基于圖像處理技術的油管識別系統的設計與實現

白 玉，李洪平

（1.中國海洋大學 信息科學與工程學院 海洋技術系，山東 青島 266100）

基于圖像處理技術的油管識別系統的設計與實現

白 玉1，李洪平1

（1.中國海洋大學 信息科學與工程學院 海洋技術系，山東 青島 266100）

針對油管分揀自動化系統的需求，設計制作了油管標識，并采用Java實現了基于圖像處理技術的油管識別系統。通過對高精度儀器所拍攝的油管標識圖進行圖像處理，成功地輸出與油管標識對應的編碼值。

油管識別系統；圖像處理；Java

輸油管道是石油開采和運輸過程中一種比較重要的工業用品，對油管的分揀分區是油管循環利用的重要環節之一。傳統的分揀方式是首先將油管進行修復、標識等操作；再人眼對油管標識進行判斷；最終使用固定機械裝置將油管運輸到對應的分揀區。采用這種傳統的人工分揀方式勞動強度很大，在分揀過程中容易造成分揀錯誤，不僅工作效率低下，還會增加分揀工作的復雜度。因此傳統人工分揀模式已經不適應現代經濟發展需求，有必要設計一種油管自動分揀系統[1,2]。

1 關鍵技術

1.1 圖像預處理

圖像預處理包括對圖像進行降噪、背景分離、邊緣檢測等。由于系統誤差、燈光或其他隨機誤差而產生的噪聲，圖像會有部分模糊以及分布不均的孤立的明暗部分，造成圖像像素灰度值有較大的誤差，對后續的圖像處理產生一定的影響。因此，要根據圖像情況合理地去除噪聲，采用背景分離、中值濾波、平滑、邊緣檢測等濾波器來進行濾波處理[3,4]。

1）背景分離一般采用標準差閾值進行篩選。背景與油管的黑色刻度標識形成鮮明的黑白相間的條塊，灰度差較大，因此標準差值較大。將給定的某像素灰度值進行均值處理后再與每個值作比較，若差值大于給定閾值，則保留；若小于某閾值，則為背景區域。

2）中值濾波屬于非線性濾波的一種，其主要思想是將窗口區域內的數值進行大小排序，再將中間值代替一個指定的點，一般情況下是代替原來的中心像素灰度值。若圖像中某區域有噪聲孤立點，其像素灰度值發生突變。由于孤立點占有的像素數量較少，相比之下，這部分只是整幅圖像的一小部分，因此可以選擇一個合適的像素窗口在圖像上進行漫游檢測。經過中值濾波后，將窗口對應的像素灰度值進行排序，用中間值代替原來的中心像素灰度值，這種方法消除噪聲孤立點效果明顯。

假定1-D像素序列{fi，i=1,2,3,4,…,N}，則該像素序列進行中值濾波后，其輸出結果為：

fi=Med（Sort{fi-r，fi-r+1，…，fi+r-1，fi+r}）文中采用一維的中值處理方式，將圖像的某像素灰度值前后相鄰的10個像素灰度值進行排序，再取中值來代替原來的像素灰度值。此項處理是為了將有效信息從背景中分離出來，避免提取無效區域的特征信息，提高后續處理的效率。

3）平滑是在原有基礎之上采用一定的模板進行平滑處理，減少和抑制部分噪聲。

4）邊緣檢測是對有階躍變化的像素灰度值，通過設定閾值進行相關的檢測和處理。

1.2 二值化處理

系統中的油管標識與條形碼非常相似，可采用與條碼識別類似的方法，即二值化方式處理。圖像的二值化可采用下式設定的閾值進行處理[5]：

式中，t為設定的閾值，當系統判斷像素灰度值與閾值的關系后按上式進行賦值，將刻度部分即信號部分賦值為“1”，無信號部分賦值為“0”[6]。

2 系統設計流程

根據現場要求，首先應對油管進行身份采集，給每一個油管附加一個身份標識，這些標識可以重復使用，耐高溫（油井內的高溫約200℃）、高壓，可以承受油污等惡劣應用環境[7]。通過監控設備對油管標識圖像進行捕捉，將獲取的圖像經過預處理，讀取標識碼，對油管的身份進行識別，再由傳輸裝置將油管自動分揀到相應的礦區。對于不能識別的標識碼則通過人工干預完成。

