基于图像处理技术的油管识别系统的设计与实现-论文.pdf

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1、2015年6月地理空In-1信息Jun．，2015第13卷第3期(EOSPATIAlJJNFORMArIONV01．13．NO．3doi：1()．396％．issn．1672—4623．20I5．03．04基于图像处理技术的油管识别系统的设计与实现白玉，李洪平(1．中国海洋大学信息科学与工程学院海洋技术系，山东青岛266100)摘要：针对油管分拣自动化系统的需求，设计制作了油管标识，并采用Java实现了基于图像处理技术的油管识别系统。通过对高精度仪器所拍摄的油管标识图进行图像处理，成功地输出与油管标识对应的编码值。关键词：油管识别系统；图像处理；Ja

2、va中图分类号：P237．3文献标志码：B文章编号：1672—4623(2015)03一O117-03输油管道是石油开采和运输过程中一种比较重要择一个合适的像素窗口在图像上进行漫游检测。经过的工业用品，对油管的分拣分区是油管循环利用的重中值滤波后，将窗口对应的像素灰度值进行排序，用要环节之一。传统的分拣方式是首先将油管进行修复、中间值代替原来的中心像素灰度值，这种方法消除噪标识等操作；再人眼对油管标识进行判断；最终使用声孤立点效果明显。固定机械装置将油管运输到对应的分拣区。采用这种假定1一D像素序列，i=1，2，3，4，⋯，N}，则该像传统的人工分拣

3、方式劳动强度很大，在分拣过程中容素序列进行中值滤波后，其输出结果为：易造成分拣错误，不仅工作效率低下，还会增加分拣Med(Sort{一，f，⋯，+，，+，})工作的复杂度。因此传统人工分拣模式已经不适应现文中采用一维的中值处理方式，将图像的某像素代经济发展需求，有必要设计一种油管自动分拣系灰度值前后相邻的1O个像素灰度值进行排序，再取中统1值来代替原来的像素灰度值。此项处理是为了将有效信息从背景中分离出来，避免提取无效区域的特征信1关键技术息，提高后续处理的效率。1．1图像预处理3)平滑是在原有基础之上采用一定的模板进行平图像预处理包括对图像进行降噪

4、、背景分离、边滑处理，减少和抑制部分噪声。缘检测等。由于系统误差、灯光或其他随机误差而产4)边缘检测是对有阶跃变化的像素灰度值，通过生的噪声，图像会有部分模糊以及分布不均的孤立的设定阈值进行相关的检测和处理。明暗部分，造成图像像素灰度值有较大的误差，对后1．2二值化处理续的图像处理产生一定的影响。因此，要根据图像情系统中的油管标识与条形码非常相似，可采用与况合理地去除噪声，采用背号分离、中值滤波、平滑、条码识别类似的方法，即二值化方式处理。图像的二边缘检测等滤波器来进行滤波处理_3]。值化可采用下式设定的阈值进行处理【：1)背景分离一般采用标准差阈值

5、进行筛选。背景(f，)=j，“，)≥t与油管的黑色刻度标识形成鲜明的黑白相间的条块，【0_厂(f，)

6、行身份采集，给灰度值。若图像中某区域有噪声孤立点，其像素灰度每一个油管附加一个身份标识，这些标识可以重复使值发生突变。由于孤立点占有的像素数量较少，相比用，耐高温(油井内的高温约200~(2)、高压，可以承之下，这部分只是整幅图像的一小部分，因此可以选受油污等恶劣应用环境1。通过监控设备对油管标识收稿日期：2()l4一()3～l2项目来源：尔r点拱删『【j}亢发《《；{,{ilJj．rF⋯(20()c*im72~9(}3