基于數(shù)字圖像處理的油管螺紋檢測方法的研究.pdf

1、油管是石油開采中反復使用的鋼管柱，在油田的應用數(shù)量非常龐大，油管螺紋的質量直接影響油田的正常生產。但是，油管的質量參差不齊，很多油田逐漸出現(xiàn)了抽油管柱破壞和失效的情況，粘扣、泄漏、滑脫掉井、擠毀等時有發(fā)生，嚴重的會導致油管斷裂，給生產和作業(yè)帶來了很大的經濟損失與勞動力損失。 在油管生產和修復過程中，對螺紋進行檢測分析，判定油管螺紋的優(yōu)劣，可以有效減少不合格的油管下井使用，預防油管失效，保證油田安全穩(wěn)定高產。然而由于國內檢測技術落

2、后，到目前為止，對油管螺紋的質量檢測以及評判大部份還停留在依靠人工的基礎上。這種人工檢測的方法檢測誤差大，效率低，而且在評判的過程中，檢測結果直接受到檢測工人的經驗以及其他方面人為因素的影響，缺乏嚴格標準的尺度。 隨著計算機技術和圖像處理技術的發(fā)展，根據(jù)油管螺紋檢測的要求，將圖像處理技術應用到油管螺紋檢測之中，可以取代用人眼檢測和判斷螺紋質量的落后檢測方法，極大地提高勞動生產效率，降低生產成本，提高產品質量，對于實現(xiàn)油管螺紋檢測

3、的自動化、智能化、精確化、快速化具有重要現(xiàn)實意義。 本文基于數(shù)字圖像處理技術，研究一套可靠性高、檢測精確、速度快、集成化、智能化的油管螺紋檢測方法。首先對數(shù)字圖像處理技術進行綜合分析，比較檢測過程中的圖像預處理、圖像二值化、邊緣檢測、亞像素定位方法有關算法。結合油管螺紋圖像的特點，選用中值濾波算法對油管螺紋圖像進行預處理，然后采用直方圖分割方法對圖像進行二值化處理，提出一種改進型Canny邊緣檢測算子提取油管螺紋的邊緣特征信號，