一种基于图像处理的电缆质量检测方法与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的电缆质量检测方法。


背景技术：

2.随着我国电力的快速发展，推动了电线电缆行业的高速发展，市场的需求量激增，造成了假冒伪劣产品肆意横行。为提高电线电缆的产品质量，确保电力系统的安全运行，首要任务要加强电线电缆产品的质量安全检测，制定科学明确的技术质量标准，有效消除劣质电线电缆产品所带来的安全隐患。要对电线电缆实现有效的检测，首先要对其外观进行全面检测，电线电缆外观尺寸检测是电线电缆质量控制的首检项目，电线电缆的外观检测是要确保其表面是否圆整光滑，有无凹坑、凸包等影响正常使用的缺陷。
3.为实现上述目的，本领域技术人员采用待检测电缆图像与没有缺陷的电缆图像通过比对进行检测缺陷；但是采用图像比对检测缺陷，则需要事先采集每一种电缆的样本放入样本库，然后再对电缆进行样本比对来检测是否有缺陷，该方法不仅需要大量数据样本且样本数据不能实时更新的话会造成无法检测缺陷；针对电缆凹坑和凸包缺陷，本领域技术人员通常采用边缘检测、阈值分割等方法将缺陷区域分割出来，但是由于噪声等干扰往往会造成图像过度且无效的分割，导致缺陷区域分割不准确，进而难以通过分割出的缺陷区域准确判断电缆的质量是否合格。


技术实现要素：

4.为了解决上述由于噪声干扰往往会造成图像过度且无效的分割，导致缺陷区域分割不准确，而难以通过分割出的缺陷区域准确判断电缆的质量是否合格的技术问题，本发明提供一种基于图像处理的电缆质量检测方法，该方法通过采集到的图像进行提取极小值点，基于分水岭分割算法分割出缺陷区域，从而检测出有缺陷的电缆，提高电缆出厂质量。
5.本发明的目的是提供一种基于图像处理的电缆质量检测方法，包括以下步骤：获取待检测电缆表面灰度图；并获取灰度图中每个像素点的梯度幅值；将每个像素点的梯度幅值大于预设的分割阈值对应的像素点作为灰度图中极小值点；将极小值点依次与其邻域中的极小值点连接获取多个闭合区域；根据未参与连接形成闭合区域的极小值点与闭合区域的位置关系获取每个闭合区域内的多个第一极小值点；多个所述闭合区域包括多个第一闭合区域和/或每个第一闭合区域内含有的多个第二闭合区域；将每个第一闭合区域内的连接形成多个第二闭合区域的极小值点，及每个第二闭合区域内的第一极小值点筛除，获取每个第一闭合区域内多个第二极小值点；根据每个第一闭合区域内的任一第二极小值点与其余第二极小值点之间的距离
获取每个第一闭合区域内每个第二极小值点的密集程度；根据每个第一闭合区域内最大密集程度对应的第二极小值点作为起始点进行分水岭算法分割，以梯度从小到大的顺序进行淹没，直至淹没到每个第一闭合区域对应的预设梯度阈值，获取灰度图中被淹没而分割出的多个缺陷区域；根据每个缺陷区域的面积判断电缆的质量是否合格。
6.在一实施例中，所述每个第一闭合区域内多个第二极小值点是按照以下步骤获取的：将连接形成第一闭合区域和第二闭合区域的极小值点的值标记为1；并将每个第一闭合区域内的极小值点的值标记为1；则将每个第一闭合区域内的值1的极小值点筛除，获取每个第一闭合区域内多个第二极小值点。
7.在一实施例中，每个第一闭合区域对应的预设梯度阈值是按照以下步骤获取：根据连接形成每个第一闭合区域上的极小值点的梯度幅值获取每个第一闭合区域对应的梯度幅值的均值，将每个第一闭合区域对应的梯度幅值的均值作为每个第一闭合区域对应的预设梯度阈值。
8.在一实施例中，所述每个闭合区域内的多个第一极小值点是按照以下步骤获取：将未参与连接形成闭合区域的极小值点记为第三极小值点；根据每个第三极小值点与每个闭合区域上所有相邻两极小值点间连线的夹角判断每个第三极小值点是否在闭合区域内部；当第三极小值点与其闭合区域上所有相邻两个极小值点间连线的夹角之和等于360
