基于数字图像处理的焊缝自动跟踪算法研究

摘要

管道运输作为一种高效的运输手段，在石油天然气等运输领域发挥着越来越大的作用。国内大口径运输管线目前主要采用螺旋焊接钢管建造。为严格保证所使用的螺旋钢管的质量，特别是钢管中最容易发生泄漏的位置—焊缝，焊缝焊接过程中保证不焊偏是重要的前提，焊接后焊缝的无损探伤是提高质量的重要手段。不管是前者还是后者都需要对焊缝的位置进行精确定位。焊缝自动跟踪系统可以保证焊接和探伤系统对焊缝位置的精确定位。本课题研究的系统是用于无损探伤过程中焊缝的跟踪与定位。 根据企业用户的要求，大连海事大学信号与图像处理研究所开发了的一种“基于结构光的焊缝跟踪系统”，并已经应用于螺旋管焊缝检测跟踪。本文的主要工作如下： 首先对原系统易受光照强度影响的问题提出改进方案。通过设计颜色滤波器减弱光照强度影响。本文去掉原系统中的滤光片，通过CCD彩色摄像头获取结构光焊缝图像，利用彩色空间信息设计颜色滤波器对结构光和干扰光进行分离。采用颜色滤波代替滤光片提取结构光区域，提取出红色结构光区域。采用现有系统跟踪算法进行焊缝跟踪。通过实验结果验证该方法对光照不均和水反光等影响具有一定的鲁棒性。 其次为了提高系统的鲁棒性，本文提出了两种新的采用块匹配而不依赖于结构光的跟踪算法，即基于块匹配和卡尔曼滤波的跟踪算法，基于块匹配和神经网络的跟踪算法。两种算法分别采用卡尔曼滤波和三层BP神经网络预测块匹配位置，在预测位置处进行精确匹配，确定最佳匹配位置。实验结果表明两种算法都可以达到改进系统精度，满足用户需求。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1论文题目的提出及研究意义

1.2焊缝自动跟踪系统研究现状与发展趋势

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.2.3发展趋势

1.3本文的主要工作

1.4本章小结

第2章基于结构光的焊缝自动跟踪算法

2.1基于结构光的焊缝自动跟踪系统的介绍

2.1.1焊缝自动跟踪系统在探伤设备中的应用

2.1.2基于结构光的焊缝自动跟系统结构的介绍

2.2基于结构光的焊缝自动跟踪算法介绍

2.3基于结构光焊缝自动跟踪算法存在的缺陷

2.4本章小结

第3章基于结构光的彩色焊缝自动跟踪算法

3.1基于结构光的彩色焊缝自动跟踪算法研究

3.2颜色滤波器的设计

3.3膨胀算法

3.4算法实验结果对比

3.5本章小结

第4章基于块匹配的焊缝跟踪算法设计

4.1图像匹配算法概述

4.1.1图像匹配的定义与分类

4.1.2图像匹配概述

4.1.3图像匹配准则的快速算法介绍

4.2基于块匹配的焊缝自动跟踪系统的算法设计

4.3基于块匹配的焊缝自动跟踪算法的软件设计流程

4.4本章小结

第5章基于块匹配和卡尔曼滤波的焊缝跟踪算法

5.1卡尔曼滤波的基本理论

5.1.1卡尔曼理论的产生与应用

5.1.2卡尔曼滤波方程

5.1.3卡尔曼滤波的特点和性质

5.2基于块匹配的焊缝跟踪系统中卡尔曼模型建立

5.2.1卡尔曼方程的建立

5.2.2卡尔曼滤波的启动

5.2.3系统参数的确定

5.3基于块匹配和卡尔曼滤波的焊缝跟踪算法的软件仿真

5.3.1 Matlab焊缝跟踪算法仿真实验

5.3.2现场图片算法实验

5.4本章小结

第6章基于块匹配和神经网络的焊缝跟踪算法

6.1 BP神经网络的算法原理

6.1.1 BP神经网络的基本原理

6.1.2 BP算法的局限性

6.1.3 BP算法改进

6.2焊缝跟踪系统中神经网络的建立

6.2.1焊缝跟踪系统中神经网络的应用

6.2.2神经网络应用流程

6.2.3神经网络模型建立

6.3基于块匹配和神经网络的焊缝跟踪算法Matlab仿真

6.4本章小结

第7章总结

参考文献

致 谢

研究生履历