基于圖像處理技術(shù)的油管識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

1、基于圖像處理技術(shù)的油管識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)輸油管道是在石油開采和運(yùn)輸過程中一種比較重要的工業(yè)用品，對(duì)油管的分揀分區(qū)是油管的循環(huán)利用的重要環(huán)節(jié)之一。某采油廠準(zhǔn)備大隊(duì)的工作中包括輸油管的分揀工作，首先油管經(jīng)過修復(fù)、作標(biāo)識(shí)等操作后，再由人眼對(duì)油管標(biāo)識(shí)進(jìn)行判斷，最終使用固定機(jī)械裝置將油管運(yùn)輸?shù)剿鶎?duì)應(yīng)的分揀區(qū)。目前該大隊(duì)就是采用這種傳統(tǒng)的人工分揀方式來對(duì)油管進(jìn)行分揀，而長(zhǎng)時(shí)間的人眼觀察，勞動(dòng)強(qiáng)度很大，在分揀過程中人員由于各種原因造成的分揀錯(cuò)誤，不僅降低了工作效率，同時(shí)也增加了分揀工作的復(fù)雜度，因此傳統(tǒng)人工分揀模式已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，有必要設(shè)計(jì)一種油管自動(dòng)分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)際情況和現(xiàn)場(chǎng)要求，

2、將分揀工作自動(dòng)化，能使油管按照分揀要求達(dá)到自動(dòng)分揀的效果，同時(shí)具有自動(dòng)化程度高、靈敏度高和穩(wěn)定可靠等多種特性。圖像識(shí)別技術(shù)是通過分析圖像的主要特征，并提取圖像中的關(guān)鍵信息的一門技術(shù)。利用Java語言，基于數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)輸油管道的油管標(biāo)識(shí)圖進(jìn)行識(shí)別，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)油管自動(dòng)分揀系統(tǒng)，以下將重點(diǎn)介紹分揀系統(tǒng)中油管標(biāo)識(shí)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)和關(guān)鍵技術(shù)部分。1.關(guān)鍵技術(shù) 1.1 圖像預(yù)處理圖像預(yù)處理包括對(duì)圖像的降噪、背景分離、邊緣檢測(cè)等過程。由于采集系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差或燈光及其他原因產(chǎn)生的隨機(jī)誤差而產(chǎn)生的噪聲，圖像會(huì)有部分模糊以及分布不均的孤立的明暗部分，這樣對(duì)系統(tǒng)在獲取圖像的像素灰度值產(chǎn)生較大的誤差，并

3、且為后續(xù)的圖像處理產(chǎn)生一定的影響，因此要根據(jù)圖像進(jìn)行合理的去除噪聲，在本系統(tǒng)中采用了幾種濾波器來進(jìn)行濾波處理，其中包括背景分離，中值濾波，平滑，邊緣檢測(cè)等3，4。背景分離一般采用標(biāo)準(zhǔn)差閾值進(jìn)行篩選，背景與油管標(biāo)識(shí)的顏色差值較大，與黑色刻度標(biāo)識(shí)形成鮮明的黑白相間的條塊組成，灰度差較大，因此標(biāo)準(zhǔn)差值較大，在首先將給定的某像素灰度值進(jìn)行均值處理后再與每個(gè)值作比較，若差值大于給定閾值，則保留，若小于定閾值范圍內(nèi)，則是背景區(qū)域。中值濾波處理是中值濾波屬于非線性濾波的一種，其主要思想是將窗口區(qū)域內(nèi)的數(shù)值進(jìn)行大小排序，再將中間值代替一個(gè)指定的點(diǎn)，一般情況下是代替原來的中心像素灰度值。若圖像中某區(qū)域有噪聲孤立

4、點(diǎn)，其像素灰度值發(fā)生突變，由于孤立點(diǎn)占有的像素?cái)?shù)量較少，相比之下，這部分只是整幅圖像的一小部分，因此可以選擇中值濾波的方法，選擇一個(gè)合適的像素窗口在圖像上進(jìn)行漫游檢測(cè)，經(jīng)過中值濾波后，將窗口對(duì)應(yīng)的像素灰度值進(jìn)行排序后，取得的中間值代替原來的中心像素灰度值，這種方法對(duì)消除噪聲孤立點(diǎn)有明顯的效果。假定1-D像素序列,則該像素序列進(jìn)行中值濾波后，其輸出結(jié)果為：在本文中采用一維的中值處理方式，指將圖像的某像素灰度值前后相鄰的十個(gè)像素灰度值進(jìn)行排序，再取中值來代替原來的像素灰度值的方法。此項(xiàng)處理是為了將有效信息從背景中分離，避免提取無效區(qū)域的特征信息，提高后續(xù)處理的效率。平滑則是在原有基礎(chǔ)之上采用一定的

