基于机器视觉的油气管道焊缝检测识别系统研究https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=VcTOyLYtvEz6JD5Fn8gExUGxkLcxK-Q1nGpTPa6Pl4bXQ8kk9YmNbFvXUQwKm23Wtqqkk6EQ-psi8MkZK3YiaUKwwBsCPPDJ5DRB1Ux_-V_6Sd99VOamuP78zwuaVcJxtI3d51WPS-c4SX-dWBAbgfakiv3taeIvPacfF66JcUYr6njGF3X4OslKUpjx_fvTiaETpxEwIyY=&uniplatform=NZKPT&language=CHS

作者：王思杰 西安石油大学

摘要

1. 机器视觉图像预处理、特征提取等理论 基于特征能量分布的焊缝智能定位模型和改进的非局部均值滤波算法，实现油气管道焊缝区域准确定位、焊缝图像区域化降噪，达到智能降噪的效果。

2. 曲线拟合相关技术和理论 基于曲线拟合的油气管道焊缝表面形态检测算法，通过对油气管道焊缝表面边缘检测、离散点拟合和相似系数计算，实现了油气管道焊缝表面形态的检测。

3. 图像分割技术 油气管道焊缝缺陷的提取和识别方法，提取缺陷周长、缺陷面积、圆形度、偏心度、区域半径、焊缝表面相似系数六大参数，通过 KNN 算法对缺陷参数进行分类、识别，实现了油气管道焊缝缺陷的检测识别。

4. 系统设计和实现 java、python

关键词

油气管道焊缝检测；焊缝缺陷检测识别；snake模型；非局部均值滤波；KNN

绪论

（背景与意义）

油气管道 需求大，隐患多，事故频发 人工检测 耗时、耗力、效率低、不准确 机器视觉 省时、省力、效率高、准确

（国内外研究现状）

焊接技术
自保护药芯焊丝自动焊技术、双丝焊焊接技术、激光-电弧复合自动焊技术、多焊炬自动焊外焊技术
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焊缝检测方法
超声波检测法：较高的检测率，但却受到主观影响，较难得到定量效果
X射线探伤：难以确定被检测材料内部缺陷的深度
漏磁法：易实现，高可靠
⭐视觉检测：（X射线焊缝图像数据集WDXI）
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场景
焊前检测
焊中轨迹检测
焊后质量检测
施工后再检测

（主要内容）

油气管道焊缝图像''智能降噪''模型研究

油气管道焊缝图像''表面形态检测''方法研究

油气管道焊缝”缺陷检测识别“方法研究

油气管道焊缝检测识别系统的软件设计