隨著近年來對(duì)石油需求量的不斷增大，水平井技術(shù)和側(cè)轉(zhuǎn)井技術(shù)不斷發(fā)展，割縫篩管作為油井機(jī)械防砂完井最重要的工具之一，其加工方式和制造方法也多種多樣[1]。防砂是出砂油氣藏開采中不可缺少的環(huán)節(jié)。機(jī)械防砂是當(dāng)今油田最常用的一種油井防砂方法，目前全世界約有80％的出砂油氣井采用這種防砂方法。而防砂篩管是機(jī)械防砂技術(shù)的核心部件之一，對(duì)防砂的效果、成本和油井的產(chǎn)量等都有很大的影響。目前在勝利油田機(jī)械防砂工藝中篩管防砂規(guī)模占93.4%，其中燒絲與割縫篩管防砂工作量占88.9%。篩管縫寬度對(duì)石油的提取量影響很大，傳統(tǒng)的縫隙檢測(cè)方法[2-3]，一般是由檢驗(yàn)人員憑經(jīng)驗(yàn)?zāi)繙y(cè)以后用塞尺抽檢篩管縫隙寬度，但這種方式在實(shí)際應(yīng)用中存在許多問題，無法保證精度。因此，本文基于這些問題，與天津帥超激光工程技術(shù)有限公司合作，研發(fā)出一套切縫自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，極大地提高了篩管的生產(chǎn)和檢測(cè)水平。
1 系統(tǒng)簡(jiǎn)介
    激光切縫機(jī)床的在線檢測(cè)示意圖如圖1所示。

    割縫通過相機(jī)鏡頭成像到CCD上，其實(shí)際寬度W和L分別對(duì)應(yīng)圖像中的像素寬度為h和d，對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定（像素尺寸的標(biāo)定）之后，對(duì)應(yīng)關(guān)系為：W/h=L/d=N,其中N為像素的標(biāo)定值，即每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際尺寸。根據(jù)如上關(guān)系式，可以通過視覺圖像處理得到割縫的實(shí)際寬度值。測(cè)量原理如圖2所示。

    硬件系統(tǒng)包括1臺(tái)工業(yè)相機(jī)MTV-1881CB、1個(gè)PCI采集卡MV-600、相機(jī)固定機(jī)械裝置、PC和其他輔助設(shè)備。將相機(jī)通過一個(gè)機(jī)械固定結(jié)構(gòu)安裝在切頭主軸上方，通過PCI采集卡與PC建立數(shù)據(jù)的傳輸。工業(yè)相機(jī)采集圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)過采集卡傳輸?shù)絇C進(jìn)行圖像處理，提取切縫的寬度特征，主要步驟為：圖像預(yù)處理，即圖像濾波除噪聲；特征提取算法，包括割縫的邊緣檢測(cè)和圖像像素尺寸的亞像素級(jí)標(biāo)定；上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)，包括圖像的顯示、存儲(chǔ)和相關(guān)計(jì)算等。
2 割縫篩管的指標(biāo)
   目前篩管的割縫布置形式有：平行縫、插花縫和螺旋縫，工業(yè)上采用最多的是平行縫。割縫篩管篩縫寬度選擇的原則是縫隙必須擋住充填的所有砂礫，而且縫型斷面多為矩形或者梯形。外窄內(nèi)寬的梯形縫具有更強(qiáng)的自潔作用，沙礫進(jìn)入縫腔之后很容易被油沖走，不易形成砂堵，具有更好的防砂效果[4]。本文中檢測(cè)的篩管縫寬為0.45 mm，機(jī)床切割誤差為50 μm。
3 圖像處理算法
3.1圖像的預(yù)處理以及邊緣檢測(cè)
   由于相機(jī)拍攝或者數(shù)據(jù)傳輸?shù)仍颍罱K獲取的圖像會(huì)包含各種各樣的噪聲及干擾，圖像濾波的本質(zhì)就是在保證圖像目標(biāo)特征區(qū)域完整保留的情況下，對(duì)其他噪聲和污染進(jìn)行抑制，其處理結(jié)果會(huì)直接影響后續(xù)特征提取過程的準(zhǔn)確性和可靠性[5-6]。常用的有平滑濾波、高斯濾波及中值濾波等。由于割縫邊緣特征具有一定寬度的灰度漸變區(qū)域，因此直接對(duì)割縫采集圖像進(jìn)行二值化會(huì)對(duì)邊緣提取的精度帶來很大誤差。本文采用高斯濾波，形態(tài)學(xué)腐蝕結(jié)合Sobel邊緣檢測(cè)以及Canny邊緣提取算法來提取割縫的寬度特征。圖3所示為采集到的篩管割縫的原始圖。

