由于管道在运输过程中扮演着重要的角色，一旦管道内表面存在着缺陷就会对运输造成重大的影响，破坏生产、经济和环境。因此对管道缺陷进行检测是非常必要的，管道内表面缺陷检测的方法很多，综合分析比较，本文重点研究了漏磁检测技术，主要内容和目标如下：

由于管道在运输过程中扮演着重要的角色，一旦管道内表面存在着缺陷就会对运输造成重大的影响，破坏生产、经济和环境。因此对管道缺陷进行检测是非常必要的，本文研究的主要内容和目标如下：

1、阐释管道运输的重要性，从而提出对管道内表面缺陷检测进行研究的背景与意义，并对目前国内外常见的管道内表面缺陷检测技术做综述。

2、从图像处理的视角出发，探索管道缺陷检测技术，并对这些技术进行评估。研究对管道缺陷的识别的前提是对图像进行预处理，介绍预处理的方法，通过对比，选用了Laplace算子进行数据增强，空间锐化滤波操作,拉普拉斯算子是一种微分算子，强调的是图像中灰度的突变，并不强调灰度缓慢变化的区域。经过图像预处理后，管道内表面缺陷检测识别率有了一定提高。

3、管道缺陷目标识别与标注。本文研究图像分割手段，如阈值分割法、阈值差分标记法等，通过对比选用了分水岭算法，将图像缺陷分割出来，识别出图像中的像素坐标位置，然后对其进行矩形框标记。识别时标示缺陷的长度、宽度等，并与数据集进行对比，分析检测效果。

4、对管道缺陷进行分类。对管道缺陷类型进行分类，依据缺陷大小划分成高、中、低三类，研究KNN算法，通过KNN算法对缺陷类型进行精准分类。

    5、完成管道内表面缺陷的分类识别的实验和计算评价指标分析结果。

 

课题研究过程中可能遇到的理论难题或技术难点）

预计的理论难题或技术难点：

1、各类算法的学习、掌握与比较分析

2、缺陷图像数据集的构建

3、有效完成一定精度的缺陷量化识别

4、搭建机器学习神经网络和评价指标的计算

（选题、观点、理论、材料、方法等创新点）

管道运输由于自身明显的优势，现已成为一种非常重要运输方式，然而由于管道自然和人为因素等的影响，油气管道事故频繁发生，工业发达国家都非常重视油气管道检测技术的研究和开发，而国内的管道缺陷研究技术起步相对较晚，因此，对于管道缺陷检测技术的需求非常迫切。希望通过本文能对缺陷检测技术进行进一步的完善。

目前已有多种不同的缺陷识别分类方法，综合分析各类方法的优缺点，本文使用漏磁技术，将管道缺陷漏磁信号特征按缺陷类型分类，分别进行分析，使算法具有针对性，增强量化效果。本课题的创新点在于：

1、为管道缺陷的自动识别提供应对方案

基于图像处理的管道缺陷自动识别技术方法的分析为管道缺陷的自动检测准确率提供类建议和新的选择方案，节省了管道缺陷人工检测的费用外，也促进了管道自动识别技术的发展。理论及实验表明，该缺陷量化技术能有效完成一定精度的缺陷量化识别，执行效率高，配合计算机软件技术，可实现对管道缺陷的实时检测。

2、使用K最近邻算法对缺陷进行识别和分类，通过KNN算法精确地识别图像中出现的缺陷，并为其划归分类。相对其他算法KNN算法相对更为简单易用，模型训练更快，也更容易获得较好的预测效果。

理论及实验表明，该缺陷量化技术能有效完成一定精度的缺陷量化识别，执行效率高，配合计算机软件技术，可实现对管道缺陷的实时检测。

 

 

（根据研究内容及研究目标所预计的进度安排）

第1-2周：撰写开题报告。在广泛地查阅国内外有关文献资料后，对与设计课题研究有关方面已取得的成就与尚存在的问题进行简要综述，并提出自己对一些问题的看法。

第3-4周：设计方法和设计方案。分析设计存在的技术难点，制定切实可行的具有创新的设计方法和设计方案。

第5-6周：根据设计的方案进行实验研究，完成管道缺陷识别任务。

第7-8周：总结实验结果，完成中期检查的材料。

第9-10周：根据设计的方案进行实验研究，完成管道缺陷分类任务。

第10-11周：进一步调试管道缺陷识别和分类模块。

第12周：分析总结实验结果。

第13-14周：程序验收，完成论文。

第14-15周：论文答辩，上交毕业设计成绩及论文。

其中，4月19-23日中期检查。