电缆导体横截面积的精确测量是电缆检测的关键环节，针对现有测量方法的不足，本文提出了一种基于机器视觉检测技术的电缆导体截面积测量方法。整套机器视觉检测系统由成像装置和图像处理系统两部分构成。针对各部件的实现功能，本文详细论述了整套机器视觉检测系统的设计思路。
　　成像装置用于高质量图像采集，是进行精确测量的基础。本文对补光系统设计、感光芯片选型、基本光学参数(焦距、物距、像距)确定等重要内容进行了详细分析，通过实验验证了成像装置的重复性精度和线性度，并对成像系数k*进行了标定。
　　图像处理系统由图像处理软件和硬件两部分组成，图像处理软件用于数字图像处理算法的实现以及与其他组成部分的交互、控制。数字图像处理算法是整套机器视觉检测系统的核心，本文在该部分的研究内容如下：
　　(1)对比分析了多种经典边缘检测算法，并选用Otsu阈值分割结合数学形态学处理作为本文的轮廓提取算法。
　　(2)根据电缆导体截面的噪点特点，引入基于连通域标记的降噪算法，能有效清除导体内部噪点。
　　(3)对基于点弦距离累加和(Chord-to-point Distance Accumulation, CPDA)的角点
　　提取算法的全局角度计算方法进行改进，提高该算法在电缆导体轮廓上的角点识别精度。并以该算法为基础，设计了一套应用于电缆导体轮廓的边缘补偿方法，用于修复缺损，完成电缆导体轮廓的重构。
　　在上述研究成果的基础上，笔者开发了机器视觉检测系统的软件，并通过实验验证了整套机器视觉检测系统的有效性。实验结果表明：本文的测量方法在测量电缆导体截面积的最大相对误差小于1%，单次检测时间在5s以内。