| 基于图像处理的管道裂缝检测 |
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| 引用本文： | 孙文雅,李天剑,黄民,陈晓.基于图像处理的管道裂缝检测[J].制造业自动化,2012(1):36-39. |
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| 作者姓名： | 孙文雅 李天剑 黄民 陈晓 |
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| 作者单位： | 北京信息科技大学机电工程学院 |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项目(2009ZX04014-101) |
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| 摘 要： | 传统的管道裂缝检测方法速度慢、精确度低,因此提出一种基于图像处理的管道裂缝自动检测方法。首先对采集到的管道裂缝图像进行图像增强,有效地去除噪声。利用裂缝图像与背景图像灰度值的差异性,采用形态学梯度算法进行边缘检测。提出在边缘检测的基础上进行阈值分割,经实验比较分割结果优于其他方法。对分割的图像进行形态学处理,从而提取到特征图像,最后对特征图像进行特征值计算。
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| 关 键 词： | 管道裂缝 图像增强 边缘检测 图像分割 特征提取 |
Crack inspection of pipeline based on image processing |
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| SUN Wen-ya,LI Tian-jian,HUANG Min,CHEN Xiao.Crack inspection of pipeline based on image processing[J].Manufacturing Automation,2012(1):36-39. |
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| Authors: | SUN Wen-ya LI Tian-jian HUANG Min CHEN Xiao |
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| Affiliation: | SUN Wen-ya,LI Tian-jian,HUANG Min,CHEN Xiao |
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