石油抽油管計(jì)數(shù)圖像識別算法研究及仿真分析.pdf

1、石油是工業(yè)生產(chǎn)和日常生活使用的主要能源，對工業(yè)生產(chǎn)和日常生活有著重要的影響。采油要使用大量的抽油管，對抽油管進(jìn)行計(jì)數(shù)是必不可少的管理需求，目前采用人工計(jì)數(shù)不但工作效率低，而且計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性也是很低。
　　本文通過采集抽油管端面圖像，運(yùn)用圖像識別技術(shù)對抽油管進(jìn)行識別計(jì)數(shù)的研究。在實(shí)際應(yīng)用上將會提高油田采油準(zhǔn)備工作時(shí)的工作效率，而且將來可以用在其他類管材的自動(dòng)計(jì)數(shù)上，會在工業(yè)上具有良好的使用價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益。本文的主要內(nèi)容包括:抽油管端面

2、圖像的拼接，抽油管端面圖像預(yù)處理、抽油管端面圖像邊緣檢測、抽油管端面圖像識別的算法、抽油管計(jì)數(shù)及實(shí)驗(yàn)分析。
　　采集圖像時(shí)，由于拍攝距離有限以及為了減小邊緣圖像的失真，用單一的CCD進(jìn)行拍攝無法滿足應(yīng)用要求，需要將多個(gè)CCD拼接起來一起采集圖像，然后將有部分重疊的抽油管圖像進(jìn)行無縫拼接，本文采用的圖像拼接法是將圖像投影到柱面上，用相位相關(guān)法找到配準(zhǔn)點(diǎn)，最后用三角函數(shù)平滑過渡法對圖像進(jìn)行了融合。
　　抽油管端面圖像的預(yù)處理，包

3、括圖像格式的轉(zhuǎn)變，灰度圖像的變換，圖像的二值化，圖像的增強(qiáng)，邊緣提取，每種處理流程都采用了多種方法，經(jīng)過試驗(yàn)對比分析，最終選出適合抽油管端面圖像特征處理的方法。
　　對于抽油管圖像的目標(biāo)物體邊緣檢測，本文根據(jù)抽油管端面圖像特征使用經(jīng)典的邊緣檢測算子、形態(tài)學(xué)邊緣檢測與邊界跟蹤相結(jié)合方法進(jìn)行邊緣提取;根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，本文采用基于形態(tài)學(xué)邊緣檢測與邊界跟蹤相結(jié)合的算法來獲取更好目標(biāo)物體的邊界。
　　在對抽油管端面圖像的識別中，由于

4、抽油管邊界在拍攝后圖像實(shí)際顯示為橢圓，因此本文提出一種改進(jìn)的橢圓和圓Hough變換檢測算法，利用橢圓和圓的幾何性質(zhì)降低Hough變換的維數(shù)，再使用Hough變換獲取橢圓其他參數(shù)，降低了計(jì)算量和統(tǒng)計(jì)量，采用特定規(guī)律的取點(diǎn)方法，降低了無效取點(diǎn)次數(shù)，提高識別速度。
　　最后將會對抽油管進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù);對于沒超范圍的縮進(jìn)抽油管圖像，將圖像的檢測尺寸與抽油管標(biāo)準(zhǔn)尺寸進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果進(jìn)行分類計(jì)數(shù);對于超范圍的縮進(jìn)抽油管圖像需要進(jìn)行修正，本