羅赟

（南寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院 智能制造學(xué)院，廣西 南寧 530008）

1 前言

電線(xiàn)電纜作為電力行業(yè)十分重要的材料，關(guān)系著電子器械的正常運(yùn)行，自20世紀(jì)90年代以來(lái)，我國(guó)電線(xiàn)電纜行業(yè)隨著現(xiàn)代化水平的提高而得到了急速發(fā)展。但電線(xiàn)電纜的質(zhì)量以及絕緣方式的處理仍然良莠不齊。若不及時(shí)注意，甚至?xí)绊懭松戆踩拓?cái)產(chǎn)安全，因此，務(wù)必要對(duì)電線(xiàn)電纜的產(chǎn)品質(zhì)量高度重視，還要采取先進(jìn)的檢測(cè)技術(shù)，確保能夠清晰準(zhǔn)確地檢測(cè)出線(xiàn)纜絕緣層的厚度，切實(shí)保證電線(xiàn)電纜的絕緣質(zhì)量。

2 視覺(jué)識(shí)別概述及內(nèi)部組成

2.1 概述

視覺(jué)識(shí)別作為一個(gè)充滿(mǎn)生命力的學(xué)科，興起于20世紀(jì)50年代，是計(jì)算機(jī)技術(shù)成熟發(fā)展的產(chǎn)物，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)一步分析顯微照片所產(chǎn)生的一種新型技術(shù)，自視覺(jué)識(shí)別技術(shù)興起以后，應(yīng)用到各領(lǐng)域中，取得了十分理想的效果，越來(lái)越多的工作人員開(kāi)始用視覺(jué)識(shí)別技術(shù)來(lái)分析并識(shí)別二維圖像，直到20世紀(jì)60年代中期，專(zhuān)家學(xué)者開(kāi)始利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)從數(shù)字圖像中提取多面體的三維結(jié)構(gòu)。這一實(shí)踐也證明了視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域得到了進(jìn)一步拓展。

目前，國(guó)外機(jī)器視覺(jué)識(shí)別檢測(cè)技術(shù)水平。已經(jīng)十分成熟且先進(jìn)，在應(yīng)用到工業(yè)中，基于機(jī)械的視覺(jué)開(kāi)發(fā)和圓度測(cè)量等，更是實(shí)現(xiàn)了一些機(jī)械設(shè)備的在線(xiàn)檢測(cè)。在農(nóng)業(yè)方面，將其應(yīng)用到葡萄干燥過(guò)程中，能夠得到更加清晰的檢測(cè)效果。而隨著人們對(duì)勞動(dòng)強(qiáng)度節(jié)能減排以及生產(chǎn)生活等方面的需求不斷提高，機(jī)器視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的自動(dòng)化和便捷性會(huì)得到大眾的認(rèn)可。

2.2 組成

首先，基于機(jī)器的視覺(jué)識(shí)別測(cè)量系統(tǒng)，以硬件和軟件兩個(gè)部分為主，在硬件部分中應(yīng)用了光學(xué)采集，作為數(shù)字圖像加工中的重要組成部分，光學(xué)采集利用了先進(jìn)的信息技術(shù)，經(jīng)過(guò)處理后的圖片十分清晰，能夠還原以往的精確度，更能夠提高測(cè)量的精確性。其次，是光學(xué)照明，在許多機(jī)械視覺(jué)照明系統(tǒng)中所采用的照明方式各不相同，會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的畫(huà)面感。最后，光學(xué)系統(tǒng)是由鏡頭和圖像傳感器所組成。而軟件部分將以MATLAB作為依托，對(duì)所需要采集的圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換和圖像二值化以及邊緣檢測(cè)等多種方式的處理，本文所采用的是MATLAB提供圖形用戶(hù)界面為平臺(tái)對(duì)及其視覺(jué)測(cè)量進(jìn)行設(shè)計(jì)，不僅符合使用者的需求，且簡(jiǎn)單易操作。

3 基于視覺(jué)識(shí)別的線(xiàn)纜絕緣層厚度檢測(cè)

