基于紅外無人石油管道檢測系統(tǒng)

陳學(xué)科 李彬 任惠琛

摘 要： 對埋地石油管道的巡線輔助和對偷油支管的快速定位一直以來都是油田極為關(guān)注的問題。本文的研究中，根據(jù)油管道加溫后出現(xiàn)的紅外能量輻射特性，提出了運用紅外成像技術(shù)對埋地輸油管道進行探測的途徑。闡述了非制冷外焦平面陣列且有實時成像、便攜顯示的紅外管道探測儀設(shè)計。通過對紅外成像進行增強和去噪，對圖像進行骨架跟蹤處理，提取出管道主干部分，對偷油支管進行標記和定位。通過實際驗證可以證明，這一方法的自適應(yīng)性較好，管道定位比較準確，執(zhí)行效果能夠保障，對自動檢測埋地輸油管道的實現(xiàn)較好。

關(guān)鍵詞： 骨架跟蹤；圖像分割；圖像增強；紅外成像；無人石油管道

引言

石油傳輸過程受到諸多方面條件的限制，對環(huán)境和技術(shù)都有著較高的要求。經(jīng)過業(yè)內(nèi)人士長期的比較和探索，埋地管道最終成為最普遍、最廣泛的運用方式，其有效、經(jīng)濟、安全的運輸特點被使用者充分利用，完成著當前大量的石油運輸工作。但是隨著埋地管道的數(shù)量不斷增加，復(fù)雜程度不斷提升，對管道的定期巡線和管理也難度越來越大。伴隨管道運輸產(chǎn)生的非法盜取行為屢禁不止，這一行為不僅會造成大量的資源浪費和國家經(jīng)濟損失，更會產(chǎn)生嚴重的安全隱患和環(huán)境污染問題。雖然已經(jīng)有一些如光纖振動傳感器檢測法、聲波檢測法、負壓波檢測法等新技術(shù)在管道檢測工作中得到應(yīng)用，但是這些方法對偷油支管的定位不夠準確和及時，對管道巡線也難以起到輔助作用。為了更好的完成管道巡線工作和偷油檢測工作，筆者經(jīng)過多年的研究和應(yīng)用，結(jié)合我國北方油田大部分在傳輸原油時會進行預(yù)加熱的背景，抓住原油預(yù)加熱后會產(chǎn)生紅外能量輻射的特點，提出了利用紅外成像方法進行埋地輸油管道探測的方案，并介紹方案的硬件系統(tǒng)組成、圖像處理方法、自動檢測方法和輔助識別方法。

1.紅外管道探測的硬件系統(tǒng)組成

根據(jù)檢測的需要，本文在設(shè)計中要求紅外管道硬件設(shè)計必須遵循自動管道檢測、實時成像、便攜野外操作等原則，整體結(jié)構(gòu)如下圖所示：

整個系統(tǒng)由光學(xué)系統(tǒng)、紅外探測器、熱圖采集與預(yù)處理電路、計算機處理系統(tǒng)等共同組成，光學(xué)系統(tǒng)將所探測到的物體紅外輻射傳遞到紅外探測器，經(jīng)過后臺數(shù)據(jù)收集和處理電路將圖像信息轉(zhuǎn)換到操作系統(tǒng)上，實現(xiàn)圖像處理和實時顯示。整個系統(tǒng)中，紅外探測器是核心部件，其性能會對整個系統(tǒng)的性能產(chǎn)生影響。計算機處理系統(tǒng)主要負責(zé)圖像存儲、圖像分析、偽彩變換和熱圖顯示等部分的功能，各系統(tǒng)間均通過USB2。0接口完成對接。在這樣的硬件結(jié)構(gòu)配備下，無需再進行制冷環(huán)節(jié)便可實現(xiàn)實時成像，更好地滿足實際使用需求。通過高性能的計算機處理系統(tǒng)和強大的圖像處理軟件，可以改進圖像質(zhì)量，及時發(fā)現(xiàn)可疑區(qū)域，便于離線跟蹤處理。