5、模板進(jìn)行的平滑處理，可減少和抑制部分噪聲。邊緣檢測(cè)是對(duì)有階躍變化像素灰度值進(jìn)行檢測(cè)和處理，通過設(shè)定閾值后進(jìn)行相關(guān)處理。1.2二值化處理系統(tǒng)中的油管標(biāo)識(shí)與條形碼非常相似，因此在對(duì)油管標(biāo)識(shí)的信息處理中，我們采用了與條碼識(shí)別的類似方法，即采用了二值化處理的方式，一般圖像的二值化可采用下式的設(shè)定的閾值進(jìn)行處理5。其中t為設(shè)定的閾值，當(dāng)系統(tǒng)判斷像素灰度值與閾值的關(guān)系后按上式進(jìn)行賦值，將刻度部分即信號(hào)部分賦值為“1”，無信號(hào)部分賦值為“0”6。2系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程 根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)要求，首先應(yīng)對(duì)油管進(jìn)行身份采集，給每一個(gè)油管附加一個(gè)身份標(biāo)識(shí)，這些標(biāo)識(shí)具有可以重復(fù)使用，耐油井內(nèi)的高溫（約200）、高壓，可以承受油污等惡劣

6、的應(yīng)用環(huán)境等特點(diǎn)7，通過監(jiān)控設(shè)備對(duì)油管標(biāo)識(shí)圖像進(jìn)行捕捉，將獲取的圖像經(jīng)過預(yù)處理，包括對(duì)圖像的平滑、濾波、邊緣檢測(cè)、二值化等，最后成功讀取標(biāo)識(shí)碼，對(duì)油管的身份進(jìn)行識(shí)別，再由傳輸裝置將油管自動(dòng)分揀到相應(yīng)的礦區(qū)，對(duì)于不能識(shí)別的標(biāo)識(shí)碼再通過人工干預(yù)完成。2.1 標(biāo)識(shí)設(shè)計(jì)和制作 首先給每一根油管附加一個(gè)身份標(biāo)識(shí)。根據(jù)油管的實(shí)際長(zhǎng)度和參考標(biāo)識(shí)制作要求，在標(biāo)識(shí)碼兩側(cè)各制作一個(gè)“回”型定位標(biāo)識(shí)符，“回”型定位標(biāo)識(shí)符是用于系統(tǒng)檢測(cè)及定位油管標(biāo)識(shí)碼位置，便于系統(tǒng)后期讀取標(biāo)識(shí)碼，中間標(biāo)識(shí)碼是采用類似于條形碼符號(hào)的具有一定寬度的刻道來表示，并且制作的標(biāo)識(shí)碼的寬度與“回”型標(biāo)識(shí)的邊寬相等，寬度都為2mm，整個(gè)標(biāo)碼區(qū)長(zhǎng)度

7、為72mm，中間區(qū)域?yàn)?0位的二進(jìn)制標(biāo)識(shí)碼，標(biāo)識(shí)碼總長(zhǎng)度為40mm，具體標(biāo)識(shí)制作設(shè)計(jì)如下圖所示：圖1 油管標(biāo)識(shí)碼的設(shè)計(jì)圖2.2圖像獲取并識(shí)別通過上述方法將油管進(jìn)行標(biāo)識(shí)后，可利用監(jiān)控設(shè)備在作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)油管進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并根據(jù)設(shè)定的算法從監(jiān)控畫面中捕捉包含油管標(biāo)識(shí)信息的圖像，并自動(dòng)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)系統(tǒng)中進(jìn)行存儲(chǔ)，再利用圖像識(shí)別系統(tǒng)對(duì)油管標(biāo)識(shí)圖片進(jìn)行識(shí)別?；跀?shù)字圖像處理技術(shù)，利用Java語言開發(fā)了一個(gè)針對(duì)油管標(biāo)識(shí)識(shí)別的系統(tǒng)?；舅悸啡缦聢D所示：圖2系統(tǒng)識(shí)別流程圖按照以上流程第一步獲取圖像后，將以行為單位先進(jìn)行掃描檢測(cè)，依次讀取行單位上的顏色值信息，若檢測(cè)不在信號(hào)區(qū)域，故整體獲得的顏色值變化不大，由此可判

