基于機(jī)器視覺(jué)的排水管道缺陷檢測(cè)算法研究.pdf

1、排水管道猶如城市的血管，堵塞不暢將會(huì)導(dǎo)致城市的整體癱瘓，因此對(duì)管道定期檢測(cè)修復(fù)是城鎮(zhèn)建設(shè)的一項(xiàng)重要環(huán)節(jié)。目前CCTV(Closed Circuit television)管道閉路電視檢測(cè)系統(tǒng)是國(guó)內(nèi)外普遍采用的一種檢測(cè)系統(tǒng)，但該系統(tǒng)在圖像采集和圖像判讀過(guò)程中，都需要人工參與，其智能化程度低，主觀性大，且易造成工作人員視力疲勞和注意力分散而影響檢測(cè)精確度和描述的準(zhǔn)確性。針對(duì)使用CCTV系統(tǒng)檢測(cè)管道缺陷過(guò)程中存在諸多弊端，本文重點(diǎn)研究基于機(jī)器

2、視覺(jué)管道圖像的自動(dòng)判讀算法，以期提高檢測(cè)的自動(dòng)化程度和工作效率，減輕工作人員勞動(dòng)強(qiáng)度。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對(duì)排水管道內(nèi)部特殊環(huán)境，CCTV采集獲取的管道圖像背景比較復(fù)雜這一特點(diǎn)，本文采用了一種改進(jìn)的低通濾波求差法提取管道功能性缺陷，該算法能有效消除管道圖像復(fù)雜背景以及光照不均勻給檢測(cè)造成的影響，對(duì)管道功能性缺陷能良好地分割，其效果優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像形態(tài)學(xué)分割算法⑵對(duì)提取的管道功能性缺陷區(qū)域進(jìn)行了特征分析與提取，選取了圓度、緊

3、致度、凹凸度、角二階距這四個(gè)特征值作為描述管道缺陷信息，為模式識(shí)別提供依據(jù)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析獲得的四個(gè)特征值組成的特征向量，具有區(qū)分不同缺陷類(lèi)型的能力⑶在缺陷類(lèi)型模式識(shí)別中對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了改進(jìn)，采用了動(dòng)量一自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整，有效減小傳統(tǒng)BP神經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)程中的震蕩，從而提高了收斂性;在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，采用了在線學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法，有效避免了陷入某個(gè)局部極小值點(diǎn)⑷提出將三維激光掃描技術(shù)與CCTV檢測(cè)技術(shù)相融合的一種排水管道檢測(cè)方法，這種方