Page 45 - 无损检测2022年第五期
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试验研究




   DOI : 10.11973 / ws j c202205003

      基于        CCTV          和缺陷特征提取的城市排水管道


                                   结构性缺陷检测




                                            徐   峰, 徐颖昕

                   ( 1. 济南市水务服务中心, 济南 250011 ; 2. 济南市水务集团, 济南 250014 )

           摘  要:基于管道闭路电视( CCTV ) 检测系统, 提出 5 种不同的管道结构性缺陷特征提取方法,
       对缺陷图像进行纹理特征提取, 并利用二分类支持向量机( BSVM ) 对特征提取数据进行一对一投票分
       类。结果表明, Gabor法提取得到的特征维数远大于 GLCM 、 B _ GLCM 、 GGCM 以及 LBP 四种方法得
       到的; B _ GLCM 法相比 GLCM 法, 特征提取效率略有提高, 但随着分区的减小, 提取耗费的时间会逐
       渐增大; GLCM 和 B _ GLCM 提取方法对裂纹、 错口和腐蚀三种缺陷均具有较好的分类效果, 分类正确
       率都在90%以上, 其他三种提取方法的分类正确率较低; 综合考虑分类准确率和分类效率, 建议采用
       分区大小为3×3的 B _ GLCM 方法对管道缺陷纹理特征进行提取, 以获得最佳的检测结果。

           关键词:闭路电视检测系统; 检测; 排水管道缺陷; 纹理特征提取; 分类; 正确率; 效率

          中图分类号: TB1 ; TG115.28    文献标志码: A    文章编号: 1000-6656 ( 2022 ) 05-0011-06

                   Detectionofstructuraldefectsofurbandraina g e p i p esbasedon

                                 CCTVanddefectfeatureextraction


                                                 ,
                                           XUFen g XUYin g xin

              ( 1.Jinan WaterServiceCenter , Jinan250011 , China ; 2.Jinan WaterGrou p , Jinan250014 , China )

           Abstract : Basedonthedetectiontechnolo gyofCCTV ( closed-circuittelevision ) p i p elinedetections y stem , 5

       different p i p elinestructuraldefectfeatureextraction methodsarep ro p osedtoextractthetexturefeaturesofthe

       defectima g e , andtheBSVMclassifierisusedtoclassif ythefeatureextractiondataone-to-one.Theresultsshow















       thatthefeaturedimensionextractedb yGabormethodismuchlar g erthanGLCMandB _ GLCM , GGCMandLBP ,




       com p aredwithGLCM method , theefficienc yoffeatureextractionofB _ GLCMissli g htl y im p roved , butwiththe

       reductionof p artition , theextractiontimewill g raduall y increase ; forcrack , sta gg ered j ointandcorrosion , GLCM

       andB _ GLCM haveg oodclassificationeffect , andtheclassificationaccurac yismorethan90%.Undertheother



       threeextractionmethods , theclassificationaccurac y islow.Considerin gtheclassificationaccurac yandefficienc y ,











       theB _ GLCM methodofp artitionsizeof3×3isrecommendedanditcanextractthetexturefeaturesofp i p eline

       defectsandobtaintherelativel ybestdetectionresults.











           Ke ywords : CCTV ; testin g ; defectin draina g e p i p e ; texturefeatureextraction ; classification ; accurac y ;
       efficienc y
      近几十年来, 我国的城镇化进程不断发展, 地下                        产生活具有重要影响, 为了保障排水系统的正常运
   排水管道作为城市重要的基础设施, 对于城市的生                           作, 延长排水管道的使用寿命, 必须做好管道的日常
                                                     清理和定期检测维护工作            [ 1-3 ] 。
                                                          管道闭路电 视 ( CCTV ) 检 测 系 统 是 目 前 最 常
      收稿日期: 2021-10-11
                                                     用的管道 检 测 设 备, 但 该 系 统 在 管 道 图 像 采 集 和
      作者简介: 徐   峰( 1969- ), 男, 本科, 高级工程师, 主要研究方
   向为给水排水                                            缺陷判断 的 过 程 中 需 要 大 量 的 人 工 参 与, 尤 其 是
                                                     在管道缺 陷 分 类 方 面, 受 人 为 主 观 判 断 的 影 响 很
      通信作者: 徐   峰, xuc56009@126.com
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                                                                                      无损检测
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