激烈的生存压力，往往会出现不同程度、不同类型的偷工减料，以次充好。建设工程对电缆自身质量要求较高，当出现不达标电缆时，往往会带来严重后果。项目施工管理过程中，多依靠送第三方抽样检查或者进场材料验收等完成电缆的检测。第三方抽样检查仅针对高压电缆，进场材料验收对电缆的外观、绝缘性能等参数进行人工检查、测量，对电缆导体截面积缺乏有效的检查方法［1－2］。

电缆检测环节的导体截面积作为评估电缆质量的一个重要参数，截止目前主要采用线径测量法、称重法和直流电阻法。线径法主要适用于单径、未绞合的电缆导体［3］。称重法通过截取数米长的电缆，通过称重、测量导体长度计算导体截面积。该方法属于破坏性试验，截取的电缆长度较大并且后期无法继续使用，且称重过程复杂，不适用于项目施工管理的电缆导体截面积测量。直流电阻法通过测量导体的直流电阻和导体长度，计算得到导体截面积。本方法对电缆长度的要求较高，如果电缆长度和电缆导体截面积同比例变化，该方法无法有效判断。

为了满足项目施工管理中随检随用的电缆合规性检测需求，急需探求一种有效的截面积检测方法，能快速无损地完成电缆导体截面积检测。

2 机器视觉检测技术概述

机器视觉检测技术是目前广泛应用于工业、农业、军事和医疗等领域的一种间接的测量技术，通过分析和处理图像的信息准确获取被检测物体的几何参数、行为信息，可用于工件尺寸测量、损伤检测、农作物病虫害检测、地形侦察、遥感测绘、器官尺寸检测、无人驾驶等领域［4－6］。随着计算机技术和光学成像技术的发展，机器视觉检测技术正在向智能化、自动化方向发展，并且检测精度、检测效率逐步得到提高。

机器视觉检测技术以被检测物体的数字图像为测量对象，经过图像采集和图像处理两个关键过程，获取被检测对象的有效几何参数和行为信息。图像采集是将被检测物体的投影转化为计算机可识别数字图像的过程，获取被检测物体的高分辨率、低失真图像。图像处理通过图像降噪、图像分割和像素尺寸计算等过程，有效分离目标和背景，对物体边缘进行准确识别［7］。机器视觉检测技术正在开展实时检测、多光谱检测及数字图像处理算法等方面的研究［8］。为了进一步实现导体端面的实时测量，提高截面积测量精度，项目组决定采用机器视觉检测技术测定电缆导体的截面积。

3 机器视觉检测装置研究

机器视觉检测装置由成像装置、图像处理系统组成。成像装置包括补光系统、摄像头、被测物夹具等结构，完成高质量图像的采集，是导体端面截面积测量的基础。图像处理系统主要由图像处理软件和辅助设备组成，实现导体端面图像处理，获得电缆导体截面积（见图1）。

3.1 成像装置

成像装置通过光学摄像头、感光芯片、光源和固定夹具完成电缆导体截面的数字图像获取及转换。电缆导体在光源照射下，经过光学镜头成像，利用感光芯片将图像转化为数字信号，经过图像采集卡转变为有效文件并储存。

光学成像装置由拍摄导体端面图像的摄像头、固定被测对象位置的定位螺栓、控制被测物到摄像头距离的定距挡板、提供光源的补光灯和漫光板及镜筒组成（见图2）。

由补光灯和漫光板组成的补光系统是为了使被测目标和背景产生明显的区别，凸显被测目标的特征，采用发光二极管（LED）为被测物提供亮度稳定、使用寿命长、可加工度高的照明光源，提高成像质量。经试验，电缆导体截面积测量采取12个额定电压5 V、额定功率50 mW的矩形补光灯，光照均匀、光线柔性度高，有效避免局部图像过于明亮，影响图像的对比度。被测物在补光灯下，导体呈镜面光泽，与背景产生明显的区别。

感光芯片是成像系统的主要部件，也是工业相机的成像部件，一般有电荷耦合型器件（CCD）和金属氧化物器件（CMOS）两类。其中，金属氧化物器件（CMOS）因不需要额外配置图像采集卡等传统硬件而被广泛应用。CMOS采用寄生电容将每个像素转换成电压（模拟信号），减少了CCD传感器中的信号转换环节，有效节约能耗。根据图像像素需求，图像处理算法的分割精度普遍达到0.5像素以内，电缆导体截面积检测以0.5像素进行预设检测系统。

电缆导体截面积检测装置检测系统采用定焦镜头，能有效避免因对焦误差造成的像素模糊。焦距增加能有效抑制成像畸变，考虑到装置成本和测量精度需求，本装置采用焦距为16 mm的镜头。

成像系统中导体端面与定距挡板贴合，由于定距挡板属于活动构件，因此其与镜筒光轴存在一定倾角，在成像时会引入倾斜误差。为提升成像系统的有效性，减小成像误差，定距挡板的倾角应限制在一定范围。

