基于模式識別的市政排水管道檢測機器人圖像處理系統(tǒng)研究.pdf

1、本論文研究了機器視覺在市政排水管道損傷檢測中的應(yīng)用，搭建了機器視覺檢測的軟硬件平臺，采用統(tǒng)計模式識別和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法實現(xiàn)了管道損傷的自動識別功能。 本論文的研究工作包括以下幾部分： 管道機器人視覺系統(tǒng)的設(shè)計：設(shè)計和搭建了包括CCD攝像機、光源、視頻采集卡、工控機的視覺硬件系統(tǒng)，分析了照明光源的光強和分布、攝像頭幀頻和穩(wěn)定性，設(shè)計了發(fā)散型光源，獲得比較理想的照明效果。 圖像預(yù)處理算法設(shè)計：設(shè)計了包括灰度變

2、換、濾波、自適應(yīng)雙閾值分割、種子填充和邊界跟蹤等圖像預(yù)處理方案，有效地降低了圖像的噪聲，準(zhǔn)確地定位了管道損傷區(qū)域，提高處理速度，為后續(xù)的模式識別打下堅實的基礎(chǔ)。 模式識別算法設(shè)計：對管道圖像損傷區(qū)域提取了5個幾何學(xué)和統(tǒng)計學(xué)特征，設(shè)計了統(tǒng)計模式識別分類器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別分類器，通過對損傷區(qū)域圖像的特征向量分析和分類，得出管道損傷類型，并對兩種分類器的性能進行了對比分析。 管道檢測實驗：設(shè)計了管道視覺檢測軟件，使用采集