[发明专利]一种用于管道破裂的自动识别方法

说明书

本发明涉及一种用于管道破裂的自动识别方法，包括管道图像的采集、转换为灰度图像、中心块图像法、定位管径中心的确定、水流区域的去除、提取二值化图像、标记破裂位置等步骤。该方法能有效消除管径中心的干扰信息，自动筛选出存在管道破裂的图像，标记破裂存在的位置，实现管道破裂病害高效识别。与以往破裂病害人工看图方法相比，具有客观性、重复性、一致性好等优点；与直接灰度阈值方法相比，具有误识别率低的优点。

技术领域

本发明涉及管道破裂检测技术领域，尤其涉及一种用于管道破裂的自动识别方法，其可应用于排水管道的破裂病害检测。

背景技术

管道破裂病害的定义为外部作用力超过自身承受力使排水管道产生的裂缝或破损。破裂病害严重影响管道的排水功能，破裂产生后，会导致水渗漏越来越大，会造成管道外围泥土的松动，最终造成塌陷事故。

当前主要有压力分布法、声波法两种检测方法应用于管道检测，具体如下：

(1)压力分布法需要管道充满液体，各处放置传感器，通过测量各处压力变化判断是否存在缺陷，采用这种方式适用于石油管道这类长期充满液体的管道，对排水管道较为不便。

(2)声波检测法就是利用声呐进行检测，声呐是由发射机向水中发射信号，声信号在水中传播时遇到目标而反射，反射的信号由声接收机接收，根据声波在水中的传播速度、发射声信号和接收声信号的时间间隔、声信号返回的方向可以确定水下目标的距离和方位。声呐方法能得到管道的大致轮廓点云，但是没有图像简单及直观。

除了上述两个检测方法外，机器视觉技术也是一种常见的检测手段，其主要是检测人员通过远程操控管道机器人对排水管道内的环境进行摄像并传送到管道外部，然后人工分析图像、视频资料实现管道病害评估。采用这种检测方式需要大量的人工来分析图像视频资料，而且对处理人员的专业要求极高，造成评级效率低下、劳动强度极大、成本高昂，不能满足管网日益增长的检测需求。

本发明正是基于上述研究背景下而提出，旨在基于管道图像特点及破裂病害特征提供一种用于管道破裂的自动识别方法，以克服上述检测方法的不足。

发明内容

本发明的目的在于：克服现有技术中管道检测方法存在的上述不足，提供一种用于管道破裂的自动识别方法，该方法能有效消除管径中心的干扰信息，自动筛选出存在管道破裂的图像，标记破裂存在的位置，实现管道破裂病害高效识别。与以往破裂病害人工看图方法相比，具有客观性、重复性、一致性好等优点。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案实现：

一种用于管道破裂的自动识别方法，该方法包括如下步骤：

步骤1)：管道图像的获取：利用管道爬行机器人采集管道的图像，并通过线缆传输至计算机；其中管道爬行机器人上安装有CCD摄像头，直流输入提供电力，使用PWM调速，计算机采用RS-422通信方式读取管道检测图像，记其管道图像矩阵为I；

I为图像矩阵，a_ij为图像像素点的i,j位置的灰度值,m为图像横向像素数，n为图像纵向像素数；

步骤2)：管道图像预处理：将步骤1)中采集的管道图像进行灰度处理，将其变为灰度图；

采集的管道破裂图像为彩色图像，而图像处理是基于灰度图像进行处理，针对破裂图像的识别要求需去掉色彩信息，图像的色彩由红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色组合而成，通过对RGB三原色数值的叠加得到其他颜色，RGB变化可实现色彩间的转换，所述灰度处理采用加权平均值来实现灰度化，即将3个分量加权平均进行计算得到灰度值，具有计算如下：

I(i,j)＝0.299×R(i,j)+0.587×G(i,j)+0.114B(i,j)