基于无人机视觉的储罐表面缺陷检测方法

作者：舒威; 杨贤昭^*; 杨艳华; 吕琼; 张雄

来源：高技术通讯, 2019, 29(08): 799-807.

DOI：10.3772/j.issn.1002-0470.2019.08.010

• 无人机
• 机器视觉
• 储罐表面
• 缺陷检测
• 视觉显著性

为了保证大型储罐的正常运行,必须对储罐表面进行定期检查。现有方法通常采用攀附罐体表面的机械设备,借助涡流或漏磁进行缺陷检测,存在安全隐患和损害罐体和等问题。本文提出一种基于无人机视觉的缺陷检测方法,无人机携带相机按规划路径环绕罐体飞行以采集储罐表面图像,通过图像处理算法在线判断储罐表面是否存在缺陷。由于储罐表面的缺陷具有视觉显著性的特征,本文采用简化的Itti视觉显著性算法对缺陷图的显著区域进行提取从而分割出缺陷区域。为了解决非缺陷图像可能出现的误判问题,本文基于图像颜色通道求取显著区域的统计均值,设定阈值后降低了误判率。基于室内模拟储罐的实验结果表明,本文提出的缺陷检测方法具有良好的实时性和准确性。

• 单位
  武汉科技大学; 国家发展和改革委员会