图3中，A和B为成像系统物面（导体端面）和感光芯片的共轭面，物体的大小用L表示，H为理想物体所成像的大小，u为物距，v为像距，假设透镜直径为无穷小。

导体的端面与物面A可能会出现一定程度倾斜，假设倾斜角度为θ，对应的像高为H′，相当于一个高度为L′的物体在A平面上所成像，L和L′的差即为倾角存在而形成的误差。其相对误差计算方法为：

将误差用成像装置光学参数表示，则：

显然，δ随L增大而增大。本文所述待测目标最大直径为15 mm，因此本文取L＝15 mm进行分析，并绘制倾斜误差δ随倾角θ的函数图像（见图4）。限制倾斜误差小于0.3%，倾角θ设计时不大于2°，即定距挡板与光轴的夹角不大于2°。

此外，镜筒内外径、挡板尺寸、定位螺栓型号等固定夹具的结构参数由实际经验确定，在正常测量时不影响测量精度。

3.2 图像处理系统

图像处理系统主要由图像处理算法软件和软件运行的硬件组成。其中，软件设计重点针对被测目标图像的边缘、尺寸，进行有效提取，进而判定图像的有效区域，利用局部区域自迭代聚类进行快速初次分割和合并，统计铜线圈的个数或面积，从而准确计算出电缆导体截面积（见图5）。

本项目拟采用像素级图像边缘检测算法和基于连通组元提取等流程，实现导体边缘精确定位。图像边缘检测通过图像的灰度值变化准确定位边缘，通过一次求导运算、二阶倒数分别判定阶跃型边缘、斜坡形边缘。本项目通过对比基于Laplace算子、LOG算子、神经网络分析法、小波变换、数学形态学和分形理论的图像边缘检测方法对50 mm2紧压绞合电缆截面进行处理。边缘检测结果及处理时长见图6和表1。

表1 各类边缘检测算法处理时长

经对比发现：Roberts、Sobel、Canny 算子检测结果相似且相对准确，但存在不少伪边缘。LOG算子和Canny算子边缘宽度约为一个像素，但LOG算子对噪声十分敏感，Canny算子用时较长。Otsu阈值分割与数学形态学结合的算法定位精度高，边缘宽度约为两个像素，对噪声不敏感，检测速度最快。本项目选取Otsu阈值分割与数学形态学相结合的检测方法作为检测系统的边缘检测方法。

图像边缘补偿采用角点提取算法，提取导体相接触形成的角点，通过角点将电缆轮廓拆解为不连续的弧段，每个弧段的两端对应两个角点，提取每个弧段的像素点最小凸多边形，剔除凸多边形中角点弧长所在的一边，用剩余弧段代替原始弧段，依次将弧段连接，即可得到补偿完成的轮廓，有效填补轮廓的缺损、修复粗糙的轮廓边缘［9］。以50 mm2电缆导体轮廓为例展示边缘补偿流程，提取弧段AB，通过像素映射，获取补偿后的新弧段（见图 7）。

通过以CPDA角点检测为基础算法，然后改进了CPDA算法的全局角度计算方法，使其更适用于电缆导体轮廓。以50 mm2电缆导体轮廓为例进行有效性验证，经过试验验证，本项目提出的角点检测算法能精确提取角点，通过有效补偿消除边缘缺损，实现导体轮廓的重构（见图8）。

4 机器视觉检测试验

将图像处理算法编写为软件，按照相机控制、图像显示、图像处理、结果打印四个模块进行设置。利用相机控制模块控制导体端面图像的采集，并显现在装置界面上；利用图像处理模块分离出电缆导体和背景，通过轮廓提取、降噪、边缘补偿、填充导体区域等完成电缆端面像素点的去噪、优化；统计导体像素点数量，结合成像装置原理计算导体实际面积（见图9）。

以50 mm2电缆和150 mm2电缆为检验对象验证机器视觉检测系统的有效性和准确性。

（1）截取50 mm2电缆和150 mm2电缆端面，采集电缆端面的高清图像。

（2）采用机器视觉检测系统对图像进行处理，处理得到的导体像素点记为n1，折算得到的面积记为s1。

（3）测定电缆的有效截面积，记为s2。测量方法为国家标准GB／T 3048.2—2007规定的称重法［10］。

两种规格导体处理后得到的数据见表2和表3。

表2 50 mm2电缆测量结果

表3 150 mm2电缆测量结果

由表2和表3可知，50 mm2电缆的平均检测时长为2.447 s，平均测量误差为＋0.52%，最大测量误差为＋0.94%；150 mm2电缆的平均检测时长为3.735 s，平均测量误差为－0.22%，最大测量误差为－0.56%。经试验可知，机器视觉检测技术在电缆导体截面积测量方面能达到较高精度，测量误差小于1%。

5 结束语

电缆导体截面积是电缆质量检测的一个重要参数，本项目通过研究机器视觉检测技术，准确测量出电缆导体截面积。经过试验和现场应用，基于机器视觉检测技术的电缆导体截面积测量方法在测量电缆导体截面积的最大相对误差在1%以内，检测时间在5 s以内，可有效满足项目施工管理中对电缆导体的截面积测量要求，并具有较强的现场可操作性和可推广应用性。同时，可为电阻测量法、电容测量法判定电缆的合规性提供精准的截面积参数［11］。