基于数字图像处理的油管剥皮长度检测研究文献综述

油管作为石油天然气开采的重要工具，其质量和安全状况直接关系到整个开采过程的效率和安全性。

油管在使用过程中，由于受到各种因素的影响，不可避免地会出现剥皮现象，即油管外壁的部分金属层被剥落，严重影响油管的使用寿命和安全性。

因此，对油管剥皮长度进行快速、准确的检测，对于保障油井的安全生产和延长油管使用寿命具有重要意义。

本文围绕基于数字图像处理的油管剥皮长度检测这一主题，首先阐述了油管剥皮的概念、危害以及传统检测方法的局限性，引出数字图像处理技术应用于油管剥皮长度检测的重要性和必要性。

接着，详细介绍了数字图像处理技术的概念、流程以及常用的图像处理算法，例如图像预处理、图像分割、特征提取等，并结合相关文献，分析了这些算法在油管剥皮长度检测中的应用。

随后，重点概述了国内外在油管剥皮长度检测方面的研究现状，对现有的主要研究方法、系统设计、优缺点以及应用情况进行了详细的分析和比较，并指出了现有研究中存在的一些问题和不足。

最后，对基于数字图像处理的油管剥皮长度检测技术的未来发展趋势进行了展望，提出了基于深度学习、三维重建等技术的改进方向。

关键词：油管剥皮；长度检测；数字图像处理；机器视觉；缺陷识别

#1.1油管剥皮油管剥皮是指油管外壁由于摩擦、腐蚀、疲劳等原因导致的部分金属层剥落现象，属于油管常见损伤类型之一。

剥皮会导致油管壁厚减薄，承压能力下降，严重时可造成油管断裂，引发安全事故，造成巨大的经济损失。