°
，则判断第三极小值点在对应闭合区域内部，将第三极小值点为闭合区域内的第一极小值点；当第三极小值点与每个闭合区域上所有相邻两极小值点间连线的夹角之和小于360
°
，则判断第三极小值点在所有闭合区域外部，则进行筛除。
9.在一实施例中，所述每个第二闭合区域内的第一极小值点是按照以下步骤获取：根据每个第一闭合区域内的多个第一极小值点与其第一闭合区域内每个第二闭合区域的位置关系获取每个第二闭合区域内的多个第一极小值点。
10.在一实施例中，每个未参与连接形成闭合区域的极小值点是否在闭合区域内部的计算公式如下：式中，e用来作为判断每个未参与连接形成闭合区域的极小值点是否在闭合区域内部的数值；relu表示线性整流函数；θj表示未参与连接形成闭合区域的极小值点与闭合区域上第j个相邻两极小值点间连线的夹角；n表示夹角的总数量；当e＞0，则未参与连接形成闭合区域的极小值点在对应闭合区域内部；当e=0，则未参与连接形成闭合区域的极小值点在所有闭合区域的外部，则进行筛除。
11.在一实施例中，所述每个第一闭合区域内每个第二极小值点的密集程度的计算公
式如下：式中，f
t
表示第t个第一闭合区域内中第1个第二极小值点的密集程度；(x1，y1)表示第个第一闭合区域内第1个第二极小值点；(xk，yk)表示第t个第一闭合区域内除第1个第二极小值点的其余第k个第二极小值点；m表示第k个第一闭合区域内中第二极小值点的数量；exp表示指数函数。
12.在一实施例中，所述分割阈值是按照以下步骤获取：计算灰度图中所有像素点的梯度，并绘制梯度直方图；其中，所述梯度直方图的横轴为梯度，纵轴为像素频数；根据梯度直方图中的最后一个波谷对应梯度的梯度幅值作为分割阈值。
13.在一实施例中，多个闭合区域是按照以下步骤获取：任意选取一个极小值点，将与其邻域内存在的极小值点连接，再以连接的极小值点与其邻域内存在的极小值点继续连接，依次连接至所连接的极小值点的邻域内不存在极小值点，或者依次连接至所连接的极小值点是起初选取的极小值点为止，而形成闭合区域；依此类比获取多个闭合区域。
14.在一实施例中，所述电缆的质量是按照以下步骤判断：将所有缺陷区域的面积加和与待检测电缆表面的总面积比值大于0.02时，则电缆质量不合格；反之比值小于等于0.02时，则电缆质量合格。
15.本发明的有益效果是：本发明提供的一种基于图像处理的电缆质量检测方法，该方法通过获取图像中显示缺陷特征的极小值点，根据极小值点及其周围的极小值点获取疑似电缆表面是凹坑或凸包的多个闭合区域，再将闭合区域外的极小值点中筛除，保留闭合区域内的极小值点，确保分水岭最终的极小值点一定是在闭合区域内；随后将每个闭合区域内的小闭合区域及小闭合区域内的极小值点筛除，避免将大的闭合区域内部过度分割，最后通过闭合区域内部每一个极小值点区域与其周围极小值点的分布密集情况筛选出密集程度最大的极小值点作为分水岭分割的起始点，能够有效将图像中的含有凹坑和凸包的缺陷区域分割出来，避免分水岭分割时的过度分割；从而通过分割出来的每个缺陷区域的面积大小能够准确判断电缆质量合格情况，进而检测出有缺陷的电缆，并提升电缆出厂质量。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1为本发明的一种基于图像处理的电缆质量检测方法的实施例总体步骤的流程示意图。
具体实施方式
18.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
19.本发明主要是针对电缆在橡套包装完成后，对电缆外层橡套的外观出现的凹坑和凸包进行检测，主要通过采集到的图像进行提取极小值点，基于分水岭分割算法分割出缺陷区域，从而检测出有缺陷的电缆，提高电缆出厂质量。
