基于图像分析的钢管厚度测量技术的研究

摘要

钢管厚度一直是工业生产中的重要参数，目前钢管厚度测量一般采用传统的接触式卡尺手动测量，这种方式存在耗时、耗力和低效率等问题。随着数字图像技术的快速发展和在众多领域的广泛应用，采用基于图像处理和分析技术进行钢管厚度测量成为很好解决问题的可行方案。根据待测量钢管的客观情况和采集到的钢管图像的特征，如何用基于图像分析处理的技术来实现钢管的厚度测量，是本文的主要研究内容。 本文采用基于数字图像分析的技术和方法，对待测量的钢管图像进行分析、处理，最终计算出其端面断口处的厚度值。主要的研究内容包括：待测钢管的状态分析、图像预处理和厚度测量三大部分。在本课题的研究过程中，对图像处理的常用方法进行了实验和讨论，根据待测钢管的实际特点，通过实验比较与分析，选取了适合本课题的最佳图像处理方法，并且对边缘轮廓提取法和基于最短距离法的厚度测量方法进行研究，确保了测量的精准性。最终采用了边缘轮廓提取法，是用扫描的方法根据一定的策略准确提取出图像的边缘轮廓；提出了基于最短距离法的厚度测量方法，主要包括边缘跟踪和最短距离厚度计算法两部分。边缘跟踪，准确地对钢管的内外边缘进行了定位，记录下位置信息；基于最短距离法的厚度计算，提高了测量精度，减小了钢管厚度计算的误差，确保测量精度。 在实验部分，用本文提出的测量方法对钢管图像进行了分析测量。实验结果证明，本文所采用的方法实现了钢管厚度的自动测量，具有一定的精度要求。同时，本文对钢管厚度测量系统提出了设计方案，为以后的进一步研究工作奠定了基础。

目录

文摘

英文文摘

声明

1引言

1.1数字图像分析

1.1.1图像及数字图像

1.1.2数字图像处理

1.1.3数字图像处理的主要应用

1.2图像工程

1.3课题背景

1.3.1课题来源、目的及意义

1.3.2课题研究对象

1.4论文的框架与主要工作

2钢管厚度测量系统的组成

2.1图像采集与显示系统

2.1.1图像采集

2.1.2图像显示

2.1.3像素当量的标定

2.2图像存储与图像文件格式

2.2.1图像存储

2.2.2图像文件格式

2.3钢管厚度测量系统

2.3.1硬件组成

2.3.2软件系统

3钢管端面图像预处理

3.1图像文件格式转换

3.1.1 JPEG格式

3.1.2 BMP格式

3.1.3 JPEG与BMP相互转换

3.2彩色图像转换为灰度图像

3.2.1灰度图像

3.2.2彩色图像

3.2.3彩色图像转换成灰度图像

3.3钢管图像平滑

3.3.1均值滤波

3.3.2高斯滤波

3.3.3中值滤波

3.4钢管图像二值化

3.4.1双峰法

3.4.2最佳阈值理论

3.4.3迭代求最佳阈值法

3.4.4灰度加权阈值算法

4钢管端面的厚度测量算法的研究

4.1钢管图像的内外边缘检测

4.1.1经典边缘检测算子

4.1.2基于扫描的边缘轮廓提取法

4.2钢管端面的厚度跟踪与计算

4.2.1选取定点测量

4.2.2拟合圆测量

4.2.3基于最短距离的厚度测量法

5软件实现

5.1面向对象程序设计

5.2软件平台

5.3软件总体描述与使用说明

5.3.1系统使用指南

5.3.2软件总体描述

5.4核心模块说明

5.4.1 DIB底层API

5.4.2主要模块说明

6实验结果与分析

6.1实验条件及假定

6.2实验结果

6.2.1预处理

6.2.2厚度测量

6.3结果分析

结论

参考文献

在学研究成果

致谢