3.1 檢測(cè)原理及思路

在GB/T2951.11-2008《電纜和光纜絕緣和護(hù)套材料通用試驗(yàn)方法》中明確規(guī)定了關(guān)于電線(xiàn)電纜絕緣厚度測(cè)量的情況，要求第一次測(cè)量需要在絕緣最薄處進(jìn)行，針對(duì)上述要求，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)要遵循以下兩點(diǎn)思路：（1）考慮到針對(duì)內(nèi)側(cè)為圓形的電纜絕緣切片，其形狀類(lèi)似于圓環(huán)，可以先用Hough變換圓檢測(cè)算法求得圓心的坐標(biāo)。（2）若是將圓心設(shè)為o（a，b），那么，內(nèi)圓和外圓必有（x1，b）和（x2，b），以圓心為旋轉(zhuǎn)中心，每間隔一度旋轉(zhuǎn)一次，可以得到360個(gè)值，其中最小值便是絕緣的最薄處。（3）再找到絕緣最薄處后，要記錄最薄處的旋轉(zhuǎn)度數(shù)，再旋轉(zhuǎn)60度后，可以得到一個(gè)厚度值，依次旋轉(zhuǎn)5次后可以得到6個(gè)測(cè)量值。

3.2 圖像預(yù)處理

（1）圖像去噪。圖像在進(jìn)行采集和傳輸過(guò)程中，會(huì)不免受到外部噪聲的污染影響，最終的精確值，使得圖像噪聲變?yōu)榭深A(yù)見(jiàn)的顆粒形狀，影響圖像質(zhì)量和精確度，但一般來(lái)講，基于視覺(jué)識(shí)別的線(xiàn)纜絕緣層厚度檢測(cè)中，圖像的噪聲來(lái)源包括供電電源及光源的時(shí)間。儀器的機(jī)械運(yùn)動(dòng)，器材材料本身以及器械視覺(jué)系統(tǒng)內(nèi)部的設(shè)備電路。由于噪聲無(wú)法預(yù)測(cè)，只能暫時(shí)通過(guò)頻率的方式和統(tǒng)計(jì)來(lái)辨別，并盡量控制，而常見(jiàn)的隨機(jī)噪聲多式多樣。本文基于視覺(jué)識(shí)別進(jìn)行線(xiàn)纜絕緣層厚度的在線(xiàn)檢測(cè)，將采用最小二乘法濾波器的方式對(duì)噪聲的范圍進(jìn)行估值。有算法簡(jiǎn)明且性能較好等多方面的優(yōu)點(diǎn)，在使用這種方法進(jìn)行估值時(shí)，連續(xù)采集16幀圖像，對(duì)于單個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行不同的數(shù)據(jù)采集，采用最小二乘法的方式進(jìn)行濾波處理后，可以得到干擾較少的原始圖像，在還原原始圖像清晰度的同時(shí)，更能夠去除一些雜色。

（2）邊緣檢測(cè)。考慮到圖像中像素之間會(huì)產(chǎn)生不同程度上的灰度變化，會(huì)影響圖像的清晰度，也會(huì)影響檢測(cè)的效果，因此，要進(jìn)行邊緣檢測(cè)，邊緣檢測(cè)是將整個(gè)圖像的灰度變化不連續(xù)點(diǎn)進(jìn)行提前考量，以致一般函數(shù)的不連續(xù)點(diǎn)，通過(guò)求得附近領(lǐng)域內(nèi)的一階導(dǎo)數(shù)最大值來(lái)得到，因此，邊緣檢測(cè)可以利用圖像一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)的方法來(lái)求得。而常見(jiàn)的邊緣檢測(cè)算子方式包括以下幾方面：一是Roberts邊緣檢測(cè)算子：作為最簡(jiǎn)單一階倒數(shù)的算子，是用一對(duì)相互垂直差分進(jìn)行梯度的計(jì)算，模版為2×2，數(shù)值可以隨意選取。這類(lèi)算法對(duì)邊緣的定位十分清晰，也適合應(yīng)用不同方向的邊緣，二是Sobel邊緣檢測(cè)算子：其原理是利用局部差分子卷積計(jì)算的方式尋找邊緣，其模版大小為3×3，優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量較少，但缺點(diǎn)是對(duì)于邊緣但定位不夠精確。三是Prewitt邊緣檢測(cè)算子，與Sobel邊緣檢測(cè)算子的方程式相似，檢測(cè)出的邊緣寬度達(dá)到雙向?qū)捤鼗蚴嵌嘞袼?，?huì)影響其精確度，主要是因?yàn)閮H考慮到水平和垂直的情況，也會(huì)影響其他方向邊緣的程度斷裂。