2.1 標識設計和制作

油管的身份標識根據油管的實際長度和參考標識制作要求，在標識碼兩側各制作一個“回”型定位標識符，“回”型定位標識符用于系統檢測及定位油管標識碼位置，便于系統后期讀取標識碼。中間標識碼采用類似于條形碼符號的具有一定寬度的刻道來表示，并且制作的標識碼寬度與“回”型標識的邊寬相等，都為2 mm，整個標碼區長度為72 mm，中間區域為20位的二進制標識碼，標識碼總長度為40 mm。具體標識制作設計如圖1所示。

2.2 圖像獲取并識別

圖1 油管標識碼的設計圖

將油管進行標識后，可利用監控設備在作業現場對油管進行實時監控，并根據設定的算法從監控畫面中捕捉包含油管標識信息的圖像，自動傳輸到計算機系統中存儲，再利用圖像識別系統對油管標識圖片進行識別。基于數字圖像處理技術，利用Java語言開發了一個針對油管標識識別的系統，基本思路如圖2。

按照以上流程，第一步獲取圖像后，以行為單位先進行掃描檢測，依次讀取行單位上的顏色值信息，若檢測不在信號區域，整體獲得的顏色值變化不大，由此可判斷為非信號部分，則繼續進行下一行掃描檢測；當掃描至有信號區域，獲得的顏色值信息會隨標識區域的標碼有較大變化，由此判斷為標識區域，將獲得的顏色值進行存儲，再對其進行相應的圖像預處理，得到較清晰的信號圖。將處理過后的圖像進行二值化處理，根據搜索的“回”型標識定位，并計算像素的距離比，完成系統識別。將有信號標識刻道的設為1，無信號標識的設為0，最后由系統輸出編碼值。若在識別過程中有編碼損壞不能夠正確識別，則啟用人工干預方式。

3 實驗處理過程

針對油管分揀工作的實際需要，將設計方案中做好的油管樣例圖輸入系統，經過行掃描檢測后獲得識別區域的原始信號如圖3。

圖3 樣例圖中信號區域的原始信號圖

因實際拍攝的油管標識樣例圖會有偏差和噪聲影響，為去除噪聲、提取有效特征部分，得到的信號圖需要進行濾波、平滑和邊緣檢測等預處理，經過處理后的結果如圖4。

從圖4可以看出，處理效果較好。為使系統能夠輸出二進制的編碼值，需再對其進行二值化處理。根據圖5所顯示的二值化圖像，可以明顯判別兩端的“回”型標識符，經過系統定位和識別，輸出的即為中間的標識編碼信息。圖5為得到的20位信息編碼為01010101110000100000。用相同的方法得到其他油管信息編碼。

圖4 原始信號處理后的分布圖

圖5 二值化處理后的信號圖

為驗證整個系統的運行情況和對不同油管樣例圖識別的可行性，選取了不同的油管樣例圖進行驗證，結果運行良好，結果圖6。

圖6 樣例圖編碼輸出圖

在實際工作生產過程中，因油管用途不同，標識碼也會不同，并且采集的圖片模糊程度不同，因此為驗證系統的識別性能，也采用了2種不同的其他標識樣例圖進行讀取，成功得到了編碼識別，如圖7所示。

圖7 不同樣例圖的編碼識別圖

從上述實驗可以得出結論，系統對一般油管標識圖都可以識別，并且識別正確，驗證了

系統的可行性和穩定性。

4 結 語

雖然系統實現了對一般圖像編碼的識別，但該系統本身也存在一定的局限性，對于特別模糊或者編碼損壞較大的圖像識別存在一些困難，如果最終仍無法識別，則通過報警系統轉換為人工方式來識別，此類情況將在今后的系統運行和維護中不斷改進。

[1] 葉新偉,楊為民,楊云,等.基于圖像識別技術的石油鉆桿管理系統研究[J].機床與液壓,2004(7):66-67

[2] 田慧卿,魏忠義.基于圖像識別技術的煤巖識別研究與實現[J].西安工程大學學報, 2012(5):657-660

[3] 王慧英.圖像識別技術在齒輪質量檢測中的應用[J].中國制造業信息化,2007(17):73-76

[4] 章毓晉.圖像處理和分析[M].北京:清華大學出版社,1999

[5] 阮秋琦.數字圖像處理學[M].北京:電子工業出版社,2001

[6] 趙群禮,周秋平.基于圖像的二維條形碼識別技術研究[J].合肥師范學院學報,2010(6):57-59

[7] 王敏,李啟堂,徐繼濤,等.圖像識別技術在油井射孔質量檢測中的應用[J].激光與紅外,2007(3):281-284

P237.3

B

1672-4623（2015）03-0117-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.03.041

白玉，碩士，研究方向為海洋地理信息系統。

2014-03-12。

項目來源：國家重點基礎研究發展計劃資助項目（2009CB723903）。