基于圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的PE管道缺陷檢測(cè)

打開(kāi)文本圖片集

摘  要： 對(duì)于聚乙烯（PE）管道，在運(yùn)行中經(jīng)常有不同程度的泄漏等異常，通過(guò)對(duì)管道中不同異常的實(shí)驗(yàn)?zāi)M，收集數(shù)據(jù)并手動(dòng)標(biāo)記相應(yīng)的數(shù)據(jù)集。為了提高管道缺陷圖像的質(zhì)量，首先采用加權(quán)平均法對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理；然后，利用伽馬變換改進(jìn)管道背景與缺陷的對(duì)比度；最后，使用雙重過(guò)濾來(lái)降低圖像中的噪聲。為了降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度，提高模型訓(xùn)練速度，采用改進(jìn)的Sobel算法對(duì)管道缺陷圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，采用自適應(yīng)閾值分割算法分割缺陷圖像的邊緣，生成二值圖像，用二值圖像訓(xùn)練模型，減少了模型對(duì)顏色特征的依賴，加快了模型的收斂速度。（剩余10596字）