基于机器视觉的油管端面缺陷检测系统设计与实现文献综述

油管作为石油天然气运输的重要载体，其质量安全至关重要。

油管端面缺陷的存在会严重影响油管的连接强度，甚至引发安全事故。

传统的油管端面缺陷检测主要依靠人工目测，存在效率低、误检率高、受主观因素影响大等问题。

随着机器视觉技术的快速发展，其在工业检测领域的应用日益广泛，为油管端面缺陷检测提供了新的技术手段。

本文回顾了基于机器视觉的油管端面缺陷检测技术的研究现状，分析了现有研究方法的优缺点，并对未来发展趋势进行了展望。

关键词：油管端面缺陷；机器视觉；图像处理；缺陷检测；深度学习

1.1研究背景及意义
油气资源的开发和利用离不开油管的运输，油管作为连接油井与地面设备的关键部件，其质量安全至关重要。

油管在生产、运输、安装和使用过程中，由于各种因素的影响，端面容易出现划痕、凹坑、毛刺等缺陷，这些缺陷会严重影响油管的连接强度、密封性能和使用寿命，甚至引发泄漏、断裂等安全事故，造成巨大的经济损失和环境污染。

传统的油管端面缺陷检测主要依靠人工目测，这种方法效率低、误检率高，且受检测人员主观因素影响较大，难以满足现代工业生产对检测效率和精度的要求。

因此，迫切需要一种自动化、智能化、高效率的油管端面缺陷检测方法来替代传统的人工目测方法。