20.本发明提供的一种基于图像处理的电缆质量检测方法，参见图1所示，包括以下步骤：s1、获取待检测电缆表面灰度图；在本实施例中，在电缆包装塑料层的生产线上放置图像采集装置，采集包装完成的电缆图像；由于采集到的图像包含背景区域和电缆区域，所以对采集到的图像进行语义分割，最终获得只包含电缆区域的图像，将语义分割后的电缆图像转换为灰度图。
21.s2、获取灰度图中每个像素点的梯度幅值；将每个像素点的梯度幅值大于预设的分割阈值对应的像素点作为灰度图中极小值点；需要说明的是，本实施例中主要是通过分水岭算法分割图像前需要对确定极小值，即为传统分水岭算法的极小值是海拔最低点，后期分割是围绕极小值获取分割边界的，故首先通过图像特征以及缺陷特征确定极小值点；但是图像中往往存在多个极小值，而有的极小值不是需要的，很多无效的极小值使得图像后期会被过多分割，对于分割出缺陷区域没有任何作用，故要对所有的极小值点进行筛选，保留对分割缺陷有积极效果的极小值点。
22.电缆质量合格的情况下，电缆表面圆滑平整，灰度均匀，梯度接近于0；但是当电缆表面出现凸包和凹坑时；灰度变得不均一，部分像素点的梯度值较大。图像中存在梯度以及梯度较大的点都是缺陷区域的点或噪声点，缺陷区域是需要分割出来的区域，所以需要在缺陷区域放置极小值点。
23.在本实施例中，将每个像素点的梯度幅值大于预设的分割阈值对应的像素点作为灰度图中极小值点；灰度图中极小值点的筛选，具体如下：计算灰度图中所有像素点的梯度，并绘制梯度直方图；其中，梯度直方图的横轴为梯度，纵轴为像素频数；根据梯度直方图中的最后一个波谷对应梯度的梯度幅值作为分割阈值。
24.通过分割阈值将直方图分为两半，由于后续会从梯度幅值较大的点中筛选出合适的点作为当前图像分水岭分割极小值，故对于前半段梯度较小的区域无需考虑，只考虑大于分割阈值的像素点的梯度幅值；因此，将梯度幅值大于分割阈值的像素点作为灰度图中极小值点，极小值点是指分水岭算法中的极小值点。
25.s3、将极小值点依次与其邻域中的极小值点连接获取多个闭合区域；需要说明的是，对于电缆表面缺陷而言，凹坑、凸包都是一个闭合区域，这个闭合区域正是需要分割出来的区域，边缘点都是梯度幅值较大的点，故判断某些极小值点是否
能够构成一个闭合区域，如果构成了闭合区域说明当前极小值点为边缘点。闭合区域能够帮助后续去除无效点，保留有效点。
26.多个闭合区域是按照以下步骤获取：任意选取一个极小值点，将与其邻域内存在的极小值点连接，再以连接的极小值点与其邻域内存在的极小值点继续连接，依次连接至所连接的极小值点的邻域内不存在极小值点，或者依次连接至所连接的极小值点是起初选取的极小值点为止，而形成闭合区域；依此类比获取多个闭合区域。
27.在本实施例中，任意选取一个极小值点a，统计其八邻域内是否存在极小值点ai，如果存在极小值点，则将初始极小值点a与极小值点ai连接，极小值点a邻域内可能存在多个点都是极小值点，这些多个极小值点均可能是构成不同的闭合区域的极小值点，则将初始点与这些极小值点之间两两连接，但是可能出现极小值点a邻域内的两个极小值点其实是构成一个闭合区域上的点，这样后续连接邻域内的极小值点时会出现重复、冗余的连接和统计；故为了避免冗余的计算，先选取初始点邻域内的一点开始连接，连接后继续统计被连接的极小值点剩余邻域内是否存在极小值点，如果存在则将这两点连接，并记录该点的坐标；依此统计下去，直到极小值点八邻域内不存在极小值点，或直到统计闭合连接至初始极小值点a；每统计一次极小值点判断是否闭合到初始极小值点的计算公式为：式中，(x，y)表示初始极小值点a的坐标；(xi，yi)表示邻域中第i个极小值点ai的坐标；d表示被连接的极小值点与初始极小值点之间的距离；通过计算每一个被连接的极小值点与初始极小值点之间的距离，如果两点之间的距离d=0说明闭合到初始极小值点，如果d＞0说明最后这些极小值点没有闭合为一个区域；当d＞0时，此时被极小值点a连接的第一个极小值点ai说明这条路径不存在闭合区域，故选取极小值点a邻域内第二个极小值点ai进行连接，并不断连接后续的极小值点，计算是否闭合。直到极小值点a邻域内的所有极小值点都被连接计算后发现均不存在闭合区域时，就认为当前点一定不是任何闭合区域的点。