8、斷為非信號(hào)部分，則繼續(xù)進(jìn)行下一行掃描檢測(cè)，若掃描至有信號(hào)區(qū)域的一行，明顯獲得的顏色值信息會(huì)隨標(biāo)識(shí)區(qū)域的標(biāo)碼有較大變化，由此判斷為標(biāo)識(shí)區(qū)域，將獲得的顏色值進(jìn)行存儲(chǔ)，再對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的濾波、平滑、邊緣檢測(cè)等圖像預(yù)處理，得到比較清晰的信號(hào)圖，再將處理過后的圖像進(jìn)行二值化處理，根據(jù)搜索的“回”型標(biāo)識(shí)定位和計(jì)算像素的距離比，完成系統(tǒng)識(shí)別，將有信號(hào)標(biāo)識(shí)刻道的設(shè)為1，無信號(hào)標(biāo)識(shí)的設(shè)為0，最后由系統(tǒng)輸出編碼值，若在識(shí)別過程中當(dāng)有編碼損壞而不能夠正確識(shí)別時(shí)則啟用人工干預(yù)方式來識(shí)別。3實(shí)驗(yàn)處理過程針對(duì)油管分揀工作的實(shí)際需要，將根據(jù)設(shè)計(jì)方案中做好的油管樣例圖輸入系統(tǒng)，經(jīng)過行掃描檢測(cè)后獲得識(shí)別區(qū)域的原始信號(hào)圖如下：圖3

9、 樣例圖中信號(hào)區(qū)域的原始信號(hào)圖因制作拍攝的油管標(biāo)識(shí)樣例圖會(huì)有實(shí)際偏差和噪聲影響，為去除噪聲，提取有效特征部分，得到的信號(hào)圖需要進(jìn)行濾波、平滑和邊緣檢測(cè)等預(yù)處理，經(jīng)過處理后的結(jié)果如下：圖4 原始信號(hào)處理后的分布圖從上圖可以看出處理效果較好，為使系統(tǒng)能夠輸出二進(jìn)制的編碼值，需再對(duì)其進(jìn)行二值化處理，根據(jù)設(shè)定的寬度單位計(jì)算距離比，將油管標(biāo)識(shí)中標(biāo)識(shí)刻道賦值為1，無標(biāo)識(shí)的單位賦值為0，根據(jù)下圖所顯示的二值化圖像，可以明顯觀察出兩端的“回”型標(biāo)識(shí)符，經(jīng)過系統(tǒng)定位和識(shí)別，需要讀取輸出的即為中間的標(biāo)識(shí)編碼信息，圖5中可得到共20位信息編碼為01010101110000100000。與之類似，其它油管信息編碼的得

10、到方式與之相同，但編碼不同。圖5 二值化處理后的信號(hào)圖為驗(yàn)證整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行情況和對(duì)不同油管樣例圖識(shí)別的可行性，選取了不同的油管樣例圖進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果運(yùn)行良好，結(jié)果如下圖：圖6 樣例圖編碼輸出圖但在實(shí)際工作生產(chǎn)過程中，因油管用途不同，標(biāo)識(shí)碼也會(huì)有不同，并且采集的圖片模糊程度不同，因此為驗(yàn)證系統(tǒng)的識(shí)別性能，也采用了兩種其他標(biāo)識(shí)不同的樣例圖進(jìn)行讀取，成功得到了編碼識(shí)別，效果圖如下：圖7 不同樣例圖的編碼識(shí)別圖從上述實(shí)驗(yàn)結(jié)論可以得出，系統(tǒng)對(duì)一般油管標(biāo)識(shí)圖都可以識(shí)別，并且識(shí)別正確，驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性和穩(wěn)定性。4結(jié)論油管標(biāo)識(shí)識(shí)別系統(tǒng)的研究對(duì)實(shí)現(xiàn)油管識(shí)別的自動(dòng)化具有現(xiàn)實(shí)意義。本文通過正確識(shí)別油管標(biāo)識(shí)碼，為其后

11、續(xù)的正確分揀至各區(qū)奠定了基礎(chǔ)，克服了人工分所造成的分揀正確率較低的問題，同時(shí)將會(huì)給企業(yè)帶來一定的效益。雖然系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)一般圖像編碼的識(shí)別，但該系統(tǒng)本身也存在一定的局限性，對(duì)于特別模糊或者編碼損壞較大的圖像方面識(shí)別存在一些困難，如果最終仍無法識(shí)別，則通過報(bào)警系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為人工方式來識(shí)別，此類情況將在今后的系統(tǒng)運(yùn)行和維護(hù)中不斷改進(jìn)。參考文獻(xiàn)1葉新偉,楊為民,楊云,李天石.基于圖像識(shí)別技術(shù)的石油鉆桿管理系統(tǒng)研究J.機(jī)床與液壓,2004,(07):66-67+612田慧卿，魏忠義. 基于圖像識(shí)別技術(shù)的煤巖識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn)J.西安工程大學(xué)學(xué)報(bào), 2012,(5):657-6603王慧英.圖像識(shí)別技術(shù)在齒輪質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用J.中國制造業(yè)信息化,2007,(17)