一种声纳图像管线检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种声纳图像管线检测系统及方法。所述声纳图像管线检测系统包括水上计算机和自主式水下机器人。自主式水下机器人搭载系统包括：侧扫声纳、PC104控制板、全球定位系统、声速仪、惯性导航系统、STM32控制板、直流舵机、直流电机、直流电源。所述声纳图像管线检测方法流程包括：高斯滤波、恒虚警率算法、形态学处理、去除虚警噪声、Hough变换、曲线拟合。本发明专利技术可根据声纳图像背景噪声调整阈值，使虚警概率保持不变，具有较高的鲁棒性。此外，发明专利技术可根据Hough变换检测出线段的方向信息，自主调整拟合方法，同时适用于直行与弯曲管线，并计算出管线的位置和走向，可用于水下导航。

A Sonar Image Pipeline Detection System and Method

The invention discloses a sonar image pipeline detection system and method. The sonar image pipeline detection system comprises a water computer and an autonomous underwater vehicle. The onboard system of autonomous underwater vehicle includes side scan sonar, PC104 control board, global positioning system, acoustic velocimeter, inertial navigation system, STM32 control board, DC steering gear, DC motor and DC power supply. The detection process of sonar image pipeline includes: Gauss filtering, constant false alarm rate algorithm, morphological processing, false alarm noise removal, Hough transform, curve fitting. The method can adjust the threshold according to the background noise of sonar image so as to keep the false alarm probability unchanged and has high robustness. In addition, the invention can detect the direction information of the line segment according to Hough transform, adjust the fitting method independently, and apply to straight and curved pipelines, and calculate the position and direction of pipelines, which can be used for underwater navigation.

