基于圖像處理技術的油管識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

1、基于圖像處理技術的油管識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)輸油管道是在石油開采和運輸過程中一種比較重要的工業(yè)用品，對油管的分揀分區(qū)是油管的循環(huán)利用的重要環(huán)節(jié)之一。某采油廠準備大隊的工作中包括輸油管的分揀工作，首先油管經(jīng)過修復、作標識等操作后，再由人眼對油管標識進行判斷，最終使用固定機械裝置將油管運輸?shù)剿鶎姆謷^(qū)。目前該大隊就是采用這種傳統(tǒng)的人工分揀方式來對油管進行分揀，而長時間的人眼觀察，勞動強度很大，在分揀過程中人員由于各種原因造成的分揀錯誤，不僅降低了工作效率，同時也增加了分揀工作的復雜度，因此傳統(tǒng)人工分揀模式已經(jīng)不適應現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展需求，有必要設計一種油管自動分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)可根據(jù)實際情況和現(xiàn)場要求，

2、將分揀工作自動化，能使油管按照分揀要求達到自動分揀的效果，同時具有自動化程度高、靈敏度高和穩(wěn)定可靠等多種特性。圖像識別技術是通過分析圖像的主要特征，并提取圖像中的關鍵信息的一門技術。利用Java語言，基于數(shù)字圖像處理技術對輸油管道的油管標識圖進行識別，設計并實現(xiàn)了一個油管自動分揀系統(tǒng)，以下將重點介紹分揀系統(tǒng)中油管標識識別系統(tǒng)的設計實現(xiàn)和關鍵技術部分。1.關鍵技術 1.1 圖像預處理圖像預處理包括對圖像的降噪、背景分離、邊緣檢測等過程。由于采集系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差或燈光及其他原因產(chǎn)生的隨機誤差而產(chǎn)生的噪聲，圖像會有部分模糊以及分布不均的孤立的明暗部分，這樣對系統(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)圖像進行合理的去除噪聲，在本系統(tǒng)中采用了幾種濾波器來進行濾波處理，其中包括背景分離，中值濾波，平滑，邊緣檢測等3，4。背景分離一般采用標準差閾值進行篩選，背景與油管標識的顏色差值較大，與黑色刻度標識形成鮮明的黑白相間的條塊組成，灰度差較大，因此標準差值較大，在首先將給定的某像素灰度值進行均值處理后再與每個值作比較，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)值進行大小排序，再將中間值代替一個指定的點，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，其像素灰度值發(fā)生突變，由于孤立點占有的像素數(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，選擇一個合適的像素窗口在圖像上進行漫游檢測，經(jīng)過中值濾波后，將窗口對應的像素灰度值進行排序后，取得的中間值代替原來的中心像素灰度值，這種方法對消除噪聲孤立點有明顯的效果。假定1-D像素序列,則該像素序列進行中值濾波后，其輸出結果為：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像素灰度值進行排序，再取中值來代替原來的像素灰度值的方法。此項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之上采用一定的

5、模板進行的平滑處理，可減少和抑制部分噪聲。邊緣檢測是對有階躍變化像素灰度值進行檢測和處理，通過設定閾值后進行相關處理。1.2二值化處理系統(tǒng)中的油管標識與條形碼非常相似，因此在對油管標識的信息處理中，我們采用了與條碼識別的類似方法，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定的閾值進行處理5。其中t為設定的閾值，當系統(tǒng)判斷像素灰度值與閾值的關系后按上式進行賦值，將刻度部分即信號部分賦值為“1”，無信號部分賦值為“0”6。2系統(tǒng)設計流程 根據(jù)現(xiàn)場要求，首先應對油管進行身份采集，給每一個油管附加一個身份標識，這些標識具有可以重復使用，耐油井內(nèi)的高溫（約200）、高壓，可以承受油污等惡劣

6、的應用環(huán)境等特點7，通過監(jiān)控設備對油管標識圖像進行捕捉，將獲取的圖像經(jīng)過預處理，包括對圖像的平滑、濾波、邊緣檢測、二值化等，最后成功讀取標識碼，對油管的身份進行識別，再由傳輸裝置將油管自動分揀到相應的礦區(qū)，對于不能識別的標識碼再通過人工干預完成。2.1 標識設計和制作 首先給每一根油管附加一個身份標識。根據(jù)油管的實際長度和參考標識制作要求，在標識碼兩側(cè)各制作一個“回”型定位標識符，“回”型定位標識符是用于系統(tǒng)檢測及定位油管標識碼位置，便于系統(tǒng)后期讀取標識碼，中間標識碼是采用類似于條形碼符號的具有一定寬度的刻道來表示，并且制作的標識碼的寬度與“回”型標識的邊寬相等，寬度都為2mm，整個標碼區(qū)長度

