基于机器视觉的石油管锥螺纹参数测量试验研究

发布时间：2017-06-29 01:06

  本文关键词：基于机器视觉的石油管锥螺纹参数测量试验研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着石油管在石油开采领域中的大量使用,石油管螺纹的质量与油田的正常生产息息相关,这对于石油管螺纹的检测提出了高精度、高效率的要求。但是,工程实际中缺乏有效的办法来实现石油管螺纹的准确、高效测量,大多还停留在人工检测的基础上,检测效率低下、测量精度不高。因此,找到和探索一种高效、高精度的石油管螺纹多参数测量系统就显得极为迫切和必要。本文在机器视觉和图像处理的基础上,根据API对螺纹几何尺寸的规定以及石油管螺纹检测的要求,进行了工业现场的非接触式石油管螺纹多参数检测系统试验研究。主要的研究内容包括:(1)设计了基于机器视觉的石油管螺纹测量系统。该系统由机械系统、电气系统以及光学系统组成,采用光学的方法,结合机械传动技术带动图像传感器采集石油管螺纹图像。(2)石油管螺纹检测系统运用数字图像处理技术对采集到的石油管螺纹数字图像进行预处理、图像二值化、边缘检测和轮廓提取。结合石油管螺纹的特点,采用了伪中值双边滤波算法对图像进行预处理,采用迭代阈值分割法对图像进行二值化处理,采用了优化Canny算子对图像边缘进行了检测,最后利用跟踪法对图像轮廓进行了优化,实现了图像边缘轮廓的准确提取。(3)对测量系统进行了准确的标定,对图像边界进行了拟合,根据石油管螺纹特点以及国产油管的尺寸的规定,并参照API规定的测量方法给出了石油管螺纹的牙型角、螺距、牙型高、锥度以及中径的测量原理,得到了各个参数具体数值。(4)对测量系统进行了误差分析,分析了机电系统误差、光学系统误差、算法误差以及环境因素误差的来源,以及这些误差对测量系统造成影响;通过理论分析,给出了这些误差的计算公式,并提出了误差补偿措施。试验系统通过对石油管锥螺纹图像的采集与处理,得到了螺纹各个几何参数的具体数值,各几何参数值都在API规定的公差范围以内,满足石油管螺纹测量的精度要求。因此,本试验系统可以实现石油管螺纹参数的非接触测量,测量准确、高效,是测量石油管螺纹几何参数的有效办法。
【关键词】：机器视觉 数字图像处理 边缘检测 参数测量 误差分析
【学位授予单位】：陕西理工学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE973;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题背景、目的及意义11-12
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.1.2 课题目的及意义12
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势12-14
• 1.2.1 国内外研究现状12-13
• 1.2.2 国内外研究发展趋势13-14
• 1.3 论文主要工作14-15
• 第2章 系统方案确定与系统组成15-29
• 2.1 石油管螺纹测量方法对比15-17
• 2.1.1 综合测量法15
• 2.1.2 单项测量法15-17
• 2.2 试验方案确定17
• 2.3 系统检测原理17-18
• 2.4 系统组成18-27
• 2.4.1 机械系统组成19-21
• 2.4.2 电气系统组成21-24
• 2.4.3 光学系统组成24-26
• 2.4.4 软件系统设计26-27
• 2.5 方案存在的主要技术难题及应对措施27
• 2.6 本章小结27-29
• 第3章 石油管锥螺纹图像采集与处理29-51
• 3.1 图像采集29-30
• 3.1.1 机器视觉技术介绍29
• 3.1.2 图像采集过程29-30
• 3.2 图像预处理30-38
• 3.2.1 数字图像处理技术介绍30-31
• 3.2.2 石油管螺纹图像处理过程31
• 3.2.3 图像灰度处理31-32
• 3.2.4 图像滤波32-38
• 3.3 图像处理38-49
• 3.3.1 图像阈值分割38-39
• 3.3.2 图像边缘检测39-48
• 3.3.3 图像轮廓获取48-49
• 3.4 本章小结49-51
• 第4章 锥螺纹几何参数测量51-61
• 4.1 测量原理及方法51-52
• 4.1.1 检测原理51
• 4.1.2 边界拟合法51-52
• 4.2 测量系统标定52-53
• 4.3 螺纹几何参数测量53-59
• 4.3.1 螺距测量53-54
• 4.3.2 牙型角测量54-55
• 4.3.3 牙型高测量55-56
• 4.3.4 锥度测量56-58
• 4.3.5 中径测量58-59
• 4.4 螺纹几何参数测量结果59
• 4.5 本章小结59-61
• 第5章 精度分析61-69
• 5.1 机电系统误差分析61-63
• 5.2 光学系统误差分析63-66
• 5.2.1 图像传感器误差63-64
• 5.2.2 标定误差64-65
• 5.2.3 牙型失真误差65-66
• 5.3 算法误差分析66-67
• 5.3.1 滤波误差66-67
• 5.3.2 二值化误差67
• 5.3.3 边缘检测误差67
• 5.4 环境因素误差分析67-68
• 5.4.1 温度影响67-68
• 5.4.2 电磁和自然光影响68
• 5.5 本章小结68-69
• 结论69-71
• 参考文献71-77
• 攻读硕士学位期间取得的科研成果77-79
• 致谢79

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