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基于数字图像处理的修井作业油管接箍识别问题的研究

张旭  
【摘要】: 在石油与天然气开采生产过程中,修井作业是一个重要的环节。由于修井任务越来越繁重,修井工人的劳动强度十分高。所以要提高修井效率、减轻修井工人的劳动强度,这就要求有较高自动化程度的修井起、下操作来解决或者减轻上述问题。因此,对油管接箍的自动检测成为修井作业的重要目标。 数字图像处理及模式识别技术是涉及了人工智能、神经生物学、计算机视觉、图像处理、数学等多个领域的交叉学科。随着此技术的不断发展,大量的应用于航天和航空技术、工业和工程、军事公安等方面。本课题就属于石油工业方面的应用。 本文结合了数字图像处理技术,通过分析已有的图像预处理方法及运动目标与识别算法的基础上,对油管接箍单帧图像以及视频图像进行处理及算法分析,并开发出接箍图像自动识别软件,取得了一定的成果。主要研究工作包括以下三方面: 首先,研究已有的图像预处理方法,包括图像增强、图像分割等。应用各种方法的不同算法对油管接箍单帧图像进行处理,对比分析各种算法的处理效果,选择出适合修井作业环境的最佳接箍图像预处理算法。 其次,运用MATLAB组件Simulink中的Video and Image Processing Blockset模块,设计了几种油管接箍上提视频图像处理及标记系统。通过仿真验证对视频图像处理的算法的效果,为后期开发自动识别软件系统打下基础。 最后,针对油管接箍提升的具体现场环境,研究并分析了适合油管接箍上提的图像识别算法。基于VC++6.0软件开发平台及OpenCV(开源计算机视觉库),设计开发出油管接箍图像自动识别系统。实验结果表明在简单背景情况下,对油管接箍图像具有很好的识别效果。


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