1. 引言

铜丝作为人类文明进程中最早开发利用的金属材料之一，是以高纯度铜或铜合金为原料，通过精密拉丝工艺制成的标准化线材[1]。其独特的导电性、延展性和环境稳定性，使其从古老的工艺制品演变为现代工业的核心基础材料，广泛应用于电力传输、电子元器件、建筑结构及高端装备制造领域。相较于纺织纤维等有机材料，铜丝在几何精度、机械强度和环境适应性方面具有显著优势——直径波动率低于0.5%、表面粗糙度控制在微米级，且在温湿度变化下几乎不发生形变[2]。这种高度稳定的物理特性不仅满足了工业制造对材料一致性的严苛要求，更使其成为机器视觉检测系统的较理想标定介质，为精密测量技术提供了可行性方案。

2. 机器视觉检测设备的原理及选择

机器视觉作为仿生视觉系统的工程技术，通过光学成像装置与数字图像处理算法的协同作用，实现对视觉信息的智能化解析。该技术体系主要包含光学成像与数字处理两大核心模块，其理论基础涵盖应用光学、计算机视觉和模式识别等多个交叉学科[3]。

2.1. 光学成像模块的构建

成像系统采用200万像素面阵相机(分辨率1600 ×1200)配合四倍放大倍率的单远心镜头，构建1.785 mm ×1.339 mm显微视野。系统标定采用标准影像仪校准块，经多点位校准验证，空间解析精度达到1.1155 μm。远心光路设计有效抑制了透视畸变，确保测量对象在景深范围内保持稳定的放大倍率[4]。

2.2. 数字图像处理流程

本设备使用OpenCV库对图像进行处理，步骤主要有3步：第一步进行平滑处理，减小图像噪声；第二步是对图像进行阈值分割；第三步是采用轮廓检测及缩小阈值的方法，提取铜丝的主干直径。

在技术验证方法学层面，现有研究存在可优化空间。以苏州大学闫冠宇、潘青田[5] [6]生丝检测设备验证为例，其采用铜丝作为标定参照物时，通过机械位移调整成像清晰度的操作方式违背了光学系统的最佳物距原则。这种人为干预可能导致离焦引起的边缘模糊效应，继而影响直径测量精度。

3. 铜丝标准化检测样本的构建与验证方法

3.1. 试样制备

选取0.1 mm和0.2 mm两种标称直径的退火铜线各1米作为实验样本。根据GB/T 21652-2008《铜及铜合金线材》标准要求，样本表面需进行清洁处理以消除氧化层影响[7]。

3.2. 仪器配置

实验采用工业级视觉检测装置，由长风纺织机电科技有限公司提供，配置参数如下：检测平台物距固定于65 mm，选用4.4 μm像元尺寸的CCD工业相机配合4倍光学放大远心镜头构成成像系统。理论测量精度可计算为：像元尺寸(4.4 μm)/放大倍率(4) = 1.1 μm，空间解析精度达到1.1155 μm。

3.3. 图像获取与参数记录

通过自动化扫描平台对试样进行随机采样，同步记录几何特征参数(线径尺寸、像素值)。检测过程保持环境温度(23 ± 1)℃、相对湿度50% ± 5%的恒温恒湿条件。

3.4. 测量系统精度验证

为验证理论精度与实际测量值的一致性，采用双重验证方案。

3.4.1. 基准值测定

选用两种标准直径的铜质线材作为基准样本，各规格样本分别获取30组有效数据。数据处理时采用格拉布斯准则剔除异常值，最终以算术平均值作为基准直径X (见表1、表2)。

3.4.2. 视觉系统标定

在恒定成像参数下，通过图像分析软件对样本进行亚像素轮廓检测。每种规格试样选取15个典型截面，经形态学滤波处理后统计有效像素值Y (见表3、表4)。特别注意消除照明不均匀导致的边缘模糊现象，确保信噪比 ≥45 dB。

3.4.3. 系统误差分析

计算实际测量精度A = X/Y，该参数表征单像素对应的物理尺寸量。当|A − 1.1 μm| ≤ 0.05 μm时，判定系统满足设计精度要求。

4. 实验结果及分析

以下实验结果使用SPSS软件进行分析。

Table 1. Diameter test results of 0.1 mm copper wire (unit: μm)

表1. 0.1 mm铜丝直径测试结果(单位：μm)

续表

Table 2. Diameter test results of 0.2 mm copper wire (unit: μm)

表2. 0.2 mm铜丝直径测试结果(单位：μm)

续表

Table 3. Pixel values of 0.1 mm copper wire

表3. 0.1 mm铜丝像素值

Table 4. Pixel values of 0.2 mm copper wire

表4. 0.2 mm铜丝像素值

续表

由表1~4以及公式A = X/Y可得结果，见表5。

Table 5. Accuracy of 0.1 mm and 0.2 mm copper wire

表5. 0.1 mm、0.2 mm铜丝精度

由表5可知，通过两种规格铜丝的对比实验，相机实测精度与理论精度值1.1 μm呈现出高度一致性。实验数据显示，虽然铜丝实际直径存在微米级差异，但由此产生的精度偏差处于可接受阈值内，未对最终检测数据的准确性构成实质影响。直径出现误差的原因可能是因为实验时是定点拍摄，铜丝并没有被牵拉，导致铜丝并没有水平向下，有一定的倾斜，而直径的获取是按照像素点来计算，倾斜程度越高，单行所占像素点就越多。为避免过多的误差，检测设备可以使用罗拉装置将铜丝拉回水平位置上，从而提高设备精度。该结果表明当前检测系统在工业应用场景中具备足够的测量精度保障，同时印证了采用标准铜丝作为标定介质对机器视觉系统进行精度验证的方法有效性。

5. 结论与展望

本研究为机器视觉纤维检测设备的校准策略与性能优化提供了可行性方案。实验结果表明，采用铜丝作为标准测试物可有效验证基于机器视觉的线材检测设备的测量精度，其方法具有显著的可重复性和稳定性。这种基于标准试样的评估体系不仅能够系统量化设备的关键性能指标，更为检测系统的参数优化建立了数据驱动的改进路径。在后续研究中，可将测试对象拓展至铜材的不同形态(如铜块、铜片等)及其他材料，通过建立多维度的标准样本库，进一步提升机器视觉检测系统的泛化能力和工业适用性。本研究构建的检测范式因其兼具方法简便性与结果可靠性，为工业视觉检测装备的性能评估与迭代升级提供了可推广的技术方案。

NOTES

^*通讯作者。

参考文献