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维普资讯 ·32 · 基于数字图像处理的油管螺纹参数的智能检测 张 涛 于 飞 杨树勋 (青岛科技大学 自动化与电子工程学院 山东青岛266042) 摘 萋 针对传统接触式油管螺纹参数测量方法的缺点，探讨了基于计算机视觉技术进行非接触测量的方 法。通过运用对螺皱图像的降噪平滑、锐化增强、边缘检测、轮廓提取等方法进行智能检测，从理论和实践上证明 谊方法的可行性和正确性。 关键词 CCD；油管螺纹；图像处理 0引 言 动程序中的图像卡读取函数来完成图像采集。该图 像卡是基于PCI总线的彩色／黑 白图像采集卡，可实 目前，油田上的油管螺纹失效问题相当突出，采 时传送数字视频信号到显示存储器或系统存储器， 用计算机视觉方法。对螺纹图像进行观察分析和检 数据的传送过程由图像卡控制。 测的方法可以更加直观、有效地进行螺纹失效研究。 图像的预处理使用平滑处理的方法，其主要 目 尤其对于损伤螺纹，接触式测量方法无法进行检测， 的是减少噪声。一些常见的噪声有椒盐噪声、脉冲 而非接触测量却有独到的优势。非接触式检测采用 噪声、高斯噪声等。椒盐噪声是含有随机出现的黑 光学与图像处理技术相结合的方法，通过对螺纹图 白亮度值，脉冲噪声是只含有随机的自强度值(正脉 像的分析实现各种几何尺寸的检测。 冲噪声)或黑强度值。与前两者不同，高斯噪声是含 有亮度服从高斯或正态分布的噪声。高斯噪声是许 1测量原理及图像测量系统的建立 多传感器噪声的很好模型，例如摄像机的电子干扰 噪声。 利用ccD摄像机采集螺纹图像，通过图像采集 图像平滑处理的方法视其噪声本身的特性而 卡将图像输入到计算机，然后对所采集到的图像进 定。一般情况下，在空间域采用邻域平均来减少噪 行数字处理，得到螺纹的轮廓图像。螺纹轮廓图像 声；在频率域，由于噪声频谱通常多在高频段 ，因此 (以像素点数量表示)与实际尺寸(以毫米表示)之间 采用各种形式的低通滤波方法来减少噪声。 具有一一对应的线性关系，即两者之间的测量 比为 邻域平均法(NeighborhoodOperation)是一种局部 常数K，由摄像物镜的放大比和CCD器件的放大比 空间域处理 的算法 。对于位置 (i，i)处 的像素 ，其灰 决定。通过一定的算法计算出螺纹的几何参数，最 度值为f(i，j)。平滑后的灰度值为g(i，J)，则g(i，j)由 后与标准尺寸相比较判断是否合格。螺纹参数测量 包含 (i．i)邻域的若干个像素的灰度平均值所决定， 系统如图l所示。 即用式(1)得到平滑的像素灰度值。 g(i，j)=-lvl(IJ．)f(x，y) x，Y=0，12 “，N一1 (1) 式中，A表示以(i，i)为中心的邻域点的集