28.同理，选取下一个极小值点作为初始点，当初始点与其他极小值点能够构成闭合区域时，将统计出来的闭合区域上的所有极小值点的值标记为1。后续对于已经被保留过的点不需要再将其作为初始点进行计算。至此将所有极小值点进行了第一次筛选，筛选出了能够构成闭合区域的点，对于闭合区域的点不是最终会确定作为分水岭分割时的所用的极小值点，但是此处不能将其去除，因为根据闭合区域需要进一步筛选极小值点。
29.s4、根据未参与连接形成闭合区域的极小值点与闭合区域的位置关系获取每个闭合区域内的多个第一极小值点；需要说明的是，由于采集过程中受到机械噪声的干扰、以及缺陷内部自身的特征等图像中的极小值数量较多，且可能存在一些无效的极小值点，这些无效的极小值点会使得后续原本划分为同一个区域的点却被划分到两个区域，即过度分割；因此需要结合极小值点的分布以及缺陷的特征来筛选出有效的极小值点。
30.通过获得的闭合区域，判断分水岭最终的极小值点一定是在闭合区域内部获取的，所以对于闭合区域外部的极小值点，是没有必要对其进行分水岭分割的，因为这些点大多为噪声点后续只会造成过度分割，所以需要去除闭合区域外的极小值点，暂时保留闭合
区域内的极小值点。具体如下：以未参与连接形成闭合区域的极小值点b为例；以极小值点b为原点建立直角坐标系，计算极小值点b是否在闭合区域内部的计算公式如下：式中，e用来作为判断极小值点b是否在闭合区域内部的数值；relu表示线性整流函数；θj表示极小值点b与闭合区域上第j个相邻两极小值点间连线的夹角；n表示夹角的总数量；其中，极小值点b与闭合区域上第个相邻两极小值点间连线的夹角计算公式如下：式中，(xi，yi)表示极小值点b的坐标，(xj，yj)为连接形成任一闭合区域上各极小值点的坐标，(x
j-1
，y
j-1
)是该闭合区域上与(xj，yj)相邻极小值点的坐标；表示该闭合区域上第j个极小值点与极小值点b之间的距离；表示该闭合区域上第j-1个极小值点与极小值点b之间的距离；表示第j个极小值点与第j-1个极小值点之间的距离；计算这三个点两两之间的距离作为三点构成的三角形的边长；从而求得这第j个极小值点和第j-1个极小值点连接于极小值点b构成的夹角。
31.如果极小值点b在闭合区域的内部，则闭合区域线上所有极小值点与极小值点b之间构成的夹角的总和是360
°
，反之如果极小值点b在闭合区域外部，则闭合区域线上所有极小值点与极小值点b之间构成的夹角的总和一定小于360
°
。所以，采用表示在闭合区域内部的极小值点的计算结果设定为大于0的数，将角度总和小于360的点的计算结果设定为0，便于后续去除在闭合区域外的点。因此，当e＞0，则极小值点b在对应闭合区域内部；当e=0，则极小值点b在所有闭合区域的外部，则进行筛除。依次将每个未参与连接形成闭合区域的极小值点与每个闭合区域上的极小值点通过计算e来判断是否在闭合区域内或者外。
32.在判断未参与连接形成闭合区域的极小值点是否在闭合区域内含可以按照以下步骤获取，具体每个闭合区域内的多个第一极小值点是按照以下步骤获取：将未参与连接形成闭合区域的极小值点记为第三极小值点；根据每个第三极小值点与每个闭合区域上所有相邻两极小值点间连线的夹角判断每个第三极小值点是否在闭合区域内部；需要说明的是，每个第三极小值点与每个闭合区域上所有相邻两极小值点间连线的夹角类似上述计算θj的公式；当第三极小值点与其闭合区域上所有相邻两个极小值点间连线的夹角之和等于360