7、為72mm，中間區(qū)域為20位的二進制標識碼，標識碼總長度為40mm，具體標識制作設計如下圖所示：圖1 油管標識碼的設計圖2.2圖像獲取并識別通過上述方法將油管進行標識后，可利用監(jiān)控設備在作業(yè)現(xiàn)場對油管進行實時監(jiān)控，并根據(jù)設定的算法從監(jiān)控畫面中捕捉包含油管標識信息的圖像，并自動傳輸?shù)接嬎銠C系統(tǒng)中進行存儲，再利用圖像識別系統(tǒng)對油管標識圖片進行識別。基于數(shù)字圖像處理技術，利用Java語言開發(fā)了一個針對油管標識識別的系統(tǒng)?；舅悸啡缦聢D所示：圖2系統(tǒng)識別流程圖按照以上流程第一步獲取圖像后，將以行為單位先進行掃描檢測，依次讀取行單位上的顏色值信息，若檢測不在信號區(qū)域，故整體獲得的顏色值變化不大，由此可判

8、斷為非信號部分，則繼續(xù)進行下一行掃描檢測，若掃描至有信號區(qū)域的一行，明顯獲得的顏色值信息會隨標識區(qū)域的標碼有較大變化，由此判斷為標識區(qū)域，將獲得的顏色值進行存儲，再對其進行相應的濾波、平滑、邊緣檢測等圖像預處理，得到比較清晰的信號圖，再將處理過后的圖像進行二值化處理，根據(jù)搜索的“回”型標識定位和計算像素的距離比，完成系統(tǒng)識別，將有信號標識刻道的設為1，無信號標識的設為0，最后由系統(tǒng)輸出編碼值，若在識別過程中當有編碼損壞而不能夠正確識別時則啟用人工干預方式來識別。3實驗處理過程針對油管分揀工作的實際需要，將根據(jù)設計方案中做好的油管樣例圖輸入系統(tǒng)，經(jīng)過行掃描檢測后獲得識別區(qū)域的原始信號圖如下：圖3

9、 樣例圖中信號區(qū)域的原始信號圖因制作拍攝的油管標識樣例圖會有實際偏差和噪聲影響，為去除噪聲，提取有效特征部分，得到的信號圖需要進行濾波、平滑和邊緣檢測等預處理，經(jīng)過處理后的結果如下：圖4 原始信號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)能夠輸出二進制的編碼值，需再對其進行二值化處理，根據(jù)設定的寬度單位計算距離比，將油管標識中標識刻道賦值為1，無標識的單位賦值為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”型標識符，經(jīng)過系統(tǒng)定位和識別，需要讀取輸出的即為中間的標識編碼信息，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圖為驗證整個系統(tǒng)的運行情況和對不同油管樣例圖識別的可行性，選取了不同的油管樣例圖進行驗證，結果運行良好，結果如下圖：圖6 樣例圖編碼輸出圖但在實際工作生產(chǎn)過程中，因油管用途不同，標識碼也會有不同，并且采集的圖片模糊程度不同，因此為驗證系統(tǒng)的識別性能，也采用了兩種其他標識不同的樣例圖進行讀取，成功得到了編碼識別，效果圖如下：圖7 不同樣例圖的編碼識別圖從上述實驗結論可以得出，系統(tǒng)對一般油管標識圖都可以識別，并且識別正確，驗證了系統(tǒng)的可行性和穩(wěn)定性。4結論油管標識識別系統(tǒng)的研究對實現(xiàn)油管識別的自動化具有現(xiàn)實意義。本文通過正確識別油管標識碼，為其后

11、續(xù)的正確分揀至各區(qū)奠定了基礎，克服了人工分所造成的分揀正確率較低的問題，同時將會給企業(yè)帶來一定的效益。雖然系統(tǒng)實現(xiàn)了對一般圖像編碼的識別，但該系統(tǒng)本身也存在一定的局限性，對于特別模糊或者編碼損壞較大的圖像方面識別存在一些困難，如果最終仍無法識別，則通過報警系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為人工方式來識別，此類情況將在今后的系統(tǒng)運行和維護中不斷改進。參考文獻1葉新偉,楊為民,楊云,李天石.基于圖像識別技術的石油鉆桿管理系統(tǒng)研究J.機床與液壓,2004,(07):66-67+612田慧卿，魏忠義. 基于圖像識別技術的煤巖識別研究與實現(xiàn)J.西安工程大學學報, 2012,(5):657-6603王慧英.圖像識別技術在齒輪質(zhì)量檢測中的應用J.中國制造業(yè)信息化,2007,(17)