本文選題：水下機(jī)器視覺 + 圖像處理��； 參考：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：人類地球的七成以上都是由海水覆蓋,海洋生態(tài)資源的使用對于全球經(jīng)濟(jì)起著至關(guān)重要的作用。近幾個世紀(jì),由于人口數(shù)量的驟增,人類面臨著嚴(yán)重的資源匱乏問題。世界各國都加強(qiáng)了對海洋環(huán)境的探索、海洋科技的發(fā)展和海洋資源的利用。人類社會資源的可持續(xù)發(fā)展要求人們必須加大對海洋產(chǎn)業(yè)的開發(fā)利用。其中,水下機(jī)器人技術(shù)是人類借助現(xiàn)代科技技術(shù)來探測神秘海底世界的重要手段之一。為了更好的發(fā)展水下機(jī)器人技術(shù),人們需要開發(fā)更為先進(jìn)的水下機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確清晰的海底資源探測和開采。因而,水下目標(biāo)圖像清晰化的處理技術(shù)在海底勘探、水下物體軌跡跟蹤、定位等領(lǐng)域中至關(guān)重要。光通過水體介質(zhì)傳播過程中的衰減,為水下圖像成像帶來了一系列的問題。水下目標(biāo)在成像時會受到海水水質(zhì)及懸浮物等物理性質(zhì)的影響,使采集到的圖像模糊、對比度較差。水下視頻與圖像增強(qiáng)算法的研究,一直是機(jī)器視覺領(lǐng)域中備受關(guān)注的方向,具有十分重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價值。本課題從水下機(jī)器視覺系統(tǒng)的外部機(jī)械安裝和視覺系統(tǒng)圖像清晰化處理兩條技術(shù)路線出發(fā),解決水下機(jī)器人視覺系統(tǒng)中遇到的難題。針對水下圖像成像過程中遇到的問題進(jìn)行分析,確定影響水下機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行拍攝的關(guān)鍵因素,結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,給出了較為實(shí)際的一種處理思路。設(shè)計(jì)并優(yōu)化了一種新的圖像處理算法,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證取得了良好的效果,對水下機(jī)器人視覺系統(tǒng)的研究提供了指導(dǎo)性建議。通過對比度的調(diào)整實(shí)現(xiàn)了水下圖像可視度的增強(qiáng)和圖像細(xì)節(jié)信息的有效放大,使得由于水底光照不均勻帶來的問題能得到有效緩解。本文利用水下機(jī)器人攝像機(jī)采集到焊縫圖像,并通過算法的優(yōu)化對水下降質(zhì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。從中提取出焊縫位置信息,為水下機(jī)器人對管道焊縫缺陷的檢測提供數(shù)據(jù)支持。通過一系列的算法對圖像進(jìn)行預(yù)處理,利用減影法分割出焊縫區(qū)域并對裂紋缺陷的有效信息進(jìn)行檢測處理。該方法的實(shí)施為水下石油管道焊縫處缺陷檢測流程提供依據(jù)。
[Abstract]:More than 70% of the earth is covered by sea water. The use of marine ecological resources plays a vital role in the global economy. In recent centuries, due to the rapid increase in population, mankind is faced with a serious problem of lack of resources. Countries all over the world have strengthened the exploration of marine environment, the development of marine science and technology and the utilization of marine resources. The sustainable development of human social resources requires people to increase the exploitation and utilization of marine industry. Among them, underwater vehicle technology is one of the important means for human beings to explore the mysterious undersea world by means of modern science and technology. In order to better develop underwater vehicle technology, people need to develop more advanced underwater machine vision technology for accurate and clear exploration and exploitation of submarine resources. Therefore, the processing technology of underwater target image clarity is very important in the field of underwater exploration, underwater object trajectory tracking, positioning and so on. The attenuation of light propagating through water media brings a series of problems for underwater image imaging. The underwater target will be affected by the physical properties such as the water quality of seawater and suspended solids when imaging, which makes the collected images blur and the contrast is poor. The research of underwater video and image enhancement algorithms has been the focus of attention in the field of machine vision, which has very important theoretical significance and practical application value. Based on the two technical routes of external mechanical installation and image clarity processing of underwater machine vision system, this paper solves the problems encountered in underwater vehicle vision system. Based on the analysis of the problems encountered in the underwater image imaging process, the key factors affecting the underwater machine vision system are determined, and a practical approach is given based on the analysis of the experimental results. A new image processing algorithm is designed and optimized, and good results are obtained through experiments, which provide guidance for the research of underwater vehicle vision system. The enhancement of the visibility of underwater images and the effective amplification of the details of the images are realized by adjusting the contrast, which can effectively alleviate the problems caused by the uneven illumination at the bottom of the water. In this paper, the image of weld seam is captured by underwater vehicle camera, and the image of water descent quality is preprocessed by optimization of algorithm. The position information of weld seam is extracted from it to provide data support for underwater vehicle to detect pipeline weld defect. The image is preprocessed by a series of algorithms, the weld zone is segmented by subtraction method and the effective information of crack defects is detected and processed. The implementation of this method provides the basis for the inspection flow of the weld seam of underwater oil pipeline.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

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本文編號：1945354