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地下管道是该国最大的投资之一。这些地下管道主要用于供水，也用于污水处理。但这些管道的状况通常是未知的，除非发生某种类型的故障。北美为维护地下污水处理系统已花费了数十亿美元。但这些管道的状况正在持续下降，由于不良的维护，也由于废水中存在的化学物质与管道发生反应，使情况更糟。
项目描述
对于上述问题，很多解决方案都尝试过，但都失败了，因为只有在管道出现故障后才进行检查。这将导致困难和昂贵的恢复。目前，利用闭路电视对地下管道状况进行评估。这个过程也失败了，因为视频存档和访问这些是非常耗时和昂贵的。为了开发这种地下管道维护条件，需要一个管道自动检测系统来评估信息，并确保管道检测的准确性、经济性和效率。
使用概念
图像处理
软硬件组成
Matlab
项目实施
地下管线的检查虽然有所进展，但检查过程没有改变。基本流程是技术人员必须在监视器上识别管道缺陷，并根据恶化程度和风险找到缺陷。这个过程只有在管道长度很小的情况下才非常有效。在这个项目中，您将使用图像处理技术来处理这种方法的自动化。在这个项目中，我们将使用形态滤波来处理基于形状的数字图像。本项目涉及以下步骤:
通过图像处理，实现了管道缺陷检测的自动化和更精确。这将有助于政府节省资金和时间。
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