基于机器视觉的填埋场防渗层破损识别方法

摘要：

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％.

关键词：填埋场防渗层;机器视觉;图像处理;SVM;破损识别

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资助基金：国家自然科学基金项目;河北省省级科技计划资助;河北省普通高等学校科学技术研究项目资助

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：136-140,149