基于图像处理的石油管道故障检测

石油管道的内壁检测维护是管道长期使用的重要保障,直接影响运输安全以及经济效益.在管道的实际使用过程中,异常磨损是其影响日常使用安全的主要原因.针对现有的机器视觉检测系统的效果和准确性低、人工检测劳动强度高和错检漏检率高等问题,提出一种基于改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)Otsu的图像分割技术.最后进行多阈值对比试验,实验结果表明经过粒子群优化Otsu分割后的图像增强了原图像的边缘部分,并保留了图像中较为平坦的部分,更能突显出管道的缺陷特点.