1. 题目来源
油管剥皮是油田生产中至关重要的一环，它直接关系到油井的安全生产和生产效率。
传统的油管剥皮长度检测方法主要依赖人工测量，存在着效率低下、精度不高、安全性差等问题。
随着数字图像处理技术的快速发展，利用图像处理技术实现油管剥皮长度的自动化检测成为了可能，并具有重要的现实意义。
2. 应完成的主要内容
本课题要求完成以下主要研究内容：
相关技术研究：对数字图像处理技术进行深入研究，包括图像预处理、图像分割、特征提取等关键技术，并分析其在油管剥皮长度检测中的应用。
系统设计：设计基于数字图像处理的油管剥皮长度检测系统，确定系统的硬件组成和软件架构，并对系统各模块的功能进行详细描述。
算法研究：研究油管图像识别与处理算法，包括剥皮区域识别算法、边缘检测算法、长度计算方法等，并通过实验验证算法的有效性和准确性。
3. 基本要求及完成的成果形式
基本要求：要求学生在导师指导下独立完成课题研究工作，并按时提交阶段性研究成果。
要求学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备一定的编程能力，能够熟练使用MATLAB或OpenCV等图像处理软件。
要求学生在研究过程中查阅相关文献资料，了解国内外研究现状，并进行一定的创新研究。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王晓明, 张强, 李明, 等. 基于机器视觉的油管螺纹损伤检测方法[J]. 石油机械, 2020, 48(06): 123-128.
2. 张晓宇, 王树青, 孙立宁. 基于机器视觉的钢管表面缺陷检测方法综述[J]. 机械工程学报, 2018, 54(10): 11-21.
3. 李强, 刘伟, 张文静, 等. 基于机器视觉的复杂背景下圆形零件边缘检测[J]. 光学精密工程, 2019, 27(12): 2755-2763.
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