摘要

在工业生产中,高温蒸汽管道通常用于输送高温蒸汽和高温工业废水等。但为了安全起见,管道通常被放置在环境比较复杂的地方,这不利于工人对管道进行检测与维护。如何快速地定位复杂背景下蒸汽管道的位置并对周围环境进行区分成了一个亟待解决的问题。由于最大类间方差(Otsu)算法不能满足上述要求,基于细胞免疫机制提出了一种改进的Otsu算法。根据红外图像中管道以及复杂背景的特征,该算法计算出两个不同的阈值,并将它们分别用于管道的提取与复杂背景的区分。借助QuartusⅡ软件搭建了基于现场可编程逻辑门阵别(Field Programmable Gate Array, FPGA)的软硬件系统,实现了数据通信传输,并对改进的Otsu算法进行了验证。实验结果表明,该算法在应用于管道红外图像时可以取得较好的效果。与几种边缘检测算子和经典Otsu算法相比,本文算法无论是用于管道的提取,还是用于复杂背景的区分,都具有较高的真阳性率(True Positive Rate, TPR)和较低的假阳性率(False Positive Rate, FPR)。