【技术实现步骤摘要】
一种声纳图像管线检测系统及方法
本专利技术涉及一种声纳图像管线检测系统及方法，属于检测

技术介绍
自1945年人类在墨西哥湾下埋设了第一条海底管道后，海底管线成了能源运输和信息通信的重要通道。据相关资料显示，我国在海底埋设了数千公里的管线以满足输油输气和通信的需求。海底管线长时间浸泡于腐蚀性强的海水中，且受海底地壳运动的影响，极易发生破损断裂。世界上已发生多起海底管线事故，造成巨大的经济损失和环境污染，定期检测和维护管线成为一项重要的任务。管线检测常用的传感器有光学摄像机和声学声纳。光学摄像机受海水浑浊度影响较大，且需要配备高亮光源，同时不容易获取距离信息。声纳探测距离远，不受海水浑浊度影响，且能实时获取距离信息。但是声速受海水影响，在计算距离时采用理论声速会造成误差。唐旭东研究了单目视觉的水下管线检测与跟踪技术，但光学成像受海水浑浊度影响，探测距离有限。Fernandes研究了自主式水下机器人管线检测技术，需要根据公司数据库识别管道及其位置，不能在未知管线位置的前提下检测管线。刘立昕将光学成像和声纳成像相结合，采用改进的Hough变换，提高了检测的准确性和实时性，但受水质影响的情况仍然存在。现有的滤波算法和阈值检测可以在一定程度上提高管线检测的准确性。但是，在滤除噪声的同时很可能破坏管线结构。声纳图像管线边缘模糊粗糙，而且存在管线弯曲的情况，常规的直线检测算法很难直接解决管线的定位问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服现有技术中声纳定位有误差、低信噪比下不能检测管线、不能检测弯曲管线等问题，实现自主式水下机器人检测声纳图像管线位置和走向信息，提供一种声纳图像管线检测系统及方法。为达到上述目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种声纳图像管线检测系统，包括水面上的计算机3和水面下的自主式水下机器人(AutonomousUnderwaterVehicle，AUV)1；所述自主式水下机器人1是可位移的潜艇式水下机器人。所述计算机3与自主式水下机器人1通过无线通信互相通信；所述自主式水下机器人1搭载：侧扫声纳2、PC104控制板4、惯性导航系统5、全球定位系统6、声速仪7、STM32控制板8、直流舵机9、直流电机10、直流电源11；所述侧扫声纳2与PC104控制板4相连，侧扫声纳2获取海底声纳图像并将声纳图像传至PC104控制板4；所述全球定位系统6与PC104控制板4相连，将自主式水下机器人1位置信息传至PC104控制板4；所述惯性导航系统5与PC104控制板4相连，将自主式水下机器人1的位姿和导航信息传至PC104控制板4；所述声速仪7与PC104控制板4相连，将声速信息传至PC104控制板4；所述PC104控制板4通过无线通信将声纳图像、全球定位系统位置信息、自主式水下机器人1的位姿和导航信息、声速传输给水面上的计算机3；所述STM32控制板8与PC104控制板4相连，根据计算机3反馈信息控制自主式水下机器人1运行；所述直流电源11与PC104控制板4和STM32控制板8相连，为自主式水下机器人1搭载仪器供电；所述直流舵机9与STM32控制板8相连，控制自主式水下机器人1设备运行方向；所述直流电机10与STM32控制板8相连，驱动螺旋桨。一种声纳图像管线检测方法，包括如下步骤：(1)采用高斯滤波去除原图部分噪声得到去噪图；(2)对去噪图采用恒虚警率(ConstantFalseAlarmRate,CFAR)算法得到包含着目标和虚警的二值图；(1)对二值图形态学处理得到图像中连通区域的结构；(2)排除二值图中离心率低的虚警噪声得到只包含管线像素的二值图；(5)对二值图做Hough变换，检测管线边缘的直线线段得到管线边缘的线段；(6)用检测出的直线线段端点作为特征点，曲线拟合得到管线位置和走向信息；其中所述步骤(1)～(4)得到管线目标的二值图；步骤(5)～(6)得到管线的位置走向信息。进一步的，上述所述声纳图像管线检测方法，其中步骤(1)所述高斯滤波可以抑制噪声、平滑图像，图像像素与周围像素的联系随着距离增大而减小，高斯滤波的模板系数距离模板中心越远越小，其服从二维高斯函数，使结果减少边界模糊；二维高斯函数如式：其中σ为标准差。进一步的，上述所述声纳图像管线检测方法，其中步骤(2)中恒虚警率算法是一种自适应阈值检测算法。恒虚警率算法包括：(1)平均恒虚警率(CellAverage–ConstantFalseAlarmRate,CA-CFAR)算法。(2)二维平均恒虚警率算法(AccumulatedCellAverage–ConstantFalseAlarmRatein2-D，ACA-CFAR2D)等。本方法采用的是改进的ACA-CFAR2D算法。常规的检测结构是一个((R+P)*2+1)2的正方形结构。P为保护单元长度，R为参考单元长度，保护单元紧贴测试单元，参考单元位于保护单元的外围。由于上下左右的像素都会对阈值产生影响，所以其适用于点目标。管线是典型的线目标，沿着前进方向的目标灰度值较高，两边的背景灰度值较低。如果使用正方形检测结构，目标灰度值将会过多的参与计算，使阈值过高影响结果。为了检测结果的准确性，突出线目标，需要采用改进的ACA-CFAR2D算法，将原((R+P)*2+1)2的正方形检测结构，改为长((R+P)*2+1)宽(P*2+1)的长方形结构。进一步的，上述步骤(2)中改进的ACA-CFAR2D算法步骤如下：(2.1)计算声纳图像的灰度值累加矩阵Ga；(2.2)计算参考单元的灰度累加值；(2.3)计算每个像素的检测阈值；(2.4)利用检测阈值进行判别，若大于阈值，则保留灰度值，这部分像素称为保留像素，反之，则像素灰度值归零；(2.5)计算保留像素灰度值的平均值；(2.6)比较保留像素灰度值与灰度值平均值，大于平均值则认定为目标，反之为背景。步骤(2.1)中累加矩阵Ga计算方式如下：图像大小为h*w，则每个像素xi，j对应的累加矩阵为Gai，j，(i＝1……h，j＝1……w)，计算公式为：步骤(2.2)中参考单元的灰度累加值计算公式如下：其中保护距离dp＝P，测试距离为dr＝R+P。因为它只需要四次内存访问，所以它检测速度更快。上式中的四个参数表示窗口在累积矩阵上滑动的顶点。是右下角，表示累计总数。是左下角，它指的是从累计总数中减去位置的累积列。对应于右上角，指的是累积位置上的累积行也要从累计总数中减去。最后，是左上角，必须加到累加的总数中，因为第二个和第三个项减去了两次，必须加一次。步骤(2.3)中计算检测阈值(T)的公式如下：T＝α*参考单元灰度值平均值乘法器系数(α)由虚警概率常数(Pfa)和参考单元个数Rc来确定，其计算公式推导如下：在高斯混响的情况下，任意单元的概率密度函数(pdf)只与声混响功率(β2)的平均值有关。设图像中任意像素xi,j为测试单元，其周围有Rc个参考单元yl，l＝(1，2，......，Rc)。测试单元xi,j周围像素的灰度值可以估计混响功率的平均值，如下式：则其联合概率密度函数(pdf)为：代入公式：上式计算出了的似然函数，记为Λ。声学混响功率的最大似然估计可以通过计算下式关于(β2)的最大值得到。将上式对β2求微分，并将其等于0得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种声纳图像管线检测系统，其特征在于，包括水面上的计算机和水面下的自主式水下机器人组成；所述自主式水下机器人是一种可位移的潜艇式水下机器人；所述计算机与自主式水下机器人通过无线通信相连；所述自主式水下机器人搭载：侧扫声纳、PC104控制板、全球定位系统、声速仪、惯性导航系统、STM32控制板、直流舵机、直流电机、直流电源；所述侧扫声纳与PC104控制板相连，侧扫声纳获取海底声纳图像并将声纳图像传至PC104控制板；所述全球定位系统与PC104控制板相连，将自主式水下机器人位置信息传至PC104控制板；所述声速仪与PC104控制板相连，将声速信息传至PC104控制板；所述惯性导航系统与PC104控制板相连，将自主式水下机器人位姿和导航信息传至PC104控制板；所述PC104控制板通过无线通信将声纳图像、全球定位系统位置信息、自主式水下机器人位姿和导航信息、声速传输给水面上计算机；所述STM32控制板与PC104控制板相连，根据计算机反馈信息控制自主式水下机器人运行；所述直流电源与PC104控制板和STM32控制板相连，为自主式水下机器人搭载仪器供电；所述直流舵机与STM32相连，控制自主式水下机器人运行方向；所述直流电机与STM32相连，驱动螺旋桨。...

