本文關(guān)鍵詞： 形變檢測 管道爬行器 輪廓提取 位置檢測　出處：《南京理工大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：石油鉆井套管的形變是造成油田鉆井工作中存在安全隱患的重要因素,因此有必要研究石油鉆井套管的形變檢測技術(shù)。為了改進(jìn)傳統(tǒng)的機(jī)械檢測方式在自動化程度方面的不足之處,本文設(shè)計了基于管道爬行器的管道形變圖像檢測系統(tǒng)。檢測系統(tǒng)的設(shè)計以管道爬行器作為硬件基礎(chǔ),圍繞管道爬行器,本文分析并搭建了管道形變圖像檢測系統(tǒng)的硬件平臺和軟件框架。系統(tǒng)的硬件平臺主要由無線圖像發(fā)射器與接收器、MTC-5308P攝像頭與視頻采集卡構(gòu)建而成,其軟件框架主要包括VS2008集成開發(fā)環(huán)境與OpenCV圖像處理工具庫。本文從管道形變的類型檢測與位置檢測兩個方面對鉆井套管的形變檢測技術(shù)進(jìn)行了研究。在形變的類型檢測方面,通過分析管道形變的檢測條件,從形變輪廓提取的角度分析并設(shè)計了相應(yīng)的圖像處理算法,包括經(jīng)典邊緣提取算法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法以及高級輪廓提取法。經(jīng)實驗證明,幾種算法均能穩(wěn)定且精確地檢測出管道形變的類型。在形變的位置檢測方面,本文分析了問題的關(guān)鍵在于如何獲取形變在管道采集視頻中所處的關(guān)鍵幀。按照這一思路,本文探索并提出了三種提取管道采集視頻中形變所處關(guān)鍵幀的方法,分別是基于人工處理的關(guān)鍵幀提取法、基于模板匹配的關(guān)鍵幀提取法以及基于高級輪廓提取的關(guān)鍵幀提取法。通過理論與實際形變位置數(shù)據(jù)的比較和誤差分析,發(fā)現(xiàn)幾種算法所提取的視頻關(guān)鍵幀均能有效確定管道形變的位置。
[Abstract]:Casing deformation in oil drilling is an important factor causing hidden safety problems in oil drilling. Therefore, it is necessary to study the deformation detection technology of oil drilling casing. A pipeline deformation image detection system based on pipeline crawler is designed in this paper. This paper analyzes and builds the hardware platform and software framework of the pipeline deformation image detection system. The hardware platform of the system is mainly composed of the wireless image transmitter and receiver MTC-5308P camera and video capture card. The software framework mainly includes VS2008 integrated development environment and OpenCV image processing tool library. This paper studies the deformation detection technology of drilling casing from two aspects of pipeline deformation type detection and location detection. By analyzing the detection conditions of pipeline deformation, the corresponding image processing algorithms are analyzed and designed from the point of view of deformation contour extraction, including classical edge detection algorithm, mathematical morphology method and advanced contour extraction method. Several algorithms can detect the type of pipeline deformation stably and accurately. In the aspect of deformation location detection, the key problem is how to obtain the key frame of deformation in pipeline video. In this paper, three methods of extracting the key frames of deformation in pipeline video are explored and proposed, which are based on manual processing. The key frame extraction method based on template matching and the key frame extraction method based on advanced contour extraction. It is found that the key frames extracted by several algorithms can effectively determine the position of pipeline deformation.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TE931.2;TP391.41

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 姜玲;韓潤萍;袁曄;鄭有增;;Canny算子在織物疵點(diǎn)檢測中的應(yīng)用[J];北京服裝學(xué)院學(xué)報;2005年04期

2 張家驥;;機(jī)器視覺在船舶工件探傷檢測中的應(yīng)用[J];重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué));2012年07期

3 周曉明;馬秋禾;肖蓉;楊娜;;一種改進(jìn)的Canny算子邊緣檢測算法[J];測繪工程;2008年01期

4 王文慶;支華;付麗娟;龔俊;;基于統(tǒng)計的邊緣閾值檢驗方法[J];測繪科學(xué);2007年02期

5 吳祖堂;朱玉榮;黃曉飛;;OTSU閾值改進(jìn)及其在俯仰角測試中的應(yīng)用[J];彈道學(xué)報;2012年01期

6 楊坪;蔣應(yīng)田;洪振鵬;張建成;張建筑;;數(shù)字化射線檢測中基于邊緣檢測學(xué)的焊接缺陷邊緣檢測[J];電焊機(jī);2008年02期

7 韓彥平;呂梅柏;李言俊;;基于視頻圖像的運(yùn)動目標(biāo)識別與跟蹤方法研究[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報;2006年S6期

8 向華;;一種基于方差的圖像邊緣檢測算法[J];電腦知識與技術(shù);2009年31期

9 任文杰;秦春霞;王欣;賀長偉;;一種新的基于Laplacian算子的邊緣檢測方法[J];電氣電子教學(xué)學(xué)報;2008年03期

10 華繼釗,李志軍,郭振民;彩色Canny算法的實現(xiàn)[J];電視技術(shù);2004年11期

，

本文編號：1505919