    由于相機(jī)的拍攝角度以及光照的反射問題[7]，可以看出割縫的周圍有很多噪聲干擾。因此圖像處理算法實(shí)現(xiàn)步驟為：
    (1) 為了凸顯出割縫寬度特征，通過Sobel邊緣檢測(cè)對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，得到比較清晰的割縫特征圖像，如圖4所示。
    (2)從圖4中可以看出割縫的邊緣有一定的灰度相似范圍，若直接對(duì)圖像作二值化會(huì)對(duì)邊緣精確提取帶來很大誤差[8]，所以針對(duì)Sobel處理后圖像進(jìn)行濾波腐蝕處理，提取出割縫邊緣的兩條精確位置，如圖5所示。
    (3)通過高斯濾波以及腐蝕算法對(duì)特征圖像中的噪聲進(jìn)行去噪處理。可以看出割縫的整體邊界輪廓比較明顯，但是目標(biāo)特征周圍有很多干擾噪聲，經(jīng)過濾波腐蝕處理之后效果如圖6所示。可以看出割縫的邊緣特征被精確地提取,圖中兩條直線就是割縫的兩個(gè)邊界的位置。

　(4) 從上一步處理的圖像可以看出邊緣雖然提取出來但是其特征不明顯，因此需再對(duì)其進(jìn)行Canny邊緣提取算法來獲得邊緣信息，如圖7所示。采用Canny邊緣算法能有效地抑制噪聲，并精確確定邊緣的位置，再對(duì)信噪比與定位乘積進(jìn)行測(cè)度，得到最優(yōu)化逼近算子。實(shí)現(xiàn)步驟為：①用高斯濾波器平滑圖象；②用一階偏導(dǎo)的有限差分來計(jì)算梯度的幅值和方向；③對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制；④用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣。
    (5) 對(duì)Canny提取的邊緣圖像進(jìn)行直線擬合,可以看出,雖然邊緣特征被精確提取,但是特征不連續(xù)。由此采用動(dòng)態(tài)閾值法來分別獲取兩條邊緣上的點(diǎn)集，進(jìn)而擬合出兩條邊緣的所在直線，如圖8所示。通過計(jì)算兩條直線之間的距離得到割縫的像素寬度值。

3.2 圖像像素尺寸的亞像素級(jí)標(biāo)定
    本文分別計(jì)算出割縫寬度的像素寬度和圖像像素尺寸，然后相乘得到割縫寬度。由于在邊緣檢測(cè)提取出的割縫像素寬度較為確定，因此要想提高檢測(cè)的精確度，需提高圖像像素尺寸的標(biāo)定精度。采取亞像素級(jí)的像素標(biāo)定方法，該方法使用標(biāo)志圓來實(shí)現(xiàn)。首先用灰度重心法初步確定標(biāo)定圓的圓心和半徑；其次基于初步確定的圓心和半徑，用圓邊緣檢測(cè)法在提取的待測(cè)圓邊緣上以60°角間隔，以確定6組待測(cè)圓邊緣點(diǎn)坐標(biāo)；最后基于待測(cè)圓的邊緣點(diǎn)，利用最小二乘法擬合圓邊緣，求圓心的位置和半徑，算法的理論精度可達(dá)0.01像素。通過這種亞像素級(jí)尺寸標(biāo)定得到圓半徑像素個(gè)數(shù)，結(jié)合標(biāo)定圓的實(shí)際尺寸，計(jì)算出圖像中每個(gè)像素的實(shí)際尺寸。
4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及分析
    提取出的割縫像素寬度數(shù)據(jù)如表1所示。可以看出針對(duì)圖像邊緣檢測(cè)的像素寬度提取較為精確，每次測(cè)量的個(gè)數(shù)誤差不超過一個(gè)像素大小，平均割縫寬度為12.75像素。亞像素級(jí)像素尺寸的標(biāo)定數(shù)據(jù)如表2所示。    由6個(gè)標(biāo)定點(diǎn)坐標(biāo)擬合得到圓的半徑為132.62像素,由此可以計(jì)算出每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際尺寸為37.7 μm。

    結(jié)合以上數(shù)據(jù)可以得到割縫的測(cè)量寬度為0.467 mm，參考理論割縫寬度0.45 mm，絕對(duì)誤差為17μm，具有較高的精度。
    石油篩管的割縫寬度在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有廣闊的應(yīng)用前景，可以有效地減少生產(chǎn)工人的工作量，提高產(chǎn)品判定的精確度，極大地優(yōu)化生產(chǎn)效率。
    系統(tǒng)具有安裝方便、穩(wěn)定性好以及數(shù)據(jù)可靠的優(yōu)點(diǎn)。應(yīng)用本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)針對(duì)篩管割縫的在線自動(dòng)檢測(cè)，提高了工業(yè)中的加工效率和加工精度。
    采用邊緣檢測(cè)結(jié)合圖像亞像素級(jí)像素尺寸標(biāo)定的方法進(jìn)行檢測(cè)，能夠?qū)崿F(xiàn)較高的精度，適用于工業(yè)及其他在線尺寸檢測(cè)的領(lǐng)域。
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