【摘要】：幾十年以來(lái),為更充分的利用海洋資源,人類在海底鋪設(shè)了大量的能源輸送管道和信息通信線纜。海底管線的正常工作,是海上油氣與跨國(guó)通信的重要保障。由于海底施工、自然腐蝕和其他種種原因,海底管線易破損甚至斷裂,造成經(jīng)濟(jì)和環(huán)境上的重大損失。因此,需要水下機(jī)器人對(duì)海底管線進(jìn)行定期跟蹤檢查。利用側(cè)掃聲納采集海底信息,通過(guò)圖像處理算法檢測(cè)出管線的位置和走向,并引導(dǎo)水下機(jī)器人對(duì)管線跟蹤是本文的主要研究?jī)?nèi)容,具體如下:(1)研究側(cè)掃聲納圖像管線檢測(cè)系統(tǒng)與圖像預(yù)處理。首先,介紹管線檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu);其次,分析側(cè)掃聲納成像原理與影響聲納圖像質(zhì)量的因素;然后,介紹水下管線系統(tǒng)模型;最后,研究均值濾波、中值濾波、高斯濾波去除聲納圖像噪聲的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,高斯濾波對(duì)聲納圖像濾波的效果最佳。(2)研究二維平均恒虛警率的管線檢測(cè)方法。首先,介紹在高斯噪聲條件下的二維平均恒虛警率算法,在計(jì)算參考單元平均值時(shí),需要反復(fù)提取像素灰度值,從而耗費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間,本文研究采用積分矩陣加速計(jì)算;其次,采取形態(tài)學(xué)方法平滑管線邊緣,并根據(jù)二值圖連通區(qū)域離心率指標(biāo)去除虛警;最后,通過(guò)Hough變換檢測(cè)管線邊緣,擬合得出管線的位置與走向。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效檢測(cè)出聲納圖像中的管線目標(biāo)。(3)提出矩形和十字形檢測(cè)結(jié)構(gòu)的二維平均恒虛警率算法。首先,根據(jù)管線的形狀特征,研究矩形檢測(cè)結(jié)構(gòu)。相對(duì)于正方形檢測(cè)結(jié)構(gòu),矩形檢測(cè)結(jié)構(gòu)在檢測(cè)管線目標(biāo)時(shí)具有較低的閾值,從而有效提取圖像中的管線。十字形檢測(cè)結(jié)構(gòu)在矩形檢測(cè)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,利用左右方向與上下方向參考單元灰度平均值之比,改善聲納圖像野值點(diǎn)造成的管線像素缺失的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能更完整的檢測(cè)出管線目標(biāo)。(4)研究類PID的水下機(jī)器人管線跟蹤方法。首先,根據(jù)水下機(jī)器人與管線的相對(duì)位置,制定快速接近管線并慢速跟蹤管線的策略;然后,利用卡爾曼濾波確定管線位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法能有效控制水下機(jī)器人跟蹤管線。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;P756.2
【圖文】：

1.2 管線檢測(cè)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀從二十世紀(jì) 80 年代末開始，國(guó)外就開展了針對(duì)水下管線的檢測(cè)和跟蹤的實(shí)驗(yàn)研究工作。隨著水下機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，國(guó)外已經(jīng)對(duì)機(jī)器人海底管線的辨識(shí)及導(dǎo)航進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。當(dāng)前已經(jīng)有一些大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)致力于利用 ROV 對(duì)海底管線外部進(jìn)行檢查的研究工作。少數(shù)國(guó)家己經(jīng)開始對(duì) AUV 水下管線檢測(cè)與跟蹤的方法進(jìn)行研究，具有代表性的成果有:（1）University of the Balearic IslandsfromSpain 的管線探測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于不同角度管線的實(shí)時(shí)識(shí)別。Alberto Ortiz[9]等人研發(fā)了一套電纜探測(cè)系統(tǒng)，能夠?qū)Σ煌嵌鹊碾娎|進(jìn)行識(shí)別，系統(tǒng)以攝像機(jī)為光視覺(jué)傳感器，搭載在 ROV 上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。如圖 1.3 所示，該光視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)對(duì)獲得的光學(xué)圖像進(jìn)行處理，主要包括圖像分割、輪廓提取、定向過(guò)濾和邊緣檢測(cè)四個(gè)步驟，并利用卡爾曼濾波和ROI(Region Of Interest)區(qū)域預(yù)測(cè)，其成功率達(dá)到 90%。

（a）東線 SAS 圖像（b）西線 SAS 圖像（c）融合的 SAS 圖像圖 1.2 雙聲納管線融合[10]Fig.1.2Pipeline fusion with dual sonar（3）Institute of Marine Technology Problems Far East Branch Russian CAdemf Sciences（IMTP FEB RAS）對(duì)水下管線的跟蹤作了深入的研究，提出基于搜索器（Electromagnetic Searcher，EMS）[11]和視頻圖像系統(tǒng)（Video Imaystem，VIC）融合的金屬線纜跟蹤系統(tǒng)[12,13]。IMTP FEB RAS 利用 AUV MT行了海上實(shí)驗(yàn)，對(duì)細(xì)金屬線纜進(jìn)行了檢測(cè)和跟蹤，并對(duì)只采用 EMS 和采MS&VIC 進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比，采用 EMS&VIC 的系統(tǒng)檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到 90%。圖 1.3AUV 管線檢測(cè)模型[11]Fig.1.3 AUV Pipeline detection model

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本文編號(hào)：2730015