VideoLog可視化測井油管接箍自動識別方法
發(fā)布時(shí)間:2023-03-26 18:32
在可視化測井中,深度對于判斷油管缺陷位置至關(guān)重要,而現(xiàn)有的測深系統(tǒng)具有一定的深度誤差。實(shí)際工程中,可通過識別油管接箍再參照油管數(shù)據(jù)表來準(zhǔn)確標(biāo)定儀器的深度。本文基于運(yùn)動視頻圖像處理,提出了一種油管接箍自動識別方法。利用VideoLog可視化測井系統(tǒng)采集井下油管視頻圖像,通過對視頻圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理、特征參數(shù)提取、接箍判決等過程來準(zhǔn)確識別接箍。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,同一個(gè)接箍在視頻中會多次出現(xiàn),也會被多次識別到,同一接箍平均識別率為86.9%,接箍計(jì)數(shù)的正確率為100%。方法已成功用于可視化測井視頻解釋處理中,取得了較好的工程應(yīng)用效果。
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
引 言
1 圖像特征分析
2 接箍識別方法
2.1 視頻圖像來源
2.2 圖像預(yù)處理和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
2.3 輪廓提取
2.4 特征提取
(1)目標(biāo)區(qū)域邊界的周長P
(2)目標(biāo)區(qū)域邊界的面積S
(3)目標(biāo)區(qū)域邊界的質(zhì)心
(4)目標(biāo)區(qū)域邊界的圓度D
2.5 接箍判別
3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
3.1 接箍計(jì)數(shù)以及單個(gè)接箍識別率
3.2 方向識別
4 結(jié) 論
本文編號:3771478
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引 言
1 圖像特征分析
2 接箍識別方法
2.1 視頻圖像來源
2.2 圖像預(yù)處理和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
2.3 輪廓提取
2.4 特征提取
(1)目標(biāo)區(qū)域邊界的周長P
(2)目標(biāo)區(qū)域邊界的面積S
(3)目標(biāo)區(qū)域邊界的質(zhì)心
(4)目標(biāo)區(qū)域邊界的圓度D
2.5 接箍判別
3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
3.1 接箍計(jì)數(shù)以及單個(gè)接箍識別率
3.2 方向識別
4 結(jié) 論
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