2.埋地輸油管道紅外圖像預(yù)處理及圖像增強

2.1原始圖像預(yù)處理

在對紅外圖像進行識別前，需要對原始圖像進行預(yù)處理。未經(jīng)處理的管道原始紅外圖像往往會受到不同程度的噪聲干擾，高斯噪聲和散粒噪聲兩方面因素會嚴重惡化圖像質(zhì)量，使得圖像清晰度下降，降低目標特征的提取效率，影響分析效果。可以通過幀內(nèi)中值濾波的方法對散粒噪聲進行消除，在不損害圖像細節(jié)的前提下抑制散粒噪聲；同時可采用多幀圖像疊加平均的方法去除高斯噪聲的影響，減少不必要干擾。

2.2圖像增強

建議采用直方圖雙向均衡化的處理方法對圖像進行增強，從灰度密度和灰度間距兩個方向?qū)艿兰t外圖像的直方圖進行均衡化處理，改善圖像原有對比度。

3.埋地管道自動檢測算法

3.1自動檢測算法流程

經(jīng)過預(yù)處理和圖像增強的紅外熱圖像實現(xiàn)了噪聲干擾消除和對比度提升，但是受到管道地表復(fù)雜程度、管道溫度和管道埋管深度的影響，簡單的預(yù)處理還不能滿足管道識別的全部要求。仍需要配搭自動檢測算法，通過圖形分割和形態(tài)學(xué)處理，實現(xiàn)管道分支和管道走向的判斷，幫助巡線工人做出正確的判斷。管道自動檢測算法流程包括：預(yù)處理濾波后圖像、直方圖雙向均衡化、自適應(yīng)圖像分割、3*3正方形因子膨脹、種子填充空洞、3*3菱形因子腐蝕、連通區(qū)域標記管道主題、細化、直線鏈碼骨架跟蹤、二次骨架跟蹤、標示管道位置和走向。

3.2紅外圖像的分割

圖像分割是將采集到的石油管道紅外圖像分成多個有意義的區(qū)域，完成管道具體位置的標記，為后續(xù)工作奠定基礎(chǔ)。經(jīng)不斷研究和對比得到的結(jié)論是基于最大類內(nèi)距離比準則的遞歸帶通分割能夠達到最佳的分割效果。利用圖像空間域聚類有連通性的特點，可以用遞歸算法實現(xiàn)對多目標區(qū)域的圖像分割。

3.3管道紅外圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理及骨架跟蹤輔助識別

埋地管道紅外圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理主要是為了從圖像中提取管道的特征。在對管道進行骨架跟蹤之前，筆者先對分割后的二值圖像進行了一些前期形態(tài)學(xué)處理，包括：3x3正方形因子膨脹，種子填充空洞，3x3菱形因子腐蝕，連通區(qū)域標記管道主體和細化等。本研究主要針對輸油管道的紅外圖像進行輔助標記，因此將最終跟蹤的骨架結(jié)果擴展成雙平行線，即管道狀標記于灰度圖像，以便更清楚地表示管道的具體位置及走向。由于骨架的一些分支可能還有細小的分支，而且骨架形狀不規(guī)整可能造成骨架主干彎曲甚至不連續(xù)。因此，一次跟蹤的結(jié)果可能不很理想，需要二次跟蹤。二次骨架跟蹤后的管道標記結(jié)果經(jīng)過油田現(xiàn)場挖掘確認，證明通過上述管道自動檢測算法標識的管道走向和分支與實際埋地管道的基本吻合。

4結(jié)語

本文提出了應(yīng)用紅外熱成像技術(shù)探測埋地石油管道的方法，設(shè)計了能實時成像、非制冷、便于攜帶和野外操作的紅外管道探測儀，并通過對管道紅外圖像進行去噪、增強、分割和骨架跟蹤等一系列圖像處理，實現(xiàn)了埋地管道的自動檢測。實踐表明，本方法可方便地進行埋地管道輔助巡線，準確快速地對偷油支管進行定位與排查，是對現(xiàn)有埋地管道檢測技術(shù)的有益補充。其智能化程度高，成本較低，可推廣性強，尤其在對地下非金屬偷油支管，細小偷油支管，以及地下非法儲油池的檢測方面有著其他方法不可替代的作用。本成果還可用于城市埋地供暖管道的巡線檢測，相信隨著該項技術(shù)的不斷研究和拓展，一定會在管道檢測方面得到更廣泛的應(yīng)用。

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