基于机器视觉的填埋场防渗层破损识别方法

作者：陈亚宇; 李建龙^*; 孙骥晟; 王宏达; 毕士君

来源：环境工程, 2021, 39(08): 136-149.

DOI：10.13205/j.hjgc.202108019

• 填埋场防渗层
• 机器视觉
• 图像处理
• SVM
• 破损识别

填埋场防渗层高密度聚乙烯(HDPE)膜在运营中极易破损,运用在线监测技术确定渗漏区域,将该区域膜上介质移除后,需对漏洞边缘进行精确识别,为实现智能焊接提供视觉基础。因此,提出一种基于机器视觉的填埋场防渗层破损识别方法。首先对样本集进行图像处理,包括图像灰度化、高斯滤波除噪、点运算增强、阈值法分割以及数学形态学处理;其次根据图像的形态特征提取连通域数量、破损面积、周长、长轴、短轴以及轴比,采用holdout方法将样本集划分为训练集与测试集,并将提取到的特征作为输入量,对SVM进行训练;最后采用多个SVM进行分类识别。经实验验证,分类器的总体识别准确率为98.33%,其中块状破损识别准确率为98.24%,缝式破损为98.42%。

• 单位
  河北工程大学