彭道刚，尹 磊，戚尔江，胡 捷，杨晓伟

基于OTSU和区域生长的电厂管道缺陷检测与分割

彭道刚1，尹 磊1，戚尔江1，胡 捷2，杨晓伟3

（1. 上海电力大学 自动化工程学院，上海 200090；2. 宝山钢铁股份有限公司电厂，上海 201900；3. 上海宝信软件股份有限公司，上海 201203）

针对电厂高温管道红外图像背景复杂、干扰较多的特点，结合电厂巡检机器人系统对图像处理算法的需求，提出了基于改进二维最大类间方差法（OTSU）和区域生长法的电厂高温管道缺陷定位与分割方法。将红外图像灰度化后，通过改进二维OTSU进行预分割，提取出管道区域；基于管道区域灰度直方图，结合邻域灰度均值，实现多种子点的自动检测与定位；采用基于生长区域灰度均值和标准差的自适应阈值以及基于Prewitt算子的梯度幅值改进的生长准则完成缺陷区域的分割。实验证明，所提算法不仅能实现电厂高温管道多缺陷自动检测与定位，而且能精确地提取出缺陷区域，准确性高且具有良好的实时性。

电厂巡检机器人；红外图像；高温管道缺陷分割；改进二维OTSU；改进区域生长法

0 引言

电厂中分布着大量的高温高压蒸汽管道，一旦因管道缺陷发生高温高压蒸汽泄漏，后果不堪设想。电力巡检作为保障电厂安全生产的重要手段，主要是通过人工手持红外热像仪完成高温管道的“跑冒滴漏”检测。然而，人工巡检存在耗时长、标准化程度低、易出现误检和漏检等问题，巡检效率较低[1]。

随着智慧电厂建设的推进，通过搭载红外热像仪等设备的巡检机器人代替人工完成巡检任务，正在成为保障电厂安全生产的趋势[2]。……