石油套管圖像的Halcon分割及計數方法

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(1.大慶油田鉆探集團鉆井三公司，黑龍江 大慶 163412；

2.河北聯合大學電氣工程學院，河北 唐山 063009)

Image Segmentation and Counting Method of Oil Casing Based on Halcon

WANG Fuping1， WANG Fubin2，WANG Yi1

(1.Third Company of Drilling and Exploration Group of Daqing Oilfield, Daqing 163412,China；

2.School of Electrical Engineering， Hebei United University, Tangshan 063009,China)

石油套管圖像的Halcon分割及計數方法

王福平1，王福斌2，王一2

(1.大慶油田鉆探集團鉆井三公司，黑龍江 大慶 163412；

2.河北聯合大學電氣工程學院，河北 唐山 063009)

Image Segmentation and Counting Method of Oil Casing Based on Halcon

WANG Fuping1， WANG Fubin2，WANG Yi1

(1.Third Company of Drilling and Exploration Group of Daqing Oilfield, Daqing 163412,China；

2.School of Electrical Engineering， Hebei United University, Tangshan 063009,China)

摘要：成捆石油套管在入庫前要對套管個數進行統計，為克服人工統計產生的誤差，采用視覺的方法實現對成捆套管個數的計數。首先，采集成捆套管端面圖像，進而采用Halcon軟件對圖像進行裁剪、處理和分割，最后實現套管計數。

關鍵詞：成捆套管；圖像分割；Halcon；計數

中圖分類號：TP242.3

文獻標識碼：A

文章編號：1001-2257(2015)03-0003-02

收稿日期：2014-11-18

基金項目：河北省自然科學基金資助項目(E2013209266)

Abstract：The number of oil casing needs to be statistics before bundles of casing storage, To overcome the error produced by artificial statistic, using visual method to count the number of bundles of casing. First, acquire end face image of bundles of casing, then using Halcon software to crop, process and segment image, finally, counting casing.

作者簡介：王福平(1970-)，男，山東定陶人，工程師，研究方向為采油工程。

Key words：bundles of casing；image segmentation; Halcon; count

0引言

油田鉆井生產中要消耗大量的套管，套管入庫前需對成捆套管數量進行統計。采用人工計數的方法往往由于視覺疲勞產生計數誤差。對于大量的庫存套管，如何實現高效的數量統計是具有實際工程意義的課題。在此，采用視覺的方法實現套管計數，搭建成捆套管端面圖像采集系統，實時采集每捆套管端面的圖像，進而對圖像進行裁剪，去掉圖像背景的影響。基于Halcon軟件對圖像進行形態學處理、分割，將粘連后的套管圖像分離開，最后得到成捆套管的個數。

1Halcon軟件

Halcon機器視覺算法軟件包由德國MVtec公司開發，包含了眾多獨立的圖像處理、機器視覺函數，極大地方便了機器視覺的應用。Halcon與Linux、Windows、Unix等兼容，通過HDevelop工具可以用C、C++、C#和VB等多種普通編程語言訪問Halcon函數庫。在圖像采集方面，Halcon充分照顧到了目前存在的眾多款式的工業相機接口問題，可為百余種工業相機、圖像采集卡提供接口應用，常用的如GigE、1394和USB等形式的相機接口[1CD*22]。

HDevelop為HALCON交互式編程環境，可方便、有效地滿足用戶的圖像采集及處理等方面的需求。當圖像處理結果或視覺應用程序滿足用戶需求時，可將Halcon代碼轉換為C、C++和VB等源代碼，進而集成到應用程序中。

Halcon函數庫極為豐富，常用的功能有圖像濾波、圖像增強、亞像素邊緣提取、Blob分析、圖像分割、形態學處理、幾何變換、模式匹配、條碼及二維碼識別、三維標定和雙目立體視覺等，可方便地滿足工業、醫藥和科研等領域的應用。

2套管圖像的Halcon采集系統

為提高套管端面圖像采集質量，采用結構光進行照明，套管端面圖像采集系統如圖1所示。相機選用德國映美晶DFK23G274工業相機，其主要性能指標為：相機分辨率1 600像素×1 200像素；像素尺寸4.4 μm×4.4 μm；幀速率20 fps；輸出方式為千兆以太網；外部觸發或內部觸發。鏡頭選用日本pentax工業鏡頭，C接口形式。

圖1　套管端面圖像采集系統

圖像采集時，結構光照射到套管端面以增強圖像采集質量，工業相機采集的圖像通過千兆網接口傳至工控機，在上位機實現套管端面圖像的處理、分割及計數輸出。

3套管端面圖像分割及計數

采用Halcon軟件可方便地實現圖像的采集、處理及特征提取。相機安裝驅動程序并進行千兆網卡配置，設置網絡的IP地址后，即可打開相機進行實時圖像采集。編寫Halcon程序時，首先打開HDevelop，采集套管端面圖像，打開算子菜單，應用算子及后繼算子對圖像進行相關處理，套管端面圖像處理及特征提取如圖2所示。

圖2　套管端面圖像處理

進行閾值分割時，選用threshold算子，算子定義為：

(1)

根據原始圖像的灰度直方圖確定分割閾值，如圖3所示。圖3(a)為套管原始圖像；圖3(b)為其灰度直方圖，從直方圖看出，目標與背景灰度分布呈現出一定的雙峰，選取分割閾值215，分割結果如圖3(c)所示。

圖3　套管端面圖像閾值分割結果

分割結果中存在一定的粘連，圖4(a)為分割后的粘連情況，從圖4(a)可以看出，成捆的套管由于粘連被分為4個區域，這樣會導致計數錯誤。為去掉套管之間的粘連及干擾，對分割結果再進行形態學處理處理，連通域分析，處理結果如圖4(b)所示。經Halcon的select_shape算子選擇了一定區域的形狀后，用shape_trans算子處理成最小圓形[5CD*26]，如圖4(c)所示，這樣就方便了對數量的統計。

圖4　套管端面圖像閾值分割結果

用count_obj算子實現對分割后的套管圖像數量統計，統計數量為19根套管。

4結束語

針對油田中大量使用的套管數量統計問題，采用Halcon軟件實現了套管數量自動計數的方法。應用Halcon豐富的圖像處理算子，方便地實現了對套管圖像進行分割、連通域分析及數量統計。實驗結果表明，基于Halcon的套管視覺計數方法有較好的應用價值。

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[3]Carsten Steger，Markus Ulrich，Christian Wiedemann，等．機器視覺算法與應用：雙語版.北京：清華大學出版社，2008．

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