随着油气管道建设的不断推进,管道安全成为人们日益关注的重点。管道焊缝是影响管道长久、安全运输的关键,因此为了保证管道焊接质量安全,需要对油气管道焊缝进行检测。目前常见的检测方法通常以手工检测为主,随着管道检测点的增多,手工检测暴露出检测效率低、检测结果易受主观判断影响等问题。本论文将机器视觉相关技术引入到油气管道焊缝检测识别,对油气管道焊缝检测和识别具有一定的指导意义。1)本文在研究了机器视觉图像预处理、特征提取等理论的基础上,针对现场数据分析油气管道焊缝所存在问题,如图像对比度差、表面纹理模糊、噪声污染严重等问题,结合油气管道焊缝图像的特点,如特征集中性、层次明显、图像焊缝分布不均等特点,研究并提出基于特征能量分布的焊缝智能定位模型和改进的非局部均值滤波算法,实现油气管道焊缝区域准确定位、焊缝图像区域化降噪,达到智能降噪的效果。2)在深入研究曲线拟合相关技术和理论的基础上,详细分析管道焊缝图像表面纹理特点,研究并提出基于曲线拟合的油气管道焊缝表面形态检测算法,通过对油气管道焊缝表面边缘检测、离散点拟合和相似系数计算,实现了油气管道焊缝表面形态的检测。3)本文深入研究图像分割技术,结合油气管道焊缝缺陷特点,如边缘模糊、形状不一等问题,设计并实现了一套针对油气管道焊缝缺陷的提取和识别方法。该方法基于预处理后的图像数据,采用二值化方法、snake模型等方法理论实现油气管道焊缝缺陷边缘检测、分割和精准定位,提出提取缺陷周长、缺陷面积、圆形度、偏心度、区域半径、焊缝表面相似系数六大参数对缺陷特征进行表达,进而通过KNN算法对缺陷参数进行分类、识别,实现了油气管道焊缝缺陷的检测识别。4)油气管道焊缝检测识别系统设计和实现。采用面向对象开发语言设计实现了基于机器视觉的油气管道焊缝检测识别系统,为油气管道焊缝检测识别提供了一定的指导作用。