论文摘要
为了保证大型储罐的正常运行,必须对储罐表面进行定期检查。现有方法通常采用攀附罐体表面的机械设备,借助涡流或漏磁进行缺陷检测,存在安全隐患和损害罐体和等问题。本文提出一种基于无人机视觉的缺陷检测方法,无人机携带相机按规划路径环绕罐体飞行以采集储罐表面图像,通过图像处理算法在线判断储罐表面是否存在缺陷。由于储罐表面的缺陷具有视觉显著性的特征,本文采用简化的Itti视觉显著性算法对缺陷图的显著区域进行提取从而分割出缺陷区域。为了解决非缺陷图像可能出现的误判问题,本文基于图像颜色通道求取显著区域的统计均值,设定阈值后降低了误判率。基于室内模拟储罐的实验结果表明,本文提出的缺陷检测方法具有良好的实时性和准确性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 舒威,杨贤昭,杨艳华,吕琼,张雄
关键词: 无人机,机器视觉,储罐表面,缺陷检测,视觉显著性
来源: 高技术通讯 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 石油天然气工业,计算机软件及计算机应用
单位: 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,国家发展和改革委员会国家物资储备局设计院
基金: 国家重点研发计划(2017YFC0805100),国家自然科学基金(61703314)资助项目
分类号: TP391.41;TE972
页码: 799-807
总页数: 9
文件大小: 964K
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