【技术特征摘要】
1.一种声纳图像管线检测系统，其特征在于，包括水面上的计算机和水面下的自主式水下机器人组成；所述自主式水下机器人是一种可位移的潜艇式水下机器人；所述计算机与自主式水下机器人通过无线通信相连；所述自主式水下机器人搭载：侧扫声纳、PC104控制板、全球定位系统、声速仪、惯性导航系统、STM32控制板、直流舵机、直流电机、直流电源；所述侧扫声纳与PC104控制板相连，侧扫声纳获取海底声纳图像并将声纳图像传至PC104控制板；所述全球定位系统与PC104控制板相连，将自主式水下机器人位置信息传至PC104控制板；所述声速仪与PC104控制板相连，将声速信息传至PC104控制板；所述惯性导航系统与PC104控制板相连，将自主式水下机器人位姿和导航信息传至PC104控制板；所述PC104控制板通过无线通信将声纳图像、全球定位系统位置信息、自主式水下机器人位姿和导航信息、声速传输给水面上计算机；所述STM32控制板与PC104控制板相连，根据计算机反馈信息控制自主式水下机器人运行；所述直流电源与PC104控制板和STM32控制板相连，为自主式水下机器人搭载仪器供电；所述直流舵机与STM32相连，控制自主式水下机器人运行方向；所述直流电机与STM32相连，驱动螺旋桨。2.一种声纳图像管线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采用高斯滤波去除原图部分噪声得到去噪图；(2)对去噪图采用恒虚警率算法得到包含着目标和虚警的二值图；(3)对二值图形态学处理得到图像中连通区域的结构；(4)排除二值图中离心率低的虚警噪声得到只包含管线像素的二值图；(5)对二值图做Hough变换，检测管线边缘的直线线段得到管线边缘的线段；(6)用检测出的直线线段端点作为特征点，曲线拟合得到管线位置和走向信息；其中所述步骤(1)-(4)得到管线目标的二...

【专利技术属性】
技术研发人员：马国军，丁安，周大年，郑威，朱琎，李效龙，曾庆军，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32