自适应图像增强的管道机器人缺陷检测方法

• 作者: 吴晓成 李平 梁丹 梁冬泰 陈兴
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 管道机器人 自适应图像增强 Gamma矫正 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 70-80
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 8386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12086/oee.2020.190304

摘要

针对管道检测过程中图像采集光照不均匀、缺陷边缘提取不准确的问题,提出一种基于自适应图像增强的管道机器人缺陷检测方法.首先设计单尺度Retinex自适应图像增强算法,利用引导滤波对图像进行照度分量估计,经自适应Gamma矫正得到光照均衡图像,实现自适应图像增强;再对传统Canny边缘检测方法进行改进,采用双边滤波平滑图像,通过迭代阈值法进行缺陷图像分割,根据边缘像素相似性进行连接,实现缺陷轮廓的有效提取.搭建基于自适应图像增强的管道机器人缺陷检测系统,利用履带式小车搭载云台摄像机,对管道内壁缺陷进行全方位视觉检测.实验结果表明,本文的检测方法可自适应矫正图像亮度,图像亮度不均匀明显改善,相比次优算法,图像信息熵提升2.4％,图像平均梯度提升2.3％,峰值信噪比提升4.4％,可有效提取出管道缺陷边缘,缺陷识别准确率达到97％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁冬泰	宁波大学机械工程与力学学院	22	42	5.0	5.0
2	梁丹	宁波大学机械工程与力学学院	12	17	2.0	3.0
3	李平	宁波大学机械工程与力学学院	5	1	1.0	1.0
4	陈兴	宁波大学机械工程与力学学院	12	18	3.0	3.0
5	吴晓成	宁波大学机械工程与力学学院	3	1	1.0	1.0