°
，则判断第三极小值点在对应闭合区域内部，将第三极小值点为闭合区域内的第一极小值点；当第三极小值点与每个闭合区域上所有相邻两极小值点间连线的夹角之和小于360
°
，则判断第三极小值点在所有闭合区域外部，则进行筛除。
33.s5、获取每个第一闭合区域内多个第二极小值点；具体如下：多个闭合区域包括多个第一闭合区域和/或每个第一闭合区域内含有的多个第二闭合区域；将每个第一闭合区域内的连接形成多个第二闭合区域的极小值点，及每个第二闭合区域内的第一极小值点筛除，获取每个第一闭合区域内多个第二极小值点；每个第一闭合区域内多个第二极小值点是按照以下步骤获取的：将连接行形成第一闭合区域和第二闭合区域的极小值点的值标记为1；并将每个第一闭合区域内的极小值点的值标记为1；将每个第一闭合区域内的值1的极小值点筛除，获取每个第一闭合区域内多个第二极小值点。
34.需要说明的是，由于检测出了所有能够构成闭合区域的极小值点，将其值标记为1，所以对于任何一个的闭合区域，其内部是否存在闭合区域，直接可以根据其内部区域极小值点的值就可以知道是否存在小的闭合区域；如果存在有值为1的极小值点，那么就说明该比较大的闭合区域内存在嵌套的比较小的多个闭合区域。
35.因此，在本实施例中，将多个闭合区域即为多个第一闭合区域和/或每个第一闭合区域内含有的多个第二闭合区域；也就是在获取的闭合区域中，包括内部没有闭合区域的第一闭合区域，和/或每个第一闭合区域内含有的多个第二闭合区域；在后续筛选极小值点时，如果第一闭合区域内没有第二闭合区域，可以直接通过该第一闭合区域中的第一极小值点作为每个第一闭合区域内多个第二极小值点进行后续的计算。
36.另外，每个第二闭合区域内的第一极小值点是按照以下步骤获取：根据每个第一闭合区域内的多个第一极小值点与其第一闭合区域内每个第二闭合区域的位置关系获取每个第二闭合区域内的多个第一极小值点；其每个第二闭合区域内的多个第一极小值点获取方法类似s4中的步骤。
37.s6、根据每个第一闭合区域内的任一第二极小值点与其余第二极小值点之间的距离获取每个第一闭合区域内每个第二极小值点的密集程度；需要说明的是，对于第一闭合区域内部的第二极小值点，不能全部保留，因为如果将其保留下来，那么这一整个闭合区域也会被分割成多个很小的区域，这也属于区域内部的过度分割，对于检测电缆表面的缺陷来说，是期望能将每一个缺陷区域整体分割出来，而不对缺陷内部再做分割。根据s5中，对于内部不存在闭合区域的大闭合区域，直接计算内部极小值点的密集程度等进行筛选与保留，如果闭合区域内部存在小的闭合区域时，则将整
个小的闭合区域上以及闭合区域内部的极小值点的值均设为1，最后对于一个大的闭合区域内部将所有小的闭合区域上以及小闭合区域内部的极小值点都设为1，最终将所有值为1的极小值点筛除；只保留了在大闭合区域内而不在小闭合区域内的极小值点。
38.在本实施例中，首先对于第一闭合区域内部极小值点分布的较为密集的区域，那么当前密集的区域肯定是要去掉一些极小值点的，故分析第一闭合区域内部每一个极小值点区域与其周围极小值点的分布密集情况，通过计算闭合区域内每一个极小值点的密集程度来表示，具体每个第一闭合区域内每个第二极小值点的密集程度的计算公式如下：式中，f
t
表示第t个第一闭合区域内中第1个第二极小值点的密集程度；(x1，y1)表示第t个第一闭合区域内第1个第二极小值点；(xk，yk)表示第t个第一闭合区域内除第1个第二极小值点的其余第k个第二极小值点；m表示第k个第一闭合区域内中第二极小值点的数量；exp表示指数函数。
