基于多数据融合和小波分解的油气管道缺陷检测方法研究

• 作者: 姚建军
• 来源期刊: 石油化工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 油气管道检测 多数据融合 红外成像 加权中值滤波 Haar小波
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 工程设计及标准
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 3612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7324.2020.02.008

摘要

针对油气管道检测过程中泄漏区域及缺陷区域难以准确定位的问题,提出了一种基于多数据融合的油气管道缺陷自动检测方法.首先利用无人机和红外热成像技术实现油田管道红外图像的分段采集,并通过移动终端实时上传到处理系统;采用改进的加权中值滤波算法对红外图像做去噪处理,并根据综合特征来自动识别管道区域以提升检测效率;然后采用Sobel算子和Canny算子对管道区域进行图像处理,并加权平均;最后,采用Haar小波做分解得到高频分量,高频分量和红外图像中温度异常区域重合的部位即为油气管道缺陷区域.实验结果表明:该方法可准确地定位油气管道的缺陷区域,其准确率最高可达97.8％,检测效率也有所提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚建军		2	1	1.0	1.0