自适应图像增强的管道机器人缺陷检测分析
International Development Cooperation（2021）
Abstract
为处理传统管道检测阶段图像采集光照不均、缺陷边界提取精准度差等问题,本文提出一种以自适应图像增强为基础的管道机器人缺陷检测方法.具体是先设计了Retinex自适应图像增强算法,分量估计图像的照度,经矫正后获得光照均衡图像,此时便达到了自适应图像增强;利用滤波平滑图像、迭代阈值法等改进传统边缘方法,有效提取缺陷轮廓.建设管道机器人缺陷检测系统,实现对管道内壁缺陷问题的全面视觉检测.统计实验结果发现,本文设计的检测方法在矫正图像亮度方面表现出较高适用性,能精准提取管道缺陷边缘,缺陷辨识精准度达到98％.
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