【摘 要】
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排水管道犹如城市的血管,堵塞不畅将会导致城市的整体瘫痪,因此对管道定期检测修复是城镇建设的一项重要环节。目前CCTV (Closed Circuit television)管道闭路电视检测系统是
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排水管道犹如城市的血管,堵塞不畅将会导致城市的整体瘫痪,因此对管道定期检测修复是城镇建设的一项重要环节。目前CCTV (Closed Circuit television)管道闭路电视检测系统是国内外普遍采用的一种检测系统,但该系统在图像采集和图像判读过程中,都需要人工参与,其智能化程度低,主观性大,且易造成工作人员视力疲劳和注意力分散而影响检测精确度和描述的准确性。针对使用CCTV系统检测管道缺陷过程中存在诸多弊端,本文重点研究基于机器视觉管道图像的自动判读算法,以期提高检测的自动化程度和工作效率,减轻工作人员劳动强度。本文主要研究内容及创新点概括如下：1、针对排水管道内部特殊环境,CCTV采集获取的管道图像背景比较复杂这一特点,本文采用了一种改进的低通滤波求差法提取管道功能性缺陷,该算法能有效消除管道图像复杂背景以及光照不均匀给检测造成的影响,对管道功能性缺陷能良好地分割,其效果优于传统的图像形态学分割算法；2、对提取的管道功能性缺陷区域进行了特征分析与提取,选取了圆度、紧致度、凹凸度、角二阶距这四个特征值作为描述管道缺陷信息,为模式识别提供依据。经统计分析获得的四个特征值组成的特征向量,具有区分不同缺陷类型的能力；3、在缺陷类型模式识别中对传统的BP神经网络算法进行了改进,采用了动量—自适应学习速率调整,有效减小传统BP神经学习过程中的震荡,从而提高了收敛性；在网络训练过程中,采用了在线学习训练算法,有效避免了陷入某个局部极小值点；4、提出将三维激光扫描技术与CCTV检测技术相融合的一种排水管道检测方法,这种方法可快速提取管道的结构性缺陷,弥补CCTV易对结构性缺陷识别造成误判的不足,且能快速直观定位排水管道缺陷,使除险加固具有很强的针对性。本文创新之处在于针对CCTV采集获取复杂背景下的管道图像,采用低通滤波求差法去除背景提取功能性缺陷,再融合三维激光扫描技术获取的管道轮廓图像,采用极坐标比较法判断结构性缺陷种类,极平面合成获取管道结构性缺陷的纵深长度。
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