海底管道的自主探测与识别技术研究

发布时间：2020-07-24 09:56

【摘要】： 本课题来源于“某型AUV”项目。该AUV能够以定期巡航的方式作业，具有自动寻找和跟踪海底管道，观察海底管道并监视海底管道的运行状态、对将要出现的故障早期预警。海底管道自主检测与识别技术对水下机器人检测和跟踪海底管道具有很重要意义。海底管道自主检测与识别系统包括：图像采集、图像预处理、图像分割、特征提取和图像识别五个部分。首先，本文针对水下图像特点，分别对基于边缘和基于区域的图像分割方法做出了一定的研究。本文在对海底管道图像进行滤波之后采用了一种快速、抗噪性强的边缘检测算法，通过与其它边缘检测算法对比，该算法提高了检测速度和效果。在对基于区域的图像分割方法研究方面，把二维直方图和粒子群优化算法有机的结合起来，提出了一种新的分割算法。通过对水下图像的分割表明：新算法能对图像进行较准确的分割，并能以较少的计算代价得到最优阈值。最后本文尝试建立海底管道识别系统。在特征进行提取方面，本文首先计算出海底管道图像的六个不变矩特征值。经过实验验证，该特征值聚类效果较好。最后把这六个不变矩特征值作为输入在BP网络分类器上进行验证。实验证明：该分类器都可以有效地将不同的模式区分开来。综上所述，论文分别针对图像分割、图像识别进行了一定的研究，并将其应用到海底管道图像上，对于海底管道自主检测与识别的深入研究具有一定的借鉴意义。
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：P756.2
【图文】：

示意图,图像采集,示意图,图像采集卡

2.3.1图像采集卡及它的视频接口我们使用的加拿大Matrox公司的coronall型图像采集卡〔的，如图2.2所示。它的主要的产品特性包括:.单色或者是合成RGB彩色图像，隔行扫描;.三个10bitA/D转换器;图2.2图像采集片示意图.采样频率高达30MHz;.在8位时，信噪比为45.6dB;10位时，信噪比为50.4dB;.变增益的放大器;.可以有6个单色和2个合成的RGB模拟输入视频源;.32位的PCI总线;Coronall型图像采集卡的视频输入输出连接器是DB~44型囚的，实际中用到主要的引脚如表2.1所示。由于需要的是单色的输入，所以对于巧、44、13、14、26、42引脚，

循环水槽,哈尔滨,大学

2.4.2试验条件和设备我们做试验地点为哈尔滨工程大学的循环水槽，如图2.3所示。水槽中的水都经过过滤，所以水质比较好，没有明显的悬浮物。光源有两种，第一利，要求光线比较弱，可以直接利用太阳光:第二种是要求光线比较强，l]J一以利用水槽水底的灯光。在试验中图2.3哈尔滨皿程大学循环水槽

.水下‘}’V及相关设爷，用来得到水卜目标的原始图像。.水卜‘f丫}l川定设各，这部分自行设定。要求水卜‘}’V构水中不可以移动和转:力。.水下日标固定设备，这部分自行设定，要求}」标可以在水而的法线方向自11}引降，最大深度可以达到水卜LS米。1司时可以在绕水![ill气勺法线方}句I‘111!转云)J。.咚I像采集卜，使用M:、t!。XCorO。洲I型图像采集卡，用来采集原始图像。.}执C转接头和视频线若干。.监视器，使用的是ME尺CUJ{Y黑白监视器，主要用来监视水卜日标的图.卷尺，用来测定摄像机到目标的距离，目标的上表面水}如3勺足卜离和摄像机的中心到水函!白勺距离。.录像机和磁带，用来得到实验的全过程。

【引证文献】