39.为统计第t个第一闭合区域内除第1个第二极小值点的其余第k个第二极小值点到第1个第二极小值点的距离，并对距离进行求和取均值，反映出第1个第二极小值点整体的分布情况，如果其他极小值点与当前第1个第二极小值点的距离较近，则第1个第二极小值点的周围分布更密集，即f
t
越小；反之距离越远，则第1个第二极小值点的周围分布更离散， 即f
t
越大。
40.是对密度计算结果进行归一化处理，归一化后的数据被控制在0-1之间，对于后续设置阈值与选取合适值得点更加方便，使得对数据的结果更加可控。
41.同理，计算出第t个第一闭合区域内中每个第二极小值点的密集程度。
42.最后，选取每个第一闭合区域内最大密集程度对应的第二极小值点作为唯一极小值点，也是最终进行分水岭分割的起始点；每一个闭合区域最终都会为其选出一个唯一的极小值点作为分割的起始点。
43.s7、获取灰度图中被淹没而分割出的多个缺陷区域；具体如下：根据每个第一闭合区域内最大密集程度对应的第二极小值点作为起始点进行分水岭算法分割，以梯度从小到大的顺序进行淹没，直至淹没到每个第一闭合区域对应的预设梯度阈值，获取灰度图中被淹没而分割出的多个缺陷区域；每个第一闭合区域对应的预设梯度阈值是按照以下步骤获取：根据连接形成每个第一闭合区域上的极小值点的梯度幅值获取每个第一闭合区域对应的梯度幅值的均值，将每个第一闭合区域对应的梯度幅值的均值作为每个第一闭合区域对应的预设梯度阈值。
44.在本实施例中，当选定最大密集程度对应的第二极小值点作为起始点后，从该起始点开始淹没，由于一个缺陷区域内最强最明显的边缘是缺陷与正常区域的交汇边缘，即缺陷区域最外层的边缘，故获取当前区域的第一闭合区域上各极小值点的梯度幅值，计算这些极小值点的梯度幅值的均值作为梯度阈值，后续淹没时，按照该区域内像素点的梯度
从小到大的过程进行淹没，直到达到梯度阈值时，停止淹没。对每个最大密集程度对应的第二极小值点作为起始点都采用同样的方式进行分水岭分割，最终图像中被淹没而分割出来的区域是要检测多个缺陷区域。
45.s8、根据每个缺陷区域的面积判断电缆的质量是否合格。具体电缆的质量是按照以下步骤判断：将所有缺陷区域的面积加和与待检测电缆表面的总面积比值大于0.02时，则电缆质量不合格；反之比值小于等于0.02时，则电缆质量合格。
46.在本实施例中，被分水岭算法分割出来的区域作为缺陷区域，对于一根电缆线，统计电缆线上被分割出来的每个缺陷区域的面积大小，将电缆的面积与分割出来的所有缺陷区域的面积和进行比值运算，缺陷区域面积和比电缆总面积，将比值的结果作为电缆质量的标准；比值大于0.02说明缺陷严重，质量不合格；反之比值小于等于0.02代表质量合格，最终检测到不合格电缆是发出警报，提醒技术人员及时进行相应调整。需要说明的是，选取0.02是通过统计历史检测每根电缆表面出现的凹坑及凸包缺陷而总结获取的。另外，每个缺陷区域的面积是根据缺陷区域内像素点的数量而获取的。
47.综上，本发明提供的一种基于图像处理的电缆质量检测方法，该方法通过获取图像中显示缺陷特征的极小值点，根据极小值点及其周围的极小值点获取疑似电缆表面是凹坑或凸包的多个闭合区域，再将闭合区域外的极小值点中筛除，保留闭合区域内的极小值点，确保分水岭最终的极小值点一定是在闭合区域内；随后将每个闭合区域内的小闭合区域及小闭合区域内的极小值点筛除，避免将大的闭合区域内部过度分割，最后通过闭合区域内部每一个极小值点区域与其周围极小值点的分布密集情况筛选出密集程度最大的极小值点作为分水岭分割的起始点，能够有效将图像中的含有凹坑和凸包的缺陷区域分割出来，避免分水岭分割时的过度分割；从而通过分割出来的每个缺陷区域的面积大小能够准确判断电缆质量合格情况，进而检测出有缺陷的电缆，并提升电缆出厂质量。
48.以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。