（3）進(jìn)一步去燥。利用SOBEL邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)邊緣后的圖像仍然會(huì)存在一些噪點(diǎn)，而這些噪點(diǎn)會(huì)很難進(jìn)一步祛除，為了更好地還原圖像的清晰度，線(xiàn)纜絕緣厚度檢測(cè)的精確性則務(wù)必要將上述存在的噪點(diǎn)進(jìn)一步消除，因此，要做到進(jìn)一步去噪的方式。將直徑和絕緣潔面的焦點(diǎn)控制在四個(gè)以?xún)?nèi)，避免影響最終的精度和效果，而基于形態(tài)學(xué)角度考慮，從圖像中去掉噪聲還原形狀，輪廓數(shù)據(jù)，也可以采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)。這張圖像看成集合時(shí)，像素點(diǎn)則看成集合內(nèi)的大小。隨后，要分別進(jìn)行膨脹腐蝕和細(xì)化。通過(guò)結(jié)構(gòu)元素的集合運(yùn)算對(duì)圖像中前景進(jìn)行改變，恢復(fù)帶有間斷的圖像，在此基礎(chǔ)上，通過(guò)結(jié)構(gòu)元素的集合運(yùn)算，將圖像中的前景進(jìn)行收縮或細(xì)化，去除一些不必要的細(xì)節(jié)，確保只留下需要被保留的絕緣邊緣即可。

3.3 Hough 變換圓檢測(cè)

基于視覺(jué)識(shí)別體系，對(duì)于所采集到的圖像分別經(jīng)過(guò)灰度圖轉(zhuǎn)化二值化區(qū)灶邊緣處理等多種方式后，可以得到更加精確的圖像，也可以通過(guò)hough變換圖檢測(cè)的方式求出圓心和半徑。其思路是通過(guò)一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)的變化，可以變?yōu)閰?shù)空間中的曲線(xiàn)或是平面，在圖像空間中，經(jīng)過(guò)matlab軟件中可清晰地看出絕緣最薄處的測(cè)試點(diǎn)在某個(gè)角度的方向，而采用這種技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn)，是因?yàn)槭孪阮A(yù)知到被檢測(cè)的圖像是一個(gè)圓，可以利用圓的特性，很方便地獲得絕緣切片的輪廓特征。隨后，要采用matlab中，用戶(hù)界面進(jìn)行程序的編寫(xiě)，界面在進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，務(wù)必要遵循簡(jiǎn)單、直接的功能。在保持界面統(tǒng)一性的同時(shí)，確保同類(lèi)的信息可以歸類(lèi)到一起，視覺(jué)上要感覺(jué)舒適，還有采用標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)，避免對(duì)用戶(hù)造成誤解。將較大的任務(wù)分為若干個(gè)小任務(wù)，進(jìn)行獨(dú)立的編程和調(diào)試。

4 結(jié)果分析

單純地將絕緣瓶放在操作臺(tái)上。利用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)，而本文所應(yīng)用到的樣品型號(hào)為602227IEC01（BV）1×1.5mm2。由于采用人工目測(cè)的方式很難找到絕緣纖纜中的最薄點(diǎn)，因此，采用這一系統(tǒng)所計(jì)算出的線(xiàn)纜絕緣層厚度數(shù)值更加貼近實(shí)際，從系統(tǒng)顯示的時(shí)間與數(shù)據(jù)的相關(guān)結(jié)果能夠發(fā)現(xiàn)，利用該系統(tǒng)檢測(cè)出的絕緣數(shù)據(jù)僅用一分鐘，但同樣工作量若采用其他的檢測(cè)方式，不僅耗時(shí)耗力，且精確程度不夠理想。為確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性，同樣的操作人員在相同的操作條件下，對(duì)絕緣厚度切片進(jìn)行多次旋轉(zhuǎn)，并獲取不同的圖像。其中得出不同的測(cè)量方式所得到的數(shù)值均在可接受的范圍內(nèi)，也說(shuō)明應(yīng)用視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)，測(cè)量電線(xiàn)電纜的絕緣厚度重復(fù)性良好。